[发明专利]改进蚁群算法和动态窗口的车间AGV小车路径规划方法

权利要求书

1.一种改进蚁群算法和动态窗口的车间AGV小车路径规划方法，其特征是包括以下步骤：

步骤1)获得起点车间、终点车间以及AGV小车所需到达车间的任务点数量n，

步骤2)：将m只蚂蚁随机地置于n个任务点，添加动态惯性权重p保证每只蚂蚁的随机性；

步骤3)：蚂蚁遍历所有的任务点一次后计算每个蚂蚁经过的路径长度L_k，k＝1，2，3…m，以及对应的适应度函数F，适应度函数F最小值所对应的路径最优全局路径L；

步骤4)根据所述的最优全局路径L中蚂蚁走过的车间顺序获取任务点序列S，AGV小车按照该任务点序列S的路径工作，将任务点序列S依序进行分解形成多段起始点和目标点；

步骤5)：AGV小车按照任务点序列S工作时，如果遇到障碍物且还有未到达的车间，则采用动态窗口法在全局路径L工作过程中规划出一条避开障碍物的局部路径L1。

2.根据权利要求1所述的改进蚁群算法和动态窗口的车间AGV小车路径规划方法，其特征是：步骤5)中所述的动态窗口法是：先建立AGV小车的运动模型，根据所运动学模型确定AGV小车的线速度v和角速度ω的速度范围V_m，再根据最大、最小的线速度v以及角速度ω共同生成一个速度的动态窗口，然后确定所述的动态窗口内的AGV小车实际达到的速度范围V_d以及AGV小车不与障碍物碰撞的速度范围V_a，得到AGV小车的运动速度空间V＝V_m∩V_d∩V_a，最后结合评价函数G(v，ω)对所述的运动速度空间V中每个速度对应的轨迹进行评价，将评价函数G(v，ω)值最高的轨迹确定为所述的局部路径L1。

3.根据权利要求2所述的改进蚁群算法和动态窗口的车间AGV小车路径规划方法，其特征是：AGV小车根据所述的局部路径L1工作，根据AGV小车的遇障位置，更新车间拓扑地图，同时获取AGV小车遇障处的最邻近的一个任务点作为目标点。

4.根据权利要求2所述的改进蚁群算法和动态窗口的车间AGV小车路径规划方法，其特征是：所述的的运动模型为：Δt₁是动态窗口的取样周期，x₂是AGV小车在x₁位移的基础上经过Δt₁时间后的x轴方向的位移，y₂是AGV小车在y₁位移的基础上经过At₁时间后的y轴方向的位移，θ₂是AGV小车在θ₁夹角的基础上经过Δt₁时间后与x轴的夹角；

所述的速度范围V_m＝{v∈[v_min，v_max]，ω∈[ω_min，ω_max]}，ω_max，ω_min分别为AGV小车的最大、最小角速度，v_max，v_min分别为AGV小车的最大、最小线速度；

所述的速度范围

v_c，ω_c是AGV小车当前速度和角速度，表示当前小车最大线减速度，表示最大角减速度，表示最大线加速度，表示最大角加速度；

所述的速度范围dis(v，ω)为AGV小车在当前轨迹上与最近的障碍物之间的距离，和表示AGV小车的最大线减速度和最大角减速度；

所述的速度范围评价函数：

G(v，ω)＝μ(c*heading(v，ω)+e*dis(v，ω)+f*velocity(v，ω))，heading(v，ω)为方向角评价，dis(v，ω)为障碍物距离评价，velocity(v，ω)为速度评价，c，e，f分别为三个因素的权重系数，μ系数表示对三个因素的评分做平滑处理。