基于改进Dijkstra算法的AGV智能车路径规划

为了解决传统Dijkstra算法路径搜索范围大、效率低的问题,针对自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)在部分已知的非结构化静态环境下的路径规划进行研究,提出了一种改进Dijkstra算法。这种算法的改进在于引入了估计函数,通过对路径代价进行估计,可以在缩短响应时间的基础上规划出最短路径,达到在未知环境中为AGV智能车提供无碰撞规划路线的效果,极大地提高了规划效率。通过MATLAB软件进行仿真实验,验证了方法的有效性,可以通过数据展示。