基于遗传算法改进的AGV路径规划研究

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自动引导搬运车(AGV)节能路径规划可提高AGV使用过程的能效,是实现车间生产节能的一种可行方法。为解决AGV在栅格地图中规划路径时易出现的拐弯角度较多和穿墙等问题,并降低AGV在移动时的能耗,提出一种基于遗传算法改进的AGV路径规划方案。首先减少障碍物角点数,并将路径长度作为目标函数;然后对变异算子进行改进,减少拐弯次数,降低AGV在运动过程中的能耗,提高AGV运行的安全性。仿真结果表明,相比普通遗传算法,改进方法能够找到长度短、能耗更低且安全的路径。
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