考慮體積和轉向的自動化集裝箱碼頭多AGV路徑規劃

人工智能

自動化集裝箱碼頭中，多AGV路徑規劃因體積約束和轉向限制導致通道擁堵、靈活性不足及沖突風險，影響運輸效率。針對傳統算法局限，本成果提出考慮體積和轉向的多AGV路徑規劃方法，結合AGV物理與運動學模型，顯著提升規劃靈活性與準確性。改進的時空混合A*算法可快速調整路徑，有效解決沖突和死鎖問題，為智能碼頭發展提供高效可靠的技術支持。

1.提出基于矩形輪廓和阿克曼轉向幾何的AGV建模方法，突破傳統固定網格圖模型的局限性，提升路徑規劃的靈活性和精度。

2.創新性改進時空混合A*算法，通過優化沖突搜索樹結構，實現了對多AGV路徑規劃的高效處理和動態調整能力。

3.建立多AGV協同作業的運動學約束模型，在高密度運輸場景下顯著降低沖突和死鎖風險。

4.提出針對AGV體積和轉向約束的優化路徑規劃方法，有效解決路徑沖突和擁堵問題，顯著提升自動化碼頭的運營效率和運輸安全性。

成果可用于自動化集裝箱碼頭中的AGV調度系統，具備高效的路徑規劃能力，能夠應對復雜、動態的環境變化，適用于多AGV協同工作場景。其性能在不同數量和不同參數的AGV情況下均保持良好，特別是在大型碼頭布局中，展現出較強的靈活性和穩定性。預計將有效提升自動化集裝箱碼頭的整體作業效率，減少物流運輸環節中的時間和成本。

發明專利

1.一種柔性制造系統中多天車協同調度方法.專利號202411466686.3：。授權公告號：CN116822884B。（已轉讓） 2.一種基于QMIX算法的自動化倉庫多AGV多周期路徑規劃方法.公開號：CN119270871A。