模拟退火逆向并行蚁群算法在AGV控制中的应用研究

"基于模拟退火逆向并行蚁群算法的AGV控制与研究" 本文主要探讨了在钢制管件镀锌自动化流程中，如何利用先进的自动导引车辆（AGV）技术提升生产效率和质量。针对镀锌环境的特殊要求，文章提出了一种对角双舵轮驱动的电磁导引AGV设计方案，该方案在保证灵活性和精度的同时，降低了硬件成本和复杂性。 在硬件设计部分，AGV采用四轮布局，由主控模块、定位导航模块、安全装置与传感器、驱动单元、无线通讯模块和电源模块构成。这些组件协同工作，确保AGV能够在密集且空间有限的车间环境中精确运行和通信。 在控制系统设计上，文章运用了扩展卡尔曼滤波的状态估计器，增强了AGV对不同负载和运行状态下的参数选择与行为预测能力，提升了系统的自适应纠偏性能。通过对四轮AGV模型的简化，将其实现为两个虚拟轮的单车模型，便于控制参数的计算和调整。 在软件算法层面，研究重点在于提高AGV的路径追踪和过程控制精度。作者提出了一种基于模拟退火逆向并行蚁群PID算法的新方法。该算法结合了模拟退火算法的全局优化能力和蚁群算法的并行搜索特性，能更快地收敛至最优解，同时提升了PID控制参数的选择准确度，确保了路径寻优和控制过程的稳定性。 通过Matlab/Simulink平台的仿真测试，文章对比了模拟退火、常规蚁群PID和本文提出的逆向并行蚁群PID算法在系统性能和路径寻优上的表现。这三者的比较验证了新算法在效率和准确性上的优势，为实际应用提供了理论支持。 该毕业论文深入研究了AGV在特殊环境中的应用，尤其是针对镀锌工艺的控制策略，提出了创新性的算法解决方案，旨在提高管件镀锌生产过程的良品率和效率，对于智能制造和车间自动化升级具有重要的实践意义。