为何托盘作业需要特殊路径规划？

# 挑战

末端高精度： 货叉需厘米/毫米级精准对准托盘叉孔，并满足严格停车朝向要求。

强运动约束： 需严格遵循AGV尺寸、最小转弯半径及非完整约束（不能横移），尤其在狭窄空间。

路径平滑性： 避免急加减速或转向，确保货物稳定和作业安全。

近端精细避障： 接近托盘时需高精度感知，应对未知障碍或定位误差。

技术解码：绘制精准对接之路

# 全局路径规划：勾勒大致方向

技术： Dijkstra、标准A*

作用： 在全局栅格地图上快速生成起点到托盘区域的大致路径（连通、低成本）。

特点： 速度快，忽略运动学细节。

# 末端精细路径规划：攻克“最后一米”

核心技术： 混合A (Hybrid A)**

优势： 在连续状态空间 (x, y, θ) 中搜索，直接嵌入车辆运动学模型（如自行车模型）。

效果： 生成可达精确目标姿态 (x, y, θ) 且符合转弯半径等约束的可行路径，解决“最后一米”的复杂转向问题。

绿色起点 红色终点 多端前进后退曲线

# 路径平滑与优化：打造流畅轨迹

核心技术： 贝塞尔曲线

优势： 通过控制点生成光滑连续曲线，确保起点/终点位置及方向（切线）可控。

应用： 平滑搜索生成的路径（常含折角），保证曲率连续；连接路径段；生成速度连续轨迹。

替代技术： B样条、NURBS。

使用bezier优化的取托盘曲线

# 实时避障与路径调整

技术： 动态窗口法 (DWA)、时间弹性带 (TEB)、快速重规划。

作用： 基于传感器数据，局部调整路径/速度以避开动态障碍，同时尽量贴近原优化路径。

技术融合：协同工作的艺术

# AGV取放托盘路径规划流程可能如下

1.全局规划 (A*)： 栅格地图上规划起点到托盘区 附近 的粗略路径。

2.切换末端规划： AGV 接近托盘区时触发精细规划。

3.精确对接 (Hybrid A*)： 规划 符合运动学 的路径至目标位姿 (x, y, θ)。

4.路径平滑 (贝塞尔/样条)： 平滑拼接后的路径，生成 几何连续 的最终路径。

5.轨迹生成： 基于平滑路径生成 含速度/加速度约束 的轨迹，供控制器执行。

6.实时避障： 全程监控，动态调整路径/速度以避障。

挑战与未来趋势

# 挑战

尽管现有技术已经能够较好地解决AGV取放托盘问题，但仍面临持续的挑战和发展机遇：

●效率与精度的权衡： 更精细的规划往往意味着更高的计算成本，如何在保证精度的前提下提高规划速度是持续优化的方向。

●动态环境适应性： 如何更鲁棒地处理移动障碍物、变化的托盘位置或姿态。

●传感器融合与定位精度： 高精度的路径执行依赖于高精度的实时定位和环境感知。

●多AGV协同作业： 在密集的取放区域，如何高效、安全地协调多个AGV进行作业。

●基于学习的方法： 探索使用强化学习等方法让AGV自主学习更优的取放策略和路径。

# 结语

AGV精准取放托盘是自动化领域中一项复杂而精密的任务。它并非依赖单一“银弹”技术，而是通过多种路径规划与优化技术的巧妙组合与协同来实现。

从全局的路线指引，到Hybrid A*赋能的运动学感知末端规划，再到贝塞尔曲线等技术带来的平滑轨迹，这些技术共同绘制出AGV安全、精准、高效作业的“智能坦途”，为现代自动化物流和生产注入了强大的动力。随着技术的不断进步，我们有理由相信未来的AGV将在托盘作业方面展现出更高的智能和灵活性。

文章来源：海豚之星AiTEN

图片来源：海豚之星AiTEN

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责任编辑：朱晓裔

审 核 人：李峥