基于改进JPS算法的AGV路径规划
集成电路应用
刘子康,鲁守银,安记财,闫磊
山东建筑大学信息与电气工程学院
摘要： 针对自动导引车(AGV)路径规划转折频繁、平滑性差及安全裕度不足的问题，该文提出一种转角感知跳点搜索(TO-JPS)算法。该算法构建多维预处理场体系提取环境空间分布特征；设计融合局部障碍密度与安全距离约束的自适应转角代价函数，动态调节搜索过程中的转向惩罚强度；采用三级后处理流水线对生成路径依次进行冗余点消除、二次贝塞尔曲线平滑与碰撞修复处理。通过 MATLAB 仿真平台对比该算法与标准A*算法、标准 JPS算法的规划性能，以50×50地图为例，结果表明，与标准 A*算法相比，该算法转角次数减少70.3%，总转角度减少76.1%；与标准JPS 算法相比，转角次数与总转角度均降低51.5%，路径安全评分提升至1.452。该算法在真实移动机器人平台测试中验证了工程适用性。
中图分类号：TP242.6文献标识码：ADOI:10.19339/j.issn.1674-2583.2026.010.004
中文引用格式：刘子康,鲁守银,安记财,等. 基于改进JPS算法的AGV路径规划［J］.集成电路应用，2026，43（10）：19-26.
英文引用格式：Liu Zikang,Lu Shouyin,An Jicai,et al. AGV path planning based on improved JPS algorithm［J］.Application of IC，2026，43（10）：19-26.
中文引用格式：刘子康,鲁守银,安记财,等. 基于改进JPS算法的AGV路径规划［J］.集成电路应用，2026，43（10）：19-26.
英文引用格式：Liu Zikang,Lu Shouyin,An Jicai,et al. AGV path planning based on improved JPS algorithm［J］.Application of IC，2026，43（10）：19-26.
AGV path planning based on improved JPS algorithm
Liu Zikang,Lu Shouyin,An Jicai,Yan Lei
School of Information and Electrical Engineering
Abstract： Aiming at the problems of frequent turning, poor path smoothness and insufficient safety margin in Automated Guided Vehicle （AGV） path planning, a turn-optimized jump point search (TO-JPS) algorithm is proposed. A multi-dimensional preprocessing field system was constructed to extract the spatial distribution features of the environment, and an adaptive turn cost function integrating local obstacle density and safety distance constraints was designed to dynamically adjust the turn penalty intensity during path search. A three-stage post-processing pipeline was adopted to optimize the generated path through redundant node elimination, quadratic Bézier curve smoothing and collision repair in sequence. Comparative experiments with the standard A* algorithm and the canonical JPS algorithm were performed on the MATLAB platform.
Key words : AGV; path planning; jump point search; adaptive turning penalty; multi-dimensional preprocessing field; Bézier smoothing; safe obstacle avoidance
引言
随着工业4.0与“中国制造2025”战略的深入推进，自动导引车(Automated Guided Vehicle，AGV)在仓储物流、智能工厂及柔性制造等场景中得到广泛应用，成为现代智能制造的核心装备之一［1］。路径规划作为实现AGV自主导航的关键技术，直接决定其运行效率与安全性［2］。在实际仓储场景中，AGV需频繁在货架间穿行，路径中的频繁转向不仅加剧了机械磨损、降低运行速度，还会缩短设备使用寿命；而路径过度靠近货架或障碍物则显著增加了碰撞风险。因此，生成转角次数少、路径平滑且具有足够安全裕度的规划路径，对提升AGV作业效率与可靠性具有重要意义。
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作者信息：
刘子康,鲁守银,安记财,闫磊
(山东建筑大学信息与电气工程学院，山东济南250101)
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