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智能移動(dòng)機(jī)器人(AGV)的關(guān)鍵技術(shù)及難點(diǎn)分析

更新時(shí)間:2018-11-26      點(diǎn)擊次數(shù):2245

智能移動(dòng)機(jī)器人(AGV)帶有自動(dòng)測(cè)距系統(tǒng),在測(cè)定障礙物距離后,會(huì)根據(jù)不同的障礙物距離進(jìn)行多級(jí)的減速緩沖停車,并且會(huì)實(shí)時(shí)地量化測(cè)量障礙物距離,同時(shí)智能移動(dòng)機(jī)器人(AGV)采用覆蓋式障礙物測(cè)量,而且不受外界的各種干擾因素影響,抗干擾能力十分強(qiáng)大。
(1)導(dǎo)引及定位技術(shù)。作為AGV技術(shù)研究的核心部分,導(dǎo)引及定位技術(shù)的優(yōu)劣將直接關(guān)系著AGV的性能穩(wěn)定性、自動(dòng)化程度及應(yīng)用實(shí)用性。

(2)路徑規(guī)劃和任務(wù)調(diào)度技術(shù)。

,行駛路徑規(guī)劃。行駛路徑規(guī)劃是指解決AGV從出發(fā)點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的路徑問題,即“如何去”的問題?,F(xiàn)階段國(guó)內(nèi)外已經(jīng)有大量的人工智能算法被應(yīng)用于AGV行駛路徑規(guī)劃中,如蟻群算法、遺傳算法、圖論法、虛擬力法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和A*算法等。

第二,作業(yè)任務(wù)調(diào)度。作業(yè)任務(wù)調(diào)度是指根據(jù)當(dāng)前作業(yè)的請(qǐng)求對(duì)任務(wù)進(jìn)行處理,包括對(duì)基于一定規(guī)則的任務(wù)進(jìn)行排序并安排合適的AGV處理任務(wù)等。需要綜合考慮各個(gè)AGV的任務(wù)執(zhí)行次數(shù)、電能供應(yīng)時(shí)間、工作與空閑時(shí)間等多個(gè)因素,以達(dá)到資源的合理應(yīng)用和*分配。

第三,多機(jī)協(xié)調(diào)工作。多機(jī)協(xié)調(diào)工作是指如何有效利用多個(gè)AGV共同完成某一復(fù)雜任務(wù),并解決過程中可能出現(xiàn)的系統(tǒng)沖突、資源競(jìng)爭(zhēng)和死鎖等一系列問題?,F(xiàn)在常用的多機(jī)協(xié)調(diào)方法包括分布式協(xié)調(diào)控制法、道路交通規(guī)則控制法、基于多智能體理論控制法和基于Petri網(wǎng)理論的多機(jī)器人控制法。

 

 

(3)運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)。不同的車輪機(jī)構(gòu)和布局有著不同的轉(zhuǎn)向和控制方式,現(xiàn)階段AGV的轉(zhuǎn)向驅(qū)動(dòng)方式包括如下兩種:兩輪差速驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向方式,即將兩獨(dú)立驅(qū)動(dòng)輪同軸平行地固定于車體中部,其它的自由萬向輪其支撐作用,控制器通過調(diào)節(jié)兩驅(qū)動(dòng)輪的轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)向,可以實(shí)現(xiàn)任意轉(zhuǎn)彎半徑的轉(zhuǎn)向;操舵輪控制轉(zhuǎn)向方式,即通過控制操舵輪的偏航角實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)彎,其存在小轉(zhuǎn)彎半徑的限制。


控制系統(tǒng)通過安裝在驅(qū)動(dòng)軸上的編碼器反饋來組成一個(gè)閉環(huán)系統(tǒng),目前基于兩輪差速驅(qū)動(dòng)的AGV路徑跟蹤方法主要有:PID控制法、*預(yù)測(cè)控制法、專家系統(tǒng)控制法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制法和模糊控制法。

(4)信息融合技術(shù)。信息融合是指利用多源信息的關(guān)聯(lián)組合,充分識(shí)別、分析、估計(jì)和調(diào)度數(shù)據(jù),完成下達(dá)決策和處理信息的任務(wù),并對(duì)周圍環(huán)境、戰(zhàn)況等進(jìn)行適度的估計(jì)。目前,在導(dǎo)域研究和應(yīng)用的信息融合技術(shù)主要有Kalman濾波、貝葉斯估計(jì)法與D-S證據(jù)推理等,其中以Kalman濾波廣。Kalman濾波具有良好的實(shí)時(shí)性,但它是建立在嚴(yán)格的數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,當(dāng)導(dǎo)引模型存在較大建模誤差或者系統(tǒng)特性發(fā)生變化時(shí)往往會(huì)導(dǎo)致濾波發(fā)散。為提高濾波算法的魯棒性和自適應(yīng)能力,可針對(duì)AGV的導(dǎo)引要求與特點(diǎn),研究適當(dāng)?shù)淖赃m應(yīng)Kalman濾波算法、魯棒濾波算法或智能濾波(如模糊推理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng))方法等。

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