基于地图分解AGV全局路径规划新方法
New approach to global path planning for AGV based on map decomposition
上海海事大学 a. 物流科学与工程研究院; b. 航运技术与控制工程交通运输行业重点实验室, 上海 201306
摘要
针对传统A*算法在大型场景下AGV(Automated Guided Vehicle)路径规划时遍历节点多、路径平滑性差和搜索时间长等问题，提出了三层结构的块搜索A*(Blocks-A*)算法，并构建麦克纳姆轮AGV解决运动学约束问题。Blocks-A*算法将地图分解为多个较大的区域(块)，采用以块搜索代替节点搜索的方式。第一层，通过先验地图信息划分自由空间和限制空间，将自由空间分解成若干三角形，对三角形进行节点等效化并构建邻接矩阵；第二层，运用Blocks-A*算法计算最优块通道，生成基于邻接三角形边界线中点的次优路径；第三层，根据不同场景应用线性规划或二次规划优化模型，生成最终的最优路径。试验结果表明，所提算法在大型场景下的遍历节点数明显减少，优化后的路径平滑度更符合AGV的运行要求，搜索效率得到显著提高，可专门应对于大型场景下的路径规划问题。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(52001197)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.12.0527
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第8期
发布历史
[2025-04-17] 优先出版
引用本文
汪行, 黄细霞, 梁董. 基于地图分解AGV全局路径规划新方法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (8). (2025-04-17). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.12.0527. (Wang Hang, Huang Xixia, Liang Dong. New approach to global path planning for AGV based on map decomposition [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (8). (2025-04-17). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.12.0527. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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