大规模AGV的改进时间窗路径规划

来源：计算机应用研究杂志2023年第1期北京时间：

作者：刘春,彭太平,

单位：湖北工业大学计算机学院,武汉430068；

摘要：在机器人路径规划中，A*算法搜索路径时存在大量冗余节点，随着任务量增加，其搜索效率也会急剧下降，因此无法适应大规模任务下的路径规划。为此提出一种改进时间窗的有界次优A*算法用于求解大规模自动导引车（automatic guided vehicle，AGV）路径规划问题。算法使用时间启发式，并在搜索过程中采用时空搜索，规划无冲突的最优或次优路径。算法主要进行了三处改进：采用时间启发式，缩短了路径时间；采用动态时间窗算法，避免多次路径规划；优化了聚焦搜索算子，降低负反馈。通过MATLAB实验结果证明改进后的算法在进行多机器人路径规划时，能快速有效地规划出无冲突的平滑次优路径，搜索效率高，稳定性强。

关键词：A*算法,时间窗,次优搜索,负反馈,多机器人,

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61902116)；；