数字化车间生产中,产品种类多样,生产节拍严格,物流需求复杂,对大规模自动导引车(AGV)系统快速精确地进行路径规划是一个难题,因此提出一种基于电子地图的自适应邻域搜索粒子群算法.首先建立了以自动导引车实时位置为主的动态障碍物矩阵,设计了改进的适应度函数,并通过基于地图先验知识的粒子群初始化加快前期求解速度,以克服大规模自动导引车路径规划易陷入局部最优值的缺陷;其次提出了实时避障策略以提高自动导引车运输效率;最后采用Python开发出基于改进粒子群算法的自动导引车路径规划平台.将该算法应用于某省电力科学研究院计量中心自动化千万级电表检定车间的自动导引车调度系统,有效地解决了复杂环境中大规模自动导引车路径规划问题.
自动导引车系统 路径规划 改进粒子群算法 邻域搜索 避障