摘要
随着智慧物流的发展,AGV在现代化智能仓库中的作用愈发重要,并衍生出了"货到人"这一拣选模式.以kiva仓库为研究背景,针对单AGV的局部路径规划进行研究,对传统Q学习"探索-利用"这一困境进行改进,通过引入反正弦函数动态调整贪婪因子ε,满足AGV在前期探索时的随机性,避免陷入局部最优解;后期减少ε保证AGV寻路的目的性,通过栅格方法建立仿真模型.仿真结果表明,改进后的Q学习能够在仓库中找到最优路径,并且运行时间相较于传统Q学习减少了约28%,有效提升了算法的效率.
基金项目
黑龙江省级大学生创新创业训练计划(2020)(202010240053)