【Dijkstra算法】自动导引搬运车（AGV）路径规划算法的仿真与实现附Matlab代码

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🔥 内容介绍

自动导引搬运车（AGV）在现代物流、智能制造等领域应用广泛，高效的路径规划是保障其运行效率的关键。本文基于 Dijkstra 算法开展 AGV 路径规划研究，详细阐述算法原理，构建适用于 AGV 运行场景的路径规划模型。通过 Python 语言结合 MATLAB 进行仿真实验，模拟 AGV 在复杂环境中的路径规划过程，并对算法的时间复杂度、路径长度等性能指标进行分析。结果表明，Dijkstra 算法能够准确规划出 AGV 的最短路径，为 AGV 在实际场景中的应用提供了有效的路径规划解决方案。

关键词

Dijkstra 算法；自动导引搬运车；路径规划；仿真实现

一、引言

1.1 研究背景

随着工业自动化和智能化的快速发展，自动导引搬运车（AGV）凭借其自动化程度高、灵活性强、无需人工驾驶等优势，在仓储物流、汽车制造、电子生产等众多领域得到广泛应用 。AGV 在执行搬运任务时，需要在复杂的工作环境中快速、准确地规划出从起点到终点的最优路径，以提高工作效率、降低运行成本、避免碰撞事故 。因此，研究高效的 AGV 路径规划算法具有重要的现实意义。

1.2 研究现状

目前，AGV 路径规划算法主要包括传统算法和智能优化算法。传统算法如 Dijkstra 算法、A * 算法、遗传算法等，其中 Dijkstra 算法作为经典的最短路径算法，以其稳定性和准确性在路径规划中被广泛应用 ；智能优化算法如粒子群优化算法、蚁群算法等，具有较强的全局搜索能力，但算法复杂度较高，计算时间较长 。不同算法各有优劣，如何结合 AGV 的实际运行需求，选择或改进合适的路径规划算法，仍是研究的热点问题。

1.3 研究目的与意义

本研究旨在基于 Dijkstra 算法实现 AGV 的路径规划，并通过仿真实验验证算法的有效性和可行性。通过对算法的研究和优化，提高 AGV 路径规划的效率和准确性，为 AGV 在实际工业场景中的应用提供技术支持，促进工业自动化和智能化的发展。

二、Dijkstra 算法原理

2.1 算法基本思想

Dijkstra 算法是一种用于求解单源点到其他各顶点最短路径的贪心算法 。其基本思想是：从起点开始，逐步向外探索，每次选择距离起点最近且未确定最短路径的顶点，更新该顶点到其他顶点的距离，直到找到起点到所有顶点的最短路径 。算法维护两个集合，一个是已确定最短路径的顶点集合，另一个是未确定最短路径的顶点集合，通过不断将未确定集合中距离起点最近的顶点加入已确定集合，并更新相关顶点的距离，最终得到起点到所有顶点的最短路径。

2.2 算法步骤

1. 初始化：将起点的距离设为 0，其他顶点的距离设为无穷大，已确定最短路径的顶点集合设为空集，未确定集合包含所有顶点。

1. 选择：从未确定集合中选择距离起点最近的顶点，将其加入已确定集合。

1. 更新：对于新加入已确定集合顶点的相邻顶点，计算通过该顶点到达相邻顶点的距离，并与相邻顶点当前记录的距离比较，若更短则更新相邻顶点的距离和前驱顶点。

1. 重复：重复步骤 2 和 3，直到未确定集合为空，此时得到起点到所有顶点的最短路径 。

三、AGV 路径规划模型构建

3.1 AGV 运行环境建模

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1] 吴晓雨.物流系统中AGV路径规划算法的研究[D].吉林大学[2025-05-29].DOI:CNKI:CDMD:2.2004.100664.

[2] 陈亚琳,庄丽阳,朱龙彪,等.基于改进Dijkstra算法的泊车系统路径规划研究[J].现代制造工程, 2017(8):5.DOI:10.16731/j.cnki.1671-3133.2017.08.012.

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