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基于改进蚁群算法的多AGV泊车路径规划

         

摘要

针对智能停车库中自动导引小车(Automated Guided Vehicle,AGV)存取车的路径规划问题,提出一种基于改进蚁群算法的多AGV泊车路径规划方法.单AGV路径规划方面,在基本蚁群算法基础上引入蚂蚁回退策略来增强适应性,同时改进启发式信息和信息素更新策略提高算法的收敛速度和寻优能力.多AGV路径规划方面,提出改进冲突解决策略来解决多AGV之间的冲突,其中采用临时规避—重新寻路策略来解决相向冲突.针对某典型停车场抽象模型的仿真结果表明,改进蚁群算法寻路成功率更高,并具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度,改进冲突解决策略能合理避免冲突,可以满足多AGV存取车路径规划的要求.

著录项

  • 来源
    《交通运输系统工程与信息》 |2018年第6期|55-6280|共9页
  • 作者单位

    北京交通大学 机械与电子控制工程学院;

    北京100044;

    北京交通大学 载运工具先进制造与测控技术教育部重点实验室;

    北京100044;

    北京交通大学 机械与电子控制工程学院;

    北京100044;

    北京交通大学 机械与电子控制工程学院;

    北京100044;

    北京交通大学 载运工具先进制造与测控技术教育部重点实验室;

    北京100044;

    北京交通大学 机械与电子控制工程学院;

    北京100044;

    北京交通大学 载运工具先进制造与测控技术教育部重点实验室;

    北京100044;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 市内交通运输;
  • 关键词

    智能交通; 路径规划; 改进蚁群算法; AGV; 回退策略; 临时规避;

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