汤波[1]2004年在《AGV物流系统中监控及交通信号控制技术研究》文中研究说明自世界上第一台AGV由美国Basrrett电子公司于20世纪50年代开发成功以来，AGV 得到了广泛应用，国内外建立了大量的 AGV 物流系统。吉林大学智能车辆课题组自 1999 年研制出第一辆视觉导航 AGV 以来，在视觉导航AGV 导航技术及控制技术等领域取得了很大的进步，目前正在研究将视觉导航 AGV 应用到企业生产物流中，因此迫切需要建立一个完整的自动化物流系统。本文就 AGV 物流系统中的监控和交通信号控制技术进行了一些研究。 全文主要工作如下： 1．根据电子地图的基本原理和电子地图的制作技术以及视觉导航 AGV物流系统的实际情况，设计出应用于 AGV 物流系统中的电子地图数据库，对数据库中的数据结构作出了完整全面的定义，并预留数据扩展接口；对于电子地图数据库中的节点、路段、节点之间联结关系进行了关系拓扑生成；使用了 ADO 技术，用 VC++编程实现对电子地图数据库操作，在此基础上，设计了一个简单易用的数据库操作软件，可以使用户方便地对数据库中的内容进行添加、删除、修改等操作；监控系统根据设计好的电子地图数据库可以读取其中的数据自动生成电子地图，为以后的 AGV 监控、车辆定位及地图匹配、交通信号控制等提供了软件平台。 2．由于 AGV 物流系统中的 AGV 缺乏比较经济可靠的定位方法，所以本文在 AGV 物流系统监控中引入了推算定位算法，由于推算定位有积累误差，所以本文利用特殊标识符修正和地图匹配算法来保证 AGV 定位的精度。当 AGV 行驶到节点处时，利用特殊标识符来进行初始位置修正，当车辆行 ―1―
王辉[2]2012年在《基于MAS的多AGV自主控制系统研究与应用》文中进行了进一步梳理现代工业自动化生产线正向大型、复杂、动态和开放的方向发展，自动导引车系统（Automatic Guided Vehical System，AGVS）也需向更大规模、复杂协作运行方式转变。传统的集中式控制方式随着AGV数目增加在计算效率和负荷分担等方面遇到了严峻性能挑战。多智能体（Multi Agent System，MAS）技术基于分布式人工智能，致力于解决大型复杂的现实问题，本文将以MAS技术在多AGV系统控制中应用作为研究内容，探索更加高效、灵活的多AGV系统控制方式。本文以多AGV系统为研究对象，在研究Agent及MAS技术基本原理及其结构的基础之上，从个体行为特征到系统运行架构等方面对Agent技术在AGV系统中的应用作了充分的研究论证，确定了适合多AGV系统的实施方案。在充分的可行性论证基础上，本文根据AGV个体结构及其工作过程特点，按照Agent的体系标准对单车系统结构进行了智能化建模，把原有系统按照决策、交互、感知、行为等层次进行重新构架和实现，使单台AGV具备自主控制、快速适应能力。在对单台AGV系统智能化建模基础上，本文从多AGV系统的工作流程和特点出发，设计了基于MAS的多AGV系统结构。对AGV Agent自主运行过程中的协作机制进行了深入探讨，着重研究了黑板结构在多AGV系统当中的应用，包括黑板的区域划分、管理机制等。设计了基于合同网机制的多AGV任务分配方式。完成了基于自适应交通的多AGV交通控制方法设计。在系统设计的基础上，实现了基于嵌入式系统的AGV Agent单车控制器以及多AGV系统协调管理器，开发了该AGV系统的客户端管理软件，并通过以上软硬件的联合试验证明了Agent技术在多AGV控制系统中应用的可行性和优势。最后，本文对以上研究内容及成果进行了总结，对研究的不足之处提出了完善意见并对进一步研究进行了展望。
周雪[3]2017年在《多智能配送单元的物料需求响应系统自主控制研究》文中进行了进一步梳理作业车间物流是一个复杂的过程,物料需求具有多种类、高频次、常波动等特点,实现智能物流是提高生产车间效率的有效途径,而物料配送是又是物流的关键,因此及时、准确、高效的物料配送能保证生产过程稳定性和高效性,高效的物料配送系统能减少浪费,降低生产成本。针对当前作业车间物料配送存在的低效率、缺少有效实时加工信息等问题,对物料配送中多个智能配送单元(Unit)系统的调度问题进行研究分析,目标是对作业车间的物料配送过程问题进行优化。本文提出智能配送单元及Units系统的概念,首先对单个智能配送单元的功能模块、数据结构、物理架构等进行研究,针对传统的物料配送系统提出了一种基于多智能配送单元的物料需求实时响应的配送模式,对其中相关关键技术如数字化地图的构建、路径规划、冲突避障等进行设计,并对Unit系统进行软硬件平台的搭建,基于FTPC平台实现对Unit的运行及路径跟踪的控制,得到单Unit的控制运行过程。然后对多Unit协作下车间物料需求响应配送系统进行研究,对其功能模块、数据构成及顶端结构进行设计,再结合黑板原理对多Unit系统的物料任务进行并行处理,实现对系统的多Unit进行全局管理,对车间多Unit的路口通行协作展开研究并进行仿真实验,最后试验了周期控制和感应控制在交叉口交通信号控制中的应用效果,确定车间最佳通行控制模式,实现对多Unit系统的有效管理。
张洪生[4]2015年在《自动导引运输系统在A公司某装配车间的应用研究》文中提出随着精益生产方式的推进和信息化、集成化的发展,自动导引运输系统(Automated Guided Vehicle System, AGVS)被广泛的应用到制造企业生产过程当中。由于自动导引车辆(Automated Guided Vehicle, AGV)采用清洁的电能作为动力并且无需人驾驶,被认为是一种节能、无污染、高效率、低成本的运输方式。本文以A公司自主研发的自动导引车辆以及自动导引运输系统为基础,结合所在企业的实际情况,以某装配车间为应用对象,对单台AGV以及AGVS系统进行了应用研究。本文首先介绍了公司自主研发的AGV结构和性能参数,对单台AGV在某装配车间进行了初步应用研究。针对单台AGV初步应用所暴露出的问题,分别从AGV导引路径、行进速度、单台利用率方面进行了优化设计,对优化结果进行了实证分析。在此基础上,由多台AGV组建了自动导引运输系统,对自动导引运输系统在某装配车间进行了应用研究,并对离线任务调度和在线任务调度进行了相应的研究。此外,在本文中建立了某装配车间的物料输送模型,对AGV配送作业和相应的工位器具进行了标准化。为了增加AGVS自动物流运输系统对车辆的容量和配送效率,对该系统的应用进行了优化,将导引路径由双向单路径优化为单向多路径。对于任务调度采用了离线任务调度和在线任务调度相结合的方式。应用研究结果表明,AGVS自动物流运输系统能够安全、高效的完成部分物流运输任务,可以很大程度上降低车间物流运输成本。
王辉, 楼佩煌[5]2011年在《基于Multi-Agent的多AGV自主控制系统设计与实现》文中认为在研究多智能体技术的基础上,提出了一种基于黑板结构和产生式规则的AGV(Automated guided vehicle)自主控制系统。根据多AGV系统运行特点,进行了单车Agent建模和多车协作系统的结构设计。系统阐述了在协作背景下任务管理、交通控制等模块的特性并构建相应的全局黑板结构。现场物流输送试验表明,提出的体系结构可以有效完成预定任务。
刘全丹[6]2008年在《基于机器视觉导引的AGV系统研究》文中进行了进一步梳理AGV是无人驾驶的自动导引运输车辆的英文缩写,能够装载着一定数额的货物往返于出发地和目的地。AGV是自动物流系统和柔性制造系统的重要设备。20世纪50年代美国开始研究AGV。今天,AGV广泛使用在发达国家的各个领域,如机械工业,自动仓库,物流中心等。而在经济快速发展的中国,一些大型企业,如海尔集团,中国一汽集团公司等也开始在工厂仓库里使用AGV。根据导航方法,AGV可以分为许多不同的类型。其中,磁感应引导方式是商业上使用最多的。它的技术已经相当成熟,但仍有一些缺点。例如,导航路径的成本高,道路的维修和改造也很困难,并且无法在电磁干扰严重的地方工作,该种引导方式缺乏良好的导航灵活性。而基于机器视觉导引的方式能够克服上述缺点,因为机器视觉有丰富的信息和高层次的智能,能有效弥补磁感应引导方式的不足。快速发展的CCD成像系统和数字图像处理技术,使得基于机器视觉导引的方式能够应用于工程中。本文主要介绍了基于机器视觉导引的两轮差速AGV的工作原理,数字图像信息的识别和最优控制器的设计等。数字图像信息包括路径和路标,路标识别采用了数字字符和特殊字符两种方式。现场实际测试的结果表明,采用特殊字符作为路标的AGV能够很好的实现具体功能,如车体沿着路径运行的稳定性和安全性,识别路标的准确性等。
喻扬涛[7]2006年在《基于视觉的汽车转弯灯识别算法研究》文中研究指明环境识别系统是智能车辆的重要组成部分，它在车辆行驶过程中对出现的各种目标进行采集和识别，可及时提取环境状况，向驾驶员做出指示或警告，或者直接控制车辆的操作，以保持交通通畅和预防事故的发生。在各种环境因素中，前方车辆的各种汽车信号灯无疑是非常重要的。在这些信号灯中，汽车转弯灯是智能车行驶中最重要的信号灯之一，它提供了前方车辆变道、转弯等重要信息，是智能车行驶的重要依据。对于转弯灯识别的研究工作，具有重要意义。 本文研究主要做了以下工作： 1．实现基于统计模型的背景生成算法，利用背景差分方法进行运动物体检测。本文利用各帧像素的亮度分布特点动态生成背景，并对所生成的背景按其统计规律进行更新，使得该背景能够适应环境的变化。 2．提出基于连通区域合并的运动车辆提取算法：在运动车辆提取中，利用车辆区域内白点投影特点，提出运动车辆修正方法：利用车辆阴影的形状特征，提出运动车辆的二值图像阴影去除算法。以上算法均基于二值图像操作，算法复杂度低、运算速度较快，是实时应用研究中值得采用的方法。 3．利用运动车辆跟踪算法，对运动车辆进行跟踪。本算法中，利用运动车辆的窗口大小、窗口位置、窗口直方图特征，构造匹配矩阵，对运动车辆进行跟踪：针对不同的情况，对当前帧识别的结果进行处理，得到有效的车辆跟踪系列。 4．提出变形拉普拉斯算子，并使用该算子基于HSI颜色空间进行转弯灯检测：之后提出基于平衡性分析的方法对灯区进行滤波：提出转弯灯类型识别算法。变形拉普拉斯算子是在拉普拉斯算子基础上，针对转弯灯特点进行变形的，它能有效识别汽车转弯灯，也能应用到其它信号灯的识别中。同时，卷积运算中大量零元素不参与运算、在转弯灯检测中仅对运动车辆区域进行检测，算法实时性较好。 实验表明，以上算法能对昆明市市郊实地采集的视频进行处理，提取运动车辆及有用的汽车转弯灯信息，有效判定转弯灯类型，验证了所提算法的有效性。
参考文献：
[1]. AGV物流系统中监控及交通信号控制技术研究[D]. 汤波. 吉林大学. 2004
[2]. 基于MAS的多AGV自主控制系统研究与应用[D]. 王辉. 南京航空航天大学. 2012
[3]. 多智能配送单元的物料需求响应系统自主控制研究[D]. 周雪. 合肥工业大学. 2017
[4]. 自动导引运输系统在A公司某装配车间的应用研究[D]. 张洪生. 山东大学. 2015
[5]. 基于Multi-Agent的多AGV自主控制系统设计与实现[J]. 王辉, 楼佩煌. 工业控制计算机. 2011
[6]. 基于机器视觉导引的AGV系统研究[D]. 刘全丹. 哈尔滨工业大学. 2008
[7]. 基于视觉的汽车转弯灯识别算法研究[D]. 喻扬涛. 云南师范大学. 2006