AGV路径规划实战：基于强化学习的智能避障与效率优化

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在传统 AGV 系统中，基于 A * 或 Dijkstra 等静态路径规划算法的局限性日益凸显，尤其在动态工业场景中主要表现为：

动态障碍物响应迟滞 ：需要频繁重新计算全局路径，导致 AGV 停顿时间增加
多车协同效率低下 ：缺乏对其它 AGV 意图的预测能力，保守策略造成通道堵塞
环境适应性差 ：当布局微调时需人工重新配置代价矩阵，维护成本高

以汽车装配车间为例，传统算法在遇到突然出现的手推车时，平均需要 2 - 3 秒重新规划路径，导致产线节拍降低 15% 以上。

算法类型	训练速度	收敛稳定性	实时性 (ms)	适用场景
Q-Learning	★★☆	★★☆	<10	小规模离散动作空间
DQN	★★★	★★☆	15-20	中等规模图像输入
PPO	★★☆	★★★★	20-30	连续动作空间 / 多 AGV 协同
SAC	★★☆	★★★★	25-35	高维传感器数据

工业场景推荐 PPO 算法，因其：
1. 支持连续动作空间（速度 / 转向角精细控制）
2. 策略约束机制避免训练崩溃
3. 适合 20-50 台 AGV 的中等规模系统

采用 $s_t = (L_t, G, v_{t-1}) \in \mathbb{R}^{180+2+2}$ 的混合表示：

$L_t$: 180 维激光雷达测距数据 (1°分辨率)
$G$: 目标位置的相对坐标 (x,y)
$v_{t-1}$: 上一时刻的速度向量

$$r_t = w_1\cdot(1-\frac{d_t}{d_{max}}) + w_2\cdot\mathbb{I}{coll} + w_3\cdot(\frac{v_t}{v)^2$$}

$d_t$: 当前到目标点的欧式距离
$\mathbb{I}_{coll}$: 碰撞指示函数 (-1 if collision)
权重建议 $w_1=0.6,w_2=0.3,w_3=0.1$

class PolicyNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.cnn = nn.Sequential(nn.Conv1d(1, 16, kernel_size=3, stride=2),  # 处理激光数据
            nn.ReLU(),
            nn.Flatten())
        self.lstm = nn.LSTM(input_size=16*89+4, hidden_size=128)
        self.mu_head = nn.Linear(128, 2)  # 连续动作均值
        self.sigma_head = nn.Linear(128, 2)  # 动作标准差

    def forward(self, lidar, goal, vel):
        x = self.cnn(lidar.unsqueeze(1))
        x = torch.cat([x, goal, vel], dim=-1)
        x, _ = self.lstm(x.unsqueeze(0))
        return torch.sigmoid(self.mu_head(x)), F.softplus(self.sigma_head(x))

class AGVEnv(gym.Env):
    def __init__(self, ros_master_uri):
        self.action_space = spaces.Box(low=-1, high=1, shape=(2,))
        self.observation_space = spaces.Dict({"lidar": spaces.Box(0, 30, (180,)),
            "goal": spaces.Box(-100, 100, (2,)),
            "velocity": spaces.Box(-2, 2, (2,))
        })
        # ROS 通信初始化 (实际项目用 roslibpy)
        self._setup_ros_connection(ros_master_uri)

    def step(self, action):
        # 发送速度指令到真实 AGV
        self._publish_cmd_vel(action)
        # 等待传感器数据更新
        obs = self._get_observation()
        done = self._check_collision()
        reward = self._calculate_reward()
        return obs, reward, done, {}

class ReplayBuffer:
    def __init__(self, capacity):
        self.buffer = deque(maxlen=capacity)
        self.lock = threading.Lock()

    def add(self, transition):
        with self.lock:
            self.buffer.append(transition)

    def sample(self, batch_size):
        with self.lock:
            return random.sample(self.buffer, min(batch_size, len(self.buffer)))