欢迎光临~耐锢数字化智能软件技术(广东)有限公司官方网站！
语言选择：繁體中文
AGV（自动导引车）的移动路径规划是确保其高效、安全完成运输任务的核心技术，其规划方法需综合考虑环境动态性、任务需求、设备约束等因素。以下是AGV路径规划的主要方法、技术实现及典型应用场景的详细分析：
固定路径规划
特点：
优点：实现简单、成本低、稳定性高，适用于环境变化少的场景（如传统仓储、生产线）。
缺点：灵活性差，无法应对动态障碍物或突发任务，路径冗余率高。
原理：基于预设的物理导引方式（如磁条、二维码、激光反射板）或电子地图，AGV沿固定路线行驶。
应用场景：早期AGV、简单物流场景（如仓库内固定货架间的运输）。
几何建模与图搜索算法
特点：
优点：计算效率高，适用于中等规模场景。
缺点：难以处理动态障碍物，需频繁重新规划。
关键技术：
环境建模：使用激光雷达、视觉传感器等构建栅格地图或拓扑地图，标记障碍物、充电站、任务点等。
路径搜索：A*算法结合启发式函数（如曼哈顿距离、欧氏距离）优化搜索效率，适用于静态环境。
原理：将环境抽象为图结构（节点为位置点，边为可通行路径），通过图搜索算法（如Dijkstra、A*）寻找最短路径。
应用场景：结构化环境（如工厂车间、机场行李运输）。
局部避障算法
特点：
优点：实时性强，可应对突发障碍物。
缺点：可能陷入局部最优（如U型障碍物）。
关键技术：
动态窗口法（DWA）：在速度空间中采样多组速度组合，模拟AGV未来轨迹，选择无碰撞且目标导向的轨迹。
人工势场法：将环境建模为引力场（目标点）和斥力场（障碍物），AGV沿合力方向移动。
原理：在全局路径基础上，通过实时传感器数据检测障碍物，采用局部避障策略（如动态窗口法、人工势场法）调整路径。
应用场景：动态环境（如人群密集的仓库、医院物资运输）。
采样基于规划（Sampling-Based Planning）
特点：
优点：适用于高维空间（如多关节机器人臂路径规划）。
缺点：计算复杂度高，实时性较差。
关键技术：
RRT*：改进的RRT算法，通过双向搜索和路径优化提升效率。
PRM：预构建环境地图，适合重复任务场景。
原理：在自由空间中随机采样点，构建概率路线图（PRM）或快速探索随机树（RRT），搜索可行路径。
应用场景：复杂非结构化环境（如户外物流、灾害救援）。
核心原理
将路径规划问题建模为马尔可夫决策过程（MDP），AGV作为智能体，通过与环境交互学习最优策略。
状态空间：AGV位置、速度、传感器数据（如障碍物距离）、任务状态等。
动作空间：转向角、加速度、速度调整等。
奖励函数：设计奖励机制引导AGV行为（如到达目标点奖励+1，碰撞惩罚-10，路径长度惩罚-0.1）。
关键算法
深度Q网络（DQN）：结合神经网络近似Q值函数，处理高维状态输入（如图像数据）。
深度确定性策略梯度（DDPG）：适用于连续动作空间（如速度、转向角控制）。
多智能体强化学习（MARL）：协调多台AGV路径规划，避免冲突（如任务分配、速度同步）。
技术优势
自适应环境：通过学习历史数据，AGV可预测障碍物运动模式（如行人轨迹），提前调整路径。
全局优化：在多AGV场景中，算法可优化整体效率（如减少拥堵、平衡负载）。
长周期决策：考虑能耗、设备磨损等长期目标，实现可持续运行。
应用案例
电子制造车间：AGV需在多产线间穿梭运输物料，强化学习算法通过动态避障与路径优化，使搬运距离缩短22%，任务完成时间减少22%。
大型仓储中心：多台AGV协同搬运大型工件时，算法确保它们保持速度、力度一致，提升作业稳定性与效率。
环境感知与建模
使用激光雷达、摄像头、IMU等传感器采集数据，构建高精度地图（如SLAM技术）。
标记静态障碍物（如货架、墙壁）与动态障碍物（如行人、其他AGV）。
全局路径规划
基于图搜索或采样算法生成初始路径（如从仓库入口到目标货架的最短路径）。
局部路径调整
实时检测障碍物，通过局部避障算法或强化学习策略动态调整路径（如绕行临时障碍物）。
多AGV协同优化
在多台AGV场景中，通过任务分配算法（如遗传算法）与冲突消解机制（如速度同步、路径重规划）提升整体效率。
执行与反馈
AV按规划路径行驶，同时持续采集数据反馈至规划系统，形成闭环优化（如强化学习中的经验回放机制）
