年壓鑄機行業競爭分析：壓鑄機裝配為中小型壓鑄機制造企業提高生產效率在2025年的壓鑄機行業，市場競爭愈發激烈。隨著行業的快速進展，眾多企業紛紛投入到這一領域，試圖搶占更多市場份額。對于中小型壓鑄機企業而言，提高生產效率、降低成本成為了在競爭中脫穎而出的關鍵。而自動導引小車(AGV)在裝配車間的路徑規劃是否合理，直接影響著物料配送效率和生產的穩定性，因此對AGV路徑規劃的討論與優化顯得尤為重要。

一、壓鑄機裝配車間AGV路徑規劃的重要性與算法選擇

《2025-2030年全球及中國壓鑄機行業市場現狀調研及進展前景分析報告》指出，壓鑄機裝配作為中小型壓鑄機制造過程的關鍵環節，涵蓋機架部裝、電氣部裝等6個步驟，物料配送主要依靠AGV從暫存區運輸至裝配工位。裝配車間內，區域狀況簡單，暫存區及工位間可行區域大小不一，單個裝配工位零部件擺放密集。并且，AGV配送的零部件大多體積大、重量重，在密集區域和轉彎處，對AGV行駛穩定性要求極高。

路徑規劃是實現AGV自主導航的核心部分，合理的路徑規劃對提升配送效率和平安性意義重大。當前，針對特定環境的路徑規劃算法主要分為兩類。一類是基于已知環境模型的全局路徑規劃算法，如A算法、Dijkstra算法和遺傳算法等;另一類是基于傳感器信息的局部避障算法，包括動態窗口方法(DWA)算法、TEB算法和人工勢場法等。考慮到A算法憑借啟發式評價函數能確保搜尋方向與目標全都，可快速實現最短路徑規劃，所以將其作為全局路徑算法。而DWA算法綜合考慮AGV運動模型與環境因素，更契合實際運行需求，因此被選作局部路徑算法。

二、壓鑄機裝配車間AGV全局路徑規劃算法改進

(一)A*算法基本原理

A*算法依據給定的起點和終點信息，通過搜尋和評價可行節點來求解最短路徑。在節點搜尋過程中，已確定為路徑的節點存儲于Closed集合(父節點)，與父節點相鄰且可達的節點(子節點)存于Open集合。是當前子節點到終點的成本估量值，成本值最小的子節點會被視為新的父節點。其詳細步驟如下：首先初始化Open集合和Closed集合，將起點添加到Open集合;接著獵取起點鄰近可達節點作為子節點加入Open集合，并把起點從Open集合移至Closed集合;選取值最小的點作為新父節點并轉移至Closed集合;之后檢查新父節點鄰近節點，按規章處理;重復上述步驟，直到Open集合消失目標點或集合為空。

(二)改進A*算法

A算法規劃的路徑常存在大量拐點，平滑度低，影響AGV平穩運行。經仿真對比，改進后的A*算法將路徑從8.66cm縮短到8.3cm，最大轉角從45°縮小到30°。

三、壓鑄機裝配車間AGV局部路徑規劃算法改進

(一)動態窗口算法基本原理

DWA算法把滿意約束的速度采樣空間定義為動態窗口，遍歷窗口中的線速度和角速度，結合運動模型推算多條路徑，再用評價函數評分，選取得分最高的路徑作為最優路徑。

(二)改進動態窗口評價函數

在壓鑄機裝配車間，對AGV行駛平穩性要求高，而DWA算法路徑規劃效果取決于評價函數設定。

四、壓鑄機裝配車間AGV路徑規劃算法實例驗證

以某壓鑄機裝配車間作為AGV應用環境，該車間各裝配工位有物料車裝載零部件，由AGV從暫存區配送至裝配區。考慮到AGV轉彎和避障時路徑平滑度的重要性，采納SLAM創建柵格地圖，白色為可通行區域，黑色為不行通行區域，灰色為未知區域。

全局路徑規劃結果顯示，改進后的路徑比優化前更加平滑。局部路徑規劃方面，改進前局部路徑與全局路徑方向不全都，小車易繞行;改進后二者更貼合，轉角幅度更小。從角速度變化曲線來看，改進后角速度集中在0.00-0.25區間，突變狀況削減。在密集環境測試中，將AGV小車置于其中，對改進前后算法分別執行50次，改進前算法勝利率為30%，改進后提升至76%。

總結

為應對2025年壓鑄機行業激烈的競爭，中小型壓鑄機企業在提升生產效率方面不斷探究。本文針對壓鑄機裝配車間AGV路徑規劃問題，提出基于A算法和DWA算法的優化方案。通過改進A算法，識別并去除冗余路徑，增加節點密度、調整轉角大的節點坐標，有效提高了路徑平滑度;改進DWA算法的評價函數，引入全局方向成本函數，彌補了AGV易繞行的缺陷。實例驗證表明，優化后的路徑規劃算法使AGV在運輸物料時行駛更平穩，在車間密集區域的勝利通過率提高了46%。不過，該方法仍存在不足，將來還需全面考慮更多影響因素，進一步提升AGV在車間環境中的適用性，助力中小型壓鑄機企業在競爭中取得優勢。

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