CBS算法多AGV路径规划仿真系统源码及开发说明

资源摘要信息:"本资源包是一个基于CBS（Conflict-based Search）算法的多AGV（自动引导车）路径规划仿真系统的源码和项目开发说明，适合用于计算机相关的专业学习、教学以及个人项目开发。 ### 核心知识点概述： 1. **CBS算法**：冲突基础搜索算法用于解决多Agent（在本系统中为多AGV）的路径规划问题。CBS算法基于约束满足问题（CSP），通过计算各个Agent的路径，并将它们间的冲突进行识别和解决，实现有效的路径规划。 2. **多AGV路径规划**：在物流分拣等场景中，多AGV需要协同工作，且彼此间路径需避免冲突，保证高效且安全的物流作业。路径规划涉及算法生成从起点到终点的最短或最优路径，同时避免与障碍物和其他AGV的碰撞。 3. **p5.js**：本仿真系统是使用JavaScript库p5.js编写，它是为了简化绘图、游戏和视觉化编程的JavaScript库。p5.js包含一套易于学习的函数和语法，适合初学者在浏览器中进行图形和动画的开发。 4. **集成开发环境（IDE）和插件**：为了便于开发者使用，资源中推荐了Atom这样的代码编辑器，并且建议安装p5.js相关插件来提高开发效率。Atom编辑器支持多语言开发，并且具有丰富的插件库，而p5js-toolbar插件则提供了快速访问p5.js相关的开发和运行工具。 5. **仿真系统的运行与优化**：资源中介绍了如何在本地环境中运行和优化仿真系统，包括UI界面的初步完成、参数调整接口的实现、单步模式以及直接运行模式的实现。此外，还包括了系统在不同版本（V1.0、V1.1、V1.15、V1.2和V1.25）中的具体改进内容。 ### 系统特色及功能： - **V1.0**：基本算法实现，逻辑无明显bug，能够根据输入参数（如agent的起点终点、障碍物、地图大小）给出路径规划结果。 - **V1.1**：完成UI界面，使得用户可以自由设定地图大小、障碍物比例，以及每辆AGV的起点和终点，并具备直接执行模式和重置功能。 - **V1.15**：进一步完善UI界面，添加了小车增加、单步执行模式和运行状态显示。 - **V1.2**：完成删除小车功能，解决了路径规划中的死循环问题。 - **V1.25**：修复了删除小车功能的bug，初步完成计时功能，增加了修改小车速度的功能。计时功能能够帮助用户计算单轮或多轮任务中每个Agent的执行时间。 ### 适用人群及建议： - **计算机相关专业学生和老师**：可将此项目作为教学实例，或进行毕设、课程设计。 - **企业员工**：可应用于自动化物流或AGV路径规划的实际项目开发。 - **编程初学者**：项目代码经过测试，功能正常，适合用于学习和进阶。 ### 注意事项： - 项目代码使用前建议进行本地测试，以确保在特定开发环境中能够正常运行。 - 资源中的代码和文档均为作者经过测试并上传，可放心使用。 - 可以在此基础上进行扩展或修改，以实现新的功能或适配特定需求。 ### 文件列表结构： - `indexStyle.css`：系统界面样式文件，用于定义用户界面的外观。 - `.gitattributes`：Git配置文件，用于指定仓库内特定文件的处理规则。 - `index.html`：主页面文件，作为项目运行的入口。 - `CommonMapSettings.js`：通用地图设置文件，用于设置地图相关参数。 - `sketch.js`：包含系统主要逻辑的文件。 - `Environment.js`：环境配置文件，用于配置仿真环境参数。 - `AStar_v2.js`和`CBS_v2.js`：分别用于实现A*搜索算法和CBS算法的文件，为路径规划提供算法支持。 - `CBS.js`：可能为CBS算法的另一个版本或核心文件。 - `BasicConfigs.js`：基础配置文件，用于定义系统运行的基础参数。 此资源对于学习和开发多AGV路径规划仿真系统具有重要的参考价值。