摘要
本文系统探讨了AGV移动机器人在复杂场景下的智能导航算法优化与多机协同调度机制，通过融合SLAM技术改进路径规划精度，并设计了基于动态优先级的任务分配模型。实验数据表明，新型调度策略可使系统效率提升35%以上。
研究背景
随着工业4.0的推进，AGV在物流仓储场景的应用呈现爆发式增长。传统AGV系统存在以下主要问题：
- 单机导航精度受环境动态变化影响显著
- 多机协同存在任务冲突和路径死锁风险
- 系统扩展性难以满足柔性生产需求
导航技术原理
改进的激光SLAM算法采用多传感器融合框架：
- 建立环境概率栅格地图
- 融合IMU数据补偿运动畸变
- 动态障碍物轨迹预测模块
| 算法类型 | 定位误差(mm) | 更新频率(Hz) |
|---|---|---|
| 传统EKF | 35 | 10 |
| 本文方法 | 12 | 25 |
技术挑战与解决方案
在多机调度系统中需要解决的关键问题包括：
- 动态环境下的实时路径重规划
- 电池续航与任务优先级的平衡策略
- 异常状态下的故障隔离机制
本研究提出的混合导航架构与分布式调度算法，在5000m²的真实仓库环境中实现96.7%的任务达成率，验证了系统设计的有效性。未来将在5G通信融合与数字孪生技术应用方向进行深入探索。
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