【摘 要】
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自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,AGV)在现代工业生产以及物流运输中的运用愈加广泛。在传统导引方式中,AGV主要采用的是磁导引方式,其获取的偏差信息单一,控制效果
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自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,AGV)在现代工业生产以及物流运输中的运用愈加广泛。在传统导引方式中,AGV主要采用的是磁导引方式,其获取的偏差信息单一,控制效果较差,从而使AGV的运行易产生左右摇晃现象,进而引起AGV脱轨。在实际工厂车间运用中,传统的PID控制器的控制技术很难满足AGV复杂的轨迹跟踪要求。因此,对AGV的路径识别及其轨迹跟踪控制的有关研究具有极其重要的适用价值。主要研究内容由以下几个部分组成:1)对AGV小车搭建数学运动模型,采用六轮式稳定结构,以两轮差速驱动作为驱动方式,结合驱动方式以运动学原理进行分析,得出距离偏差和角度偏差与两轮驱动方式之间的数学关系,进而得到所需AGV的整个系统方程。2)采用机器视觉导引方式,导引信息图像的提取则采用Open CV(Open Source Computer Vision Library)软件进行图像处理,其中包括原始图形的滤波、边缘检测、色带识别及色带中心线拟合处理。3)针对AGV轨迹跟踪控制系统研究,采用模糊控制原理,设计了一种模糊控制器。然后分别对传统PID控制器以及所设计的模糊控制器采用Matlab软件仿真比较,并对两者的收敛曲线平滑度进行比较,仿真结果表明,基于模糊控制的AGV轨迹跟踪器能够有效解决复杂运行情况下控制不理想的问题。4)搭建基于视觉的AGV控制平台,开展AGV整车试验,在试验室与实际运用中对所设计的AGV在视觉图像处理能力以及轨迹纠偏性能进行数据统计加以验证。
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