基于改进A*算法和系统短期状态预测的仓储AGV路径规划方法

来源：计算机集成制造系统杂志2023年第11期北京时间：

作者：王云峰, 曹小华, 郭兴

单位：武汉理工大学物流工程学院

摘要：针对目前仓储自动导引车(AGV)路径规划中存在的转弯次数多、冲突节点多的问题,首先针对单AGV提出一种基于障碍预测的改进A*算法,引入“AGV方向感”概念,通过判断和比较目标位置和AGV所在位置,同时结合障碍矩阵,在传统A*算法中的启发函数中加入“方向函数”,使AGV可以提前预知障碍而另寻最佳路径;其次在单AGV路径规划基础上考虑减少路径中冲突节点数量,提出一种基于系统短期状态预测的多AGV路径规划方法;最后搭建仿真实验平台验证改进A*算法和路径规划方法的有效性。实验结果表明,改进的A*算法和基于短期状态预测多AGV路径规划方法可以有效减少转弯次数和路径中冲突节点数量,降低任务总完成时间。

关键词：仓储自动导引车,路径规划,改进A*算法,短期状态预测,冲突节点

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61503291);国家重点研发计划资助项目(2018YFC1407405)。