【摘 要】
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针对自动导引车(automated guide vehicle,AGV)在非协作移动障碍物环境下避障困难的问题,将复杂的动态障碍物环境下的A GV避障轨迹规划转化成了一个最优控制问题,建立了A GV的运动约束、避碰约束以及两点边界条件,以A GV的最终停止位置与期望位置的距离作为优化目标.提出并运用了一种“改进A*+直接配点”组合优化算法对最优控制问题进行求解.该算法在时间维度上,采用A*算法搜索出了路径成本最小的路径节点,并将这些节点作为最优控制问题的初始轨迹点;由于初始轨迹存在尖点,无法满足A GV的
【机 构】
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南京林业大学 汽车与交通工程学院,南京 210037
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针对自动导引车(automated guide vehicle,AGV)在非协作移动障碍物环境下避障困难的问题,将复杂的动态障碍物环境下的A GV避障轨迹规划转化成了一个最优控制问题,建立了A GV的运动约束、避碰约束以及两点边界条件,以A GV的最终停止位置与期望位置的距离作为优化目标.提出并运用了一种“改进A*+直接配点”组合优化算法对最优控制问题进行求解.该算法在时间维度上,采用A*算法搜索出了路径成本最小的路径节点,并将这些节点作为最优控制问题的初始轨迹点;由于初始轨迹存在尖点,无法满足A GV的运动学约束,需要结合直接配点法进行优化,将最优控制问题离散成带约束的非线性规划问题,运用内点法进行寻优.通过算例,分别在单障碍物和多障碍物环境下,对提出的动态环境下A GV轨迹规划方案与算法进行了验证,结果显示:在单障碍物和多障碍物环境下,A GV外接圆和障碍物外接圆的最小圆心距分别为3.19 m和2.78 m,满足预设的安全距离要求,因此利用改进A*算法能有效搜索出一条无碰的初始轨迹.利用直接配点法优化的结果表明:优化后的轨迹在满足运动学约束的情况下与初始轨迹基本一致;另外,代价函数在每一时刻的梯度都是下降的且在结束时刻趋于平缓,因此,优化后的轨迹能在避开障碍物的同时向目标点逼近.
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