论文总字数：27180字

摘 要

AGV具有高度的智能化和自动化，因此具备成为可重构系统的搭载车的条件，本文主要是针对多AGV的单源最短路径问题、事件分配、防冲突机制进行了分析和研究。

本文利用了可视图法建立简易的电子地图，并分析两种栅格化的存储方法，并选定了存储以路径长度为特征矩阵的存储方式。针对上述的三个问题，在单源最短路径的问题中，本文对路径规划中A*算法进行了改进并和常见的Dijkstra算法进行了代码运行时间和准确性的比对，根据比对结果选定了改进后的A*，在事件分配问题上，建立了多任务多AGV分配模型，并提出了两种可行的解决方案，并将其简化，得到了两种针对AGV数量不同情况的算法。在防冲突机制方面选择了在调度时就预防冲突的方法，并对该方法进行了改进，每次经过一个节点释放一路段，有效地提高了系统工作效率。

最后，通过Qt编写了简易的仿真管理系统，给出了多目标多车辆的调度路径，实现了对多AGV的调度，为AGV小车成为各种可重构机构的搭载平台提供了一定的支持。

关键词：AGV，单源最短路径，任务分配，多AGV冲突

Abstract

AGV has a high degree of intelligence and automation, so it has the condition of becoming a reconfigurable system. This paper mainly analyzes and studies the single source shortest path problem, the event allocation and the anti-collision mechanism for the multi AGV.

In this paper, a simple electronic map is established by using the visual graph method, and two kinds of grid storage methods are analyzed, and the storage mode with the path length as the characteristic matrix is selected. In view of the three problems mentioned above, in the single source shortest path problem, this paper improves the A* algorithm in path planning and compares the running time and accuracy of the code with the common Dijkstra algorithm. According to the comparison results, the improved A* is selected. In the event assignment question, a multi task and multi AGV allocation model is established. In addition, two feasible solutions are proposed and simplified, and two algorithms for different AGV numbers are obtained. The conflict prevention method is selected in the conflict prevention mechanism, and the method is improved, and the efficiency of the system is effectively improved by releasing a section of a node each time.

Finally, a simple simulation management system is written in Qt, the scheduling path of multi target and multi vehicle is given, and the scheduling of multi AGV is realized. It provides a certain support for the AGV trolley to become the platform of all kinds of reconfigurable mechanisms.

KEY WORDS:AGV，SSSP, task allocation,

目录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 AGV的发展历史和研究情况 1

1.3 本文主要内容与架构 1

1.4 主要章节安排 2

第二章 项目分析与可重构AGV测量系统的构成 3

2.1 项目需求分析 3

2.2 可重构测量系统的构成 3

2.3 中央管理系统（cms） 3

2.3.1 复杂性 3

2.3.2 事件任务随机性 4

2.3.3 多目标性 4

第三章 地图的生成与路径规划 5

3.1 地图的构建 5

3.1.1 可视图法建立地图 5

3.1.2 地图栅格化 5

3.2 路径规划 9

3.2.1 单点事件调度 9

3.2.2 两算法在实时性和准确性的仿真比对 11

3.3 小结 12

第四章 多AGV和冲突碰撞机制 13

4.1 多AGV调度系统 13

4.1.1 调度优化问题的模型建立 13

4.1.2 求解算法： 13

4.2 由事件点出发的搜索任务分配算法 15

4.2.1 就近分配的简化法 16

4.3 冲突机制 16

4.3.1 路径分配防冲突机制 17

4.4 小结： 19

第五章 算法实现方案与设计 20

5.1 开发环境 20

5.2 管理控制系统设计 20

5.2.1 实车平台架构 20

5.2.2 仿真系统设计 22

5.2.3 仿真系统的运行流程 25

5.2.4 仿真运行界面 26

5.2.5 仿真结果 26

5.3 本章小结 27

第六章 总结 28

6.1 论文的主要研究工作和结论 28

6.2 相关创新点 28

6.3 展望 28

致谢 29

参考文献 30

绪论

研究背景及意义

Automated Guided Vehicle，简称AGV，装备有电磁或光学等自动导引装置，由计算机控制，以轮式移动为特征，自带动力或动力转换装置， 并且能够沿规定的导引路径自动行驶的运输工具^[1]。

测量技术在诸多方面都有较为广泛的运用，尤其是在制造业上，但目前的测量系统大多单一，仅能在某种条件上完成测量，本次研究是对测量平台的一次研究，将其可重构化，可在不同要求不同限制的条件下完成测量任务。

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