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目的 针对目前定制家具打包运输过程AGV避障方法中,对障碍物信息辨识度较低、难以做到精准避障等问题,提出一种采用视觉传感器基于改进目标检测算法的AGV避障策略。方法 利用Mobilenet模型改进传统SSD目标检测算法,以AGV工作环境数据对训练后的SSD-Mobilenet模型进行迁移学习,结合视觉、超声波等多个模块实现避障原理,搭建以树莓派3B+为控制核心的实验平台进行相关实验研究。结果 实验证明该方法的检测精度达到94%,能够精准辨别障碍物类型;目标检测避障方法的避障通过时间比传统方法减少了15.8%~27.3%。结论 该方法有效提高了AGV避障的准确率与效率,可广泛应用在AGV避障控制中。 相似文献
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针对基于AGV约束的管道加热器柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间和最小化车间总负载为目标,提出改进麻雀搜索算法求解调度方案。建立合理的编解码方式表示调度方案;为解决多目标优化问题,引入Patero排序;考虑麻雀搜索算法求解离散优化问题时无效解较多、易陷入局部最优等缺陷,提出引入交叉变异算子、设置精英种群、设计自适应种群比例因子等改进措施。根据标准算例数据及实际车间生产数据对算法可行性进行验证,结果表明改进算法可有效求解合理的调度方案,相比于车间原生产方案,生产效率提高19.6%,且有效降低了车间总负载。 相似文献
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为提高自动化集装箱码头作业效率,针对卸船过程中自动化堆垛起重机(Automated Stacking Crane,ASC)与自动化导引小车(Automated Guided Vehicle,AGV)的集成调度问题,考虑缓冲区容量约束,以最小化总任务完成时间和总任务延迟时间为目标,建立带时间窗的混合整数规划模型,确定任务与缓冲位的分配关系,优化ASC的作业顺序。对比实验分析表明,在大规模算例上,遗传算法的目标函数值逐渐优于分支定界法,且遗传算法能在有限时间求出理想解,验证模型和算法的有效性。灵敏度实验分析表明,ASC作业时间的增加对总任务延迟时间有显著影响,总任务延迟时间的快速增加引起目标函数值的快速增加。 相似文献
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针对AGV在轨迹跟踪过程中出现的问题,通过对小车运动学模型进行分析,采用T-S模糊神经网络模型,设计了一种模糊神经网络控制器,利用Matlab软件进行仿真,并与普通PID控制器进行对比。仿真结果表明:基于T-S的模糊神经网络控制器提高了AGV小车运行的稳定性和鲁棒性,优于普通控制算法。 相似文献
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