AGV路径规划与决策模块的原理是什么？

      路径规划与决策模块是AGV（自动导引车）360°避障系统的核心，其核心原理是通过算法在已知或动态变化的环境中，为AGV生成从起点到终点的安全、高效路径，并实时调整以避开障碍物。该模块的原理可分为全局路径规划和局部路径规划两个层级，结合环境感知数据与决策逻辑，实现动态避障与路径优化。以下是详细解析：

一、全局路径规划：构建“宏观地图”上的最优路径

核心目标：在已知的全局地图中，找到从起点到终点的最短或最优路径（如时间最短、能耗最低）。
输入数据：

• 全局地图（栅格地图、拓扑地图或点云地图）。

• AGV的起点与终点坐标。

• 静态障碍物信息（如货架、墙壁、固定设备）。

典型算法与原理：

1. A-star算法（A*）gn)：从起点到当前节点 n 的实际代价（如距离）。)：从节点 n 到终点的启发式估计代价（如欧几里得距离）。

• 原理：基于启发式搜索，通过代价函数 f(n)=g(n)+h(n) 评估路径优劣。

• 优势：在静态环境中效率高，能快速找到最优路径。

• 应用场景：纺织厂中AGV从仓库到产线的固定路线规划。

2. Dijkstra算法

• 原理：广度优先搜索，计算起点到所有节点的最短路径，再选择终点路径。

• 劣势：计算量大，适合小规模地图或对精度要求极高的场景。

3. RRT（Rapidly-exploring Random Tree）

• 原理：通过随机采样扩展搜索树，适用于高维空间或复杂地形（如狭窄通道）。

• 优势：无需预处理地图，适合动态环境或未知区域探索。

4. 图搜索算法（如D、LPA）

• 原理：动态重规划路径，当环境变化（如障碍物移动）时，仅更新受影响部分路径。

• 应用场景：多AGV协同或障碍物频繁变动的场景（如纺织厂中叉车动态行驶）。

二、局部路径规划：应对“微观环境”中的动态障碍物

核心目标：在全局路径基础上，实时调整AGV的局部轨迹以避开突发障碍物（如人员、移动设备）。
输入数据：

• 局部传感器数据（激光雷达、超声波、视觉摄像头）。

• 动态障碍物的位置、速度及运动趋势（通过预测算法获取）。

• 全局路径的局部子段（作为参考轨迹）。

典型算法与原理：

1. DWA（Dynamic Window Approach，动态窗口法）

• 速度空间采样：在AGV当前速度附近采样多个速度组合（线速度 v、角速度 ω），形成“动态窗口”。

• 轨迹评估：对每个速度组合模拟未来轨迹（如2-3秒内），计算以下指标：

• 最优选择：选择综合评分最高的速度组合作为控制指令。

• 目标趋向性：轨迹末端与全局路径的偏差。

• 障碍物距离：轨迹与最近障碍物的距离。

• 速度：当前速度的大小（优先选择高速以提升效率）。

• 优势：实时性强，适合低速动态避障（如纺织厂中AGV绕行人员）。

2. TEB（Timed Elastic Band，时间弹性带）

• 轨迹离散化：将全局路径离散为一系列路径点（如每0.1米一个点）。

• 弹性带变形：在每个路径点上施加“力”（如障碍物排斥力、全局路径吸引力），通过优化算法调整路径点位置与时间参数。

• 时间约束：考虑AGV的速度与加速度限制，确保路径可执行。

• 优势：路径平滑，适合高速场景（如AGV在空旷区域快速行驶）。

3. 人工势场法（Artificial Potential Field, APF）

• 引力场：全局路径对AGV产生吸引力，引导其向终点移动。

• 斥力场：障碍物对AGV产生排斥力，距离越近斥力越大。

• 合力方向：AGV沿引力与斥力的合力方向移动，实现避障。

• 劣势：可能陷入局部最小值（如障碍物包围时无法逃脱）。

4. 模型预测控制（MPC, Model Predictive Control）

• 预测模型：建立AGV动力学模型（如速度、加速度与位置的关系）。

• 滚动优化：在每个控制周期内，预测未来N步的轨迹，选择最优控制输入（如速度、转向角）。

• 反馈校正：根据实际执行结果修正模型，提升鲁棒性。

• 优势：适合高速或高精度场景（如AGV在复杂产线中快速避障）。

• 

三、决策模块：从路径到动作的转换

核心目标：根据路径规划结果生成AGV可执行的控制指令（如电机转速、转向角），并处理冲突场景（如多AGV路径交叉）。

关键逻辑：

1. 优先级分配：

• 为不同AGV或障碍物分配优先级（如人员 > 叉车 > AGV），冲突时低优先级对象避让。

2. 等待与绕行策略：

• 若障碍物不可绕行（如狭窄通道被占用），AGV暂停并等待；若可绕行，则选择代价最低的路径（如绕行距离最短）。

3. 多AGV协同：

• 分布式拍卖算法：AGV通过竞价方式协商路径使用权，避免死锁。

• 交通规则模拟：定义“虚拟交通灯”或“右转优先”等规则，协调多车运动。

四、实际应用中的协同与优化

以纺织厂布匹运输场景为例，说明路径规划与决策模块的协同工作：

1. 全局规划：A-star算法生成从仓库到产线的最短路径，避开固定货架。

2. 局部调整：

• 激光雷达检测到叉车（动态障碍物）横向移动，DWA算法采样多个速度组合，选择绕行叉车后方的路径。

• 视觉摄像头识别到低矮托盘（静态障碍物），TEB算法调整路径点，使AGV平滑绕过。

3. 决策执行：

• 若叉车与AGV路径冲突，决策模块根据优先级（人员 > 叉车 > AGV）命令AGV减速等待。

• 多AGV协同时，通过分布式拍卖算法协调路径，避免两车在狭窄通道对向行驶。

五、技术挑战与发展趋势

1. 挑战：

• 动态环境适应性：纺织厂中柔性布匹、移动人员等非结构化障碍物增加检测与预测难度。

• 实时性要求：高速运动下（如1m/s以上），算法需在100ms内完成决策。

• 多AGV协同：避免路径冲突与死锁，需高效分布式协调算法。

2. 趋势：

• 深度学习强化学习：通过端到端学习优化避障策略，减少人工规则设计（如用DQN算法直接输出控制指令）。

• 数字孪生：在虚拟环境中预演避障场景，优化算法参数（如调整DWA的权重系数）。

• 5G+边缘计算：将计算任务卸载至边缘服务器，提升实时性（如将MPC的优化计算放在云端）。

总结

路径规划与决策模块通过全局与局部规划的分层设计，结合启发式搜索、采样优化、模型预测等算法，实现了AGV在动态环境中的安全、高效导航。其核心在于平衡“最优性”与“实时性”，并通过决策逻辑处理复杂场景（如多车协同、障碍物冲突）。未来，随着AI与通信技术的发展，该模块将向更高精度、更低延迟、更强协同性的方向演进，进一步推动工业自动化升级。