基于卡尔曼滤波的AGV惯性导航仿真研究

针对目前导航方式存在的不足和惯性导航对自动引导小车(automated guided vehicle,AGV)路径定位精度低及纠偏能力差的问题,研究了AGV轨迹误差形成原因及改进惯性导航在AGV导航上的控制策略,对AGV数学模型、卡尔曼滤波(Kalman filter)定位、惯性导航纠偏控制系统进行仿真研究。在MATLAB软件上建立AGV运动模型及控制模型,获得了传统控制的AGV行走轨迹和使用卡尔曼滤波惯性导航控制策略的轨迹,并且在惯性元件的观测上引入偏移量,极大地提高了AGV在短距离行驶的观测准确性。仿真结果表明:AGV在短距离运动过程中采用卡尔曼滤波惯性导航的控制策略比传统控制策略轨迹精度提高8倍左右,在很大程度上提高了AGV定位导航能力。     

关于AGV及其在中国的应用与发展探析

AGV从发明至今,其种类和形式变得多种多样,其应用领域也不断扩展.AGV作为一种成熟的技术和产品,对企业提高生产效率、降低成本、提高产品质量、提高企业的生产管理水平起到了显著的作用.AGV在我国的应用中突出的问题是第一,应用普及率低;第二,科技含量较低;第三,AGV价格居高不下,使用成本大.面对来自全球范围的机遇与挑战,中国AGV应该如何发展值得深入探讨首先,我们应加强对AGV的宣传,转变企业领导人的观念;其次,积极进行低成本的AGV开发,结束AGV价格居高不下的局面.     

自动化集装箱码头多载AGV调度问题研究

多载AGV是一种自动化集装箱码头水平作业设备,它可以同时搬运多个集装箱,可缩小AGV流的规模,增大AGV的利用率.为了提高自动化集装箱码头的作业效率,考虑了垂岸式集装箱堆场布局,以最小化作业总费用为规划目标,以作业限制、时间窗长度、负载平衡等为约束条件,以事件驱动的调度策略为研究方法,建立了多载AGV调度问题的混合整数规划模型.同时利用GUROBI和遗传算法求解多载AGV的作业总费用和空载率,并与相同条件下单载AGV的作业总费用和空载率对比,验证了多载AGV的优越性.     

AGV在现代制造车间中的应用

AGV作为一种先进的搬运设备在柔性制造中得到了广泛的应用。通过分析AGV与现代制造车间的相容性以及AGV的总体结构和组成阐明了AGV在现代制造车间具有广泛的应用前景。     

AGV在现代制造车间中的应用

AGV作为一种先进的搬运设备在柔性制造中得到了广泛的应用。通过分析AGV与现代制造车间的相容性以及AGV的总体结构和组成阐明了AGV在现代制造车间具有广泛的应用前景。     

一种基于滚动窗口的AGV动态路径规划算法

AGV是一种无人驾驶搬运车,是智能型移动机器人的一种。路径规划技术是AGV技术研究中的一个重要领域。在多AGV协调作业时,需要研究AGV动态路径规划问题。由于AGV运行时需要很高的实时性和安全性,本文采用了基于滚动优化窗口的路径规划方法。在当前滚动窗口中,提出了一种针对AGV特点的动态路径优化算法。最后,通过仿真证明了该方法的有效性。     

基于遗传算法的平面车库车辆路径规划

随着物流系统自动化、智能化水平的提高,AGV在物流系统的应用越来越普遍。AGV的导航是AGV的核心技术,而路径规划是AGV导航的重要环节之一。本文应用遗传算法求解单个AGV的路径规划问题,最后给出该算法实现的路径规划仿真和实验结果,实验结果证实了该方法的有效性。     

基于软时间窗的自动化集装箱码头AGV路径规划

为研究只卸不装作业模式下的自动化集装箱码头AGV路径规划问题,建立了作业等待时间和AGV行驶时间最小的多目标混合整数规划模型。根据已分配的进口箱任务,考虑带有软时间窗和惩罚因子的约束,求解得到岸桥与箱区之间所有的可行路径、每台AGV完成任务的顺序以及AGV实际完成任务的行驶路径。为检验AGV作业路径的有效性,模拟每辆AGV通过路径节点的时刻,结果显示:系统中没有出现大量AGV排队和岸桥闲置的情况,表明AGV行驶路径的合理性、系统运量平衡和岸桥作业的连续性,提高了码头的作业效率。     

基于模糊神经网络的AGV避障路径研究

通过对AGV运动学模型进行分析,针对AGV在未知环境中的避障问题,将模糊控制与神经网络相结合,形成模糊神经网络控制器,对AGV行驶环境进行分析,将障碍物信息输入控制器,从控制器输出数据中找出避障最佳路径,利用模糊神经网络自学习和自适应能力,提高AGV避障的成功率。     

AGV小车系统在自动化物流系统中的应用

AGV是一种无人驾驶的激光导引运输车,AGV小车系统涉及机械、电子,光学、计算机等多个领域,广泛应用于自动化物流系统中。其作用是在上位计算机的调度和管理下,指挥AGV车辆完成一系列的作业如托盘运输等,解决一系列的问题如计算机与计算机之间的通讯和调度,上位计算机和下住AGV控制器之间的通讯、命令的管理与分配,AGV与AGV之间的交通管理等,并在这一自动化过程中保持较高的作业精度和作业效率。     

有限状态机的多AGV路径优化策略

为解决多自动运输引导车(AGV)在实际物流中易发生冲突、堵塞的问题,提出一种基于有限状态机模型的实时路径规划方法.通过A*算法对自动导引运输车系统(AGVS)进行预路径规划,以工作路径长度作为适应度函数,对不同任务的AGV进行优先级分配;然后,引入有限状态机的模型,动态地对不同任务的AGV进行协同控制.若AGV之间存在路径冲突点,通过去交叉法,在优先级低的AGV中暂设冲突节点为障碍物状态.对优先级低的AGV重新进行路径规划,优先级高的AGV继续运行,实现AGVS的无冲突发生.仿真结果表明:该方法在保证工作路径是最优的同时,能有效地避免AGV在物流运输中的碰撞,实现系统调度过程中无冲突的发生,提高系统的效率.     

智能AGV系统在卷烟行业中的应用

AGV作为一种先进的移动式机器人,在自动化物流系统中得到了广泛的应用。本文以陕西中烟工业公司宝鸡卷烟厂为例,介绍了AGV系统的简单工作原理,宝鸡卷烟厂AGV系统的基本构架和系统组成,以及AGV系统在该厂生产中的重要意义和价值。     

基于优化的模糊决策算法在多AGV调度问题中的应用

为解决多AGV在复杂系统中的任务调度问题,以提高生产效率缩短任务周期为目标建立地面轨迹模型和AGV搬运耗时模型。采用优化的模糊决策算法通过最小化每台AGV的搬运耗时来最小化搬运作业的总耗时。在算法设计过程中,采用分布式控制思想,将AGV离目标点的距离,AGV的当前载重和AGV的当前电量作为因素集,将AGV执行此次搬运任务的合适度作为评价集,建立AGV模糊评价模型;通过该模型得出各台AGV对任务适合度的评价向量进而寻找一种映射将评价向量转化为值,调度问题被转化为最优化问题,其中采用切割补偿优化综合模型的因素权重选择,采用分模式链式比较减少AGV的计算量。通过多次仿真实验,可以验证本文算法在缩短任务的执行周期上具有一定的可行性与有效性,并且在解决复杂系统AGV状态多变的调度问题下展现了一定的鲁棒性和拓展性。     

优化的模糊决策算法在多自动引导车调度问题中的应用

为解决多AGV在复杂系统中的任务调度问题,以提高生产效率缩短任务周期为目标建立地面轨迹模型和AGV搬运耗时模型。采用优化的模糊决策算法通过最小化每台AGV的搬运耗时来最小化搬运作业的总耗时。在算法设计过程中,采用分布式控制思想,将AGV离目标点的距离,AGV的当前载重和AGV的当前电量作为因素集,将AGV执行此次搬运任务的合适度作为评价集,建立AGV模糊评价模型;通过该模型得出各台AGV对任务适合度的评价向量进而寻找一种映射将评价向量转化为值,调度问题被转化为最优化问题,其中采用切割补偿优化综合模型的因素权重选择,采用分模式链式比较,减少AGV的计算量。通过多次仿真实验,可以验证本文算法在缩短任务的执行周期上具有一定的可行性与有效性,并且在解决复杂系统AGV状态多变的调度问题下展现了一定的鲁棒性和拓展性。     

基于MATLAB的AGV运行故障仿真研究

自动导引车（AGV）是自动化物流技术的三大标志之一。介绍了AGV及其发展现状,提出了一种基于MATLAB语言的AGV运行故障仿真思想,并结合具体实例进行仿真,为AGV的选型提供了一种参考思路。     

集装箱码头AGV电量非饱和状态下的调度优化

对AGV电量非饱和状态下电池放电的非线性特征进行研究,区分AGV重载与空载的耗电差异,对该问题建立数学模型并使用CPLEX进行实例求解.结果表明,本文的AGV调度方案较传统AGV调度方式,使用车辆数下降17%,单车卸箱、装箱的平均个数分别增加21.43%和25%,可有效解决不饱和电量下的AGV调度问题,实施效果更优.     

自动化集装箱码头AGV调度与换电双层模型求解

为降低自动化集装箱码头AGV换电问题对码头整体作业效率的影响,首先分析了AGV调度和换电的相互影响和内在联系.其次考虑AGV耗电差异和换电阈值等约束以最小化最终完工时间为目标建立AGV调度模型(上层模型),考虑换电站数量和排队等约束以最小化换电总时间为目标建立AGV换电模型(下层模型),并针对两者之间的双层耦合关系,设计换电需求和换电方案为公用变量进行解耦.最后使用自动化集装箱码头实际作业参数设计算例,分别采用GAMS求解器和遗传算法循环迭代求解.算例结果表明,双层耦合模型合理地决策了AGV调度和换电问题,换电排队时间控制在4 min之内,降低了AGV换电总时间和最终完工时间,提升了AGV利用率.     

无缓存流水线生产系统中AGV调度问题的研究

针对无缓存流水线生产系统中的AGV(automated guided vehicle)调度问题提出了复合评分的启发式调度算法,降低了系统中AGV执行任务的间隔等候时间.首先,通过建立数学模型,对目前主流的AGV规模估计方法做出了改进.其次,提出了一种新的基于复合评分禁忌搜索的AGV前瞻调度算法.不同于目前主流的以空驶距离为优化目标的调度算法,该算法能够以最小化工件延误时间、最小化AGV空驶距离等多目标来统筹调度AGV.最后,为验证所提算法的有效性,从多个角度与已有算法进行了实验对比.仿真实验结果表明,相较于其他算法,提出的前瞻调度算法能够更有效地解决无缓存流水线生产系统这一新场景的AGV调度问题.实车实验也证明了该算法在实际生产中的有效性.     

车间多载自动导引车绿色物流调度

随着现代制造业的飞速发展,企业在生产效率和生产能耗方面有越来越高的要求,智能生产车间的自动化程度逐渐提高。主要研究作业车间自动导引车(automated guided vehicle,AGV)的智能绿色物流调度问题。首先,建立以降低AGV能耗和最优AGV路径为目标的AGV物流调度优化模型;然后,提出一种以任务排序为约束的改进遗传粒子群算法;最后,以某针织车间的实际物流调度为例对文中方法进行验证。计算结果表明,文中提出的AGV物流调度模型能够较好地模拟AGV绿色调度耗能问题,提出的改进遗传粒子群算法具有较快的收敛速度和较好的寻优能力。     

基于分步式Kalman滤波器的AGV姿态角估计方法实验研究

针对AGV的定位问题,设计了多传感器分步式Kalman滤波器,通过其对编码器、陀螺仪和超声波传感器等测量信息的融合实现了对AGV姿态角的准确估计。仿真结果表明所设计的滤波器是可靠的、有效的,实验结果验证了所设计的滤波器可实时、精确地实现AGV的姿态角估计,定位精度可满足实际生产中对AGV的使用要求。