西安科大硕士论文：AGV路径规划与蚁群控制算法研究

本篇硕士论文深入探讨了自动导航小车(Automatic Guided Vehicle, AGV)的路径规划与控制技术，作者李玉在控制理论与控制工程专业背景下，针对如何设计出高效、精准且能适应复杂环境的AGV控制系统进行了深入研究。AGV是一种配备自动导航装置的智能移动平台，广泛应用于自动化物流系统，其核心问题之一就是路径规划。 论文首先介绍了AGV的基本构成，包括车辆的外形、内部结构和使用指南，强调了其导航系统的重要性。接着，作者通过立体仓库的应用实例，展示了AGV的实际应用场景，明确了导航小车与路径之间的动态关系，并构建了相应的运动学模型。通过对驱动系统的辨识，得出了驱动系统的传递函数，进而为路径规划建立了整体流程。 在路径规划部分，论文重点分析了现有的算法，特别是引入了蚁群算法。作者发现，这种算法能有效利用蚂蚁的觅食行为和信息交流机制，实现对小车路径的优化。通过实验，证明了基于蚁群算法的路径规划能够为AGV找到从起点到终点的无碰撞最优路径，提高了路径规划的效率和准确性。 此外，论文还创新性地设计了一款基于语音控制的模拟AGV——声控小车，它可以通过语音指令进行前进、后退、转向等操作。小车上安装了反射式红外传感器，实时监控行驶范围，确保小车在行驶过程中不会超出预设边界。论文进一步完成了语音识别控制软件的设计与硬件改造，通过实际运行验证了语音控制的有效性和实用性。 这篇论文不仅深入剖析了AGV的路径规划策略，还结合实际操作场景，引入了创新的控制技术，如蚁群算法和语音控制，旨在提升AGV在复杂环境中的导航性能，对于推动自动化物流系统的发展具有重要意义。关键词包括：蚁群算法、路径规划、无碰撞、语音辨识和声控小车，研究类型为应用研究。