自动循迹小车的位置和速度控制

为了实现小车快速平稳的循迹运动,采用5个红外光电传感器检测轨道的偏差,前部安装一个万向轮,通过后部左轮和右轮的速度差来控制小车的转向。分析了小车转弯时的运动轨迹,讨论了左轮和右轮速度与转弯半径等参数之间的关系;设计了位置+速度的串级PID控制模型,采用速度最快策略进行速度分配,确保小车在转向时快速流畅,使小车能够迅速、平稳、准确地沿赛道轨迹运动。该小车的设计方案和串级控制模型也可应用于无人车间自动搬运的AGV小车、自主移动机器人等服务机器人的循迹及定位控制。     

基于机器视觉的AGV系统设计

视觉传感器能够为AGV提供丰富的环境信息,为AGV运行提供可靠的路径信息.本文设计了基于视觉引导方式的AGV系统,主要包括引导线检测和转向控制两部分,其中引导线检测通过边缘检测、霍夫变换、最小二乘拟合等实现,转向控制采用PID控制来实现.试验表明,引导线检测程序能够准确检测并提取引导线,控制程序能够使AGV小车自动沿引...     

基于运动学的自动导航车控制系统

针对自动化仓储设备固定轨迹的自动导航车(AGV)控制需要,设计基于运动学的自动导航车控制系统.系统从AGV小车路径偏差控制系统的运动学关系入手,分析小车运动偏差与车轮转速的关系,得到了AGV动态特性关系,采用模糊智能控制方法,控制PWM波占空比,修复小车路劲偏差,提高导航准确度和小车稳定性.仿真和实测结果表明,运行时AGV虽有轻微的振荡,但偏差振幅不超过10cm,故能做到沿路径中线运行.     

移动目标追踪系统的设计及实现

移动目标追踪系统是实现一款智能小车对运动的物体进行识别、循迹、追踪等。采用智能路径规划方法,借助STM32主控制芯片,以其丰富的硬件资源为基础,连接可编程的OPENMV摄像头模块、电机驱动模块、电机和编码器,使用C语言进行控制编程,设计了一款移动目标追踪系统;摄像头对物体采集图像,计算出物体的坐标和物体与小车的距离,传给主控制器;主控制器将小车的坐标与小车到物体的距离作为PID算法的输入,通过优化后的PID算法调节PWM去控制电机运行,完成对物体的循迹、追踪。实验结果表明,在优化后的PID算法的控制下,无论物体是运动还是静止,小车都能够比传统的PID算法控制更加快速、稳定的追踪到物体,直到小车追踪到物体并且稳定的保持相对静止状态。     

基于ARM和Linux的路径记忆循迹小车?

针对智能小车在实际应用中的需要,设计了一种基于 ARM和 Linux的具有路径记忆循迹功能的智能小车。利用ARM和 Linux操作系统,实现了对智能小车的超声波避障模块、电机等的控制。利用电子罗盘,实现了小车在无黑线情况下精确转向;利用超声波测距避障以及 Linux文件系统建立和保存了智能小车运行的路径记忆库;通过读取记忆库的数据实现智能小车的循迹功能。结果表明,该设计方案可以很好地实现循迹功能并且对环境的适应性较强。     

基于STM32的智能小车设计

为更加安全地检测可燃气体，设计了一款基于STM32的循迹、避障智能检测小车。系统具有循迹检测、距离检测、可燃气体检测及电机控制功能。系统通过红外模块，对白色地板上的黑色轨迹进行探测，从而实现循迹功能，通过超声波模块对小车到障碍物距离进行检测，加上PS2遥控模块控制小车，实现手动自动切换避障功能，并能实时检测可燃气体。     

智能循迹小车硬件设计及路径识别算法

设计用于全国大学生智能汽车竞赛用的循迹小车,摄像头采集黑线引导线的位置,直流电动机驱动小车后轮,舵机作为转向驱动。根据实际应用环境,提出用于循迹的图像处理方法,以排除黑线引导线以外物体的干扰,同时提出一种适应力强的小车循迹策略。实验表明,在这种控制策略下,小车运行稳定,能够排除各种干扰,并且能够使小车维持很高的速度行驶。     

基于FPGA控制的智能小车的设计

为了设计能实现具有避障、循迹、遥控和测速功能的智能小车,利用Cyclone 2类型的FPGA作为控制核心,采用模块化的设计思路,使用红外对管、超声波传感器、蓝牙模块和霍尔元件实现小车的相关运动功能。分别设计了智能小车的硬件电路和软件程序。在软件编程中结合实际车辆运行情况,创新性的提出了一种智能小车的循迹方式,巧妙处理了转弯半径过小的循迹问题,并在实际现场调试测定了相关的控制参数,如小车转弯时的“倒车时间T”。经过现场的系统测试,设计的智能小车运行平稳,性能优良。     

多帧时间窗轮换算法规划仓储多AGV小车路径

针对在仓储环境中多AGV小车的路径规划问题,提出一种基于多帧时间窗轮换算法。所提算法运用A*寻路算法进行全局路径规划,得到多AGV小车的初始路径离散点的集合。通过在仓储环境岔路口设置多帧时间窗切换阈值,将小车的全局路径点集离散成多帧小窗体,在每个小窗体建立凸集特征最优目标障碍函数,引入小车的运动学约束和防碰撞最优超平面约束,将小车的各种约束参数化为多项式B样条曲线形式,采用牛顿迭代融合回溯直线法更新步长,解决下一帧时间窗多项式B样条曲线控制点的更新问题。最后通过实验测试表明,在满足所有约束的情况下实现多AGV小车的路径规划。     

基于Android平台的WIFI遥控智能小车的设计

为了设计一款WIFI遥控智能小车,能够实现在WIFI控制下小车遥控运行、自动跟随、自主循迹、自动避障、视频拍摄和视频回传等功能,提出了基于Android平台的系统总体设计方案,采用了双电源独立供电以避免电机运转引入干扰的供电方案,探讨了直流电机驱动模块的电路设计和抗干扰解决方案,以及WIFI模块的设计方案,并详细介绍了Android设备与单片机之间的通信协议和软件设计的关键模块：电机驱动与PWM调速模块和命令解码模块。测试结果表明：系统运行状态良好,在Android设备控制下小车能够实现遥控运行、自动跟随、自主循迹、自动避障、视频拍摄和视频回传等功能,满足设计要求,达到了预期目标。     

磁导航AGV分段模糊PI控制器设计

为了提高3C产品的自动化生产效率,以STM32F407ZGT6单片机为系统控制器核心,对磁敏传感器组寻迹的滚筒式AGV设计了16位磁敏传感器的阵列布置形式,并根据此形式以及磁导引滚筒式AVG的寻迹约束条件和行走要求提出了路径的识别与轨迹跟踪算法,即分段模糊PI控制算法,以适应AGV小车在直行 、转弯和停车三种状态下存在的位置偏差和角度偏差的控制.运用Matlab软件中Simulink模块搭建模糊控制器的仿真模型,对AGV的轨迹跟踪进行仿真,并进行了实际行走测试.AGV行驶时路径偏差保持在8 mm以内,可保证AGV稳定准确地跟踪预设路径,且具有较强的鲁棒性.     

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。     

基于HMC1021的磁导引AGV控制系统的设计

磁条导引方式因其成本低、路径规划灵活和抗干扰能力强而在AGV的导引控制系统中普遍使用,而磁感应信号的数据采集、控制系统结构和控制策略的设计等都是需要深入研究的问题。以差速驱动转向AGV为研究对象,以模块化、通用化设计思路为导向,给出了一种分布式磁导引AGV控制系统设计和实现方案。采用Atmega 128及外围电路作为主控单元, Atmega 16和信号调理电路为数据采集单元、HMC1021为磁条检测传感单元来设计控制器的核心硬件结构,主控单元和数据采集单元之间通过RS485通信交换数据。随后在分析和研究AGV差速驱动原理的基础上,给出了从传感到速度控制的通用模式,并且提出了查表和模糊控制相结合的通用性控制策略设计方法。软硬件测试和实验结果表明了该设计方法的可行性和有效性。     

基于AGV的智能停车库调度系统设计

利用AGV全方位移动特性,即可在前后、左右和原地零半径旋转三个方向上独立移动,基于智能停车库的应用场景,将AGV作为控制对象,对调度系统核心模块——路径规划算法、电子地图建模、行车避障以及数据库设计等方面进行了详细研究,给出了调度系统各个分系统的设计实现以及整体的软件组织框架图,同时针对单车道和双车道两种不同的道路设计模式进行了比较。基于经典的A_^*算法,引入转弯因子,提出了一种路径规划算法,使得在起始点和目标点确定的情况下,规划的路径转弯次数最少,AGV行走更平滑,系统效率更高。经实际测试,完成了调度系统基本功能验证。     

对AGV路径规划A星算法的改进与验证

为了减少AGV（Automate Guide Vehicle,自动导引车）的运输路径长度和转折次数,提出了改进的A星算法,采用几何方法对传统A星算法规划出的路径进行进一步优化。首先遍历路径上的所有节点,剔除路径中冗余节点和不必要拐点,获取仅包含起点、必要拐点、终点的路径。最后计算AGV在拐点处的旋转角度及旋转方向,使AGV在拐点处能够调整自身姿态。并分别对传统A星算法、蚁群算法和改进A星算法进行了对比实验。实验结果表明该方法不仅保留了A星算法运算速度快的优点,还能够有效地规划出距离短且平滑的路径。提高了AGV的运行效率,降低了AGV的耗能。     

基于改进遗传算法的AGV路径规划

为解决基本遗传算法在规划AGV运行路径时存在早熟收敛的问题,对基本遗传算法进行改进优化。用模拟退火法进行种群选择,提高种群的差异性;改进交叉、变异算子自整定策略和精英策略,提高算法的收敛速度;在适应度函数中加入路径曲折度、路径繁忙度和车辆负重度等多个规划指标,使规划出的路径更符合实际。将优化后的算法与基本遗传算法进行比较,仿真结果表明,改进后算法在AGV路径规划中具有高效性。     

相扑机器人设计

本文以相扑机器人小车为研究对象,在BASICStampEditorV2．4．2软件开发平台上对BASICStamp2控制嚣进行PBASIC语言编程,通过改变脉冲信号对伺服电机进行控制,从而改变机器人运行速度、时间和方向,使机器人小车能够完成向前、向后和旋转等动作。利用声音传感器接收哨音频率完成小车的启动动作,并通过红外线传感器完成机器人追逐物体,以及黑色边界检测功能。最后实现了机器人能自动追逐对手并将其推出界外,同时保持自己留在界内的功能。     

基于改进CBS算法的自动化码头多AGV无冲突路径规划

针对自动化集装箱码头上自动引导车（automated guided vehicle,AGV）数量增加导致冲突更频繁。提出一种改进的基于冲突的搜索（conflict based search,CBS）算法。底层采用基于曼哈顿距离的A*算法,上层结合二叉树原理建立冲突树对AGV之间的冲突进行规避。以最小化AGV在岸桥和堆场之间的总路径长度为目标,使用栅格法建立AGV路网模型。考虑AGV之间的点冲突与边冲突,将自动化码头多AGV无冲突路径规划问题规约为多智能体寻径问题。实验结果表明,所提出的算法在保证堵塞率为0%的前提下,缩短总路径长度并提高运算速度,验证算法的有效性。     

融合多目标与速度控制的AGV全局路径规划

为提升AGV工作效率并改善其躲避障碍物的执行能力,提出在静态与动态环境下的全局路径规划方法——多目标与速度控制法.在静态环境下,以路径最短与平滑度最大建立路径规划的多目标数学模型,采用所提出的改进算法求解并筛选,得到AGV的行驶路径;在动态环境中,根据障碍物的运动情况,提出感应转向算法,使AGV合理躲避障碍物.结合两种环境下的转向特点,设定AGV速度控制规则,应用于静态与动态环境下的转向过程,确保AGV能够行驶得更加平稳与快速.仿真实验表明,所提出方法能够确保AGV在两种环境下自由躲避和灵活转向,提升行驶速度,提高工作效率;与常规算法对比,改进算法的求解效果在时间和精度上都显著提高.     

多AGV调度系统中的两阶段动态路径规划

为缩短AGV系统的研发周期、降低研发成本,寻求能适应不同地图的通用调度策略以及增强对实际调度任务和故障的鲁棒性,提出了一种两阶段动态路径规划策略．对多AGV调度系统应用两阶段控制策略: 采用动态路径规划进行路径生成,实时对多个AGV同时规划其路径,并通过启发式算法实现路径优化．通过系统仿真证明,该策略很好地提高了AGV调度系统的柔性,是一种能适用于不同地图的通用调度策略．