操作环境MATLAB 2024a1、算法描述摘要面向智能仓储中多台 AGV/AMR 机器人并行搬运时容易出现路径冲突、等待拥堵和任务完成时间不均衡等问题本文基于 MATLAB 2024a 设计了一种仓储多机器人路径规划仿真系统。系统采用栅格地图描述仓储环境将货架区域设为障碍区域将机器人初始位置、取货点和卸货点映射到可通行栅格中。在算法层面系统首先使用基础蚁群算法生成多机器人路径作为对比基线随后在改进算法中引入预约表机制对机器人在不同时刻的顶点占用和边占用进行约束从而避免两类典型冲突同一时间占用同一栅格的顶点冲突以及两台机器人在相邻时间步对向交换位置的边冲突。多智能体路径规划领域通常将这两类冲突作为 MAPF 问题中的基本约束相关综述也指出 MAPF 的核心目标是在共享图结构中为多个智能体生成无碰撞路径。实验结果表明基础蚁群算法的总行驶距离为 770最大完成时间为 133等待步数为 42但产生了 31 次冲突改进蚁群算法的总行驶距离为 898最大完成时间为 141等待步数为 47冲突数降为 0。该结果说明改进算法并不是在所有指标上都更优而是在牺牲一定路径长度、等待时间和计算耗时的前提下实现了多机器人并行执行过程中的无冲突运行。该结论更符合工程场景因为仓储机器人系统的第一目标不是单纯缩短路径而是在安全、可执行和稳定调度的前提下提高整体效率。关键词仓储机器人多机器人路径规划改进蚁群算法预约表避碰顶点冲突边冲突任务调度MATLAB 仿真引言随着智能仓储、柔性制造和无人搬运系统的发展AGV 和 AMR 已经从单车执行逐步转向多车协同执行。多机器人系统的优势在于能够提高任务并发度缩短订单搬运周期并增强仓储系统对高峰任务的响应能力。但多车协同并不是简单地增加机器人数量。只要多个机器人在同一地图中运行就必然涉及路径竞争、通道拥堵、取货点占用、对向相遇以及返程停靠冲突等问题。如果只对每台机器人独立规划最短路径那么单车路径看似合理整体系统却可能出现碰撞、死锁或局部拥堵。多智能体路径规划问题在近几年受到持续关注典型应用包括自动化仓储、工厂搬运、交通控制等。2021 年关于大规模仓储 lifelong MAPF 的研究明确指出仓储机器人会不断接收新的目标位置因此路径规划不仅是一次性的点到点搜索还需要处理持续任务流和多机器人冲突。 这与本文仿真场景具有一致性系统中包含多台机器人和多个搬运任务机器人需要依次完成取货、配送、卸货和返程。本文代码采用工程化思路实现。主程序 main.m 负责参数读取、地图构建、任务生成、任务分配、基础算法计算、改进算法计算、结果保存和图像输出function 文件夹中包含蚁群搜索、预约表写入、冲突检测、指标统计和绘图函数。代码结构清晰适合课程设计、算法实验和路径规划方向的二次扩展。系统模型系统采用二维栅格地图描述仓储空间。地图中的可通行区域用空白栅格表示货架、墙体或边界障碍用障碍栅格表示。机器人只能在可通行栅格之间移动每一个时间步允许执行等待、向上、向下、向左或向右移动。该建模方式虽然简化了真实机器人的运动学特性但有利于突出路径规划和冲突避让的核心问题。仿真参数由 cfgSet.m 统一设置。系统地图规模为 22 行、34 列机器人数量为 8任务数量为 14最大仿真时间为 280 个时间步。取货时间设置为 2 个时间步卸货时间设置为 1 个时间步。蚁群算法中每轮蚂蚁数量为 34迭代次数为 26信息素挥发系数为 0.28并设置了转弯惩罚、回退惩罚、等待惩罚和重复访问惩罚。任务生成由 mkTask.m 完成。系统先根据货架区域寻找货架周围的可通行邻接点将这些点作为候选取货点再随机抽取部分点生成任务。卸货点设置在右侧通道附近使任务更接近实际仓储中的“货架取货—出库口卸货”模式。任务分配由 assignTask.m 完成核心思想是综合考虑机器人当前位置到取货点的距离、取货点到卸货点的距离以及机器人已有任务负载。该策略不是全局最优任务分配算法但足够直观计算量较小也符合工程仿真中先建立可运行基线的需求。算法设计基础蚁群算法由 basePlan.m、acoPath.m 和 acoCore.m 组成。每台机器人根据已分配任务依次规划从当前位置到取货点、从取货点到卸货点、从卸货点到下一任务点以及最终返程的路径。基础算法只考虑静态障碍也就是货架和地图边界不考虑其他机器人在未来时刻的位置。因此基础算法得到的路径可能在单车层面是可行的但多个机器人同时执行时会产生冲突。改进蚁群算法由 runPlan.m、acoPathRes.m、acoCore.m、nextProb.m、putSeg.m 和相关预约表函数共同实现。其核心是预约表机制。预约表包含两个部分第一部分是顶点占用表用于记录某一时间步某一栅格是否已经被机器人占用第二部分是边占用表用于记录某一时间段机器人是否沿某条边运动。这样可以同时处理同点占用和对向穿越问题。类似的时间窗或时空占用思想也常见于多 AGV 无冲突路径规划研究中例如 2024 年一项面向包装车间的多 AGV 研究提出了基于栅格时间窗的无冲突路径规划方法。在单只蚂蚁行走过程中nextProb.m 会对候选动作进行筛选。如果候选栅格是障碍物则直接排除如果启用预约表并且候选位置在目标时间步已被占用则排除如果当前移动会造成对向边冲突也会排除。候选动作通过信息素和启发函数共同计算概率权重。启发函数鼓励机器人靠近目标点同时通过惩罚项降低重复访问、频繁转弯、反向回退和无意义等待的概率。该算法的优点是逻辑清晰、容易解释、容易画图也适合 MATLAB 课程项目实现。缺点也很明确它不是严格意义上的全局最优 MAPF 求解器而是启发式算法加预约表约束。也就是说它更偏工程可执行方案而不是理论最优方案。这个判断很重要不能把论文结论写成“全面优于基础蚁群”。正确表述应当是改进算法显著提升了路径执行安全性但代价是路径变长、等待增加和运行耗时增加。仿真结果分析本项目输出了 9 类图像包括仓储地图与任务点分布、多机器人全局路径、冲突数量对比、算法指标对比、蚁群收敛曲线、机器人统计图、任务耗时分解、任务执行甘特图以及动态路径 GIF。图像输出覆盖了路径规划项目中最关键的展示维度既能说明算法是否能跑通也能说明算法效果和代价。从 result_summary.csv 可见基础蚁群算法的总行驶距离为 770最大完成时间为 133等待步数为 42冲突数量为 31运行耗时约 6.25 秒。改进蚁群算法的总行驶距离为 898最大完成时间为 141等待步数为 47冲突数量为 0运行耗时约 54.35 秒。这个结果非常典型基础算法路径更短、计算更快但它没有考虑多机器人之间的时空互斥关系所以不能直接作为实际执行路径改进算法路径更长、计算更慢但能够将冲突数降为 0因此更接近真实仓储系统可执行路径。从工程角度看冲突数从 31 降到 0 是最关键结果。因为在多机器人系统中一条路径是否“短”并不是唯一标准。如果路径需要机器人碰撞、对向穿越或抢占同一通道才能完成那么这条路径没有实际执行意义。现实系统宁可接受局部等待和绕行也不能接受路径冲突。因此改进蚁群算法的价值不在于绝对最短路径而在于把静态路径规划提升为带时间约束的可执行路径规划。从代价角度看改进算法总行驶距离增加了 128 个栅格步最大完成时间增加了 8 个时间步等待步数增加了 5 个时间步运行时间大幅增加。这说明预约表避碰并不是免费收益。它会压缩可选动作空间导致蚂蚁搜索时需要绕行或等待也会提高计算复杂度。这一现象与多机器人路径规划领域的普遍认识一致当约束从单机器人最短路扩展到多机器人无碰撞路径后问题难度会明显上升。MAPF 相关研究也指出碰撞约束、任务持续到达和大规模仓储场景都会显著增加求解难度。系统特点本系统的第一个特点是结构完整。代码并不是只展示一个孤立算法而是包含地图构建、任务生成、任务分配、路径规划、冲突检测、指标统计和图像输出等完整流程。这使得项目更像一个可演示的路径规划系统而不是单一函数实验。第二个特点是对比关系明确。基础蚁群算法作为基线改进蚁群算法作为优化方案两者在同一地图、同一机器人数量和同一任务集合下比较。这样的设计比只展示单一算法更有说服力因为它能直接回答“改进在哪里”和“代价是什么”。第三个特点是指标解释客观。项目没有把改进算法包装成所有指标全面更优而是明确展示了安全性与效率之间的权衡。对于路径规划论文来说这种写法更成熟。因为真实工程中几乎不存在所有指标同时提升的算法更多时候是用计算量、等待时间或绕行距离换取安全性、稳定性和可执行性。第四个特点是可视化充分。9 张结果图覆盖了地图、路径、冲突、指标、收敛、机器人负载、任务耗时、甘特图和动态演示。对于课程设计、答辩展示和闲鱼技术交流服务来说这种图像组合足够支撑项目讲解。结论本文基于 MATLAB 2024a 实现了一个面向仓储 AGV/AMR 系统的多机器人无冲突路径规划仿真项目。系统采用栅格地图描述仓储环境使用基础蚁群算法生成路径基线并在改进算法中加入预约表机制实现对顶点冲突和对向边冲突的约束。实验结果表明基础蚁群算法虽然路径更短、计算更快但存在 31 次冲突无法直接作为多机器人系统的安全执行方案改进蚁群算法通过时空预约机制将冲突数降为 0但同时带来了路径长度、等待时间和计算耗时的增加。因此本文的核心结论应当客观表述为改进蚁群算法结合预约表避碰机制能够有效提升多机器人路径执行的安全性和可行性但该方法并非所有指标全面优于基础蚁群算法而是在多机器人无冲突约束下完成了安全性与效率之间的折中。该系统结构完整、结果图清晰适合作为仓储机器人路径规划、多 AGV 调度、蚁群算法改进和 MATLAB 仿真的综合型课题。参考文献Surynek, Pavel. “Problem Compilation for Multi-Agent Path Finding: A Survey.”Proceedings of the Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2022.Felner, Ariel, and Roni Stern. “Multi-Agent Path Finding with Unassigned Agents.”AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2026.Li, Jiaoyang, Andrew Tinka, Scott Kiesel, Joseph W. Durham, T. K. Satish Kumar, and Sven Koenig. “Lifelong Multi-Agent Path Finding in Large-Scale Warehouses.”Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2021, pp. 11272–11281.Li, Jiaoyang, Wheeler Ruml, and Sven Koenig. “EECBS: A Bounded-Suboptimal Search for Multi-Agent Path Finding.”Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2021, pp. 12353–12362.Li, Jiaoyang, Pavel Surynek, Ariel Felner, Hang Ma, T. K. Satish Kumar, and Sven Koenig. “Multi-Agent Path Finding for Large Agents.”Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2019, pp. 7627–7634.Salzman, Oren, and Roni Stern. “Research Challenges and Opportunities in Multi-Agent Path Finding and Multi-Agent Pickup and Delivery Problems.”Proceedings of the International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, 2020.Yang, Guopeng, Meiyan Li, and Qin Gao. “Multi-Automated Guided Vehicles Conflict-Free Path Planning for Packaging Workshop Based on Grid Time Windows.”Applied Sciences, vol. 14, no. 8, 2024, article 3341.Kim, Seokyoung, and Heoncheol Lee. “Multi-Robot Task Scheduling with Ant Colony Optimization in Antarctic Environments.”Sensors, vol. 23, no. 2, 2023, article 751.García, Enol, José R. Villar, Qing Tan, Javier Sedano, and Camelia Chira. “An Efficient Multi-Robot Path Planning Solution Using A* and Coevolutionary Algorithms.”Integrated Computer-Aided Engineering, 2023.Li, Changmin, Lu Zhang, and Liang Zhang. “A Route and Speed Optimization Model to Find Conflict-Free Routes for Automated Guided Vehicles in Large Warehouses Based on Quick Response Code Technology.”Advanced Engineering Informatics, 2022.2、仿真结果演示3、关键代码展示略4、MATLAB 源码获取V点击下方名片关注公众号获取
MATLAB源码-第451期】基于MATLAB的改进蚁群算法与预约表避碰的仓储多机器人无冲突路径规划仿真
操作环境MATLAB 2024a1、算法描述摘要面向智能仓储中多台 AGV/AMR 机器人并行搬运时容易出现路径冲突、等待拥堵和任务完成时间不均衡等问题本文基于 MATLAB 2024a 设计了一种仓储多机器人路径规划仿真系统。系统采用栅格地图描述仓储环境将货架区域设为障碍区域将机器人初始位置、取货点和卸货点映射到可通行栅格中。在算法层面系统首先使用基础蚁群算法生成多机器人路径作为对比基线随后在改进算法中引入预约表机制对机器人在不同时刻的顶点占用和边占用进行约束从而避免两类典型冲突同一时间占用同一栅格的顶点冲突以及两台机器人在相邻时间步对向交换位置的边冲突。多智能体路径规划领域通常将这两类冲突作为 MAPF 问题中的基本约束相关综述也指出 MAPF 的核心目标是在共享图结构中为多个智能体生成无碰撞路径。实验结果表明基础蚁群算法的总行驶距离为 770最大完成时间为 133等待步数为 42但产生了 31 次冲突改进蚁群算法的总行驶距离为 898最大完成时间为 141等待步数为 47冲突数降为 0。该结果说明改进算法并不是在所有指标上都更优而是在牺牲一定路径长度、等待时间和计算耗时的前提下实现了多机器人并行执行过程中的无冲突运行。该结论更符合工程场景因为仓储机器人系统的第一目标不是单纯缩短路径而是在安全、可执行和稳定调度的前提下提高整体效率。关键词仓储机器人多机器人路径规划改进蚁群算法预约表避碰顶点冲突边冲突任务调度MATLAB 仿真引言随着智能仓储、柔性制造和无人搬运系统的发展AGV 和 AMR 已经从单车执行逐步转向多车协同执行。多机器人系统的优势在于能够提高任务并发度缩短订单搬运周期并增强仓储系统对高峰任务的响应能力。但多车协同并不是简单地增加机器人数量。只要多个机器人在同一地图中运行就必然涉及路径竞争、通道拥堵、取货点占用、对向相遇以及返程停靠冲突等问题。如果只对每台机器人独立规划最短路径那么单车路径看似合理整体系统却可能出现碰撞、死锁或局部拥堵。多智能体路径规划问题在近几年受到持续关注典型应用包括自动化仓储、工厂搬运、交通控制等。2021 年关于大规模仓储 lifelong MAPF 的研究明确指出仓储机器人会不断接收新的目标位置因此路径规划不仅是一次性的点到点搜索还需要处理持续任务流和多机器人冲突。 这与本文仿真场景具有一致性系统中包含多台机器人和多个搬运任务机器人需要依次完成取货、配送、卸货和返程。本文代码采用工程化思路实现。主程序 main.m 负责参数读取、地图构建、任务生成、任务分配、基础算法计算、改进算法计算、结果保存和图像输出function 文件夹中包含蚁群搜索、预约表写入、冲突检测、指标统计和绘图函数。代码结构清晰适合课程设计、算法实验和路径规划方向的二次扩展。系统模型系统采用二维栅格地图描述仓储空间。地图中的可通行区域用空白栅格表示货架、墙体或边界障碍用障碍栅格表示。机器人只能在可通行栅格之间移动每一个时间步允许执行等待、向上、向下、向左或向右移动。该建模方式虽然简化了真实机器人的运动学特性但有利于突出路径规划和冲突避让的核心问题。仿真参数由 cfgSet.m 统一设置。系统地图规模为 22 行、34 列机器人数量为 8任务数量为 14最大仿真时间为 280 个时间步。取货时间设置为 2 个时间步卸货时间设置为 1 个时间步。蚁群算法中每轮蚂蚁数量为 34迭代次数为 26信息素挥发系数为 0.28并设置了转弯惩罚、回退惩罚、等待惩罚和重复访问惩罚。任务生成由 mkTask.m 完成。系统先根据货架区域寻找货架周围的可通行邻接点将这些点作为候选取货点再随机抽取部分点生成任务。卸货点设置在右侧通道附近使任务更接近实际仓储中的“货架取货—出库口卸货”模式。任务分配由 assignTask.m 完成核心思想是综合考虑机器人当前位置到取货点的距离、取货点到卸货点的距离以及机器人已有任务负载。该策略不是全局最优任务分配算法但足够直观计算量较小也符合工程仿真中先建立可运行基线的需求。算法设计基础蚁群算法由 basePlan.m、acoPath.m 和 acoCore.m 组成。每台机器人根据已分配任务依次规划从当前位置到取货点、从取货点到卸货点、从卸货点到下一任务点以及最终返程的路径。基础算法只考虑静态障碍也就是货架和地图边界不考虑其他机器人在未来时刻的位置。因此基础算法得到的路径可能在单车层面是可行的但多个机器人同时执行时会产生冲突。改进蚁群算法由 runPlan.m、acoPathRes.m、acoCore.m、nextProb.m、putSeg.m 和相关预约表函数共同实现。其核心是预约表机制。预约表包含两个部分第一部分是顶点占用表用于记录某一时间步某一栅格是否已经被机器人占用第二部分是边占用表用于记录某一时间段机器人是否沿某条边运动。这样可以同时处理同点占用和对向穿越问题。类似的时间窗或时空占用思想也常见于多 AGV 无冲突路径规划研究中例如 2024 年一项面向包装车间的多 AGV 研究提出了基于栅格时间窗的无冲突路径规划方法。在单只蚂蚁行走过程中nextProb.m 会对候选动作进行筛选。如果候选栅格是障碍物则直接排除如果启用预约表并且候选位置在目标时间步已被占用则排除如果当前移动会造成对向边冲突也会排除。候选动作通过信息素和启发函数共同计算概率权重。启发函数鼓励机器人靠近目标点同时通过惩罚项降低重复访问、频繁转弯、反向回退和无意义等待的概率。该算法的优点是逻辑清晰、容易解释、容易画图也适合 MATLAB 课程项目实现。缺点也很明确它不是严格意义上的全局最优 MAPF 求解器而是启发式算法加预约表约束。也就是说它更偏工程可执行方案而不是理论最优方案。这个判断很重要不能把论文结论写成“全面优于基础蚁群”。正确表述应当是改进算法显著提升了路径执行安全性但代价是路径变长、等待增加和运行耗时增加。仿真结果分析本项目输出了 9 类图像包括仓储地图与任务点分布、多机器人全局路径、冲突数量对比、算法指标对比、蚁群收敛曲线、机器人统计图、任务耗时分解、任务执行甘特图以及动态路径 GIF。图像输出覆盖了路径规划项目中最关键的展示维度既能说明算法是否能跑通也能说明算法效果和代价。从 result_summary.csv 可见基础蚁群算法的总行驶距离为 770最大完成时间为 133等待步数为 42冲突数量为 31运行耗时约 6.25 秒。改进蚁群算法的总行驶距离为 898最大完成时间为 141等待步数为 47冲突数量为 0运行耗时约 54.35 秒。这个结果非常典型基础算法路径更短、计算更快但它没有考虑多机器人之间的时空互斥关系所以不能直接作为实际执行路径改进算法路径更长、计算更慢但能够将冲突数降为 0因此更接近真实仓储系统可执行路径。从工程角度看冲突数从 31 降到 0 是最关键结果。因为在多机器人系统中一条路径是否“短”并不是唯一标准。如果路径需要机器人碰撞、对向穿越或抢占同一通道才能完成那么这条路径没有实际执行意义。现实系统宁可接受局部等待和绕行也不能接受路径冲突。因此改进蚁群算法的价值不在于绝对最短路径而在于把静态路径规划提升为带时间约束的可执行路径规划。从代价角度看改进算法总行驶距离增加了 128 个栅格步最大完成时间增加了 8 个时间步等待步数增加了 5 个时间步运行时间大幅增加。这说明预约表避碰并不是免费收益。它会压缩可选动作空间导致蚂蚁搜索时需要绕行或等待也会提高计算复杂度。这一现象与多机器人路径规划领域的普遍认识一致当约束从单机器人最短路扩展到多机器人无碰撞路径后问题难度会明显上升。MAPF 相关研究也指出碰撞约束、任务持续到达和大规模仓储场景都会显著增加求解难度。系统特点本系统的第一个特点是结构完整。代码并不是只展示一个孤立算法而是包含地图构建、任务生成、任务分配、路径规划、冲突检测、指标统计和图像输出等完整流程。这使得项目更像一个可演示的路径规划系统而不是单一函数实验。第二个特点是对比关系明确。基础蚁群算法作为基线改进蚁群算法作为优化方案两者在同一地图、同一机器人数量和同一任务集合下比较。这样的设计比只展示单一算法更有说服力因为它能直接回答“改进在哪里”和“代价是什么”。第三个特点是指标解释客观。项目没有把改进算法包装成所有指标全面更优而是明确展示了安全性与效率之间的权衡。对于路径规划论文来说这种写法更成熟。因为真实工程中几乎不存在所有指标同时提升的算法更多时候是用计算量、等待时间或绕行距离换取安全性、稳定性和可执行性。第四个特点是可视化充分。9 张结果图覆盖了地图、路径、冲突、指标、收敛、机器人负载、任务耗时、甘特图和动态演示。对于课程设计、答辩展示和闲鱼技术交流服务来说这种图像组合足够支撑项目讲解。结论本文基于 MATLAB 2024a 实现了一个面向仓储 AGV/AMR 系统的多机器人无冲突路径规划仿真项目。系统采用栅格地图描述仓储环境使用基础蚁群算法生成路径基线并在改进算法中加入预约表机制实现对顶点冲突和对向边冲突的约束。实验结果表明基础蚁群算法虽然路径更短、计算更快但存在 31 次冲突无法直接作为多机器人系统的安全执行方案改进蚁群算法通过时空预约机制将冲突数降为 0但同时带来了路径长度、等待时间和计算耗时的增加。因此本文的核心结论应当客观表述为改进蚁群算法结合预约表避碰机制能够有效提升多机器人路径执行的安全性和可行性但该方法并非所有指标全面优于基础蚁群算法而是在多机器人无冲突约束下完成了安全性与效率之间的折中。该系统结构完整、结果图清晰适合作为仓储机器人路径规划、多 AGV 调度、蚁群算法改进和 MATLAB 仿真的综合型课题。参考文献Surynek, Pavel. “Problem Compilation for Multi-Agent Path Finding: A Survey.”Proceedings of the Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2022.Felner, Ariel, and Roni Stern. “Multi-Agent Path Finding with Unassigned Agents.”AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2026.Li, Jiaoyang, Andrew Tinka, Scott Kiesel, Joseph W. Durham, T. K. Satish Kumar, and Sven Koenig. “Lifelong Multi-Agent Path Finding in Large-Scale Warehouses.”Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2021, pp. 11272–11281.Li, Jiaoyang, Wheeler Ruml, and Sven Koenig. “EECBS: A Bounded-Suboptimal Search for Multi-Agent Path Finding.”Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2021, pp. 12353–12362.Li, Jiaoyang, Pavel Surynek, Ariel Felner, Hang Ma, T. K. Satish Kumar, and Sven Koenig. “Multi-Agent Path Finding for Large Agents.”Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2019, pp. 7627–7634.Salzman, Oren, and Roni Stern. “Research Challenges and Opportunities in Multi-Agent Path Finding and Multi-Agent Pickup and Delivery Problems.”Proceedings of the International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, 2020.Yang, Guopeng, Meiyan Li, and Qin Gao. “Multi-Automated Guided Vehicles Conflict-Free Path Planning for Packaging Workshop Based on Grid Time Windows.”Applied Sciences, vol. 14, no. 8, 2024, article 3341.Kim, Seokyoung, and Heoncheol Lee. “Multi-Robot Task Scheduling with Ant Colony Optimization in Antarctic Environments.”Sensors, vol. 23, no. 2, 2023, article 751.García, Enol, José R. Villar, Qing Tan, Javier Sedano, and Camelia Chira. “An Efficient Multi-Robot Path Planning Solution Using A* and Coevolutionary Algorithms.”Integrated Computer-Aided Engineering, 2023.Li, Changmin, Lu Zhang, and Liang Zhang. “A Route and Speed Optimization Model to Find Conflict-Free Routes for Automated Guided Vehicles in Large Warehouses Based on Quick Response Code Technology.”Advanced Engineering Informatics, 2022.2、仿真结果演示3、关键代码展示略4、MATLAB 源码获取V点击下方名片关注公众号获取
