多AGV路径规划研究及Matlab代码实现
在物流储存和生产制造领域,AGV(自动引导车)已经被广泛应用。对于一个大型的仓储系统中的多个AGV,如何进行高效地路径规划是非常关键的。本文将介绍基于A*算法的多AGV路径规划研究,并提供Matlab代码实现。
A算法是一种启发式搜索算法,可以在权重图上找到最短路径。多AGV路径规划问题可以被视为一个具有多个起点和终点的图,每个起点和终点分别表示每个AGV位置和目标位置。我们可以使用A算法对这个图进行搜索以找到所有AGV的适当路径。
以下是Matlab代码实现:
function path = multi_agv_Astar(start, goal, map)
% 输入参数:
% start : 多条AGV的起始点坐标矩阵,大小为 N * 2 ,N 表示AGV数量
% goal : 多条AGV的目标点坐标矩阵,大小为 N * 2
% map : 地图,大小为 M * M ,1 表示障碍物,0 表示可通行
% 输出参数:
% path : 多条AGV的路径矩阵,大小为 N * K * 2,K 表示每个AGV的路径长度
num_agv = size(start, 1); % 获取AGV数量
path = zeros(num_agv, 0, 2); % 初始化路径矩阵
for i = 1 : num_agv
[path_i, ~] = Astar(start(i,:), goal(i,:), map); % 对于每个AGV分别进行A*算法路径搜索
path(i, :, :) = path_i'; % 将路径存储到路径矩阵中
end
end
本文探讨了在物流和制造业中多AGV的路径规划,重点介绍了应用A*算法的策略。通过Matlab代码展示了如何为每个AGV找到最短路径,提供了一个基础实现,便于读者根据自身需求进行调整和扩展。
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