1. 本选题研究的目的及意义
随着工业4.0的兴起，智能制造已成为全球制造业发展的重要趋势。
作为智能制造物流系统中的关键设备，自动导引车(agv)在提高生产效率、降低人工成本、提升物流管理水平等方面发挥着越来越重要的作用。
本课题研究的目的是设计和开发高效、可靠的agv智能控制算法，以解决传统agv控制方法在复杂、动态环境下存在的局限性。
2. 本选题国内外研究状况综述
#国内外研究状况综述
自动导引车(agv)的研究与应用在国内外均取得了显著进展，智能控制算法作为agv的核心技术，一直是国内外学者的研究热点。
##国内研究现状国内学者在agv智能控制算法方面开展了大量的研究工作，并取得了一系列成果。
在路径规划方面，提出了基于改进a算法、dijkstra算法等路径规划算法，有效解决了agv在复杂环境下的路径规划问题。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
#主要内容
本课题将针对自动导引车(agv)的智能控制算法展开深入研究，主要内容包括以下几个方面：
1.agv系统建模与分析：建立agv的运动学和动力学模型，分析agv的运动特性和控制难点，为后续控制算法设计提供理论基础。
2.agv智能控制算法设计：研究基于模糊控制、神经网络控制、强化学习等智能控制方法的agv控制算法，重点研究算法的融合和优化，以提高agv的控制精度、鲁棒性和自适应性。
3.agv路径规划算法研究：研究基于a算法、dijkstra算法等经典路径规划算法的agv路径规划问题，并结合agv的运动学约束和环境信息，对算法进行改进和优化，以提高路径规划的效率和安全性。
4. 研究的方法与步骤
本课题研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和结果分析相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解agv智能控制算法的研究现状、发展趋势和关键技术，为课题研究奠定理论基础。
2.agv系统建模：根据agv的机械结构和运动特性，建立agv的运动学和动力学模型，分析agv的运动规律和控制难点，为控制算法设计提供理论依据。
3.智能控制算法设计：研究基于模糊控制、神经网络控制、强化学习等智能控制算法的agv控制策略，并根据agv的实际应用需求，对算法进行改进和优化，以提高agv的控制性能。
5. 研究的创新点
本课题将在以下几个方面进行创新性研究：
1.融合多种智能控制算法：针对单一控制算法的局限性，研究将融合模糊控制、神经网络控制、强化学习等多种智能控制算法，以充分发挥各种算法的优势，提高agv控制系统的鲁棒性和自适应性。
2.结合agv运动学约束的路径规划：在路径规划算法设计中，将充分考虑agv的运动学约束，例如最大速度、最大加速度、最小转弯半径等，以规划出更符合agv实际运动特性的路径，提高路径的可执行性和安全性。
3.基于动态环境信息的路径规划：传统的路径规划算法大多基于静态环境信息，本研究将引入动态环境信息，例如障碍物运动状态、路径拥堵情况等，以实现agv的动态避障和路径优化，提高agv在动态环境下的适应性和安全性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘天雄, 陈宁, 刘延东, 等. 基于改进人工势场法的agv全局路径规划[j]. 机械工程学报, 2021, 57(14): 18-27.
[2] 李刚, 张晓辉, 王耀南. 基于改进蚁群算法的agv路径规划[j]. 控制与决策, 2020, 35(10): 2445-2452.
[3] 张涛, 王伟, 孙富春. 面向动态环境的agv路径规划与控制[j]. 自动化学报, 2019, 45(11): 2062-2074.
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