文 / 龚志锋 石 超 闫 丰 陈建银

随着电子商务高速发展，对仓储物流的效率要求越来越高，随之而来的便是以仓储物流机器人（AGV）为代表的自动化浪潮，智能仓储的概念也应运而生，以在提高仓储拣选效率的同时，应对不断上涨的劳动力成本。目前，拣选作业是库内最主要的环节，至少占据50%的库内操作成本，决定着客户的服务体验水平，因此如何利用物流机器人进一步提升拣选作业效率，对仓储物流具有重要意义；而高效的路径规划算法，正是决定物流机器人作业效率的关键因素，是物流机器人能够流畅运行的核心之一。

一、研究背景

A＊算法是一种常用的启发式路径查找和图形遍历算法，其改进自Dijkstra算法，拥有较好的性能与准确度。但是对于AGV而言，最短路径往往并不是最合理的路线，其路线具有更多的影响因素：

1. AGV与机动车一样，一般只能够向前行走，转向需要花费额外的时间，因此路线应尽可能减少转向次数。

2. 多辆AGV同时运行时，其互相之间路线会出现相交与冲突，规划路径时应尽可能避免路线冲突。

3. 当AGV不可避免的出现拥堵时，能够根据当前路况重新规划一条新的路线。

针对以上影响因素，本次研究遵循A＊算法的基本方法，对A＊算法中的的F值计算进行更加深入的探索，使其计算方法更加合理，能够更好地契合AGV的路线规划需要。

二、算法思路

本文最终将算法通过仿真程序实现，考虑到影响AGV行走的各项因素，具体会从A＊算法的F值计算与任务管理两方面着手，二者配合以实现AGV的流畅运行。……