基于多传感器融合的自动导引车系统设计与控制策略

自动导引车在柔性制造业、物流业和自动仓储中具有广泛的应用前景和价值.提出并设计了一种基于CCD摄像头、RFID传感器、编码器、陀螺仪、声纳等多种传感器的自动导引车系统.通过对多种传感器数据进行信息融合达到控制目的,在实验室中搭建了模拟环境,开发了原型系统并进行测试,实验结果证明该方法提高了自动导引车系统的实时性和导航精度.     

AGVS产品及其应用

自动导引车(Automated Guided Vehicle)通常称AGV,自动导引车系统(Automated Guided Vehicle System)通常称AGVS。AGV是一种无人驾驶搬运车,它可以按照监控系统下达的指令,根据预先设计的程序,依照车载传感器确定的位置信息,沿着规定的行驶路线和停靠位置自动行驶。AGVS由中央监控系统、AGV、通信系统、地面 导统、装载、卸载站及其移载装置、充电站等组成。自动导引车系统广泛应用在仓库、工厂、码头、机场中的自动化仓储系统、柔性加工、柔性装配系统中,以实现物流的自动化。     

自动导引运输,装配车

一、简介在国外,自动导引车系统已在柔性加工线、自动输送线、柔性装配线、汽车总装线、自动仓库等工业场合得到广泛应用.自动导引车(AGV)可分为运货型和装配型两类,后者较为复杂些.近五年来,我所利用现有的技术储备,已开发出几种实用化的运货型和装配型自动导引车产品,供用户选用,而且还可根据用户的要求采用CAD设计技术,在已有技术基础上很快完成用户所需的自动导引车系统的产品设计,从签订合同书起6～8个月交货,并可承担该系统的应用工程任     

基于食品车间的自动导引车测控系统

在食品车间使用自动导引车进行物料运输可以节省人力,避免运输中产生交叉感染。基于食品车间环境,提出一种自动导引车测控系统的设计方案。该测控系统由不同的模块组成,通过各个模块间的相互作用实现自动导引车的正确行驶及站点停靠。由于食品车间环境比较特殊,系统采用磁导航传感器和光电传感器对路径进行识别。并且叙述了使用BangBang和PID相结合的控制算法在直流电机控制上的实现,以及模糊自适应PID算法在舵机控制上的应用。     

基于电涡流效应的AGV导引传感器设计

设计了一种基于电涡流效应的自动导引车(AGV)导引传感器.该传感器利用电涡流原理,根据电感/数字转换器LDC1000采集外接线圈上的等效电阻的变化,得到传感器中心与金属胶带中心之间的偏移距离.详细介绍了系统硬件构成.在室内工作区域内铺设轨道上,对所提出的AGV导引传感器进行了实验测试,通过对实验数据分布特性图的分析结果证实了所设计传感器的可用性.所设计的传感器可用于AGV的导引,且具有高精度,易构建,易维护等特点.     

自动导引车导引技术研究现状与发展趋势

导引技术是自动导引车（AGV）的关键技术之一。电磁感应导引已广泛应用;激光导引是目前采用的主流技术;视觉导引是研究的热点;惯性导引、超声波导引和磁钉一陀螺导引正被关注。单一导引技术不能解决成本、可靠性、灵活性和定位精度等性能指标之间的矛盾,低成本高可靠性的传感器、组合导引及信息融合技术需要进一步研究。     

工业物流系统中AGVS的设计策略

探讨基于激光导航的自动导引车系统AGVS的设计策略，这种AGVS应用于现代工业物流系统中的自动化仓库管理系统。设计以现代物流中自动化仓库管理系统为基础，结合自动导引车系统AGVS的一般组成和功能，并且提出了AGVS的开放性设计思想。激光导航AGVS在物流领域中的应用是当今AGV技术工业应用领域研究的热点，而自动化仓库是物流领域的核心，基于激光导航的AGVS的设计正是为了解决这些问题而提出的。     

自动导引车系统防碰撞及死锁的形式化控制方法

针对自动导引车系统中的协调控制问题,提出一种基于有向图的控制程序自动化设计方法.首先,根据自动导引车系统的结构建立基于区域控制的有向图模型;其次,在部分可观的条件下,定义扩充危险域的概念,给出一种估计危险域中车辆数目的方法,进而给出导引路径的防碰撞控制规范;最后,讨论系统发生死锁的两个条件,给出相应的死锁控制方法,并通过仿真实验验证了所提方法的有效性.     

自动驾驶发展与关键技术综述

随着汽车电子化和高级辅助驾驶技术的快速发展,自动驾驶作为辅助驾驶技术的高级阶段,俨然成为未来解决交通出行的重要方式,已成为全球范围内的一个新的技术研究热点和重点。尤其近年来,自动驾驶在人类交通发展史上取得了里程碑式的进步。简述了自动驾驶的发展和关键技术的相关内容,在此基础上回顾了自动驾驶通过传感器进行环境感知的研究水平以及前沿人工智能技术在自动驾驶中的使用情况,涉及环境智能感知、传感器融合、高级规划、控制等关键技术的相关陈述,最后综述了自动驾驶系统当前所存在的问题,并展望了自动驾驶技术的未来发展方向。     

一种仓储AGV路径规划最优策略方法的实现

路径规划是自动导引车系统(AGVS)路径管理系统的关键技术,主要用来规划智能仓储中单台或多台自动导引车(AGV)的作业路径.研究并检验了一种基于迪杰斯特拉算法的堆优化路径规划策略方法,通过仓库多台AGV路径规划案例,表明可以实现最优的单车及多车路径规划策略,缩短了车辆在仓库中的作业时间,提高了AGV的使用效率.     

基于ARM处理器AGV用微小型捷联惯导系统的研究

阐述了自动导航小车(AGV)用微小型惯性导航系统的工程设计与实现问题。以ARM处理器为导航计算机,以微机电惯性测量元件(MEMS-IMU)为惯性传感器,设计并研制了一种微小型捷联惯性导航系统。给出了系统的硬件结构图和程序设计流程图,并提供了一种解决微机电陀螺漂移问题的实用方法。实验证明了本系统的性能可靠。     

基于超声波传感器的AGV定位方法的实验研究

自动导航小车(AGV)是一种用于柔性加工系统中以实现物料搬运的移载用轮式移动机器人。为完成其任务,AGV的控制系统必须具备定位、路径规划和导航等功能。考虑到其工作环境的特殊性,为自制的XAUT.AGV100设计了一种定位系统。理论分析和实验均表明:位置精度≤±3 mm,姿态精度≤±0.5°,完全满足生产车间对操作机的精度要求。     

Autonomous navigation of an automated guided vehicle in industrial environments

The research presented in this paper approaches the issue of navigation using an automated guided vehicle (AGV) in industrial environments. The work describes the navigation system of a flexible AGV intended for operation in partially structured warehouses and with frequent changes in the floor plant layout. This is achieved by incorporating a high degree of on-board autonomy and by decreasing the amount of manual work required by the operator when establishing the a priori knowledge of the environment. The AGV's autonomy consists of the set of automatic tasks, such as planner, perception, path planning and path tracking, that the industrial vehicle must perform to accomplish the task required by the operator. The integration of these techniques has been tested in a real AGV working on an industrial warehouse environment.     

合成孔径雷达在导航系统中的应用

综述了合成孔径雷达和干涉式合成孔径雷达的发展、导航系统的发展以及它们两者之间的相互渗透和相互辅助的应用情况。针对全天候、全天时的现代高分辨力微波遥感成像的合成孔径雷达,分析了合成孔径雷达与惯导系统组合的性能和方式,研究了惯导系统对合成孔径雷达不足的弥补方法,为合成孔径雷达技术在导航系统中的应用提供了有用的参考。     

A route and speed optimization model to find conflict-free routes for automated guided vehicles in large warehouses based on quick response code technology

This paper focuses on exploring conflict-free routes for automated guided vehicles (AGVs) based on quick response (QR) code technology. Intelligent warehousing has become an industrial development trend, with an increasing number of enterprises deploying AGVs based on QR code technology for transportation tasks, especially in large warehouses. Unlike the early single lane path following navigation systems, AGVs using QR code technology can freely switch tracks at any position. And two AGVs can be accommodated side by side. The conditions of conflict-free routes are analyzed firstly when AGVs use QR code navigation system. After that, a route and speed optimization model (RSOM) that aims at minimizing energy consumption and taking conflict-free routes with time windows as the constraint condition is established. Then a branch-and-bound (B&B) algorithm scheme is proposed by altering AGV routes or speed to arrive at schemes with conflict-free routes to complete transportation tasks. Lastly, the effectiveness and validity of our proposed model and algorithm are verified by numerical examples and a case study. The results show that resolving conflicts during route planning for AGVs guided through QR code have advantages over avoiding collision in the running phase by technology and path following techniques in both aspects of solution time and energy. In addition, the established B&B algorithm has better performance than the rapid-exploring random tree (RRT) algorithm in numerical examples. The gaps between them widen as the size of AGVs increases. The research work has potential for application to meet the requirements of AGV development.     

视觉引导AGV中的数字图像处理方法

利用计算机视觉技术引导自动运输车AGV(Automatic Guided Vehicle)是一种重要的AGV导航手段。该方法通过摄像头获取道路图像信息并进行处理,获得道路参数,以此来指引AGV导航。现有的视觉导航算法大多复杂度较大,难以满足实际应用的实时性需求。提出一种基于道路参数识别的视觉引导方法,将道路中的道路识别为曲线参数,结合预测进行修正,在保证精度的前提下,大幅提高算法效率。理论分析和实验结果表明,该方法具有识别精度高,执行速度快,能达到实用化的要求。     

视觉AGV的差速转向控制器设计

简要地介绍了基于机器视觉导向的AGV两轮差速转向的原理和组成，并对计算机控制系统设计，图像信息识别等AGV控制问题进行了阐述，提出了一种采用模糊控制方法对AGV两轮差速转向进行控制。仿真和实验结果均表明，采用模糊控制方法对两轮差速转向进行控制，样车运行过程稳定，路径跟踪可靠，控制性能良好。     

TDOA-DR组合车辆导航定位系统研究

针对自主导航小车在区域行驶中的定位问题,研究了TDOA-DR组合导航定位算法。通过对基于到达时间差(TDOA)的双曲线导航原理的分析,采用了基于超声波传感器的多基站双曲线定位系统。并在此基础上,对TDOA-DR组合导航系统的结构和算法进行研究和仿真分析。仿真结果表明:TDOA-DR组合导航系统能够在区域内提供厘米级精度的连续车辆位置信息,满足区域高精度定位的需求。     

基于深度强化学习的AGV智能导航系统设计

针对现有的AGV在大规模未知复杂环境中进行自主导航配送的问题,基于深度强化学习完成了AGV智能导航系统设计。首先,结合传感器对周围的障碍物进行探测感知,利用DDPG（deep deterministic policy gradient）算法实现AGV小车从环境的感知输入到动作的直接输出控制,帮助AGV完成自主导航和避障任务。此外,针对训练样本易受环境干扰的问题,提出了一种新颖的DL（disturb learning）- DDPG算法,通过对学习样本中相关数据进行高斯噪声预处理,帮助智能体适应噪声状态下的训练环境,提升了AGV在真实环境中的鲁棒性。仿真实验表明,经改进后的DL-DDPG 算法能够为AGV导航系统提供更高效的在线决策能力,使AGV小车完成自主导航与智能控制。