陈 展，公建宁，刘媛媛，徐京邦

机械科学研究总院 机科发展科技股份有限公司，北京100044

自动导引车（Automated Guided Vehicles，AGV）定义为配置导航定位功能的自动导引装置，能够沿系统规划的路径行驶，具有安全保护且能完成各种装卸作业的自动设备[1]。在现代化输送系统的自动化和智能化中起着不可或缺的重要作用，日益广泛应用在制造业、航空航天、物流服务等行业。

多AGV 系统的路径规划技术包括作业任务的分派、最短路径搜索和交通管理的相互配合，不仅需要保证作业的安全性，同时还要保持系统的高效运转。其中AGV 的路径搜索需要在复杂的现场环境下，依据工艺地图路线，按照作业时间最短、系统运行成本最低和全局作业流畅的评价标准，规划一条从起始点到目标点的行驶路径[2]。

多AGV 系统的路径搜索是一个涉及约束条件、附加条件和现实条件的复杂非确定性多项式（Nondeterministic Polynomial，NP）问题。相比于传统经典算法，智能优化算法能够更有效地解决路径规划的多约束问题，通过将寻找最优路径转化为寻找函数最优值，从而实现多AGV 系统路径规划中的最短路径搜索[3]。本文在保证合理任务分配机制和稳定交通管理策略的前提下，对比经典寻路算法，提出基于邻域搜索的禁忌路径搜索算法，通过仿真实验证明该方法的优越性和必要性。

1 介绍

随着AGV系统应用的日益广泛和作业任务的日益复杂，AGV集群之间的相互配合与协作，成为系统项目中不可避免的重要问题，而多AGV 的路径规划技术就是AGV 系统的核心技术之一，可分为环境信息完全已知的全局路径规划和环境信息完全未知或部分未知的局部路径规划[4]。……