【栅格地图】基于Dijkstra法实现栅格地图自动导引搬运车AGV路径规划附Matlab代码

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🔥 内容介绍

随着物流自动化程度不断提高，自动导引搬运车（AGV）在仓储、工厂运输等场景中的应用愈发广泛。高效的路径规划能显著提升 AGV 的工作效率，降低物流成本。栅格地图以其简单直观、易于计算机处理的特点，成为 AGV 路径规划常用的环境建模方式。Dijkstra 算法作为经典的最短路径搜索算法，能够在栅格地图中准确找到从起点到终点的最优路径。本文将详细阐述基于 Dijkstra 法在栅格地图中实现 AGV 路径规划的方法与过程。

一、栅格地图构建

1.1 栅格地图原理

栅格地图将 AGV 的工作环境划分成大小相同的正方形或长方形栅格单元。每个栅格代表环境中的一个区域，并赋予相应的属性值来表示该区域的状态，如是否为障碍物、是否可通行等。例如，值为 0 的栅格表示可通行区域，值为 1 的栅格表示存在障碍物，AGV 无法通过。通过这种离散化的方式，将复杂的现实环境转化为计算机可处理的数字模型，为路径规划提供基础。

1.2 地图构建方法

构建栅格地图可采用多种方式。对于已知的工作环境，如固定布局的仓库或工厂车间，可以根据 CAD 图纸等资料，手动或通过编程工具将环境按一定比例划分为栅格，并设置每个栅格的属性。在实际应用中，也可利用激光雷达、视觉传感器等设备采集环境数据，通过 SLAM（即时定位与地图构建）算法自动生成栅格地图。生成的地图需进行滤波、去噪等预处理操作，去除错误数据，确保地图的准确性和可靠性 。

二、Dijkstra 算法原理

2.1 算法基本思想

Dijkstra 算法的核心是从起点开始，逐步向外探索周围节点，通过不断更新节点到起点的最短距离，最终找到到终点的最短路径。算法将图中的节点分为两类：已确定最短距离的节点集合和未确定最短距离的节点集合。初始时，起点的最短距离设为 0，其他节点的最短距离设为无穷大。在每次迭代中，从尚未确定最短距离的节点中选择距离起点最近的节点，更新其相邻节点到起点的距离，直到终点的最短距离被确定。

三、基于 Dijkstra 法的 AGV 路径规划实现

3.1 栅格地图与 Dijkstra 算法结合

将栅格地图中的每个栅格看作 Dijkstra 算法中图的节点，相邻栅格之间的连接关系视为图的边。由于栅格的规则布局，通常情况下，每个栅格最多有 8 个相邻栅格（包括斜向相邻），相邻栅格之间的距离可根据实际情况设定为 1（表示单位距离）。在进行路径规划时，将 AGV 的起点和终点对应到栅格地图中的具体栅格，作为 Dijkstra 算法的起始节点和目标节点。

3.2 路径规划流程

1. 地图加载与初始化：AGV 通过车载控制器加载预先构建好的栅格地图，并初始化 Dijkstra 算法所需的节点集合、距离数组和前驱节点数组等数据结构。

1. 路径搜索：运行 Dijkstra 算法，从起点栅格开始搜索，逐步更新各栅格到起点的最短距离和前驱栅格。当终点栅格的最短距离被确定后，算法结束。

1. 路径生成：根据终点栅格的前驱栅格信息，从终点回溯到起点，生成从起点到终点的最短路径点序列。这些路径点对应栅格地图中的具体栅格位置。

1. 路径平滑与优化：由于 Dijkstra 算法生成的路径可能存在较多转折，不够平滑，可采用样条曲线拟合、裁剪冗余路径点等方法对路径进行平滑处理，使 AGV 行驶更顺畅，减少运动损耗。同时，考虑 AGV 的运动特性（如最小转弯半径），对路径进行优化，确保路径的可行性 。

1. 路径执行：将优化后的路径点序列转化为 AGV 的控制指令（如速度、转向角度等），控制 AGV 沿着规划好的路径行驶。在行驶过程中，AGV 可实时感知周围环境，若检测到障碍物或环境发生变化，可重新启动路径规划程序，生成新的路径 。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1] 谭清化.基于超图的自动导引小车动态作业调度问题研究[D].沈阳大学[2025-06-11].DOI:CNKI:CDMD:2.1015.413968.

[2] 孙奇.AGV系统路径规划技术研究[D].浙江大学[2025-06-11].DOI:CNKI:CDMD:2.1012.313988.

[3] 王冰,胡彬,王春香,等.自动导引车车载控制系统的研究与设计[J].自动化仪表, 2013, 34(5):4.DOI:10.3969/j.issn.1000-0380.2013.05.001.

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