一种自动循迹AGV平台机械结构设计及力学分析

AGV作为车间智能移动机器人的核心组成部分,成为近年来学者们的研究热点,文章提出了一种自动循迹AGV小车的机械结构设计方案,包括车体及轮系机械结构设计、运动过程的动力学分析以及电机选型,为自动循迹AGV的研发提供一定的技术参考。     

自动导向小车系统及其技术组成

介绍了自动导向小车的发展进程,描述了它的类型、特点及功用,分析了它的技术组成,重点介绍了使用中的７种主要导向技术并进行了综合比较．     

基于模糊控制的AGV寻迹算法

针对基于光敏传感器组寻线的AGV,设计了传感器阵列的布置方式,根据此布置方式,提出了路径识别的算法,进而设计了AGV模糊控制器,试验表明系统性能符合要求,效暴良好．     

三轮式AGV运动学建模与仿真

结合所研究的AGV课题,建立了三轮式AGV的运动学方程,对其运动特性进行分析,并在此基础上基于面向对象技术开发了一套AGV三维视景仿真系统。     

视觉AGV差速转向控制方法研究

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．研究了常规PID控制、线性二次型最优控制与智能控制方法对转向控制的差别．仿真和实验结果表明,智能控制方法相对传统控制方法,无需精确的AGV转向控制数学模型,设计的智能控制器使样车运行过程稳定,路径跟踪可靠,控制性能良好．     

多AGV的路径规划与任务调度研究

自动化分拣仓储包含大量的分拣任务, 需要多个自动导引车(AGV)来辅助人工完成快速分拣任务。为了提高效率, 在保障AGV电量的前提下, 以AGV完成任务的空载时间与AGV的空置率为优化目标, 对多AGV的碰撞进行了冲突分析, 并通过改进的Q-learning算法来生成AGV的无冲突搬运路径; 为了完成多AGV路径和调度综合优化, 提出了一种改进遗传算法, 算法采用精英保留和轮盘赌的方式选择个体, 运用自适应的交叉和变异算子来进行进化操作。最后, 通过仿真验证了算法的有效性。     

AGV用GPS/DR组合导航信息融合

目的 研究一种满足室外自动导引小车(AGV)导航要求的高精度、低成本的组合导航系统.方法 应用信息融合技术,通过航位推算系统辅助GPS定位,并采用卡尔曼滤波的融合算法,克服了GPS信号的遮蔽与中断问题,使组合系统能够较好地满足AGV导航定位的需要.用VC ++编写融合算法以及实验控制程序,实现了实验数据的采集以及对AGV的运动控制.结果 给出了GPS单独导航和GPS/DR组合导航两种工作状态下的位置误差,从对比中可以看出,组合导航系统的定位精度比GPS单独导航的定位精度提高了50%.结论 组合导航系统可以减小甚至消除推算定位系统随时间积累的误差,并在任何情况下能较好地实现AGV的实时、可靠、准确定位.     

自动导引小车模糊控制器的研究

分析了AGV路径跟踪控制的特点,为提高模糊控制器的稳态精度和对AGV路径跟踪控制的适应能力,提出了基于插值法的模糊控制规则查询表的控制方法,通过对模糊控制器的设计与仿真分析,得到其响应曲线.研究结果表明,在不影响模糊控制器控制特性的情况下,使模糊控制器的设计和实现得到简化,从而更好地满足AGV路径跟踪控制的性能要求.     

无线传输的视觉引导式AGV系统

为了提高自动引导车(Automatic Guided Vehicle,AGV)系统的灵活性,柔性设计了一种基于无线传输、单片机自动调速的视觉引导式AGV系统.利用车载无线图像采集模块获得路面标志图像,通过上位机程序进行图像处理,计算AGV控制参数,通过无线通讯系统发送至单片机调速系统,实现PWM直流电机调速控制.着重研究了无线传输和自动调速系统的方案设计和硬件实现,通过对AGV小车实验研究,该AGV系统能够稳定获取图像,较为敏捷和精准地实现无线控制和自动调速,具有较佳的柔性和灵活性.     

基于分层模糊控制器的AGV路径规划

动态环境下的路径规划是AGV小车研究领域的一个难点问题.介绍了AGV全局定位和环境感知所用的传感器原理及其误差补偿方法.在电子罗盘和光电编码器的结合下利用航位推测法获得小车当前的位姿,采用多传感器感知外界环境信息.并在此基础上提出了基于分层模糊控制的路径规划方法.     

港口自动导引小车的优化调度研究

主要研究港口AGV的路径布置及其优化、AGV的合理配置、AGV的调度和AGV的避碰问题．提出采用基于遗传算法的面向对象Petri网建立AGV的数学模型，对AGV实现优化调度．同时提出一个避免AGV碰撞的智能策略．     

轻质多材料重载AGV总成优化设计

自动导引车（Automated Guided Vehicle,AGV）在智能制造领域的高速发展过程中逐渐呈现大型化、重载化的趋势,关键承载部件的优化设计能够显著降低重载AGV的重量及运行时的能耗,直接降低制造及使用成本。使用碳纤维增强树脂基复合材料（Carbon Fiber Reinforced Polymer,CFRP）作为轻质材料,针对80t级标准平台AGV关键承载部件从材料到结构进行总成优化设计。使用双向渐进结构法（Bi-directional Evolutionary Structural Optimization,BESO）拓扑优化车架及舵轮安装板,单元灵敏度过滤技术消除细小的分叉结构,得到了适合实际制造的优化结构。然后,制备了不同层数及编织方向的CFRP试样,进行拉伸及面内剪切实验,获得了CFRP的力学性能参数。随后优化了复合材料层合板的铺层角度,仿真结果表明,复合材料优化后的铺层角度为[-12/33/55/-68],使得多层材料面内最大Mises应力和位移分别降低了25.79%和9.95%。最后,针对车身进行有限元分析。研究结果表明：优化设计使重载AGV重量明显降低,新结构在未大幅提升最大应力与位移的前提下,总质量降低21.79%,其中舵轮安装板采用角度优化后的CFRP铺层组,质量仅为优化前的8.83%。模态分析表明,新结构的前六阶特征频率在核定工况范围内随着载荷增加呈减速下降的趋势,满载情况下在61.95~109.75Hz之间变化平稳。为实现重载AGV的低能耗、轻量化以及低成本制造提供一定的参考。     

基于SAPI的双驱双向AGV语音控制系统的设计

为降低企业自动化设备操作的复杂性,提高工业生产效率,设计了一种基于SAPI(The Microsoft Speech API)的双驱双向AGV语音控制系统。以微软的Speech SDK5.1语音包为基础,将语音信息采集和识别,并结合双驱双向AGV底层运动控制函数库,实现了用现场语音控制双驱双向AGV的运动。结果表明,该系统语音模块具有较高识别率,在安静环境下的正确识别率达90%,能够满足双驱双向AGV语音控制的要求,具有广泛的应用前景。