文献类型：期刊文章

作　　者：王辉[1] 王景良[2] 朱龙彪[1] 邵小江[1] 王恒[1]

机构地区：[1]南通大学机械工程学院,江苏南通226019 [2]江苏海事职业技术学院电气与自动化工程学院,南京211199

出　　处：《控制工程》

基　　金：国家自然科学基金项目(51405246);江苏省产学研联合创新资金项目(BY2014081-07);南通市应用基础研究-工业创新项目(GY12016006);南通市重点实验室项目(CP2014001)

年　　份：2018

卷　　号：25

期　　号：2

起止页码：253-258

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2017_2018、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对智能立体车库中自动导引运输车（Automated Guided Vehicle,AGV）存取车路径规划问题,提出一种基于改进蚁群算法（IACO）的泊车系统路径规划方法。首先利用栅格法建立环境模型;其次,通过引入新的距离启发函数因子、调整状态转移概率和更改信息素更新规则对传统蚁群算法（TACO）进行优化改进;最后,在不同规格栅格环境下,以路径长度最短、算法收敛代数最小为评价指标,以传统蚁群算法和改进蚁群算法为搜索策略,运用Matlab对AGV存取车路径规划过程进行仿真测试,结果显示：AGV运用传统蚁群算法和改进蚁群算法均能有效避开障碍物,然后搜索到一条从起点到终点的无碰优化路径;与传统蚁群算法相比,改进蚁群算法规划的路径长度最短,开始收敛代数最小,表明改进算法正确、可行及有效,且具有较强的全局搜索能力和较好的收敛性能,能够满足AGV存取车路径规划要求。

关 键 词：蚁群算法 泊车系统  AGV 路径规划

分 类 号：TP249] TP301.6]