智能AGV路径规划与避障算法的核心在于平衡效率与安全性

一、路径规划算法

路径规划分为全局规划（基于已知环境地图）和局部规划（动态避障与实时调整）两类。

1. 全局路径规划

• A*算法

• 原理：结合Dijkstra算法（广度优先）与贪心算法（启发式搜索），通过代价函数 $�(�)=�(�)+ℎ(�)$ 选择最优路径（$�(�)$为实际成本，$ℎ(�)$为预估成本）。

• 优点：效率高，适合结构化环境（如仓库、工厂）。

• 应用：华为智能AGV在汽车装配车间采用A*算法规划固定线路，路径计算时间<0.5秒。

• 局限：动态障碍物处理能力弱，依赖高精度地图。

• RRT（快速随机树算法）

• 原理：通过随机采样构建树状路径，逐步逼近目标点。

• 优点：适合高维空间和非结构化环境（如港口、室外堆场）。

• 应用：极智嘉（Geek+）在物流园区使用RRT*（优化版）规划AGV跨区域搬运路径，适应复杂地形。

• 局限：路径可能非最优，实时性较差。

• D Lite算法*

• 原理：增量式搜索算法，动态更新路径成本，适用于环境频繁变化的场景。

• 优点：重规划效率高，适合动态障碍物多的场景（如医院、实验室）。

• 应用：新松医疗智能AGV通过D* Lite实现手术器械运输中的实时路径调整。

2. 局部路径规划

• 动态窗口法（DWA）

• 原理：在速度空间内采样可行速度，评估轨迹的安全性、贴近目标程度和速度，选择最优解。

• 优点：实时性强，适合密集动态障碍物场景。

• 应用：亚马逊Kiva机器人采用DWA实现货架间快速避障，响应时间<100ms。

• 人工势场法（APF）

• 原理：将目标点设为引力场，障碍物设为斥力场，AGV沿合力方向移动。

• 优点：计算简单，适合小规模避障。

• 局限：易陷入局部最优（如U型陷阱）。

• 改进：引入随机扰动或结合其他算法（如APF+RRT）。

二、避障算法

避障需结合传感器数据（激光雷达、摄像头、超声波等）实时处理，分为主动避障与被动避障。

1. 基于规则的避障

• TEB（Timed Elastic Band）算法

• 原理：将路径视为弹性带，通过优化时间与空间约束生成平滑轨迹。

• 优点：支持动态障碍物预测，适合人机混合作业场景。

• 应用：快仓智能在电商仓库中采用TEB算法，AGV与拣货员安全距离保持0.5m。

• VFH（Vector Field Histogram）

• 原理：通过极坐标直方图评估障碍物密度，选择低密度方向通行。

• 优点：计算速度快，适合低算力AGV。

• 应用：牧星AGV在电子厂使用VFH+（增强版）绕过传送带和临时堆料。

2. 基于AI的避障

• 深度强化学习（DRL）

• 原理：通过Q-Learning或PPO算法训练AGV在仿真环境中学习避障策略。

• 优势：适应未知复杂环境（如突发障碍物、非结构化场景）。

• 案例：波士顿动力Handle机器人通过DRL实现动态避障，成功率>95%。

• 挑战：训练成本高，需大量数据。

• YOLO+光流法

• 原理：用YOLO检测障碍物类别，光流法预测运动轨迹，提前规划绕行路径。

• 应用：京东物流智能AGV在分拣中心识别包裹和人员，预测轨迹误差<0.1m。

三、多AGV协同路径规划

多车协同需解决死锁、路径冲突和资源竞争问题：

1. 集中式调度

• 原理：中央控制器全局优化路径（如混合整数规划）。

• 案例：海康机器人RMS系统调度100+台AGV，通过时间窗分配路口使用权，拥堵率降低60%。

• 局限：扩展性差，依赖高性能服务器。

2. 分布式协同

• 原理：AGV通过通信交换位置和任务信息，自主协商路径（如合同网协议）。

• 案例：极智嘉“群智系统”实现500台AGV无中心调度，任务响应延迟<50ms。

3. 强化学习集群优化

• 原理：通过MARL（多智能体强化学习）训练AGV协作策略。

• 突破：阿里巴巴达摩院实现100台AGV协同搬运，效率提升35%。

四、技术挑战与趋势

1. 挑战

• 动态环境适应性：如临时障碍物、光照变化（视觉导航易失效）。

• 算力与实时性平衡：复杂算法（如DRL）需边缘计算支持。

• 多传感器融合：激光雷达+视觉+IMU的数据同步与标定。

2. 未来趋势

• 5G+边缘计算：降低端到端延迟至10ms以下，支持大规模AGV集群。

• 神经SLAM：通过深度学习构建高精度语义地图（如识别“可通行区域”）。

• 数字孪生：在虚拟环境中预演路径规划，优化实际运行效率。

五、算法选择建议