徐翔斌，李紫阳

(华东交通大学交通运输与物流学院，南昌 330013)

基于智能机器人的订单拣选系统是一种新型的货到人拣选作业模式，相比于传统的人工和自动存储和检索系统(automated storage and retrieval system，AS/RS)拣货系统，其优势在于能够大幅提升拣选效率和准确性，降低运营成本，同时在提高仓库空间利用率以及降低劳动强度等方面也存在明显优势。自动引导车(automatic guided vehicle，AGV)路径规划是智能仓储系统的重要优化方向之一，其核心在于解决多AGV之间的路径冲突。路径冲突问题是指同一时刻不同AGV的运行路线出现交叉或重叠，从而导致系统拥堵，甚至死锁。因此，研究高效可靠的路径规划算法，通过合理的避碰策略将多AGV协调化处理，对保障机器人工作稳定性，提升智能仓储系统的整体性能起着至关重要的作用。

中外学者开展了大量的研究，一般把AGV路径规划方法划分为局部规划和全局规划两种。其中，局部规划也称为动态规划策略，AGV通过传感器实时采集环境信息，根据系统实时状态确定其运行路径。余娜娜等[1]提出改进的差分进化算法，设计动态差分进化策略构建无冲突路径方案；于赫年等[2]根据系统状态信息对AGV规划未来多步的路径，以此多步前瞻的算法来避免冲突；昝新宇等[3]引入多启发式函数和全局信息素更新策略改进蚁群算法，根据多因素综合指标分配各路径信息素量,引导机器人走向。廉胤东等[4]设计了导航、定位和任务信息的图形编码方法，使AGV快速定位和预判，通过改进A*算法实现路径规划和冲突避让策略；……