基于改进势场蚁群算法的自动引导小车路径规划研究  

Research of automatic guided vehicles path planning based on improved ant colony algorithm with potential field

作　　者：王雨 谢峰[1] 刘玉磊 朱翔 WANG Yu;XIE Feng;LIU Yu-lei;ZHU Xiang

机构地区：[1]安徽大学电气工程与自动化学院

出　　处：《制造业自动化》2019年第7期70-74,共5页Manufacturing Automation

基　　金：安徽省自然科学基金

摘　　要：自动引导小车(AGV)是自动化车间里必不可少的一种运载工具,为了实现AGV小车可以在自动化车间环境下能够进行自主导航、避障和路径最优功能,提出了一种通过建立栅格地图,在蚁群算法的基础上加入人工势场局部搜索寻找最优路径的算法。该算法通过利用人工势场法中AGV到目标点的距离构造启发函数,根据对动静态障碍物的识别来重构不同的势场函数,从而增加AGV在局部路径上的搜索和安全避障能力,同时利用蚁群算法的搜索方式来寻找到目标点的全局最优路径。通过仿真实验证明了所提出算法能有效解决自动化车间环境中的路径规划问题。

关 键 词：蚁群算法 人工势场法 路径规划 自动引导小车 动静态障碍物规避 

分 类 号：TP242.2[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]