王会丽[1]2002年在《自动导向小车路径规划算法的研究及仿真》文中提出AGV路径规划是智能机器人的重要研究方向。本文在概述了当前机器人路径规划的一些主要研究方法基础上，引出了本文的路径规划系统和算法。 首先，本文对自动导向小车的结构组成和功能作了简要的介绍，并以常用的叁轮结构为例，进行了车体方位的计算。 其次，通过对常用的几种机器人路径规划方法的优缺点分析，确定了本文将要采用的基本方法：人工势场法。本文在普通人工势场法的基础上，对其势场函数作了改进，并对处于静态环境下的小车的路径规划进行了计算机仿真，通过仿真对新旧势场法的规划效果进行了对比，证实了新势场法的有效性。 第叁，针对存在移动障碍物或多个小车的动态环境，本文采用实时最小方差预测算法(LMSE)来预测移动障碍物下个时刻的位置信息，然后再利用静态环境下的小车路径规划方法，对小车进行路径规划。 最后，本文对路径规划的进一步研究进行了探讨，主要对动态路径规划提出了自己的设想。
刘馨雨[2]2016年在《基于无线网络的AGVS控制技术与路径规划方法研究》文中提出本文主要研究了基于无线网络的AGVS控制技术与路径规划方法,提出了一种基于嵌入式X86主板控制,并结合磁传感器导航、非接触式RFID射频定位的控制技术,以及基于无线网络的远程监控和基于节点空闲时间窗的多AGV路径规划的方法。首先,本文根据课题对AGV小车的实际功能需求,研究了AGV小车的总体方案和硬件结构组成。其次,根据AGV小车几种常用的驱动形式,确定了前驱动轮差速、后从动轮随动的差速驱动方式,建立了运动学模型,并通过Matlab仿真验证了所建立运动学模型的正确性。然后,建立了环境电子地图,采用A*算法在静态电子地图中进行单台AGV路径规划。并将节点时间窗原理与A*算法相结合,采用基于先验的决策,在节点的空闲时间窗按顺序规划出每个AGV小车的路径,采用基于速度调节的策略和基于几何路径调节的策略相结合来解决AGV之间的冲突。最后,进行了AGV的样机的制作和实验,编制了相应的控制软件,其中包括数据采集及其串口数据获取,磁传感器岔道识别和磁导向纠偏调试,PID控制调试方法,RFID定位和数据传输等,并采用VC++平台开发了AGV系统的上下位机软件,建立了基于Access的上位机数据库管理模块,上下位机无线通讯和数据传输,以及上位机远程监控系统和基于动态电子地图的动态路径规划软件系统等。
王佳溶[3]2008年在《基于改进两阶段控制策略的AGV路径优化调度研究》文中研究表明随着自动导向小车(Automated Guided Vehicle,AGV)的广泛应用,如何实现AGV系统的优化调度成为自动化物料储运系统能否高效运行的关键问题。本文的研究目标就是实现AGV系统在任务触发下以最高的系统效率、最短时间无碰运行。本文在研究了国内外相关文献资料的基础上,对传统两阶段控制理论进行改进,提出了基于改进的两阶段控制理论的AGVs控制调度策略。该控制策略包括离线生成路径表和在线交通控制两部分。先用遗传算法离线生成k条最优路径,存储在路径库中,当调度命令下达时,采用在线交通控制规则对其进行在线路径规划,若k条路径均不能满足条件,则用带约束的多目标遗传算法在线计算最优路径。本文以电子地图为基础上,采用多目标带约束遗传算法进行离线k条最短路径寻找和在线有约束最优路径计算。在线交通控制阶段,采用交通规则进行在线交通规划,并采取速度调节的冲突解决模式解决各种冲突,实现了路径规划调度优化。本文在理论研究的基础上,通过在eM-Plant系统中仿真以及实例实际验证证明,本文提出的路径规划和调度优化策略,大大增加了多AGV调度系统的柔性、效率和鲁棒性,提高了系统的效率,为AGVs在实际生产系统中应用提供了理论基础和技术依据。最后,对本文所做的研究工作进行了简要的总结,并对进一步的研究提出了展望。
陈兴祁[4]2017年在《基于超声波与视觉定位的智能小车导航技术研究》文中研究表明随着工业自动化的发展,AGV(Automated Guided Vehicle)已成为车间物流系统的关键设备之一。目前常用的AGV主要依赖固定磁导线导引来搬运物料,运动柔性较差,难以应对复杂多变的工作场景。柔性更强的以自由路径工作的AGV是当前的发展趋势。本文以智能小车为AGV的相似研究对象,对其室内定位、路径规划和避障技术进行了研究。为解决小车的自身定位问题,构建了1发4收的超声波室内定位系统,结合超声波和射频信号实现了 TDOA(Time Difference of Arrival)测距,并提出了改进叁边定位算法,实现了小车的室内无线定位。在分析不同建模方法优缺点的基础上采用栅格法构建了已知环境地图模型,并结合多层次的优化方法实现了全局路径规划。从A*算法与蚁群算法的对比到精英蚁群算法再到蚁群模型参数优化逐步逼近最优解,Matlab仿真结果表明最优参数下获得的规划路径长度为全局最短且算法收敛速度快。搭建了小车硬件平台,研究了单目视觉定位和避障算法,借助Matlab工具箱实现了参数标定。通过约束障碍物在世界坐标系的z坐标,得出了单目视觉障碍物定位模型。在避障算法方面,通过障碍物边界和小车的位置关系确定避障方向同时使用评价函数获取避障最佳航向角。使用Processing开发了上位机软件,可在主界面对小车进行实时定位和导航轨迹追踪,并对定位和导航功能进行了测试,实验结果表明定位和导航精度均满足要求。本文所研究的室内定位、路径规划和避障算法对于AGV的导航设计具有一定的参考意义。
孙小文[5]2017年在《基于IR-UWB的AGV定位与路径规划技术研究》文中研究表明随着生产制造以及仓储物流行业的自动化、信息化、智能化发展需求,自动导引车(AGV)的作用越来越重要,被广泛的应用于各种工作场合,已成为研究热点。针对高精度AGV成本高与低精度AGV工程量大、环境适应性差的问题,研究了基于IR-UWB无线传感器网络测距定位的AGV定位与路径规划技术,搭建了 AGV系统平台,并进行了系统试验。主要研究内容如下:1.系统对比了室内定位和导引技术。对国内外AGV小车的导引技术进行了调研,总结分析了目前常用的导引技术的优缺点,提出了采用无线传感器网络IR-UWB技术作为AGV室内定位和导引方式的研究方案。2.研究了无线传感器网络的测距定位技术。分析了 RSSI、TOF测距和AOA、TDOA、TOA定位技术的特点,针对测距和定位过程中的误差来源提出了减小误差的方案;研究基于SDS-TWR的测距方法,利用信号在基站和移动站之间的传播时间来测定两者之间的距离,再利用TOA定位算法来实现移动站的定位。3.设计了模糊PID导引控制器。建立了 AGV小车的数学模型;对其行走控制进行了建模分析;设计了自动导引控制器;最后采用MATLAB/Sinulink进行了仿真模拟。4.研究了基于A*算法的路径规划技术。首先利用栅格法进行仓库内环境的建模,模拟仓库内的货架、障碍物以及货道等信息,构建仓库内环境地图;然后利用A*算法作为路径规划算法,采用欧氏距离作为估价函数,以行走最短距离、减少小车转弯次数以及躲避障碍物为目标,对AGV行走过程进行了路径规划;最后进行了 A*路径规划的仿真模拟。5.搭建了 AGV系统平台,并进行了系统试验研究。集成IR-UWB定位模块、超声波传感器、姿态传感器及微控制器模块,设计了 AGV小车的执行单元,控制单元以及检测单元,以此搭建了定位导引平台,实现了 AGV在仓库环境下的测距和定位等功能。最后在搭建控制平台的上进行了系统试验,试验结果表明在农资仓库的环境下系统静态测距精度优于50 mm,静态定位精度优于50 mm,动态定位精度优于85 mm;能够获得较高的定位精度,满足实际需求。
张中[6]2014年在《医用轨道物流传输系统调度规划研究与仿真系统设计》文中研究说明随着医院现代化建设步伐的不断加快，引进高效自动化物流系统已显得迫在眉睫。轨道物流传输系统（TVS）以其占地面积小、装载空间大、运行稳定、容错率高等优点，获得了越来越多的青睐。而如何实现系统中载物小车的调度规划是整个系统能否高效运行的关键问题，本文的研究目标就是实现TVS系统在物流任务释放的过程中以最高的工作效率运行，并通过设计TVS系统仿真模型，对调度规划算法和协调策略进行了仿真和验证。在国内外学者研究的基础上，本文对TVS系统载物小车的调度规划及协调策略进行了研究。首先是对单台TV路径规划的研究，通过对TVS系统的研究分析建立了环境地图模型，采用基于最短路径原则的Dijkstra算法，实现了单台TV的最优路径规划。在此基础上，运用融合了时间窗原理和Dijkstra算法的动态路径规划方法对TVS系统进行路径规划，实现了系统中各TV的路径规划。在动态运行环境中，引入了两阶段控制策略。通过采用交通规则法和优先级法相结合的方式，并借助在线监测协调策略，实现了物流系统中TVs之间的无冲突运行。根据TVS系统实际运行情况分析了TV在行驶过程中的冲突及冲突类型，并针对冲突提出了基于速度调节和路径调节的冲突协调策略。最后采用VC++设计了TVS仿真系统界面，通过eM-Plant软件建立了TVS系统仿真模型，对调度规划算法和协调策略进行了仿真和验证。文章的最后，对课题研究的结果进行了总结概括，并对TVS系统调度规划技术的后期研究提出了展望。
贺丽娜[7]2011年在《AGV系统运行路径优化技术研究》文中进行了进一步梳理随着生产物流自动化程度的提高,自动导引车系统(AGVs)的应用也越来越广泛,并且在一个系统中AGV的数量也在不断增加,AGV系统路径规划与优化是AGV系统应用中需重点研究的问题。AGV系统路径规划主要包括单台AGV最优路径规划和多AGV协调、避碰问题。本文在国内外学者研究的基础上,对AGV系统路径规划及其协调避碰策略进行研究。本文首先对单台AGV路径规划优化技术的研究,通过确立环境模型建立环境电子地图,采用基于最短路径原则的Dijkstra算法,实现了单个AGV路径规划的优化。然后,针对柔性生产系统中的多台AGV的无碰撞路径规划问题,结合预先规划算法和实时规划算法两种方法的优点,提出了基于先验决策的AGV无碰撞路径规划方法。将Dijkstra算法和时间窗原理相结合,顺序规划各个AGV的路径。在已规划AGV路径的基础上,运用基于Dijkstra的算法继续规划下一AGV,实现AGV的无碰撞路径规划。在实际动态环境中,给出在线检测策略,通过基于时间窗的无碰撞路径规划形成的AGV和节点的属性数组对动态环境下的运行状况监控。同时采用和优先级相结合的交通规则法,保证无碰撞运行。给出在多AGV运行情况下的几种冲突的类型,并针对冲突采用基于速度调节和几何路径调节相结合的解决策略。最后采用VC++开发了AGV系统地面控制仿真系统平台,对AGV路径规划优化和协调策略进行了仿真验证,证明规划算法和协调策略的有效性,为实际应用打下了技术基础。最后对本文的研究成果进行了简要的总结,并对AGV系统运行路径规划优化技术的进一步研究提出了展望。
王振宇[8]2008年在《基于视觉的AGV控制算法研究》文中研究指明随着工厂自动化、计算机集成制造系统技术的发展以及柔性制造系统、自动化立体仓库的广泛应用,自动导引小车(Automatic Guided Vehicle,即AGV),作为联接和调节离散型物流系统的手段,已经成为自动化搬运装卸的必要工具,其应用范围和技术水平得到了迅猛的发展。在AGV的研究领域中,路径跟踪控制技术是AGV研究中的一个关键技术。因而,如何设计出一种跟踪误差小、动态响应快、能适应多种复杂环境,且具有较好鲁棒性的路径跟踪控制系统是十分重要的。本文的主要工作是在查阅了大量国内外相关研究资料的基础上,综述了国内外AGV及其运动控制技术发展的历史和现状。其次,通过对基于视觉导向的自动导向小车(V-AGV)的主要结构和工作原理的理解,构建了实验室条件下的V-AGV平台,并设计了采用PC机控制、无线通讯的V-AGV控制系统。第叁,在分析AGV的结构特点及其与路径的相对运动关系的基础上建立AGV运动学模型,通过系统辨识得到驱动系统的传递函数,从而建立了被控系统的状态空间模型。控制系统的性能分析表明:设计的控制系统虽然是临界稳定的,但系统是能控能观的,而且可以通过极点配置使系统闭环稳定。第四,应用经典控制理论中的工程设计方法,设计了PID控制器。通过仿真分析,表明尽管这种控制器提高了系统的稳定性,改善了系统的性能;而实验中,虽然可以完成上线动作,但纠偏过程中调整时间过长,车身摆动幅度大,经常掉线。针对这种不足,选择现代控制理论中的线性状态反馈控制方法,采用了极点配置和线性二次型最优控制器设计方案。通过对闭环系统阶跃响应和零极点图的分析,合理地确定了系统反馈控制增益矩阵,完成了控制器的设计。对该控制器的仿真表明状态反馈控制跟踪性能稳定,能够满足AGV路径跟踪控制的要求。实验数据也表明抖动要明显小于PID控制,但仍然存在不同程度的不足。第五,应用模糊控制器进行了AGV路径跟踪研究,选取距离偏差与角度偏差作为控制器的两个输入,将小车驱动轮动作时间作为输出,设计了双输入单输出的模糊控制器,仿真和实验表明,设计能够使系统快速平滑地纠偏,效果明显优于常规控制器,且软件实现方便,体现出V-AGV系统具备高效可行的控制策略。
黄胄[9]2013年在《基于PLC控制的AGV技术研究及其应用》文中进行了进一步梳理本课题在理论研究的基础上结合项目实例,深入研究了基于PLC控制的AGV技术及其应用。首先,在综合分析了国内外AGV技术的研究现状与趋势的基础上,对AGV关键技术进行了介绍,详细阐述了AGV的磁传感器的工作原理。其次,结合Simulink与GUI技术,开发了一种多参数可调的AGV仿真平台,对不同特征参数下AGV的轨迹跟踪情况进行了模拟仿真,并给出了控制器参数确定的方法。随后,以实际项目的技术指标为出发点,设计了一种基于PLC控制的差速型AGV,详细说明与分析了基于PLC控制的AGV软件开发技术,内容涉及到路径检测、避障、信号点识别、人机交互等实现方法；重点研究了自导引控制算法,并通过实验总结与分析,设计了一种改进型PID控制器。最后,研究了基于PLC的自由口通讯技术和基于Wincc的网络组态技术,以此作为AGVS集中控制技术的通讯基础,重点分析了AGVS在物流网络中的路径规划算法,并结合开发相关的路径规划软件,进一步研究了AGVS集中控制技术的应用。
凌忠奇[10]2013年在《AGV小车路径规划算法的探究》文中认为AGV是无人搬运车（AutomatedGuidedVehicle）的英文缩写，是指装备有电磁或光学等自动导引装置，能够沿规定的导引路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能的运输车，AGV属于轮式移动机器人（WMR――WheeledMobileRobot）的范畴。AGV具有自动化程度高、安全、灵活等特点，因而广泛应用于汽车制造、机械加工等自动化生产和仓储系统，它是柔性制造生产线和自动化立体仓库等现代化物流仓储系统的关键设备之一。AGV控制系统，主要包括车载控制系统和管理调度系统。路径规划算法是管理调度系统的核心，它与AGV系统可达性和系统效率有密切联系。AGV路径规划算法包括地图建立、交通管理和任务分配等主要内容。本文结合国内外文献和外国领先系统的控制经验提出可以应用于多AGV复杂路径长流程条件下的路径规划算法，以激光导引智能型AGV小车为控制对象，采用全局已知固定线路的集中式控制的路径规划。提出基于拓扑图法地图数据结构、基于资源申请和释放的避碰算法、基于预判的死锁避免算法和基于经验函数的任务分配算法，修正原有系统时间计算方法，提高AGV系统运行效率和和合理性；最后基于matlab环境，建立多AGV系统仿真平台，验证路径规划算法的可靠性和合理性。
参考文献：
[1]. 自动导向小车路径规划算法的研究及仿真[D]. 王会丽. 西安理工大学. 2002
[2]. 基于无线网络的AGVS控制技术与路径规划方法研究[D]. 刘馨雨. 华东理工大学. 2016
[3]. 基于改进两阶段控制策略的AGV路径优化调度研究[D]. 王佳溶. 南京航空航天大学. 2008
[4]. 基于超声波与视觉定位的智能小车导航技术研究[D]. 陈兴祁. 华东理工大学. 2017
[5]. 基于IR-UWB的AGV定位与路径规划技术研究[D]. 孙小文. 中国农业机械化科学研究院. 2017
[6]. 医用轨道物流传输系统调度规划研究与仿真系统设计[D]. 张中. 南京航空航天大学. 2014
[7]. AGV系统运行路径优化技术研究[D]. 贺丽娜. 南京航空航天大学. 2011
[8]. 基于视觉的AGV控制算法研究[D]. 王振宇. 昆明理工大学. 2008
[9]. 基于PLC控制的AGV技术研究及其应用[D]. 黄胄. 华东理工大学. 2013
[10]. AGV小车路径规划算法的探究[D]. 凌忠奇. 机械科学研究总院. 2013
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