AGV路径规划流程是怎样的？

      AGV路径规划流程详解

      路径规划是AGV（自动化搬运车）实现高效、安全运行的核心环节，其目标是为AGV生成从起点到终点的最优或可行路径，同时避开障碍物、满足环境约束。以下是AGV路径规划的完整流程及关键技术解析：

       一、路径规划流程框架

    AGV路径规划通常分为全局规划和局部规划两个阶段，结合环境建模、算法计算和动态调整，形成完整的闭环流程：

1. 环境建模与地图构建

• 栅格地图：将环境划分为离散网格，每个网格标记为可通行或障碍物（如二维码导航、SLAM构建的地图）。

• 拓扑地图：用节点（关键位置）和边（路径）表示环境结构（如工厂中的固定路线）。

• 几何地图：用线段或曲线描述障碍物边界（如激光SLAM构建的几何模型）。

• 地图类型：

• 数据来源：激光雷达、摄像头、RFID标签、磁条或二维码等传感器实时采集环境信息。

2. 全局路径规划

• A*算法：基于启发式搜索，结合Dijkstra算法的完备性和贪心算法的高效性，适用于已知地图的静态环境。

• Dijkstra算法：无启发式函数，搜索所有可能路径，保证最优解但效率较低。

• RRT（快速探索随机树）：适用于高维空间或复杂环境，通过随机采样逐步扩展路径。

• 目标：在已知静态地图上生成从起点到终点的全局最优路径。

• 常用算法：

• 输出：生成全局路径的坐标序列或拓扑节点序列。

3. 局部路径规划与动态避障

• 动态窗口法（DWA）：在速度空间内采样多组速度，结合评估函数选择最优轨迹。

• 人工势场法：将障碍物视为斥力场，目标点视为引力场，通过合力引导AGV运动。

• 模型预测控制（MPC）：基于预测模型优化未来轨迹，适用于高速或复杂动态环境。

• 目标：实时检测动态障碍物（如工人、其他AGV），调整路径以避免碰撞。

• 常用算法：

• 融合策略：将全局路径作为参考，局部规划在动态环境中实时调整，确保安全性。

4. 路径优化与平滑处理

• 贝塞尔曲线/样条插值：平滑路径拐点，使AGV运行更平稳。

• 路径剪枝：去除不必要的节点或路径段。

• 多目标优化：平衡路径长度、能耗、时间等指标（如使用遗传算法或粒子群算法）。

• 目标：减少路径冗余、缩短长度、避免急转弯，提升AGV运行效率。

• 方法：

5. 路径执行与反馈调整

• 若环境变化（如新增障碍物），局部规划重新生成局部路径。

• 若任务变更（如新增目标点），全局规划重新生成路径。

• 导航控制：AGV通过激光、视觉或磁导航系统跟踪路径，实时调整速度和方向。

• 动态调整：

• 数据反馈：将实际运行数据（如路径偏差、能耗）反馈至调度系统，优化后续规划。

   二、关键技术细节

1. 导航方式与路径规划的关联

• 磁导航/二维码导航：路径固定，全局规划简单，但灵活性差。

• 激光SLAM/视觉SLAM：环境动态变化，需结合全局与局部规划，实时调整路径。

2. 多AGV协同路径规划

• 冲突解决：通过时间窗算法、交通管制策略避免AGV碰撞。

• 任务分配：结合AGV状态（电量、负载）和任务优先级，动态分配路径。

3. 路径规划算法的评估指标

• 路径长度：总行驶距离越短越好。

• 计算时间：实时性要求高的场景需快速生成路径。

• 安全性：确保路径无碰撞风险。

• 平滑性：减少急转弯，降低能耗和机械磨损。

    三、案例说明

    案例：某工厂AGV路径规划实践

1. 环境建模：

• 使用激光SLAM构建工厂三维地图，标记货架、生产线、充电站等关键位置。

2. 全局规划：

• 采用A*算法生成从仓库到生产线的最短路径，避开固定障碍物。

3. 局部规划：

• 使用DWA算法实时避让动态障碍物（如工人、其他AGV）。

4. 路径优化：

• 通过贝塞尔曲线平滑路径，减少AGV的急停急起，提升运行效率。

5. 动态调整：

• 当生产线布局变化时，AGV调度系统重新生成全局路径，并通过局部规划适应实时环境。

   四、发展趋势

1. 多传感器融合：结合激光雷达、摄像头、IMU等多传感器数据，提升路径规划的鲁棒性。

2. AI驱动的路径规划：利用深度学习预测环境变化（如人流、设备移动），提前调整路径。

3. 5G与边缘计算：通过低延迟通信实现多AGV协同规划，提升整体物流效率。

     总结

      AGV的路径规划流程是一个全局与局部结合、静态与动态协同的复杂系统。通过环境建模、算法计算和实时调整，AGV能够高效、安全地完成搬运任务。随着技术的进步，路径规划将更加智能化、柔性化，为智能制造和智慧物流提供更强支撑。