文献类型：期刊文章

作　　者：卫珊[1] 王凌[1] 王斌锐[1] 任海军[2] 杨永帅[2] 刘绪乐[2] 丁沣城[2]

WEI Shan;WANG Ling;WANG Binrui;REN Haijun;YANG Yongshuai;LIU Xule;DING Fengcheng(College of Mechanical and Electrical Engineering,China Jiliang University,Hangzhou 310018,China;Hangzhou SIASUN Robot & Automation Co., Ltd., Hangzhou 311200, China)

机构地区：[1]中国计量大学机电工程学院,浙江杭州310018 [2]杭州新松机器人自动化有限公司,浙江杭州311200

出　　处：《自动化仪表》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51575530)

年　　份：2017

卷　　号：38

期　　号：11

起止页码：51-54

语　　种：中文

收录情况：CAS、CSA、CSA-PROQEUST、INSPEC、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：A~*算法是一种启发式搜索算法,被广泛应用于路径规划中。其中,启发函数的设计尤其重要。针对物流工厂中自主移动机器人AGV运行路径的特点,提出一种A~*算法中启发函数的设计方法,以提高路径搜索效率。首先,进行环境地图建模,使用拓扑建模法,将AGV运行地图转化为图论中的有向图,并以邻接表的形式存储有向图中节点信息和边信息;然后,研究不同启发函数的选择对A~*算法执行效率的影响;最后,对A~*算法进行改进,结合实际工厂中AGV路径特点,研究加权曼哈顿距离中权值的选择对算法执行效率的影响,并选取经验值进行试验。试验结果表明,与采用曼哈顿距离作为启发函数的A~*算法相比,采用改进的A~*算法平均路径规划效率提高了11.6%。改进A~*算法在AGV路径规划中可以有效提高路径搜索的效率,作为一种适用于工厂环境的AGV的路径规划算法,对A~*算法启发函数的设计有一定的参考价值。

关 键 词：AGV 路径规划 最短路径算法 A*算法 启发函数 曼哈顿距离  

分 类 号：TH-39[机械类] TP24]