AGV路径规划设计

安徽工业大学管理科学与工程学院

AGV技术被引入亚洲是日本于1963年，其第一家AGV工厂于1966年由一家运输设备供应厂商与美国的Webb公司合资建成。1976年后，日本对AGV的发展给予了高度重视，每年增加数十套AGV系统，有神钢电机、平田电机、住友重机等27个主要生产厂商生产几十种不同类型的AGV。1981年，日本的AGV总产值为60亿日元，1985年已上升到200亿日元，平均每年以20%的速度递增，1986年，日本累计安装了2312个AGVs，拥有5032台AGV，到1990年日本拥有AGV约一万台。到1988年，日本AGV制造厂已达47家，如大福、Fanuc公司、Murata(村田)公司等，广泛应用于汽车制造、机械、电子、钢铁、化工、医药、印刷、仓储、运输业和商业上。

我国AGV的研制和应用起步比较晚，原因是人力资源成本低和工厂自动化程度低两个主要因素导致了国内的AGV研究和应用起步以及其发展均较为缓慢。不过其发展历程虽短，但一直以来不断加大在这一领域的投入，以改变我国AGV长期依赖进口的局面。1976年，北京起重机械研究所研制出第一台AGV，建成第一套AGV滚珠加工演示系统，随后又研制出单向运行载重500公斤的AGV，双向运行载重500kg、1000kg、2000kg的AGV，开发研制了几套较简单的AGV应用系统。1988年，原邮电部北京邮政科学技术研究所研制了邮政枢纽AGV。1989年，北京机械工业自动化研究所为二汽研制了应用在立体化仓库中的AGV。90年代，清华大学国家CIMS工程中心将从国外引进的AGV成功的应用于EIMS的实验研究。1991年起，中科院沈阳自动化研究所和新松机器人自动化股份研究公司为沈阳金杯汽车厂研制生产了客车6台AGV用于汽车装配线中，可以说这是我国汽车工业中用得比较成功的例子，并于1996年获国家科学技术进步三等奖。1992年，天津理工学院研制了核电站用光学导引AGV。1995年，我国的AGV技术出口韩国，标志着我国自主研发的机器人技术第一次走向了国际市场。1998年，昆明船舶设备集团公司在红河卷烟厂研制了多模式激光导引无人自动车22辆。红河项目于2002年获国家科学技术进步二等奖。在国内AGV的技术来源有两种模式：一种是引进技术；一种是自有知识产权的技术。两种模式目前都涵盖AGV的所有技术，技术水平并无多大差别。引进技术主要是瑞典NDC的AGV控制系统技术。

20世纪末到21世纪初，随着电子技术和计算机技术等高科技的迅速发展，AGV的硬件设备和智能化程度都上了一个新的台阶。微控制器技术已经广泛应用于AGV的各个功能模块，因此AGV正在往智能化、自动化的方向发展。一些新的控制方法正在逐渐应用到实际生活中，各种机器人控制领域的新方法和新策略正在开始逐步应用到AGV系统中。AGV发展到今天，已经深入到社会生产生活的各个领域，广泛应用于汽车制造、机械、电子、钢铁、化工、医药、印刷、仓储、运输业和商业上。

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面向AGVs的物流运输系统自动化研究

1.2.2 现代AGV的技术特点

AGV作为联系和调节物流运输管理系统使其作业智能化的必要的搬运装卸手段，其应用范围和技术水平得到了迅猛的发展。在最近的十几年里，各种新型AGV被广泛应用于工业生产的各个领域中。

现代AGV技术的最显著特征是其智能化得到了明显的提高。由于车载计算机的硬软件功能日益强大，使AGV具有从网络、无线或红外信号接受装置接收调度中心或客户的指令、自动导引、自主行驶、优化路线、自动作业、运行管理、车辆调度、安全避碰、自动充电和自动诊断等功能，实现了AGV的智能化、信息化、数字化、网络化、柔性化、敏捷化、节能化、绿色化。现代AGV是可以24小时不停工作的智能化车辆(只要给与其充足的能源)，就能主动、自序、有节拍的按最短和最安全的路线去完成任务。智能化和动力强劲等特点，将使AGV具有日益广泛的用途。

现代AGV设计的显著进步是其动力源装置的设计。由于动力源的功率大小直接影响AGV的运行功能，而动力源的体积大小将直接影响整车的体积及外观造型[4]。传统的AGV采用铅酸电池，能量密度小，体积大。近年来，随着电池能源技术的快速发展，电池由原来的高能酸性电池，改用现在的高能碱性电池，以提高电池的环保性能。现代AGV的快速充电技术使充电时间：放电时间由原来的1：1提高到1：12，大幅缩短了AGV的待机充电的时间。动力电池性能的改进与快速充电技术的使用，使得现代AGV的动力性能普遍提高，运载能力与行驶特性得到了进一步的优化。

由于智能机器人技术的引进，AGV的机器人化就成为了现代AGV研究的热点话题[5]。实际上，在智能机器人的整个发展历史过程中，其许多相关技术都先后应用于AGV技术发展过程中。如智能移动机器人技术涉及到的机器人导航与定位、路径规划、运动控制等，均在AGV中得到了体现，使得现代AGV无论是专项技术，还是综合性能，均得到了普遍提高，并仍将继续提高。由于AGV的智能化，现代AGV已不仅仅只是沿固定铺设轨道行驶的物流运输工具，几乎可以适合于各种物流环境中。

现代AGV的还有个显著特点是无人驾驶。它可以保障系统在不需要人工导航的情况下自动行驶和自动搬运，柔性好、自动化和智能化水平高。AGV可以根据仓库货位要求和生产工艺流程等做出改变，并且改变铺设轨道的成本与传统的输送带或传送带相比非常低廉。如果配有移载装置，AGV还可以与其他物流设备自动接口，实现制造生产和物流运输全过程自动化。此外，现代AGV还具有清洁生产的特点，AGV依靠自带的蓄电池提供动力，运行过程噪声极低、无污染，可以应用在许多要求工作环境清洁的场所。

由于现代AGV系统在应用上的灵活性和准确性得到很大地提高，许多先进的导引方式的引入，使得AGV小车的导引方式更加多样化从而形成了一个新的产业，主要可以概括为两种发展模式：第一种是全自动AGV技术，这类技术追求AGV的自动化，几乎完全不需要人工的干预，其路径规划和生产流程复杂多变，基本能够运用在所有的物流领域，在欧美国家应用广泛。这些AGV的功能完善、技术先进，采用模块化设计，已经形成了一套生产标准，但是此类AGV价格昂贵，降低了它的市场占有率；第二种是简易型AGV,该技术可以实现AGVs的最佳性价比，让用户可以在较短的时间内收回成本，日本

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在这方面技术处于世界领先水平，因此这类AGV在日本企业得到了广泛使用。

图1-1 简易型自动导引小车（AGV） 图1-2 电磁式自动导引小车（AGV）

图1-3 汽车制造现场的AGV 图1-4 仓库运输系统的AGV

1.3 AGVs在国内应用与发展趋势

在中国, 随着计算机硬件技术、并行分析与处理技术、自动控制技术、传感器技术以及软件开发环境等先进技术的不断发展, 为AGVs的研究与应用提供了必要的技术基础。近年来，随着工厂物流自动化、计算机集成制造系统技术的逐步发展，以及柔性制造系统和自动化立体仓库的广泛应用，对生产线运行、物流系统的柔性要求越来越高。在这种良好的背景环境下，AGVs将会在国内得到一个很好的发展机会。

近年来，随着国内人力资源成本的不断上涨，全国各地制造产业都出现了严重的用工荒现象，生产自动化和物流运输自动化的需求日益迫切。2013年6月18日，广东省召开了全国首届“中国AGV应用与产业发展论坛”。2014年4月3日广州市政府常务会议审议通过了《广州市推动工业机器人及智能装备产业发展的实施意见》，将大力推动广州市工业AGV产业发展，促进产业转型升级，所以AGV行业将迎来一轮快速发展的黄金时期。

中国对AGVs的研究主要集中在电机驱动技术、电池能源技术、车辆制造技术、导引导航技术、自动控制技术、通讯技术和移载技术等方面，如表1-1,给出了上述技术在中国的研究成熟度，表1-2给出了各种导引导航技术在中国的研究的成熟度、专利、应

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面向AGVs的物流运输系统自动化研究

用现状和发展前景。

表1-1 AGV技术在中国的研究成熟度 技术名称 电机驱动技术 电池能源技术 车辆制造技术 导引导航技术 成熟度 成熟 相对成熟 成熟 相对成熟 技术名称 自动控制技术 通讯技术 移载技术 成熟度 相对成熟 相对成熟 成熟 表1-2 各种导引导航技术的比较 技术名称 电磁导引 激光导引 超声导引 视觉导引 惯性导引 GPS导引 成熟度 成熟 较成熟 较成熟 不成熟 成熟 较成熟 技术难度 中 高 高 高 中 高 成本 低 高 高 高 低 高 专利 无 有 未知 有 无 无 应用现状 较广 广 少 少 广 少 先进性 一般 较先进 一般 较先进 一般 一般 应用前景 较好 好 一般 很好 好 一般 AGV系统大大减轻了劳动强度和危险性，提高了工作效率，在制造、家电、钢铁、化工、纺织、卷烟等行业都已经发挥重要作用。国内AGV应用需求现已不仅仅局限于传统制造行业，在医药、港口、服务业等行业的需求也在日益扩大。尤其是在要求高度自动化的民航、邮政等行业，要求高度清洁的医药、食品加工等行业，还有核材料、感光材料等特种行业都有着广阔的应用前景[6]。

1.4 AGVs路径规划历史和现状

路径规划是指，在具有障碍物的环境中，按照一定的评价标准，机器人寻找一条从起始状态到目标状态的最优或次优路径。AGV的路径规划就是根据给定的起点和终点选择一条最佳的行走路径[6]。

国内外许多学者都对路径规划有过深入研究并在这一领域取得了很大的成就。根据对现场环境建模方式的不同，传统的全局路径规划方法主要有：自由空间法、图搜索法、栅格法、人工势场法等。LING QIU和WEN-JING HSU综述了AGV的路径规划和调度的算法,对于全局环境相关信息完全已知的全局路径规划的研究一般分为两个研究方向，即传统路径规划方法和人工智能规划方法。

AGV与移动机器人在运行方式上有极大相似之处，所以可以认为对移动机器人路径规划算法和对AGV的路径规划算法是相同的。随着国内外学者对人工智能的研究，逐渐提出了多种智能规划方法，其中应用较为广泛的主要有：蚁群算法、A*算法、Dijkstra算法、神经网络算法和模糊控制方法[7]。

周明等提出了利用遗传算法对在连续空间中运行的AGV进行路径规划的方法，该方法首先需要建立环境模型，调用算法搜索从起始点到目标点的多条路径，在此基础之上

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