考虑体积和转向的自动化集装箱码头多AGV路径规划

自动化集装箱码头中，多AGV路径规划因体积约束和转向限制导致通道拥堵、灵活性不足及冲突风险，影响运输效率。针对传统算法局限，本成果提出考虑体积和转向的多AGV路径规划方法，结合AGV物理与运动学模型，显著提升规划灵活性与准确性。改进的时空混合A*算法可快速调整路径，有效解决冲突和死锁问题，为智能码头发展提供高效可靠的技术支持。

1.提出基于矩形轮廓和阿克曼转向几何的AGV建模方法，突破传统固定网格图模型的局限性，提升路径规划的灵活性和精度。

2.创新性改进时空混合A*算法，通过优化冲突搜索树结构，实现了对多AGV路径规划的高效处理和动态调整能力。

3.建立多AGV协同作业的运动学约束模型，在高密度运输场景下显著降低冲突和死锁风险。

4.提出针对AGV体积和转向约束的优化路径规划方法，有效解决路径冲突和拥堵问题，显著提升自动化码头的运营效率和运输安全性。

成果可用于自动化集装箱码头中的AGV调度系统，具备高效的路径规划能力，能够应对复杂、动态的环境变化，适用于多AGV协同工作场景。其性能在不同数量和不同参数的AGV情况下均保持良好，特别是在大型码头布局中，展现出较强的灵活性和稳定性。预计将有效提升自动化集装箱码头的整体作业效率，减少物流运输环节中的时间和成本。

1.一种柔性制造系统中多天车协同调度方法.专利号202411466686.3：。授权公告号：CN116822884B。（已转让） 2.一种基于QMIX算法的自动化仓库多AGV多周期路径规划方法.公开号：CN119270871A。