最终越区切换

1、自动引导小车路径规划AGV的效率对仓储系统的运行效率有很重要的影响，然后AGV系统的效率很大程度上取决于对路径的导引，即AGV运送路径的优劣严重影响AGV的 运输效率，间接制约着仓储系统的自动化程度及企业的生产效率。对于单AGV而言，路径规划相对比较简单，即从出发点到目标点的最短路径。对于多AGV而言，自动化仓储系统路径规划，要考虑到避免系统的冲突、碰撞，这就不得不涉及到路径规划。因此研究自动化仓储系统AGV路径规划问题就变得十分有必要了。在本文只分析研究单AGV路径规划。具体是根据具体环境模型找出一条连接两个不同目标点最佳路径，利用Dijkstra算法能够有效地解决AGV路径规划问题。Dij

2、kstra算法定义概览Dijkstra算法是典型的单源最短路径算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层扩展，知道扩展到终点为止。Dijkstra算法是很有代表性的最短路径算法，在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍，如数据结构，图论，运筹学等等。注意该算法要求图中不存在负权边。算法思想，将无向图中的所有顶点集合分成两组，第一组为已求出最短路径的顶点集合（用表示，初始时S中只有一个源点，以后每求得一条最短路径，就将加入到集合S中，直到全部顶点都加入到S中，算法就结束了），第二组为其余未确定最短路径的顶点集合（用表示），依次把第二组的顶点加入S中。在加入的

3、过程中，总保持从源点到中的各顶点的最短路径长度不大于从源点到中的任何顶点的最短路径长度。2、算法步骤a.初始时，S只包含源点，即Sv，v的距离为0。U包含除v外的其他顶点，即:U=其余顶点，若v与U中顶点u有边，则正常有权值，若u不是v的出边邻接点，则权值为。b.从U中选取一个距离v最小的顶点k，把k，加入S中（该选定的距离就是v到k的最短路径长度）。c.以k为新考虑的中间点，修改U中各顶点的距离；若从源点v到顶点u的距离（经过顶点k）比原来距离（不经过顶点k）短，则修改顶点u的距离值，修改后的距离值的顶点k的距离加上边上的权。d.重复步骤b和c直到所有顶点都包含在S中。算法实例3FB 3FB

4、56D56D52A52A233233ECEC用Dijkstra算法找出以A为起点的单源最短路径步骤如下步骤S集合中U集合中1选入A，此时S=A，此时最短路径为A-A=0，以A为中间点，从A开始找。U=B,C,D,E,F，A-B=6,A-C=3,A-其他U中的 顶点=发现A-C=3权值为最短2选入C，此时S=A,C,此时最短路径A-A=0,A-C=3,以C为中间点，从A-C=3这条最短路径开始找U=B、D、E、FA-C-B=5(比上面第一步的A-B=6要短)此时到B权值为A-C-B=5A-C-D=6A-C-E=7A-C-其他U中的顶点=发现A-C-B=5权值为最短3选入B，此时S=A、C、B此时

5、最短路径A-A=0,A-C=3,A-C-B=5以B为中间点，从A-C-B=5这条最短路径开始找U=D、E、FA-C-B-D=10(比上面第二步的A-C-D=6要长)此时到D权值更改为A-C-D=6A-C-B-其他U中的顶点=发现A-C-D=6的权值为最短4选入D,此时S=A、C、B、D此时最短路径A-A=0,A-C=3,A-C-B=5,A-C-D=6以D为中间点，从A-C-D这条最短路径开始找U=E，FA-C-D-E=8(比上面第二步的A-C-E=7要长)此时到E的权值更改为A-C-E=7A-C-D-F=9发现A-C-E=7权值为最短5选入E,此时S=A、C、B、D，E此时最短路径A-A=0,

6、A-C=3,A-C-B=5,A-C-D=6，A-C-E=7以E为中间点，从A-C-E=7这条最短路径开始找U=FA-C-E-F=12（比上面第四步的A-C-D-F=9要长）此时到F权值更改为A-C-D-F=9发现A-C-D-F=9权值为最短6选入F，此时S=A、C、B、D、E、F此时最短路径A-A=0,A-C=3,A-C-B=5,A-C-D=6，A-C-E=7,A-C-D-F=9U集合已空，查找完毕那么，在工厂中，AGV小车需要在货物装卸点之间停靠，我们只需要告诉系统小车从哪个节点开始行走，到那个结点装卸货物，通过Dijkstra算法就能计算出最短路径，使得运输效率变高，同时也会及时的控制越区切换的子空间。下面通过MATLAB进行仿真，如图所示，首先将工厂示意图转换为无相图，之后转换为邻接矩阵，通过Dijkstra算法就能分析出小车从出发点到卸货点的最段路径。图15431110