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针对多自动搬运车(Automated Guided Vehicle,AGV)在物料运输车间内交叉路口下的协同控制问题,设计了一种在机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)下的基于队列控制的多AGV协同控制算法。首先,利用Cartographer算法构建AGV工作区间的二维环境地图,规划出AGV可行驶的全部路径,并分析了交叉路口出现的冲突模型。其次,设计了交叉路口队列的数据结构,在地图和路径的基础上根据AGV行走速度划分出交叉路口的队列控制区。最后,融合ROS导航功能包编写多AGV协同控制算法,并结合数据库终端数据转存表设计了多种测试用例,对该算法进行了验证,实验结果表明:该算法能够有效地解决多AGV在各种冲突模型下的协同控制问题,降低了程序模块之间的耦合度,提高了程序的适用性。 相似文献
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针对单一的MEMS陀螺仪无法解决本身的易发散和磁力计易受磁场干扰导致引入新的噪声,而带来的姿态估计不精确的问题,提出了一种基于全向AGV的优化互补滤波的姿态解算方法.偏航角不参与四元数解算,在水平姿态角四元数解算的基础上,利用共轭梯度法减小陀螺仪的漂移误差.再引进经过椭球修正后的磁力计数据作为观测量,与偏航角进行一阶互补滤波融合,并确定加权因子.搭建了基于STM32和MEMS传感器为核心的全向AGV实验平台,实验结果表明,该方法能有效抑制陀螺仪易发散和磁力计易受干扰的问题,提高姿态解算的精确性,使姿态解算具有良好的动态和静态性能,同时保证了系统的稳定性. 相似文献
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