AGV路径规划与避障算法的研究

为了减少AGV（Automate Guide Vehicle，自动导引车）的运输路径长度和转折次数，提出了改进的A星算法，采用几何方法对传统A星算法规划出的路径进行进一步优化。首先遍历路径上的所有节点，剔除路径中冗余节点和不必要拐点，获取仅包含起点、必要拐点、终点的路径。最后计算AGV在拐点处的旋转角度及旋转方向，使AGV在拐点处能够调整自身姿态。并分别对传统A星算法、蚁群算法和改进A星算法进行了对比实验。实验结果表明该方法不仅保留了A星算法运算速度快的优点，还能够有效地规划出距离短且平滑的路径。提高了AGV的运行效率，降低了AGV的耗能。

MATLAB-AGV路径规划代码原版

随着社会生产力的发展,劳动力成本的提高, 传统人力和半机械化的工厂物 流方式已经远远无法满足现代装备制造业的物流需求,生产自动化和物流自动化 已经成为社会发展的趋势。AGV 系统是自动控制、计算机、机械、传感器、通 讯等各学科技术的综合应用，具有安全可靠、自动化程度高、容易管理和调度等 突出优点。AGV 系统的广泛应用对于提高工厂生产效率和生产自动化，降低生 产成本，促进社会发展具有十分重要的意义

为了解决智能仓储系统中自动导引车（Automated Guided Vehicle，AGV）的全局路径规划问题，提出了一种基于改进Q⁃learning算法的AGV全局路径优化算法。针对运用传统Q⁃learning算法只适用于离散状态模型或者较为简单的连续状态模型的情况，将人工神经网络引入Q⁃learning算法。通过仿真实验进行对比，仿真结果表明，新算法可以使AGV通过自主学习自行寻找出一条无碰撞最优路径，证明了改进后的Q⁃learning算法的可行性。

基于两个AGV在两个加工工作点间运行的时间计算程序，利用matlab编程

基于曼哈顿距离权重的Astar算法的单AGV路径规划（C#版),并对Astar算法的运行时间进行可视化显示。

用C++实现的关于AGV路径规划的程序，在VC6.0中可以运行，需要自己下载graphics.h提供画图支持

一个简单的AGV仿真和路线查看的程序，需要在VC6.0环境下运行。