基于免疫遗传算法的AGV自动化物流路径规划与通信研究

本文主要探讨了自动导引小车（AGV）在自动化物流系统中的应用规划。作者郭娜娜，硕士研究生专业为控制理论与控制工程，其硕士论文针对如何优化AGV在物流系统中的导航和货物搬运过程展开深入研究。 AGV作为物流系统的核心设备，其关键功能在于无人操作的自动化运输能力。论文首先介绍了AGV的基本结构，包括其通信系统，该系统允许AGV接收来自基地主控计算机的指令，自主执行任务，并实时反馈自身状态。通过对比遗传算法和免疫算法，作者指出了这两种算法在路径规划方面的优缺点，遗传算法可能在搜索效率上表现优秀，但免疫算法可能更擅长处理复杂问题。 基于此，论文提出了基于免疫遗传算法的AGV路径规划方法，该方法分两步进行：首先，利用栅格法构建AGV的自由空间模型，以便于确定可行路径；然后，运用免疫遗传算法寻找最优化路径，进行了计算机仿真实验，结果显示AGV能够有效地避开障碍物，以最短、平滑的路径从起点到终点。 此外，文中还着重设计了AGV的通信系统，针对无线通信问题，提出了一种基于ZigBee技术的双向通信方案，解决了AGV与自动化物流系统控制中心之间的通信难题，确保了数据的可靠传输。 在实际的系统平台测试中，实验验证了所设计的路径规划策略和通信方法的有效性。AGV成功地按照最短路径避开障碍，完成了运输任务，同时，主控机与AGV之间的双向通信也得到了良好的实现。这表明论文的研究成果在实际自动化物流系统中具有很高的实用价值。 论文的关键点包括免疫遗传算法的应用、路径规划策略、无线通信技术（如ZigBee）的选择以及AGV在自动化物流系统中的集成。这篇硕士论文不仅提升了AGV的智能化水平，也为自动化物流系统的高效运作提供了技术支持，对于物流行业的未来发展具有积极的推动作用。