自动化码头AGV的无冲突动态路径规划

简介：
本研究聚焦于自动化码头中AGV（自动引导车）的高效运作，提出一种创新性的无冲突动态路径规划算法，旨在优化车辆调度、减少交通拥堵，从而大幅提升作业效率和安全性。 数学模型的目标是通过最小化总成本来优化AGV的运行效率。总成本包括以下几个方面： - 重载行驶成本：路径长度乘以单位路径的重载行驶费用。 - 空载行驶成本：路径长度乘以单位路径的空载行驶费用。 - 重载避障等待成本：每次需要停止避让障碍物时，根据时间计算的成本。具体为单位时间内重载状态下的停机成本乘以实际避免障碍的时间。 - 空载避障等待成本：同上，但适用于AGV处于无负载情况下的费用。 - 重载转弯成本：每一次转向操作产生的固定费用乘以总的转向次数。 - 空载转弯成本：同样规则应用于空载状态的AGV。 充电策略规定当电池电量低于20%时进行自动充电补充能量。 算法部分包括： 1. 基于传统蚁群算法优化单个AGV路径规划； 2. 改进版蚁群算法针对单一AGV应用，提升效率和适应性； 3. 结合动态窗口混合策略的改进蚁群算法用于单AGV系统中，进一步增强灵活性与性能表现； 4. 针对多AGV环境设计的新方法——采用改进蚁群算法结合动态窗口技术，并引入冲突避障优先级机制（适用于六辆AGV），以解决节点间和相向移动时可能产生的交通瓶颈问题。