李 鑫，廖凯文，陈 薇，张晓庆

(合肥工业大学 电气与自动化工程学院，安徽 合肥 230009)

0 引言

随着电商、快递和新能源等新兴产业的高速发展，大幅带动了仓储自动导引小车(Automated Guided Vehicle, AGV)的全面需求，为智能仓储系统的研发与应用注入了全新的活力。对于任务规模化、货架密集型的仓储作业环境，路径规划算法对提升智能仓储系统整体性能、降低各方面运营成本和提高企业利润等都起到了关键的作用，而如何解决AGV之间的路径冲突，一直是多AGV路径规划的关键问题之一[1]。

路径冲突指同一时段多台AGV在行驶过程中，路线出现交叉或重叠的现象，主要分为路口冲突、追赶冲突和相向冲突[2]。路径冲突处理不当会出现AGV碰撞或死锁，严重影响多AGV系统的工作效率。一般而言，解决AGV路径冲突的方法分为两类：

(1)全局规划方法 即静态路径规划，该方法应能够用数学规划为AGV在地图中提前规划好无冲突路径[3-4]。虽然如此，但是由于AGV运行在一个高度动态的环境中，并不总能在规划的时间到达指定的位置，随着AGV数量的增加，必将出现路径冲突。

(2)局部规划方法 该类方法的AGV在行驶过程中根据系统实时状态确定其行驶路径，因此也称动态规划策略。例如，文献[5-10]为了避免AGV的路径冲突和死锁，根据路网的实时状态动态调整AGV的路径；于赫年等[11]提出多步前瞻算法来避免冲突，AGV每行驶一步都根据系统的实时状态规划接下来前K步的路径。动态路径规划能够及时应对AGV之间的碰撞冲突，但无法得到全局最优路径。……