Optimización de trayectorias para AGVs mediante algoritmos genéticos

Abstract

[ES] La búsqueda de la eficiencia y la mejora continua de los procesos productivos está aumentando su automatización. Los vehículos de guiado automático (AGV) usados para transporte, son elementos clave a la hora de cumplir esta función, siendo fundamental el desarrollo y mejora de sus sistemas de navegación y posicionamiento. Así, en este trabajo se propone el uso de una técnica evolutiva, los algoritmos genéticos (AG), con el fin de obtener los parámetros óptimos de un método de generación de trayectorias. Se utiliza un modelo de mapa de ocupación para el diseño del entorno con el fin de verificar posibles eventos de colisión con el AGV. Se simulan diferentes escenarios donde se busca optimizar la longitud de la trayectoria generada evitando colisiones. Los resultados de la simulación muestran que el algoritmo es capaz de minimizar la longitud de las trayectorias generadas evitando las posibles colisiones.

[EN] Continuous improvement of industrial and production processes for efficiency optimization has led to an increase in the need for automatization. Automatic guided vehicles (AGV) are key transport elements when it comes to fulfilling this function, as well as the development and improvement of their navigation and positioning systems. Thus, in this work the use of a Soft Computing evolutive technique, genetic algorithms (GA), is proposed in order to obtain the optimal parameters of a trajectory generation method. An occupancy map model for the environment layout is used in order to check collision events with the AGV. Different scenarios have been simulated to optimize the trajectory length avoiding collisions if possible. Simulation results show that the algorithm is able to minimize the length of the path successfully