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马尔可夫性在AGV全局路径规划中的应用
被引量：
1
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作者
史恩秀
黄玉美
李永堂
《西安理工大学学报》
CAS
2006年第4期337-341,377,共6页
通过对现有环境模型和路径规划算法的分析,提出了新的环境建模方法和基于已知环境信息的全局路径规划算法。对FMS采用机床位姿增广阵(APMM)和机床相对位姿阵(RPMM)进行建模,所建模型具有环境信息存储量小,数据易维护、易扩充等优点。最...
通过对现有环境模型和路径规划算法的分析,提出了新的环境建模方法和基于已知环境信息的全局路径规划算法。对FMS采用机床位姿增广阵(APMM)和机床相对位姿阵(RPMM)进行建模,所建模型具有环境信息存储量小,数据易维护、易扩充等优点。最优路径的规划采用概率选择法,路径结点并行选择;最优路径取最大概率路径,路径规划效率高。仿真结果表明,所提出的路径规划算法具有简单、快速、可靠、并行搜索等优点。
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关键词
AGV
路径规划
马尔可夫
概率选择
机床
位
姿
增广
阵
机床
相对
位
姿
阵
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题名
马尔可夫性在AGV全局路径规划中的应用
被引量：
1
1
作者
史恩秀
黄玉美
李永堂
机构
西安理工大学机械与精密仪器工程学院
太原科技大学
出处
《西安理工大学学报》
CAS
2006年第4期337-341,377,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(50075069)
国家"九五"科技成果推广资助项目
文摘
通过对现有环境模型和路径规划算法的分析,提出了新的环境建模方法和基于已知环境信息的全局路径规划算法。对FMS采用机床位姿增广阵(APMM)和机床相对位姿阵(RPMM)进行建模,所建模型具有环境信息存储量小,数据易维护、易扩充等优点。最优路径的规划采用概率选择法,路径结点并行选择;最优路径取最大概率路径,路径规划效率高。仿真结果表明,所提出的路径规划算法具有简单、快速、可靠、并行搜索等优点。
关键词
AGV
路径规划
马尔可夫
概率选择
机床
位
姿
增广
阵
机床
相对
位
姿
阵
Keywords
AGV
path planning
Markov
probability selection
augmented pos matrix of machine （APMM）
relative pos matrix of machines （RPMM）
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
马尔可夫性在AGV全局路径规划中的应用
史恩秀
黄玉美
李永堂
《西安理工大学学报》
CAS
2006
1
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