基于道路容量的AGV路径冲突规避优化策略：案例分析与算法综述

自动化集装箱码头的自动导引车（AGV）作为核心运输设备，其作业效率受到多种因素的影响，尤其是在高峰期，由于行驶路径重叠可能导致路径冲突，这会显著降低AGV的工作效率。本文主要研究背景是AGV的实时路径冲突规避问题，这是自动化码头运营中的关键挑战。 已有研究者如YANG等人[1]提出了一个整体调度方案，通过双层规划模型来优化作业设备协调和AGV路径规划，以最小化作业时间。柯冉绚等人[2]关注无效作业时间的减少，建立了数学模型并借助Netlogo软件验证了作业调度的有效性。GRUNOW的研究则关注码头环境的特点及其对AGV调度问题的影响，探讨了多种解决方案。 GHASEMZADEH等[4]针对网状拓扑系统的AGV调度和路径规划进行了深入研究。肖海宁等人[5]则针对单向引导路径网络中的AGV碰撞和系统死锁问题，提出了规避环路死锁的方法，定义了临界状态，并制定了相应的控制策略。 UMAR等人[6]采用优先级遗传算法解决AGV路径规划问题，追求最短行驶时间。王佳溶等人[7]则结合改进的两阶段控制策略和多目标带约束遗传算法，以优化AGV调度，并通过速度控制来避免冲突。冯海双[8]利用A*算法检测冲突并设定安全距离，以预防冲突发生。 本文在此基础上，进一步发展了一种基于道路容量的速度控制与路径再规划相结合的优化策略。该策略旨在在传统的速度控制策略基础上，通过动态调整AGV的速度和路径选择，有效地降低冲突发生的概率，提高AGV的作业效率。作者通过实例分析展示了这种优化策略的有效性和优越性，为自动化集装箱码头的高效运行提供了新的理论支持。 总结来说，本文的核心知识点主要包括AGV路径冲突的定义、影响因素、现有研究进展，以及提出的创新优化策略，这些内容对于提升AGV在自动化码头中的作业效率具有重要意义。