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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(威海)

摘要：本发明公开了一种动态环境下基于改进DWA算法的AGV路径规划方法，属于AGV路径规划技术领域；本发明首先通过获取AGV周围的局部地图信息设计局部DWA算法，对局部地图内的动态障碍物进行分类，评估动态障碍物速度，提升AGV对动态障碍物的避障判断能力，降低AGV偏离最短路径的程度；其次针对DWA算法移动到路径点需要调整方向的问题，通过优化DWA评价函数，缩短AGV在路径点的调整时间，并且通过改进的DWA算法对AGV全局路径的拐点进行优化，提高AGV运输效率；最后进行仿真验证，仿真结果表明本文提出的改进DWA算法在动态情况复杂的环境下，能够保证AGV实时避障，同时缩短了AGV的运输时间，提升了运输效率。

主权项：1.动态环境下基于改进DWA算法的AGV路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：以生产车间为研究对象，对车间布局进行特征提取和简化，构建生产车间栅格地图，在所述栅格地图上预先设置起点和终点位置，并标记障碍物的位置；步骤2：利用A*算法进行全局路径规划，将A*算法求得的路径进行关键点的提取，以此作为AGV移动的目标点，利用DWA算法进行采样轨迹预测，然后通过评价函数选出评价最高的路径所对应的AGV状态作为其下一步的运行状态；所述步骤2中，评价函数的表达式为： 其中，v、ω分别为机器人的线速度和角速度；为偏转评价函数，主要估量模拟状态下的机器人与目标点之间的矢量和机器人当前朝向的夹角；为安全评价函数，主要估量当前机器人位置和障碍物之间的距离；为速度评价函数，其主要估量在满足条件的机器人状态中，选取速度较快的状态；α*、β*、γ*分别为评价因子的权重参数；步骤3：利用改进的DWA算法，缩小DWA对障碍物的感知区域，以步骤2所述的评价最高的路径为参考路径，从步骤1所述的起点到终点位置进行局部动态避障路径规划，为AGV规划出一条最优的动态避障路径；步骤4：当步骤3在对动态障碍物进行识别时，改进的DWA算法需要根据动态障碍物的速度方向对动态障碍物进行分类，然后对动态障碍物的速度大小进行评估，以此来调整AGV的运动状态；步骤5：AGV到达A*算法求得的拐点时，对DWA评价函数进行优化，增加目标方向评价函数，完成AGV路径规划；优化后的DWA算法的评价函数表达式为： 其中，用于评价AGV到达目的点的方向角。

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百度查询： 哈尔滨工业大学(威海) 动态环境下基于改进DWA算法的AGV路径规划方法