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《基于改進(jìn)rrt算法的agv路徑規(guī)劃研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在應(yīng)用文檔-天天文庫。
1、為了確?！敖虒W(xué)點(diǎn)數(shù)字教育資源全覆蓋”項(xiàng)目設(shè)備正常使用，我校做到安裝、教師培訓(xùn)同步進(jìn)行。設(shè)備安裝到位后，中心校組織各學(xué)點(diǎn)管理人員統(tǒng)一到縣教師進(jìn)修學(xué)校進(jìn)行培訓(xùn)，熟悉系統(tǒng)的使用和維護(hù)。基于改進(jìn)RRT算法的AGV路徑規(guī)劃研究 摘要：路徑規(guī)劃是自動(dòng)導(dǎo)引小車控制中的核心問題之一。針對(duì)經(jīng)典RRT算法在靜態(tài)全局狀態(tài)空間中隨機(jī)采樣搜索節(jié)點(diǎn)時(shí)隨機(jī)性大與效率低的問題，提出了一種改進(jìn)的RRT路徑規(guī)劃算法。該算法結(jié)合雙向搜索功能與自適應(yīng)目標(biāo)引力思想，利用雙向搜索速度快與自適應(yīng)目標(biāo)引力朝目標(biāo)點(diǎn)方向生長的特性，使AGV在規(guī)劃路徑時(shí)路徑搜索效率更高，路徑更平滑。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果證明，改
2、進(jìn)的RRT算法可以在有效提高路徑搜索效率的同時(shí)生成最優(yōu)路徑?！ ￡P(guān)鍵詞：路徑規(guī)劃；自動(dòng)導(dǎo)引小車；RRT；雙向搜索；自適應(yīng)目標(biāo)引力 DOIDOI：/ 中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)文章編號(hào)： 英文摘要Abstract：Thepathplanningofautomaticguidedvehicleisoneofthecoreissuesinthecontrol.FortheclassicalRRTalgorithminglobalstaticrandomsamplinginthestatespacesearchnodeisrando
3、mandlowefficiencyproblem，weproposeanimprovedRRTpathplanningalgorithm.Thisalgorithmcombinesthetwothesearchfunctionandadaptivetargetgravitytheory，usingthetwowaysearchspeedand為了充分發(fā)揮“教學(xué)點(diǎn)數(shù)字教育資源全覆蓋”項(xiàng)目設(shè)備的作用，我們不僅把資源運(yùn)用于課堂教學(xué)，還利用系統(tǒng)的特色欄目開展課外活動(dòng)，對(duì)學(xué)生進(jìn)行安全教育、健康教育、反邪教教育等豐富學(xué)生的課余文化生活。為了確?！敖虒W(xué)點(diǎn)數(shù)字教育資源
4、全覆蓋”項(xiàng)目設(shè)備正常使用，我校做到安裝、教師培訓(xùn)同步進(jìn)行。設(shè)備安裝到位后，中心校組織各學(xué)點(diǎn)管理人員統(tǒng)一到縣教師進(jìn)修學(xué)校進(jìn)行培訓(xùn)，熟悉系統(tǒng)的使用和維護(hù)。characteristicsofadaptivetargetgravitytowardthetargetgrowthpath，AGVpathplanninginhighersearchingefficiencyandsmootherpaths.Theexperimentalsimulationresults.TheresultsshowthattheimprovedRRTalgorithmcaneffe
5、ctivelyimprovethepathsearchefficiencyandgeneratetheoptimalpathatthesametime. 英文關(guān)鍵詞KeyWords：pathplanning；AGV；RRT；bidirectionalsearch；adaptivetargetgravity 0引言 自動(dòng)導(dǎo)引小車作為物流業(yè)、制造業(yè)、機(jī)場、軍事以及煙草業(yè)等行業(yè)中的自動(dòng)化柔性制造設(shè)備，得到了越來越多的關(guān)注[1]。路徑規(guī)劃是指機(jī)器人在當(dāng)前環(huán)境中按照一定標(biāo)準(zhǔn)搜索出一條從起始狀態(tài)點(diǎn)到目標(biāo)狀態(tài)點(diǎn)，并且能夠繞開障礙物的最優(yōu)或次優(yōu)路徑，是自動(dòng)導(dǎo)引小
6、車控制中的核心問題之一[2]。AGV在運(yùn)行環(huán)境中會(huì)遇到包括充電樁、工作站及存貯站等障礙物，而其主要任務(wù)就是避障及路徑規(guī)劃，最后生成一條暢通的路徑。為了充分發(fā)揮“教學(xué)點(diǎn)數(shù)字教育資源全覆蓋”項(xiàng)目設(shè)備的作用，我們不僅把資源運(yùn)用于課堂教學(xué)，還利用系統(tǒng)的特色欄目開展課外活動(dòng)，對(duì)學(xué)生進(jìn)行安全教育、健康教育、反邪教教育等豐富學(xué)生的課余文化生活。為了確?！敖虒W(xué)點(diǎn)數(shù)字教育資源全覆蓋”項(xiàng)目設(shè)備正常使用，我校做到安裝、教師培訓(xùn)同步進(jìn)行。設(shè)備安裝到位后，中心校組織各學(xué)點(diǎn)管理人員統(tǒng)一到縣教師進(jìn)修學(xué)校進(jìn)行培訓(xùn)，熟悉系統(tǒng)的使用和維護(hù)?！ GV在運(yùn)行過程中除需要獲取周圍信息避開障礙
7、物外，還需要使規(guī)劃出的路徑長度和時(shí)間更短，效率更高。許多國內(nèi)外學(xué)者正在研究AGV的路徑規(guī)劃問題，研究出許多可行方法，包括人工勢(shì)場法、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法及RRT算法等[3]。其中，RRT算法由StevenMLaValle[4]于1998年首先提出，為了進(jìn)一步優(yōu)化路徑，后來學(xué)者在其基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)后提出偏向RRT[5]、雙向RRT[67]等算法。雙向RRT算法在一定程度上解決了經(jīng)典RRT算法在搜索路徑時(shí)速度慢的問題，而隨機(jī)性大的問題未能解決?！ ♂槍?duì)經(jīng)典RRT算法在靜態(tài)全局狀態(tài)空間中隨機(jī)采樣搜索節(jié)點(diǎn)時(shí)隨機(jī)性大與效率低的問題，本文提出一種將雙向搜索功能與自適
8、應(yīng)目標(biāo)引力相結(jié)合的RRT算法，即在雙向RRT算法的基礎(chǔ)上加入人工勢(shì)場法中的目標(biāo)引力思想策略[8
