基于ARM嵌入式AGV的避障系统设计

为了解决自动导引小车在搬运过程中的安全可靠性问题,提出采用超声波传感器和红外传感器的数据融合,与单传感器相比,信号采集更加精准;以及采用意法半导体32位ARM Cortex-A8芯片作为小车的控制单元,与传统的单片机相比处理速度快、实时性好、信号处理更精确。并在Linux环境下软件编程实现数据的实时采集、I/O操作以及对直流伺服电机的运动控制,保证了小车的无碰撞运行。     

改进A*算法的AGV避障路径规划研究

针对传统A*算法在复杂栅格地图规划的路径不平滑存在多余转折点和多余共线节点,使用传统八叉树搜索策略时,AGV易发生碰撞障碍物现象,在复杂环境中随机出现在全局路径上的障碍物无法实现动态避障等问题,提出一种改进A*算法。由于传统A*算法的搜索效率主要取决于估价函数的设计,因此引入启发式函数的权重系数提高A*算法的搜索效率;设置障碍物安全距离,为判断障碍物区域内当前障碍物是否影响AGV通行提供参考,再次改进原有八叉树搜索策略提升避障性能,然后对得到的无碰撞路径进行路径优化处理,保留关键转折点;最后实现A*和DWA算法融合,进一步优化路径,并实现全局动态路径规划。实验结果表明：融合算法使得路径更加平滑,提高了算法的避障性能,表明了融合算法在机器人路径规划中的可行性。     

RGB传感器制导AGV的行走策略研究

对RGB传感器制导的轮式机器人的几种典型的行走路径提出了相应的行走策略，从而形成AGV行走的控制策略。这种方式提高了AGV的行走精度，减少了传感器数量，使AGV的控制简单、制造成本降低。     

一种改进的室内激光导航AGV定位方法

针对激光导航自动引导小车(Automated Guided Vehicle,AGV)因定位方法不佳而引起的定位精度较低、定位方法失效等问题,提出了一种改进的循环三边组合测量法,通过引入权重函数和权重因子,在保证定位精度的前提下减小传统AGV三角定位的计算量.通过将该激光导航AGV定位方法应用到齿轮箱自动拆装生产线,AG...     

基于磁导航的六轮AGV行走误差分析

随着柔性制造系统的发展,AGV已成为工厂物料管理及运输中的重要组成部分。针对六轮AGV路径导航问题,建立该AGV系统运动学模型;然后设计一种以距离偏差和角度偏差为输入、左右驱动轮速度差为输出的增量式PID控制器;再分析试验中产生的误差以及提出减小误差的措施。试验结果验证该方法的有效性。     

基于模糊控制的清洁机器人避障系统

针对清洁机器人提出了一种全方位避障方案,在传统路面环境固体障碍物的基础上加入对路面液体障碍物的处理,设计模糊控制器,通过5组传感器检测到的环境信息,避开左前方、右前方、左右侧固体障碍物,清除路面液体障碍物,以达到全方位避障效果。经过MATALAB仿真实验,效果已得到验证。     

基于虚力栅格法的移动机器人实时避障和导航

综合虚拟力场法和栅格法的优点,研究了移动机器人的导航和避障的问题.此方法采用确定栅格描述障碍物,具有简易、直观的特点,它使机器人在移动过程中能够检测到未知的障碍物并避开它,实现机器人朝着目标点移动.仿真结果表明,该方法具有良好的可行性和有效性.     

AGV控制系统研究

以固高科技有限公司的GE-40-SV运动控制器作为AGV运动控制核心,采用BG1Z型增量式编码器采集电机转速及方向,利用PC作为公共平台,以VC++6.0作为软件开发工具,建立了AGV的控制系统,从而实现AGV直行、转弯、自转及调速等基本运动功能。     

基于视觉和RFID复合导航的AGV设计与研究北大核心

针对目前自动引导小车(AGV)导航精度低、轨迹柔性差等问题,提出一种基于视觉和RFID的AGV复合导航方法。利用RFID读取AGV所处站点的射频卡信息,采用视觉技术检测地标相对于AGV的位置并纠偏,实现AGV导航定位;在视觉定位中引入卡尔曼滤波,提高AGV的导航精度和稳定性;在地图构建中,采用地标图案中嵌入射频卡的方式建立网格型地图,保证轨迹的柔性。结果表明:所提出的复合导航方法具有较高的定位精度,平均轨迹误差为5.85 mm,平均角度误差为0.65°,可以满足实际应用需求。     

基于视觉引导AGV路径跟踪模糊控制研究

在分析AGV的运动模型的基础上,采用模糊控制方法对AGV路径跟踪进行控制,并利用MATLAB中模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Control)设计了一个优化的、适用于AGV视觉导引系统实现路径跟踪的模糊控制器,并对其进行了仿真.仿真结果表明该模糊控制器的控制策略效果良好.     

新能源智能装配车间的AGV物流仿真与优化北大核心

以新能源电池包智能装配车间为背景,针对自动引导车(AGV)的数量和运载能力对产线生产的影响进行研究。分析该智能装配车间的特点,设计基于物料整包配送的AGV响应规则;采用SIMIO软件建立实际生产场景的AGV物流仿真模型;以该智能车间的实际生产数据为例,结合统计学手段,采用方差分析、敏感性分析优化AGV数量和运载能力;进行49组全因子实验。结果表明:AGV数量对设备利用率、AGV平均利用率和AGV的行走路线总长度具有显著统计性影响;基于响应优化方法获得了最佳的AGV优化配置方案,为企业配置AGV提供参考。     

RFID物料主动感知的车间AGV云-边协同计算框架模型北大核心

针对智能车间制造物联产生的物流状态数据低延时传输与高效率响应的计算服务需求,提出一种RFID物料主动感知的车间AGV云-边协同计算框架模型。讨论AGV状态数据采集与信息交互、边缘侧RFID数据处理、云-边协同计算等关键技术。案例研究表明:生产物流过程数据可在计算模型的AGV边缘端和云端两个层面进行协同处理,实现主动感知与自主决策,为车间的自治化、智能化提供支持。     

自动喂养机器人导航定位系统研究

盒养动物自动化喂养可以减少人工作业强度,降低人力成本,提高养殖的自动化水平,而自动喂养机器人的导航定位系统的研究是实现自动化喂养的关键。为此,研究了基于磁带和RFID标签的导航定位技术,设计开发了磁导航传感器的信息处理及导航纠正算法,以及利用RFID标签的站点定位技术,此外,对自动喂养机器人的避障系统进行了分析与设计。开发了自动喂养机器人导航定位控制系统,最后通过样机验证了导航定位算法的可行性和正确性,满足了自动化喂养的现场要求。     

电动汽车液压再生制动系统模糊控制策略的研究

针对纯电动汽车提出一种基于液压再生制动系统的模糊控制策略,综合考虑制动踏板深度、蓄能器压力、蓄电池SOC值等因素对再生制动力分配的影响,并对再生制动力进行合理的分配,在保证制动安全性的前提下,尽可能多地回收制动能量,提高能量利用效率。仿真结果表明:基于液压再生制动系统的模糊控制策略提高了整车能量存储系统的能量使用效率,降低了汽车因制动而带来的能量损失,提高了电动机工作效率。     

长作业杆复杂环境下自寻优避障规划方法研究

针对传统的人工势场法在半封闭壳体环境下无法直接规划出作业杆避障路径的问题,提出了一种复合势场和寻优算法相结合的在线自优化避障规划算法.首先,提出半封闭壳体障碍的等效简化模型——约束环模型;其次,引入了控制作业杆位姿的姿态势场以及控制驱动端轨迹的包络面势场,将势场法拓展成兼顾作业杆避障、姿态可控、避障轨迹可调的复合势场法...     

具有有限缓存的模具FMS单AGV调度研究

在实际生产应用FMS中,由于加工单元缓存区容量有限导致在一段时间内单AGV工件运输任务的累积,增加模具生产成本及延长模具完工时间,为了解决此问题,建立了有限缓存区容量的AGV调度模型,并根据模型特点设计了改进遗传算法求解AGV的最短路径,改进遗传算法的选择操作采用轮盘赌选择和最佳个体保存相结合的方法以保持种群的多样性。实例结果表明,与传统的遗传算法相比,改进遗传算法具有更快的收敛速度,并且得到最优解的概率更高。     

基于AMESim和MATLAB/Simulink联合仿真的采棉头液压系统设计

为解决采棉机采棉头液压马达由于负载不断变化引起的转速不稳定和不同步的问题,采用AMESim和MATLAB/Simulink联合仿真的方法,对采棉头液压系统进行了AMESim液压系统建模,在施加不断变化的负载情况下进行PID控制和模糊自整定PID控制仿真。结果表明:施加PID控制要比不施加任何控制的液压马达转速更加稳定,转速更加趋近于设定值;模糊自整定PID和PID控制都可以使液压马达转速趋近于设定值,但模糊自整定PID控制比PID的控制马达同步精度更高。