基于ARM Cortex系的视觉导航AGV双核控制器设计

为了实现视觉导航AGV的有效地实时控制,一方面需要高性能的运算处理器快速运行图像处理算法和路径跟踪算法,另一方面需要可靠的微控制器实现多样化的传感器信号采集及电机控制等低层行为.对此设计了基于ARM Cortex-A8和M3系列SoC的车载双核控制器.首先进行了操舵型AGV的机电系统分析,其次针对AGV的控制器功能需求分别进行了控制器的硬件设计和软件设计,其中使用了层次化的硬软件设计模型,并对主要功能程序模块进行了详细说明.最后在自主研制的AGV平台Anrot-I上进行了控制器的实验,通过对实际路径跟踪的数据图表分析,验证了该控制器能够同时运行图像处理算法和路径跟踪算法,并对AGV机电系统进行实时控制.实验结果显示,该控制器在性能和结构上的有效性.     

AGV视觉导引控制问题研究

路径识别和路径跟踪是AGV视觉导引控制中的两个关键问题，本文利用颜色信息识别路径，采用模糊控制策略跟踪路径，系统的可靠性高，同时也兼顾了系统的实时性要求。实验表明上述算法效果良好。     

一种视觉导航的实用型AGV设计

论述了一种基于视觉导航的新型自动导向车辆JLUIV—3型AGV的结构、功能及工作原理,并详细介绍了导航路径的识别方法和AGV自主导航的最优控制方法。     

基于形状特征的视觉导航 AGV路径标识符识别技术研究

为提高视觉导航AGV在运行过程中对路径标识符识别的可靠性和实时性,首先设计了实际应用中常见的几类标识符,然后针对这些标识符提出了一种基于形状特征的识别算法,最后通过实验验证了该算法的可行性,并对实验结果进行了分析,分析表明当标识符存在污损、旋转、比例缩放以及光照条件变化等情况时,该算法仍然能够获得快速高精度的识别效果。     

一种基于视觉避障及导航功能的机器人设计

以机器人为研究对象,利用较低成本设计并开发了一种基于机器视觉的,能实现有效避障和自动导航的服务机器人系统;通过机器人设计方案的整体阐述和研发过程的具体分析(包括硬件结构与外观的设计、机构功能电路的调试、视觉避障与引导线标志实现导航的控制等),为机器人技术在专业实践领域中的应用奠定基础。     

自动导航车(AGV)发展综述

追溯了AGV的发展历史,介绍了AGV的工作原理和应用领域,论述了AGV的关键技术及最新技术成果,为AGV的应用提供了参考。     

AGV视觉导航标识线边缘特征提取研究

对导航标识线边缘特征的提取进行了研究,具体研究了标识线特征提取的算法,并利用VC++对算法进行了实验,验证了该方法可以有效的进行边缘特征提取。针对基于视觉导航的AGV导航标识线的边缘特征提取,提出了一种新颖的边缘提取方法。首先用迭代阈值选择法对图像进行阈值分割,生成二值化图像,再用一种改进的中值滤波方法对图像进行平滑处理,最后用边缘追踪法对平滑后的二值图像进行边缘提取。并通过VC++使用所提出的算法对标识线图像进行了处理,成功提取出了清晰的边缘图像。     

农业自动引导车的路径模糊控制技术研究

自动引导车作为解放劳动力的自动化运输装备,虽然暂时还不能用来做载人的交通工具,但在工业上已经具有很广泛的应用,可以提高农业生产效率.提出农业自动引导车的路径模糊控制技术研究.首先,进行农业自动引导车进行运动建模,然后对农业自动引导车的路径模糊控制技术进行优化.设计视觉导航控制系统,确定路径模糊控制的跟踪论域,然后根据跟踪论域设定模糊控制规则,最后进行路径跟踪器的优化.设计测试实验将农业自动引导车的路径模糊控制技术与传统技术相比较,分别得出两种技术控制农业自动引导车路径后,跟踪路径和实验路径的误差,利用研究技术的农业自动引导车对于车辆转弯时候产生的偏差的稳定时间为0.8～1.2 s之间,按照实验参数设定的车辆行驶速度(v=1.2 m/s)进行计算,可以抵消所产生的较大偏差,模糊控制技术的平均绝对误差和最大绝对误差都比传统方法的误差更小.该农业自动引导车的路径模糊控制技术研究更具推广价值.     

自主导航小车(AGV)轨迹跟踪的模糊预测控制

针对非完整约束的轮式移动机器人WMR轨迹跟踪问题,以差速驱动式轮式移动机器人XAUT.AGV100为研究对象,对WMR的运动控制问题作了进一步的研究。本文在分析现有移动机器人运动控制方法的基础上,充分利用模糊控制和预测控制的优点,将模糊控制的思想引入到预测控制中,设计了模糊预测控制算法,并采用此方法控制自主导航小车AGV以提高其轨迹跟踪的快速性和运动的平稳性。理论仿真分析和实验研究均证明,采用所设计的模糊预测方法控制AGV,可有效提高AGV轨迹跟踪的快速性和运动平衡性。     

AGV视觉导引控制的研究

路径识别和路径跟踪是AGV视觉导引控制中的2个关键问题，本文利用颜色信息识别路径，采用模糊控制策略跟踪路径，系统的鲁棒性高，同时也兼顾了系统的实时性要求。实验表明该算法效果良好。     

基于机器视觉引导的两轮差速转向AGV控制问题的研究

简要地介绍了基于机器视觉引导的两轮差速转向AGV的引导原理和组成,并对计算机控制系统设计,图像信息识别以及最优控制器设计等AGV控制问题进行了全面阐述。     

基于视觉和PID算法的重载AGV控制系统设计

为了改善现有AGV的不足并能搬运大型货物,设计出一种以PLC为主控的重载AGV。系统采用减速电机增大力矩,提升负载能力,双向循迹的结构解决了难以调转车头的问题。利用视觉传感器对色带进行图像处理,将传感器与色带中心线的偏差值反馈给PLC,运用PID算法调整直流电机的转速以实时纠偏;该传感器也能读取站点的数据矩阵码带信息,实现AGV的导航与定位。测试结果表明:该AGV可沿色带路径循迹运行,识别到目标站点的码带后读码停车,偏差始终保持在±13 mm的范围内,证明了算法的有效性。     

变结构控制方法在AGV控制器设计中的应用

在考虑系统非完整约束和有关假设上,使用矩阵方法推导出前轮驱动转向、后轮从动AGV的状态空间方程和控制方程。通过选择带周期函数输出函数,得到驱动电机和转向电机的驱动转矩。同时,设计了上位机采用PC机,下位机采用单片机的无线通讯系统。实验证明了带周期函数输出函数变结构控制器和无线通讯系统的有效性。     

基于模糊控制的AGV轨迹跟踪研究

针对AGV轨迹跟踪问题,采用模糊控制原理,设计了一种模糊控制器。通过对AGV运动学模型的分析,得到了控制AGV在绝对坐标系中位姿变化的2个变量,并将这2个变量作为模糊控制器的输出变量,实现对AGV的轨迹控制。利用Matlab进行仿真,仿真结果较理想。     

激光导引AGV模糊控制技术研究

以工业实用型激光导引AGV为研究对象,根据其实际行走时的特点,分析了激光导引AGV路径误差形成的原因,对AGV的模糊控制技术做了进一步研究。根据AGV行走速度调整模糊比例因子,并将具有预测效果的微分思想融入到常规模糊控制中,设计了一种新的模糊预测控制算法。经过大量实验证明,该控制算法与常规模糊控制算法相比,可以显著提高AGV高速行走时路径跟踪的快速性和平稳性。     

基于两轮机器人运动模型的Kalman滤波视觉导航

在视觉算法对目标物识别的基础上,对两轮移动机器人运动模型进行分析,提出将其作为扩展卡尔曼滤波的系统状态方程,并应用到视觉导航系统中。仿真实验及实际测试表明,方法能较好地对两轮移动机器人的运动实现预测和估计,减轻环境干扰影响、降低处理计算量并提高系统实时性,满足了机器人在复杂环境下视觉导航的要求。     

基于多传感器信息导航的自动引导车研制

介绍了一种基于多传感器信息导航的自动引导车系统的构成及工作原理,在此基础上对其功能结构与硬件配置进行了设计,为工业应用多传感器信息导航的自动引导车的开发提供了参考.     

采用激光辅助装置的机器人视觉跟踪自适应控制

本文从机器人视觉系统的实际问题出发,提出一种采用激光辅助装置的机器人视觉系统对运动目标进行跟踪的自适应控制方案,介绍了自适应系统的结构并对自适应律的设计进行了推导。     

一种FMS中AGV的分层递阶控制系统

系统采用分层递阶的控制结构,实现了FMS中AGV的自动化控制。在介绍了系统组成和功能的基础上,阐述了其原理和实现。     

激光导引差速转向AGV的控制系统设计

介绍了激光导引AGV小车的结构组成、激光扫描系统结构、差速转向原理等，并将激光引导方法和路径轨迹推算引导方法相结合，用于实现AGV的路径引导和运动状态控制，在此基础上设计了两轮差速转向AGV的计算机控制系统。