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本书面向智能制造的AGV需求而开展对路径规划与自主协同控制的研究，其内容安排如图1-10所示。
图1-10 本书内容安排
本书各章内容介绍如下。
第1章：绪论。本章先针对本书选题综合分析智能制造的发展现状与发展趋势，并由此引出面向新一代智能制造的AGV物料运输需求，然后对路径规划问题与多AGV协同调度的研究现状进行分析，最后给出本书的内容安排。
第2章：SLAM技术。本章从SLAM的研究背景出发，阐述视觉/激光SLAM的关键技术及应用，并介绍真实环境中视觉SLAM技术面临的挑战。本章是实现AGV路径规划和自主导航的关键技术基础。
第3章：单AGV路径规划。本章先介绍地图建模方法与AGV工作空间，然后概述常见智能优化算法，最后阐述AGV路径规划问题，其中使用的算法包括改进GA、改进GWO算法、改进萤火虫算法（Improved Firefly Algorithm，IFA）及改进DQN算法。单AGV路径规划为多AGV协同控制提供了技术基础。
第4章：多AGV协同控制。多AGV协同控制问题十分复杂，一方面障碍物数目增加，另一方面也存在AGV对于运行路径的竞争和碰撞问题，为此本章先给出多AGV物料运输系统的控制方法及调度原则，然后分析AGV的路径冲突现象，探讨多AGV物料传输系统中AGV的调度问题，最后分析基于图神经网络的共融AGV自主作业调度。
第5章：应用案例。本章给出应用AGV进行物料运输的智能制造系统案例，也是对之前章节研究内容的综合应用。