多AGV（搬运机器人）路径规划及协调控制应用研究

摘要

随着科技的发展人们对智能化的诉求越来越高，飞速发展的人工智能技术在生活生产中发挥着越来越重要的作用，其中多智能体技术更是广受青睐。如今，多AGV(Automated Guided Vehicle)协调控制系统已广泛运用于智能搬运中，为了满足日益多样化的工作环境和工作任务，优化系统运行性能是现今高标准生产作业的重中之重。为此，本文主要解决了路径规划，系统的一致性控制和协作搬运过程中性能优化的问题。
　　首先，在解决路径规划问题中，通过对单体AGV路径冗余点的简化及对路径点的筛选合并，在确保与障碍物距离安全前提下，尽量缩短AGV路径路程，即变化总量少，以及减少AGV姿态变化次数，即变化率少，经评估函数计算能够验证改进后算法规划的路径更快速稳定。其次，基于固定拓扑结构对一阶智能体快速一致性问题进行了讨论，提出了一种一致性控制算法，通过频域中的分析方法，推导证明了该控制器最终能够趋近一致的充分和必要条件，并且证明了其改进后的控制器可以更快速的收敛。最后，采用确定旋转点的方法来解决协作搬运问题。在搬运杆状物体绕过障碍物时采用定点旋转的方法，缩短每个机器人的路径路程，得出位姿改变量更少路径，实验结果表明，改进后的算法可使多机器人系统运动路径更平滑，位姿改变量更少，搬运目标物体过程中更稳定。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 论文的研究背景

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究内容

1．2 国内外研究现状及发展趋势

1．2．1 路径规划

1．2．2 一致性分析

1．2．3 协作搬运

1．3 研究意义

1．4 本文研究内容与结构

第2章 多AGV路径规划研究

2．1 路径规划简介

2．1．1 电子地图构建方法

2．1．2 常用的搜索路径算法

2．2 基础蚁群算法

2．3 基于仓储环境的路径规划算法

2．3．1 算法流程介绍

2．3．2 路径规划及仿真结果分析

2．4 基于四叉树环境建模的路径规划

2．4．1 非均匀环境建模

2．4．2 邻域查找算法

2．4．3 路径规划算法

2．5 本章小结

第3章 多AGV系统的一致性问题

3．1 一致性问题概述

3．1．2 主要系统模型

3．2 基本概念

3．2．1 图论

3．2．2 矩阵

3．3 一阶系统一致性分析

3．3．1 问题描述

3．3．2 一致性分析

3．3．2 仿真结果

3．4 本章小结

第4章 多AGV协作系统路径规划

4．1 问题描述

4．2 问题描述

4．2 定点旋转路径规划

4．2．1 定点旋转法概述

4．2．2 算法描述

4．2．3 仿真结果及分析

4．4 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间所发表的论文

致谢