基于改进A 算法的仓储环境AGV路径规划 牟德君.pdf

人工智能与机器人
DOI：.1001-
基于改进 A* 算法的仓储环境 ed，avoid congested sections，and greatly reduce the long path finding time.
Key words：A* algorithm；automated guided vehicle（AGV）；path planning；storage
国外 kiva 仓储 AGV[1]在亚马逊大规模成功应用 小等优点，仓储环境中是横纵方向通道，不受 A* 算
之后，国内近年也开始建造大型仓库，并在仓库中 法规划路径多转折，不够平滑的缺点影响，所以十
使用 AGV 代替人工，实现“货到人”拣货方式[2]。 分适用[6]。
拣选任务完成分配后， 需要进行 AGV 的全局 目前大部分的仓储 AGV 采取的路径规划方法
路径规划，常见全局路径规划方法有 A* 算法 [3]、蚁 仍是传统 A* 算法或其他简单算法，而随着仓储行
群算法 [4]、RRT 算法 [5]等，A* 算法具有简单，计算量 业 的集群效 应 ，仓 库 规 模 的 扩 大 以 及 同 时 工 作 的
收稿日期：2021－10－27；修订日期：2022－01－19
作者简介：牟德君（1967—），女，博士，副教授，研究方向为并联机构的设计及理论分析；初鹏祥（1997—），男，硕士，研究方
向为移动机器人路径规划及定位方法研究。
40 Automation ＆ Instrumentation 2022,37(4)人工智能与机器人
AGV 数量的增多将会引起单个拣选任务执行时间 42
40
长，从而导致仓货滞留[7]，为了提高仓储环境的工作 38 自由