一种用于小型敏捷仓库的AGV视觉导航方法研究

随着物流行业的发展,物流自动化仓库正在朝着多用户、多品种和高度灵活性的柔性自动化仓库发展,传统AGV(automatic guided vehicle)难以满足物流仓库的新需求。针对实际需求,基于色差阈值分割的方法对AGV的导航路径偏差进行提取并融合,采用"预瞄闭环控制"的思想设计路径跟踪控制器,实现了机器人高精度的路径跟踪。最后,在搭建的模拟仓库中,对设计AGV的导航性能进行了全面测试,实验结果表明,该视觉导航AGV导航灵活,精度高,运行平稳,可以满足柔性仓储的需求。     

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.     

基于自动导引车辆的物流分拣系统交通控制策略

在离散网格环境下设计基于自动导引车辆(automatic guided vehicle,AGV)的物流分拣系统,基于中央控制器的集中控制策略,采用Label Correcting算法对AGV进行动态路径规划,基于交叉口不停留策略对系统内AGV进行交通控制.仿真实验结果表明:所提出的分拣系统能够适用于大规模的物流包裹分拣...     

AGV系统路径规划时间窗模型及算法

针对双向单车道的AGV(automated guided vehicle)系统作业场景,考虑到AGV车辆行驶过程中直线和弯道的速度差异,以最小运行代价和优先级相结合为任务生成策略,构建了避免冲突的AGV系统动态路径规划的时间窗模型及其算法流程,为运行总成本最小约束下智能物流和自动化仓储系统中多台AGV协同作业的动态路径规划问题提供了有效方法。经过案例验证,该算法能够有效规划系统中多台AGV协同作业的路径,使系统运行的成本最低,降低仓储系统运行的总成本。     

基于离散时空网络的多自动引导车路径规划问题

针对多AGV（automatic guided vehicle）在仓储物流搬运系统中的巷道拥堵问题,提出一种规避拥堵的系统优化策略,将产生的AGV拣货路径作为约束生成后续AGV运行轨迹。对仓库相邻节点赋予时间链接,构建时空网络地图,在此环境建立基于离散时空网络的考虑拥堵的路径优化模型,并设计了时空网络与SA(simulated annealing)相结合的全局优化算法ST-SA(space time simulated annealing) 以求解该模型,通过仿真实验对模型及算法的有效性进行验证。实验结果表明：系统优化策略可以对AGV路径规划过程进行控制与优化,ST-SA能够很快搜索到合理、高效的AGV拣货路径方案,缩短AGV在巷道的作业时间,避免了多AGV在智能仓储系统中的碰撞及拥堵。     

基于改进A*与DWA算法的物流机器人路径规划

传统的仓库物流AGV移动机器人一般按照铺设的磁轨道进行作业,导致机器人搬运路线并非最优路线,工作效率较低。本文研究了一种基于ROS操作系统的路径规划自主控制算法,从实际应用场景出发,对移动机器人运行的仓储环境SLAM地图构建,对传统的A*算法和DWA算法进行改进优化,并在ROS开发平台上开发程序,进行实验验证。实验结果表明,该方法能有效实现自主导航、动态避障功能以及路径优化,并从路径转折次数、运行总时间、运行总路径长度等角度验证了策略的有效性。     

基于激光SLAM的AGV路径规划仿真分析

利用激光SLAM进行AGV导航具有路径灵活多变、环境适应性强、易维护等优点。激光AGV导航的技术关键在于路径规划的精度与效率。对两种常用的激光SLAM算法进行理论分析,应用MATLAB模拟激光SLAM导航AGV沿直线路径行走和在复杂环境中行走的地图构建与路径规划。仿真结果表明,基于无迹卡尔曼滤波的SLAM算法比基于扩展卡尔曼滤波算法的SLAM算法有更好的准确性,且两种算法数据处理时间相差不大,即基于无迹卡尔曼滤波算法在保证运行速度的同时有着更高的精度。     

基于机器人操作系统的室内运输自动导引车系统及其设计

针对当前室内运输自动导引车(AGV)导引技术存在灵活性差、开发成本高、路径维护烦琐等问题,设计并实现了一款基于开源机器人操作系统(robot operating system, ROS)的室内运输AGV系统。该系统包括硬件层和软件层两部分。在硬件层,综合考虑现实需求、性能、成本等因素后进行硬件选型,同时搭建了AGV底盘和单舵轮行走机构,为软件层提供了一个稳定、灵活的运行平台。软件层设计包括ROS规划端和网页人机交互端两部分。ROS规划端进行AGV地图构建、自主定位、路径规划、路径跟踪、自主导航五大功能模块设计;网页人机交互端实现远程人机交互功能。测试结果表明,基于ROS的室内运输AGV系统能够有效地完成室内自动化运输任务,且路径维护灵活简便,整个系统具有很强的可行性和实用价值。     

混合遗传算法的AGV路径规划的应用

本文介绍了一种将Ford算法与基本遗传算法相结合来实现AGV路径规划的算法。采用链接图法建立AGV的工作环境模型。给出了用该算法实现的路径规划的仿真与实验结果。     

可重组制造系统中物流运输路径规划

在分析可重组制造系统物流布局的基础上,根据物流运输网络的空间分布特征,提出了一种动态的AGV(自动导引小车)路径规划方法.利用图论,构建了AGV路径规划的有向图网络模型,采用机床相对位置矩阵、距离矩阵以及阻塞系数来描述车间环境信息,通过系统的重组,有效缩短运输距离.针对物流运输动态路网的变化,把整个运输网络划分成不同的子路网,动态地优化变化附近运输节点所在的子路网,从而较迅速地得到最佳运输路径.仿真结果表明了该方法的有效性和快速性.     

自动引导车路径偏差的控制研究

本文针对差速驱动的AGV路径偏差控制,建立了小车路径偏差的运动模型。利用数学方法分析路径偏差与车轮速度的关系,深入分析,得到两驱动轮驱动电压与偏差变量的等量关系,从而得到系统的结构框图,从根本上分析了AGV的控制原理。通过对比激光导航,磁导航,视觉导航等控制方式,最后选择无适应性,稳定性更强的无轨导航,采用模糊控制理论,将系统简化为以偏差变量为输入,驱动电压差为输出的双输入单输出系统。仿真结果表明,该方法有较好的路径纠偏能力。同时也为无轨AGV路径控制奠定基础。     

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。     

基于改进遗传算法的AGV路径规划

针对AGV在自动化生产线中原有路径规划算法存在路径拐弯次数多,不利于AGV自动控制的问题,提出了一种改进遗传算法。为提高AGV运行的效率,该算法引入了拐弯因素。针对在路径规划中传统遗传算法收敛速度慢的问题,结合分层方法,改进传统的精英保留策略。在算法进化过程中,根据个体适应度的变化动态调整交叉概率和变异概率,加快算法的收敛速度。Matlab仿真实验结果显示:改进遗传算法能够规划出一条更合理的路径,相比较传统方法减少了转弯次数,改善了搜索路径质量,表明该算法可以满足自动化生产线AGV路径规划的要求。     

基于ROS的室内导航机器人设计研究

采用基于机器人操作系统（ROS）的设计方案开展了机器人在自主导航中的应用研究,设计了一款集定位、SLAM建图、路径规划、驱动控制于一体的机器人综合系统。系统利用激光雷达扫描获取环境实时数据和里程采集信息,通过Gmapping算法对数据进行融合,以及采用自适应蒙特卡洛定位（AMCL）方法实现了环境地图绘制与定位。通过matlab对路径规划算法进行对比研究发现,路径规划任务中Djakarta算法更适应在室内多障碍物场景。而实验结果显示在模拟环境中利用Dijkstra算法和DWA算法进行避障更加有效。仿真实验结果也表明,该系统可构建高精度环境地图,并对机器人进行定位和导航,实现了在实时路径规划中成功避开障碍物到达目标点。以上研究表明在室内定位和导航任务中该机器人系统框架具有良好的可行性和稳定性。     

基于BD和QR码的AGV研究与设计

全面研究和设计了基于BD和QR码的AGV系统,采用了北斗导航高精度差分定位、视觉识别QR码的室内外导航平滑切换等联合导航技术,开发出具有全程无人运输、路径智能规划及避障及调度等功能的无人引导运输装置,并成功应用于仓储库直接的货物运输。     

基于视觉引导AGV的控制系统设计与实现

自动导引车(AGV)的主要作用是搬运货物等工作,其广泛地应用于制造业、物流等行业,是实现工业自动化、智能制造的重要研究课题.本文设计了一套以视觉传感器导引,STM32 F4系列芯片为控制器,利用AGV的坐标偏差值、前行方向的角度偏差值和二维码来实现循迹的AGV控制系统方案.并从AGV的引导路径信息设计、结合PID的巡线控制算法的设计、运动模型等方面进行详细分析,最后通过AGV运行、遇到障碍物、到达目的地等三个实验来验证实验效果,实验表明该方案的AGV系统能实现较好的循迹效果.     

一款AGV磁导航传感器的设计

在工业自动化的发展过程中,AGV（自动导引车辆）广泛投入使用,目前应用较广泛的导航方式之一是磁条导航,它具有对环境要求低、安装简单、易维护、成本低等优点。设计了一款AGV磁导航传感器,该传感器以ARM Cortex-M3为核心、RS232C线驱动和磁导航模拟前端设计硬件实验平台,实时采集磁导航信号,采集到的信号通过对数-双曲正切函数的鲁棒自适应滤波算法,减小AGV行驶过程中的偏差,在C/OS Ⅲ微型操作系统进行任务循环调度,通过人机交互界面观测传感器实时状态,对AGV的运行轨迹进行修正。根据实验数据和仿真结果表明：使用该磁导航传感器的AGV行驶偏差较小,车身更加平稳。     

一种基于时间窗的自动导引车动态路径规划方法 

针对多自动引导车（Automatic Guided Vehicle,AGV）在柔性制造系统中的路径规划问题,提出一种基于时间窗的动态路径规划算法,能有效地避免车-车冲突、碰撞等问题,并且得到的路径是时间最优的.在备选路径上,通过时间窗的初始化、时间窗的更新、以及时间窗的排布,可以实现多辆车同时运行,相互之间不产生冲突碰撞.仿真实验和真车实验表明,该算法用在AGV路径规划上,能实现多车之间的无冲突、时间最优的路径规划功能.     

考虑拥堵因素的自动化码头多AGV无冲突动态路径规划模型

针对自动化集装箱码头水平运输系统的调度优化,提出一种自动引导车(AGV)动态路径规划策略,即在多AGV系统路径生成的同时进行动态路径优化.从AGV运输作业时间角度,建立考虑拥堵的多AGV路径优化模型,优化AGV路径方案.为求解模型,设计了基于动态路径规划策略的多种群蚁群算法,并对模型与算法的有效性进行验证.结果表明:基于动态路径规划策略可以对路径规划过程进行动态控制与优化;同时,考虑拥堵因素可以有效地解决水平运输路网中的拥堵问题,提高运输作业效率.     

改进人工人群搜索算法在基于LBS物流配送中的应用

以基于LBS物流系统的物流车辆路径规划为研究对象,将一种改进人工势场法与人群搜索算法相结合,对LBS系统中物流车辆的路径规划进行优化.该算法首先利用LBS系统获取环境信息,包括车辆、目标和障碍物的位置和速度信息,其次在基本人工势场法的基础上加入速度因子,使配送车辆初步形成能躲避障碍物并追踪动态物流对象的可行性路径,随后利用人群搜索算法,在可行性路径中搜索最短路径,进而生成物流车辆至动态物流对象的最优路径.该算法有效的将改进式人工势场法和人群搜索算法紧密结合在一起,通过仿真实验证明了该算法在基于LBS的物流系统中物流配送路径规划的有效性,同时将该算法与传统路径规划A*算法进行对比,证明该算法有效的提高了系统中的整体搜索效率.