基于改进动态窗口的车库AGV路径规划及仿真

针对在智能车库环境下,移动机器人(AGV)在作业过程中面临着复杂路径环境下的路径规划和实时避障,提出一种改进的蚁群算法与动态窗口法(DWA)相结合的混合算法。在全局规划中引入自适应调整信息素挥发系数,融合角度参数建立车库方向信息素矩阵,增大目标点引导能力,扩大蚂蚁的方向选择性;在局部规划中设计基于椭圆方程的障碍物距离评价子函数的改进动态窗口法,并提取改进蚁群算法的全局关键节点作为新增的路径评价子函数,在全局路径的约束下,保持动态规划的最优性。仿真结果表明:改进算法较传统算法能够较好地应对突发的动静态障碍物,更符合AGV实际作业过程中在多重环境因素的影响下的动态规划要求。