工业无人车辆的路径规划与控制策略 .pdfVIP

工业无人车辆的路径规划与控制策略

一、概述

工业无人车辆（IndustrialAutonomousGuidedVehicle，AGV）

是指在工业场景中使用的自动导引运输车辆。它们可以在没有人

类干预的情况下完成导航、路径规划、负载搬运等任务。AGV的

出现极大地提高了工业生产效率，减少了因人为操作而产生的事

故风险。本文主要讨论AGV路径规划与控制策略。

二、路径规划

对于AGV，路径规划是实现自主导航的关键步骤。路径规划

是指AGV按照一定的策略计算出从起点到终点的一条路线，并在

沿途避开障碍物的过程。在实际应用中，常用的路径规划方法有

以下几种：

1.全局路径规划

全局路径规划是指AGV根据场景地图、任务要求等信息，计

算出从起点到终点的全局最优路径，然后沿该路径导航。该方法

计算出的路径不受车辆当前位置和环境变化的影响，能够保证较

好的规划效果。但是，全局路径规划需要提前对场景进行建模，

而且不适用于环境动态变化频繁的场景。

2.局部路径规划

局部路径规划是指在车辆运动中，按照当前车辆位置和环境信

息，实时计算出一条相对最优路径。该方法需要实时获取传感器

数据和环境信息，计算量较大。但是，由于该路径仅计算一小段

路程，具有良好的适应性和实时性。

3.遗传算法

遗传算法是一种启发式优化算法，模拟生物进化和自然选择的

过程，对问题进行求解。在AGV路径规划中，可以将每一个可能

路径看作一个个体，每个个体对应一个染色体编码。利用遗传算

法有哪些信誉好的足球投注网站适应度函数最优的路径。该方法适用于复杂地形、避障困

难的场景，但是需要较多的时间来有哪些信誉好的足球投注网站全局最优解。

4.人工势场法

该方法类似于在势场中移动的感觉，即车辆视周围阻碍物为重

力场，并设定目标点为势场“谷底”。通过计算车辆在势场中的受

力方向，控制车辆沿路径移动。该方法容易实现且运算速度快，

但需要对场景进行手动分析和优化，且易产生局部最优解。

三、控制策略

路径规划得到规划路径后，AGV需要进行控制。控制策略是指

根据路径规划计算出的路径，将车辆移动到所需位置、保持所需

速度，并根据环境实时调整运动策略。控制策略影响着AGV的运

动稳定性、精度和效率。以下是一些常用的控制策略：

1.PID控制

PID控制是指利用比例、积分、微分三项组成的控制算法，控

制车辆运动的速度、角度等参数。PID控制简单易实现，且较为

稳定，但在对噪声模型不足、工作环境时变等情况下，需要进行

手动调节。

2.模糊控制

模糊控制是指利用灰色系统理论来控制复杂模型的策略。该方

法在需要完成复杂环境下的动态控制任务中，具有较好的适应性

和推广应用前景。

3.动态规划

动态规划是指在模型较为稳定的情况下，通过计算车辆优化控

制策略的过程，具有较好的控制精度和控制范围，但该方法较为

复杂，计算量较大。

四、结论

工业无人车辆的路径规划和控制策略对于车辆性能的优化和提

高生产效率起着至关重要的作用。在路径规划方面，不同的方法

针对不同场景和需求，各具优劣。在控制策略方面，常用的方法

有各自的适用场景和优缺点。由于车辆控制是一门交叉学科，未

来随着技术的发展和应用场景的增加，不同的控制策略和方法必

将产生更加优秀的方案。