Oct, 2023

自动引导车的高效在线调度和路径规划：基于环路算法与现有方法的比较

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TL;DR我们提出了一种基于循环的算法，用于解决自动引导车辆（AGV）的在线冲突自由调度和路径规划问题，并与精确方法、贪心启发式和元启发式进行比较。实验证明，该算法要么优于其他算法，要么在更短的计算时间内得到同样好的解。
发现论文，激发创造
  • 管状道路段自动驾驶车辆轨迹规划

    本文提出了一种基于线性规划的自动车辆轨迹规划方法，结合了避障、达到路径点的时间调度和管状道路段的时间最优遍历。

    May, 2017

  • 机场地面处理车辆路径问题中的大邻域搜索学习

    该研究提出了一种新的基于深度学习技术的车辆路径问题求解方法，以优化机场地勤中的车队调度，实验结果表明该方法在处理多达 200 个航班和 10 种操作时表现非常优秀，并在不同情况下表现出了很好的鲁棒性和广泛适用性。

    Feb, 2023

  • 学习协作式车辆路线调度方法，助力应急车辆快速到达

    LEVID 是一种学习驱动的协作车路调度方法，包括实时路径规划和协作交通信号控制模块，能够相互交互并迭代地做出决策，实验证明其优于现有的基线方案。

    Feb, 2022

  • 量子退火机和数字设备控制自动引导车避免碰撞

    本文研究了如何利用 D-Wave 2000Q 和 Fujitsu 数字退火器等硬件设备，通过二元变量的二次成本函数实现工厂内大量自动引导车的平滑控制和碰撞避免优化问题，结果表明该方法相较于传统方法更加高效，并且 D-Wave 2000Q 可以在较短的时间内处理控制小规模车辆的优化规划，而数字计算机则可处理更大规模的车辆优化问题。

    Dec, 2018

  • 使用答案集编程路由自动驾驶运输车在汽车组装中

    使用 ASP 基于运输任务的优化输送路线对梅赛德斯奔驰 Ludwigsfelde 的汽车制造过程进行优化。

    Apr, 2018

  • 自适应遗传算法实现的现场工作调度

    本研究提出了一种自适应遗传算法来解决现场作业调度问题，在最小化旅行距离和加班时长的同时，满足与 SLA 相关的约束条件，并为大量工作和技术人员找到了优化的旅行路线。

    Jun, 2023

  • 多机器人系统冲突感知的最优目标分配算法

    通过提出高效的冲突引导方法，避免了计算下一个最佳分配时的瓶颈，以及引入两种算法优化来提高效率和可扩展性，研究表明该算法在实际场景中取得了近一个数量级的加速效果。

    Feb, 2024

  • 城市交通路口联网自动化车辆的最优控制与协调

    本文提出了一个民间最优控制框架，该方法可以协调联网和自动化的车辆穿过城市区域的相邻两个交叉口，并优化车辆加减速度降低油耗，保证在不使用交通信号灯的情况下交叉口的流畅与行车安全和避免拥堵。最后在仿真实验中证实了该方法的有效性，并表明车辆油耗和行程时间均可以大大降低。

    Sep, 2015

  • 边缘智能与自动引导车控制的代码设计

    该论文提出了一种基于自主导航车辆、边缘智能和人工输入的谐波设计，以实现在工业环境下的自主运输。该设计通过硬件、软件和人工智能的集成实现了技术实现水平（TRL）4-5 级别的控制、导航、物品装卸和网络通信。

    May, 2023

  • 多智能体路由价值迭代网络

    本文提出了一种多智能体坐标线路图的图神经网络模型，利用学习价值迭代在稀疏相互连接图中执行坐标线路图，并通过通信模块使智能体在线协调并更有效地适应变化，可以应用于自主车辆中实现实时映射和车队管理等。

    Jul, 2020