【摘 要】
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本文主要研究基于视觉引导自动引导车(AGV)的改进A*路径规划算法.首先,设计一种包含导航、定位和任务信息的图形编码标志方法, AGV通过识别位于车身前方网格型路径中有序排布
【机 构】
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华南理工大学自动化科学与工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61803161,61973125);广东省自然科学基金项目(2018A030310371,2017A030313385);广东省科技计划项目(2018B010108001,2017B090914001,2017B090901040,2017B030306017);广东省“扬帆计划”引进创新创业团队项目(2016YT03G125)
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本文主要研究基于视觉引导自动引导车(AGV)的改进A*路径规划算法.首先,设计一种包含导航、定位和任务信息的图形编码标志方法, AGV通过识别位于车身前方网格型路径中有序排布的编码标志进行快速定位和下一位置预判,为多AGV规划奠定基础;其次,根据网格型路径构成的动态随机网络,提出一种改进A*算法,将AGV在运动时产生的动态时间耗费作为参考指标,实现了多AGV在路径网络中的路径规划和冲突避让策略,提高了固定路网资源的利用效率;最后对多AGV在网格型路径中协同工作的场景进行仿真,实验结果表明,本文提出的改进算法可以有效应用于多AGV系统,并且提升整体系统的工作效率.
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