摘要
本发明提供了本发明提供了一种AGV车辆路径规划方法,包括以下步骤:通过激光雷达、摄像头和超声波传感器实时获取工作环境的信息;基于环境感知数据构建工作环境的地图模型,采用SLAM技术实现AGV在未知环境中的自主定位和地图构建;采用A*算法根据地图模型和任务需求生成AGV的初始行驶路径;结合强化学习算法,在AGV行驶过程中,实时感知环境变化,动态调整行驶路径;根据实时调整的路径,控制AGV的运动,采用PID控制算法或模糊控制算法,实现AGV的平稳行驶;AGV按照规划路径到达目标位置,完成任务后返回起点或移动到下一个任务位置。
技术关键词
车辆路径规划方法
地图模型
强化学习算法
SLAM技术
PID控制算法
超声波传感器
感知环境变化
环境感知数据
模糊控制算法
传感器融合算法
扫描周围环境
生成点云数据
激光雷达数据
Q学习算法
定义
装卸货
距离信息
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车辆主动悬架
深度强化学习算法
被动悬架
仿真环境
PID控制器
集群
强化学习算法
测试方法
对抗性
联盟博弈方法
自动调控方法
机器学习模型
策略
自动调控系统
模式
封堵装置
应急决策方法
时间预测模型
结点
强化学习算法