【摘 要】
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智能物流是智能制造五大核心产业之一，而车间物流配送是其中的关键部分。针对车间物流配送中的AGV路径规划问题，以某企业自动化总装车间为研究对象，提出一种数字孪生驱动的AGV路径规划方法。首先建立了车间数字孪生环境模型，然后设计了基于环境地图孪生模型的无冲突路径规划算法。对于车间内实时到达的配送任务订单，利用改进A*算法，结合环境地图孪生模型中的动态邻接矩阵和时间窗矩阵按任务优先级顺序为相应的AGV规
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51905397）；
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智能物流是智能制造五大核心产业之一，而车间物流配送是其中的关键部分。针对车间物流配送中的AGV路径规划问题，以某企业自动化总装车间为研究对象，提出一种数字孪生驱动的AGV路径规划方法。首先建立了车间数字孪生环境模型，然后设计了基于环境地图孪生模型的无冲突路径规划算法。对于车间内实时到达的配送任务订单，利用改进A*算法，结合环境地图孪生模型中的动态邻接矩阵和时间窗矩阵按任务优先级顺序为相应的AGV规划无冲突路径，并实时更新孪生模型中的数据。最终，通过仿真实验证实了该方法对车间AGV配送的任务完成时间和冲突调整时间代价分别平均减少了13.4%和17.54%。
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