基于5G 定制网的AGV小车控制算法研究和应用

金 武 连祝成 任乘涨 李海舟

（中国电信股份有限公司温州分公司）

0 引言

在“5G+工业互联网”创新发展进入快车道背景下，技术的不断发展和应用，推动制造业数字化、高端化、智能化发展，推动了物流自动化领域的快速发展。AGV（自动引导车）小车作为物流自动化的重要组成部分，被广泛应用于生产线、仓库等场景。在传统的AGV 小车系统中，往往使用WiFi 网络进行通讯，通讯带宽受限，难以满足高速、低时延的通讯需求[1]。而5G 网络作为一种新兴的无线通讯技术，具有高速、低时延、大连接等优势，被广泛应用于智能物流领域[2]。

目前，关于AGV 小车的应用研究已经引起学术界和工业界的广泛关注。国内外研究者们在AGV 小车领域开展了大量的研究工作。在AGV 小车控制方面，研究者们提出了各种控制算法，例如遗传算法、蚁群算法、激光SLAM、模糊控制、PID 控制、神经网络控制等[3-4]。而在无线通讯方面，目前主要的通讯技术是WiFi、4G、蓝牙等，这些技术都存在一定的局限性，比如带宽不足、时延高等[5]。

随着5G 技术的不断成熟和应用，基于5G 定制网的AGV 小车研究和应用已经成为热门话题。目前，国内外学者对于基于5G 专网的AGV 小车研究和应用展开广泛而深入的探讨，涉及AGV 小车系统设计、路径规划算法、调度算法、实验结果分析等多个方面，但是在实际应用中仍存在一些问题亟待解决。

1 5G 定制网和AGV 小车相关技术与理论

1.1 5G 通信技术及其应用

5G 通信技术是第五代移动通信技术，可以提供高速、低时延、低误码率的通信服务，为实时控制和监测提供保障。5G 网络性能指标较WiFi 大幅提升，实现更多类型场景化应用，可广泛应用于工业物联网、智慧城市、自动驾驶、虚拟现实、医疗保健等领域[6]。ITU（国际电信联盟）提出三大应用场景：增强移动带宽eMBB、超高可靠低时延uRLLC、海量机器类通信Mmtc[7]。如表1 所示，与WiFi 网络相比，5G 网络具有更高的速率、可靠性和安全性。

表1 5G 和WiFi6 性能对比

1.2 AGV 小车技术与发展

AGV（Automated Guided Vehicle）小车是指自动导引车辆，是一种能够自主行驶的运输工具，广泛应用于工业生产线、仓库、医院、机场等场合。AGV 小车最早起源于20 世纪50 年代，随着电子技术和计算机技术的发展，其功能和性能得到了极大提升。在工业场景下，AGV 小车作为一种自动化设备应用于物流仓储系统，提高物流仓储系统的自动化程度、降低劳动成本、提高生产效率等[8]。

在实际应用中，AGV 小车需要实现路径规划和调度才能达到最优化的运输效果。5G 技术为物流仓储系统提供了更为稳定、高速、可靠的网络通信，为AGV小车的路径规划和调度提供了更为丰富的信息。常规控制算法有遗传算法、蚁群算法、激光SLAM 等[9]，选择适合5G 定制网环境下的最佳算法。

5G 技术优化AGV 小车之间的无线通信，通过实时采集AGV 小车的位置、速度、能耗等数据，结合AI 算法进行分析和预测，优化调度方案，减少能源消耗和停顿时间，提高生产效率和资源利用率，可以更快速、准确地响应调度指令，提高整个生产流程的效率，从而实现更高效的协作和配合，避免冲突和延误。

2 基于5G 定制网的AGV 小车路径规划和调度优化

2.1 5G 定制网对路径规划和调度的优化影响

5G 定制网是一种为特定场景量身打造的网络架构，通过定制切片、配置DNN 来实现业务隔离，满足企业安全要求，同时具有低延迟、高可靠性、高速率等特点[10]。在AGV 小车应用中，5G 定制网络的引入对路径规划和调度优化有着重要的影响。5G 的低延迟和高速率可以提高AGV 小车的实时性和数据传输速率，使得AGV 小车能够更快、更准确地获取环境信息，实时掌握车辆状态，从而更好地完成路径规划和调度任务。5G 拓扑图如图1 所示。

其次，5G 的高可靠性和容量可以提高AGV 小车的稳定性和承载能力。在高密度设备连接的场景下，5G 网络可以更好地处理大量的数据流量，避免网络拥塞，从而减少路径规划和调度的延迟和出错率。

最后，5G 还具备较强的灵活性和可编程性，能够根据不同场景和需求进行个性化的配置和调整，为路径规划和调度的优化提供更多的技术手段和可能性。

因此，结合5G 定制网技术的路径规划和调度算法，能够充分利用网络的优势，提高AGV 小车的工作效率和稳定性，实现更加智能化和自动化的工业物流管理。

2.2 基于5G 定制网的控制算法设计

基于5G 定制网的控制算法设计是将5G 通信技术与AGV 小车控制算法相结合，通过计算机程序来实现对AGV 小车的精确控制和管理。控制算法需要考虑多种因素，例如车辆的当前位置、任务的优先级、环境的变化等等[11]。详细讲述基于5G 定制网的控制算法设计内容，主要包括以下几个方面：

1）定位技术。控制算法的第一步是实时获取AGV 小车的位置信息。传统的AGV 小车定位技术主要依赖于激光雷达、GPS 等技术，但是在复杂环境下，这些技术容易受到干扰，从而导致定位不准确。5G 网络可以提供更高的带宽和更低的延迟，通过网络传输实时环境信息，从而可以实现更高精度和更实时的定位，例如利用5G 网络进行毫米级定位。同时，AGV 小车还可以利用传感器和地图信息来辅助定位，使得定位可以更加精确和实时，从而提高了AGV 小车的定位精度和可靠性。

2）路径规划与导航。根据车辆当前位置、目标位置以及环境信息，通过算法计算出车辆需要行驶的最佳路线。基于5G 定制网的路径规划与导航算法可以更加精准地规划AGV 小车的运动轨迹，实时获取环境信息，例如交通流量、道路拥堵情况等等，从而优化路径规划算法。5G 支持的高速通信和低时延的特性可以实现对路径规划和导航数据的高效传输，同时还可以实现对AGV 小车状态的实时监控和调整，从而提高路径规划和导航的准确性和实时性。

3）控制算法设计。基于5G 定制网的控制算法设计是对AGV 小车进行实时控制的核心，根据路径规划结果，对AGV 小车进行控制。AGV 小车系统可以利用5G 网络进行实时控制和监测，提高控制算法的准确性和实时性，例如通过5G 网络发送控制指令，实现对车辆的远程控制。同时，5G 网络还可以提供更高的带宽和更低的延迟，从而可以更快速地完成车辆控制。

5G 定制网场景下采用基于激光传感器（SLAM）和运动控制算法，实现AGV 规划调度行驶、自主规划路径，增强柔性[12]。激光SLAM 是一种用于实现自主导航机器人的算法，它通过激光雷达扫描环境，并根据扫描结果生成地图和定位机器人的位置和姿态，并结合定位和地图构建技术，使机器人可以在未知环境中自主导航[13]。运动控制算法是用于控制机器人运动的算法，包括速度控制、轨迹规划、路径规划等，使机器人能够按照预定的轨迹或路径进行运动，实现自主导航和执行任务。该算法使用传感器和机器人状态来感知环境和机器人自身状态[14]，以便做出合适的控制决策。

3 实验结果与分析

在完成5G 定制网环境下的AGV 小车基于激光SLAM 和运动控制算法的设计和应用之后，实现路径规划和调度优化，并进行一系列的实验以验证该系统的有效性。实验结果与分析部分主要关注实际应用情况以及对系统性能的评估。以下是针对遗传算法、蚁群算法、激光SLAM 和运动控制算法这三种算法的对比分析，对比情况如表2 和表3 所示。

表2 三种路径算法平均搜索时间对比

表3 三种路径算法实际效果对比

通过在实验场景中使用激光传感器进行SLAM 建图，评估SLAM 算法的性能。实验结果显示，SLAM算法能够实时获取环境的三维地图，并对小车的位置和姿态进行精确估计，减少搜索时间和提高成功率。

基于激光SLAM 和运动控制算法的AGV 小车系统在实验中表现出了较好的性能和可靠性，激光传感器SLAM 算法能够有效地实现环境建图和定位功能，运动控制算法使AGV 小车能够实现精确的运动控制和路径跟踪。AGV 小车实际场景效果如图2 所示。

图2 AGV 小车实际场景效果

4 结束语

通过本研究，成功地应用并实现了基于激光传感器（SLAM）和运动控制算法的AGV 小车系统，该系统在路径规划和调度方面展现出良好的性能和准确性。通过激光传感器获取环境信息，并通过SLAM算法实现了实时地图构建和定位，为路径规划和导航提供了准确的参考。运动控制算法能够精确控制AGV 小车的移动，实现路径的准确跟踪和调整。与传统方案相比，更加适合于大规模AGV 小车系统的运行，具有较高的应用价值和推广价值。