一类自动引导小车的路径规划方法

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1、第2卷第4期2004年10月中国工程机械学报CHINESJOURNALOFCONSTRUCTIONMACHINERYVol.2No.4Oct.2004一类自动引导小车的路径规划方法罗志凡，卢耀祖，张氢，卞永明（同济大学机械工程学院，上海200092）摘要：针对运行环境部分可知的自动引导小车,提出了一种全局路径规划和局部模協逻辑控制相结合的方法.该方法不仅能有效利用已知环境信息，而且具有小车行驶路径短，运行速度适当和有效避障的特点.仿真结果表明了这一方法的有效性与实用性.关键词：自动引导小车；路径规划；模糊逻辑控制；避障中图分类号：TH2

2、4PathPlanningMethodofAutomaticGuidedVehicleinPartiallyKnownEnvironmentLUOZhi-fan,LUYao-zu,ZHANGQing,BIANYong-ming(SchoolofMechanicalEngineering,TongjiUniversity,Shanghai200092,China)Abstract:Thispaperfocusesonpathplanningandfuzzylogiccontrollingofanautomaticguidedvehicle

3、(AGV)inpartiallyknownenvironment.Amethodcombinedofglobalpathplanningandlocalfuzzylogiccontrollingisproposed.Thismethodcannotonlyeffectivelyutilizetheknownenvironmentinformation,butalsoofferashortpaththatisfreeofobstacles・Simulationresultsshowthatthemethodproposedbythisp

4、aperisofeffectivenessandissuitableforapplication.Keywords：automaticguidedvehicle;pathplan;fuzzylogiccontrol;obstacleavoidance近年来，随着自动引导小车（AGV）及智能机器人的应用越来越广泛，包括制造流程中的运输、办公服务、半自动化轮椅以及野外作业自动导航等，越来越多的学者开始从事这方面的研究，路径规划算法与引导控制是研究的热点之一.路径规划一般可分为全局路径规划与局部路径规划两类.全局路径规划根据已获取的全局环境信

5、息，规划出一条从起点到终点的运动路径，路径规划的精确程度取决于获取环境信息的准确程度•全局方法通常可以找到最优解,但需预先知道准确的全局环境信息，且不能适应动态不确定环境.局部规划方法MY】则依据AGV当前的局部环境信息，主要考虑的是AGV的避障问题.其规划仅依靠传感系统实时感知的信息，对动态环境具有较强适应能力，但有时会产生局部极值点或振荡，无法保证AGV顺利地到达目标点.1路径规划与引导策略全局规划算法要求AGV的运行环境可知，显然本文讨论的情况不能单独采用全局规划算法.若只采用局部规划算法则因没能利用已知环境信息（场所整体布局、仓

6、库和围墙的形状尺寸等）而可能导致AGV基金项0:上海市電点学科建设资助项目（沪教委科[2001]44号）作者简介：罗志凡（1977-）,男，湖南益阳人，博士生.起点、终点及场地布局信息传感器信息<-r全崗務径规划模糊逻辑控制器弓得AGV对已知的AGV运行环境，本文采用可视图和A•算法进行路径规划.A*算法⑻是在Dijkstra方法基础上发展起图1AGV路径规划与引导策略流程Howchartofpathplanningandnavi^ttionstrategy运行效率下降•文献［7］提出了一种记忆已知环境信息的方法,该方法利用已知的环境信

7、息来产生子目标点，但未能充分利用已知的信息.笔者提出了一种全局路径规划与局部引导相结合的方法:首先，根据已知的环境信息，用全局规划算法产生初始路径和一系列子目标点,AGV从起点到终点的运行任务被分解为一系列子目标点间的多段运行任务；然后，在子目标点间对AGV进行局部规划引导•若传感器没有检测到障碍,AGV将沿初始路径运行•若检测到有障碍物存在，则用传感器信息和已规划出的子目标点对AGV进行局部模糊逻辑控制以有效避障•具体如图1的流程所示.2AGV运动学模型通常,小车的运动是二维的，其运动方向由转向角度决定，运行的速度则由驱动电机的操作完

8、成•小车的运行轨迹可由二维坐标描述为巧+1=4+Ax,Zkx(t)=pcos(/?+a)(1)yt+=y+△，，△，(()=Qsin(0+a)(2)式中2为小车的运行速度；0是小车轴线与水平轴的夹角；a是