1. 研究目的与意义（文献综述）

随着市场的国际化和物流业的不断发展，仓储业作为物流管理过程中的重要组成部分，其运转质量与效率已经对整个物流过程产生了极大影响^[1]。但随着仓储规模的不断扩大，陈旧的管理方式与硬件设施已经不能满足需求，许多工作仍靠人工完成^[2]。在大型仓库中，货物的流动性非常大，货物的进出变动复杂，人工效率极低^[3]。这就要求更新旧的仓储管理模式，依靠科技手段，推广应用新型的仓储监控技术。在计算机、机器人的基础上建立的智能仓库系统，可以及时更新和实时监控仓库货物信息，实现数据的自动化采集、存储，尽可能减少人工操作，简化操作流程，提高库存运作效率。

自动导引车（agv）能在计算机监控下，按路径规划和作业要求，使小车较为精确地行走并停靠到指定地点，完成一系列配货作业等功能，在智能仓库系统中能够代替工人进行搬运、存取货等功能，极大地提高了工作效率，节约了成本^[4][5]。随着社会的进步和工业技术的发展，agv 已经成为当今工业生产、自动化仓储系统中的重要工具之一。

其中，自动导引车的路径规划是整个智能仓储系统的关键技术之一，可以描述为：移动机器人依据某个或某些优化准则（如工作代价最小、 行走路线最短、行走时间最短等），在运动空间中找到一条从起始状态到目标状态、 可以避开障碍物的最优或者接近最优的路径^[6][8]。

2. 研究的基本内容与方案

2.1.论文组织结构

论文一共有6章，内容分布如下：

(1)第一章 绪论：说明选题的意义和目的，简单介绍agv系统，并且对本文所要做的工作的进行简要的描述。

3. 研究计划与安排

1-3周：查阅文献，完成开题报告

4-5周：总体设计，完成论文综述

6-7周：实施方案的详细设计

4. 参考文献（12篇以上）

[1]邱歌. 基于多agv的智能仓储调度系统研发[d]. 浙江大学, 2017.

[2]赵珍. 基于改进蚁群算法的多机器人路径规划研究[d]. 兰州理工大学,2016.

[3]荀燕琴. 基于群体智能优化的agv路径规划算法研究[d]. 吉林大学, 2017.