数字化工厂中多AGV路径规划研究及应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| 1.1 课题来源 | 第6页 |
| 1.2 课题研究背景 | 第6-7页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第7-9页 |
| 1.4 研究目的及意义 | 第9页 |
| 1.5 主要研究内容 | 第9-11页 |
| 第二章 多AGV运行任务的实现 | 第11-24页 |
| 2.1 路径规划问题的认识 | 第11-12页 |
| 2.2 AGV系统组成结构 | 第12-14页 |
| 2.3 系统工作环境组成 | 第14-18页 |
| 2.4 多AGV路径规划涉及到的技术 | 第18-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 多AGV路径规划研究 | 第24-35页 |
| 3.1 多AGV运行环境建模 | 第24-26页 |
| 3.2 基于遗传算法的多AGV路径规划 | 第26-28页 |
| 3.3 Dijkstra算法求解最短路径 | 第28-30页 |
| 3.4 基于A~*算法的多AVG路径规划 | 第30-33页 |
| 3.5 算法的比较分析 | 第33-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 多AGV调度解决方案 | 第35-40页 |
| 4.1 多AGV任务调度概述 | 第35页 |
| 4.2 多AGV系统冲突 | 第35-37页 |
| 4.3 等待策略 | 第37页 |
| 4.4 基于时间窗的多AGV调度方案 | 第37-39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 模拟仿真与实验分析 | 第40-51页 |
| 5.1 搭建实验平台 | 第40-42页 |
| 5.2 实验仿真过程 | 第42-50页 |
| 5.3 本章总结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-52页 |
| 6.1 总结 | 第51页 |
| 6.2 展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 附录 | 第54-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 个人简介及攻读硕士学位期间论文发表情况 | 第61页 |
