应用于自动导引小车无线充电系统的导航与供电一体化线圈研究

在自动导引小车(AGV)中采用无线电能传输(WPT)可以提高AGV充电及搬运效率。相比于电动汽车,AGV的导航系统为WPT的应用增加了新的挑战。为降低系统的复杂性和成本,该文提出一种无线充电线圈结构:DAD线圈,该线圈既可以实现无线供电,又可以实现偏移检测。首先,结合DAD线圈的气隙磁场分布,对比方形线圈结构,分析DAD线圈导航和供电的原理;然后,对采用LCC-S型补偿拓扑的DAD线圈进行建模分析,提出具有耦合机构输出电压不受负载影响的谐振元件参数配置条件,进而给出耦合机构的电压增益、输出功率与传输效率表达式;最后,为验证所提出的DAD耦合机构偏移检测性能和系统传输特性,搭建30 mm间距的400 W无线充电样机装置,对DAD线圈的导航性能与供电性能进行了验证,在偏移范围为(-50~+50) mm之间,DAD线圈可以指示偏移方向与偏移大小,且效率波动在5%范围内,可以实现稳定的电能传输。

果园履带车自动导航自适应控制方法

为提高果园履带车自动导航精度和稳定性,兼顾成本和作业效率,提出一种基于模糊控制的自适应导航控制决策方法,并设计开发了一种自动导航嵌入式控制系统。首先,对果园履带车自动导航控制系统整体架构进行设计;其次,确定各关键子系统硬件和软件结构;再次,基于模糊控制与传统PID控制方法研究自适应导航控制决策方法,并基于MatLab/Simulink平台进行建模仿真;最后,将自动导航自适应嵌入式控制系统应用于果园履带车上进行性能评估,以及自适应控制和传统控制两种模式下的果园履带车自动导航过程对比试验。仿真结果表明:模糊PID控制方法的上升时间、超调量和稳态误差分别为0.17s、4.02%和±0.15%,相较于传统控制方法分别优化了5.88%、41.31%和34.78%。验证试验表明:自适应控制方式下果园履带车自动导航的横向偏差和纵向偏差平均值分别为6.24、9.65cm,相比于传统控制方式偏差平均值分别减小了33.97%和12.67%。所提出的果园履带车自动导航自适应控制方法和设计的嵌入式控制系统,不仅能够实现果园履带车自动导航过程的自适应调整,而且提高了自动导航的精度,保证了行驶的稳定性,可为果园履带车实际生产操作提供参考。

ORB-SLAM3融合语义分割的AGV栅格地图构建与导航

同时定位与建图(SLAM)技术是自动引导车(AGV)实现自主引导的关键技术之一,传统的视觉SLAM生成的稀疏点云地图无法得到真实场景中空间是否被障碍物占据的状态,因此不具备导航功能。提出了一种基于语义分割的栅格地图构建方法。通过全景分割网络Panoptic FCN对ORB-SLAM3生成的关键帧进行语义分割,利用相机水平安装且高度固定作为先验条件确定地面的空间位置,再结合关键帧位姿将得到的语义掩膜进行反投影,利用贝叶斯增量式估计方法构建二维占据栅格地图。在实验室搭建的AGV平台上对该建图算法进行验证,利用A*算法作为路径规划算法,实验结果表明算法生成的语义栅格地图能够正确的表示出地面和障碍物位置,AGV按照规划好的路径正确地跟踪到目标点,算法生成的栅格地图能够正确地反映出环境语义信息并可以应用于AGV实际导航,算法实时性和准确性都能够满足需求。

一种用于自动导引车(AGV)的超声波导航系统

设计了一种用于自动导引车 (AGV)的超声波导航系统 ,介绍了系统的工作原理及结构 ,并进行了各项导航功能的样车实验。实验数据表明 :系统可适应AGV的工作特点 ,可用于CIMS中固定及自由路径模式的AGV。

农业无人车全自主导航系统设计

传统农业生产中,由于要雇佣大量的农业劳动力为蔓藤类果树进行喷药施肥,所以农业生产成本较高,而无人车可以连续作业,节省人工成本。为了实现无人车位置与姿态的控制目标,行驶控制器采用自抗扰滑模控制,硬件设计主要以毫米波雷达、多组合导航单元等传感器,实现对周围环境的感知,可在林地、荒野等复杂地形中进行高效作业,为农业生产提供了全新的解决方案。

农用无人车自动导航系统设计

设计了一套基于STM32控制的施药农用无人车,在设定路径和施药信息后能够自动导航完成作业,与无人机施药配合能够360°无死角地消除虫害,并且无须人工操作,省时省力。该自动导航设计是基于GPS定位和三轴航向角测定的控制算法,使用SDIO总线操作SD卡记录航行操作数据,加入实时的自检代码以进行路径修正,加入避障系统以保证人员和车辆安全。系统基于STM32开发板进行开发,扩展性和兼容性强,后续可继续增添新功能。

基于向量场的物流系统自动导航车(AGV)局部避障规划

在已知静态障碍物环境信息的情况下,为了改善物流系统中自动导航车的路径,采用改进势场法规划自动导航车路径,比智能方法更加方便、高效。改进的算法计算量少,容易满足实时性要求,在数学描述上比较简洁,产生的路径比较平滑且安全。改进的势场法在实际系统应用中提高了系统的操作效率及安全性。通过对典型操作实例的分析,验证了该方法的有效性,从而完善了自动导航车避障功能。

AGV自动导航车控制系统的设计与改进

AGV是自动导航运输车的缩写形式,一般内部装备有自动引导装置,采用电磁或者光学等技术手段作为支撑,能够沿着预设好的规定导引路线进行自主行驶,同时还具有安全保护功能,可用于自动移载工作。AGV具有自动化程度高、可自主充电、造型美观、使用方便、体积小巧、可在车间内往复穿梭等优点,被广泛应用到工业、物流、养殖等多个领域,并发挥出重要的作用。现对AGV自动导航车控制系统的设计与改进进行简要探究。

自动导航车(AGV)发展综述

追溯了AGV的发展历史,介绍了AGV的工作原理和应用领域,论述了AGV的关键技术及最新技术成果,为AGV的应用提供了参考。

基于PLC的AGV小车自动控制系统设计

文章介绍了自动导向车(Automated Guided Vehicle,AGV)小车自动控制系统的关键技术和设备,以及基于可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)的AGV小车自动控制系统设计,包括PLC与AGV小车的通信设计、PLC控制功能设计及监控功能设计。

基于激光导航的自动化立体库AGV叉车设计

将激光导航技术与AGV叉车结合,应用于自动化立体库中。设计了自动化立体库模型和AGV叉车结构,通过激光靶点的设计,使AGV叉车定位更加准确,运行路线更加顺畅,同时配备自动充电系统,可实时充电,大大节约了劳动力,提高了仓库利用率。

新型自动引导车导航与控制系统

提出了一种可适应复杂环境、实时性强、鲁棒性好的自动引导车导航和控制系统 ,此系统集成了自动引导车的多种功能并采用在弧线上找点的方法进行导航。采用此系统的自动引导车不仅能快速处理环境信息 ,而且能有效避开动态和静态障碍物 ,安全、可靠地驶向指定的目标。通过多种环境模式的仿真实验 。

基于动力学模型的自动引导车智能导航控制研究

提出了一种基于动力学模型的智能控制方法 ,将导航系统得到的信息输入智能控制器 ,由它输出自动引导车动力学模型所需要的控制量。因为该控制器记忆了自动引导车的动力学特性 ,所以使用此智能控制器的自动引导车能够较平稳地避开动态和静态障碍物。仿真实验结果表明 ,装有此系统的自动引导车能有效避开动态和静态障碍物 ,安全、可靠、平稳地驶向指定的目标 ,从而验证了本文提出的方法是正确和有效的。

基于惯性和视觉复合导航的自动导引小车研究与设计

自动导引小车(AGV)作为智能制造的重要物料搬运设备,其导航精度及路径柔性配置性能制约了其在智能制造领域的应用范围。针对这一问题,提出了基于惯性和视觉的AGV复合导航方法,利用两种导航技术的互补优势,实现高精度导航定位,提高了AGV对工作环境的适应能力和可靠性。在此基础上,利用二维码标签构建了AGV工作栅格地图,实现了AGV行驶路径的柔性配置。测试表明复合导航方法具有纵向5mm、侧向10mm、方向偏差1°的导航定位精度。

自动导航小车制动能量回收控制策略研究

以自动导航小车(AGV)及其制动系统为研究对象,针对目前常用的再生制动控制策略的不足,设计了基于模糊推理的再生制动控制策略,以提高AGV能量利用率。首先,在ADVISOR软件中搭建AGV模型,并对ADVISOR软件进行二次开发,使其能够满足AGV四轮驱动的仿真需求;其次,利用Matlab模糊工具箱实现控制算法,并在Simulink中搭建控制算法仿真模块,将控制算法仿真模块嵌入到AGV整车仿真模型中进行仿真;最后,在不同工况下对模糊控制策略和当前的控制策略进行仿真对比,结果显示模糊控制策略具有显著的优异性,制动能量回收率得到很大提高。

基于多级决策的多智能体自动导航车调度系统

提出基于多级决策和协作学习的方法来建立自动导航车 ( AGV)调度系统中每个 AGV所需要的动态分布式调度策略 .系统中的每一个 AGV都由一个具有两级决策能力的智能体控制 :在选择级 ,智能体采用 Markov对策框架下的强化学习方法 ,以根据其他 AGV当前的子任务建立自己的最有反应子任务 ;在行动级 ,智能体通过强化学习建立优化的动作策略来完成由选择级确定的子任务 .AGV调度仿真结果证明 ,该方法能提高系统的产量 。

基于视觉的AGV自动运输车道路识别技术研究

通过自动引导车(AGV)采集的烟草车间道路图像进行边缘提取和图像平滑,获得良好的梯度图像。根据道路特征采用Sobel算子增强道路边缘,使用直线模型进行边缘拟合,以减少图像处理时间和提高道路识别的可靠性。AGV导航实验表明,该方法具有良好的实时性、可靠性和鲁棒性,能精确定位目标边缘,达到了预期的效果。

基于可见光通信的停车场泊车自动导航系统

为满足车辆定位需求并实现高效率停车场泊车导航,设计基于可见光通信的停车场泊车自动导航系统,系统的车位信息监测模块通过结合泊车位上方LED照明装置和车位地面的光敏电阻形成光电检测装置,获取停车场车位状态信息后,经STM32单片机产生频率差异显著方波信号;可见光信号调制模块依据可见光通信原理,将方波信号经信号调制电路转换成电信号,驱动停车位的LED灯光源,传输光信号至定位导航模块;定位导航模块利用内置摄像头接收可见光定位信号,经信号解析、定位等步骤获取可见光信号来源位置信息,实现停车场泊车自动导航。实验结果表明,该系统可有效满足车辆定位需求,车辆定位误差控制在0.20 m范围内,且泊车导航所需时间较短,具备较高泊车导航效率。

融合目标检测与DWA算法的AGV路径

针对AGV(Automated Guided Vehicle)叉车处于环境信息未知或环境动态变化情况下的路径规划及导航问题,文中提出了一种由YOLOv5(You Only Look Once version 5)目标检测算法获取目标位置。根据目标位置规划出全局基础路径,再融合DWA(Dynamic Window Approach)局部动态路径规划算法进行AGV路径规划与导航,使AGV叉车在未知环境或局部环境信息未知的环境中能快速识别目标位置并完成路径规划到达目标位置。实验结果表明,相较于改进前方法,文中所提方法在路径长度、耗费时间以及AGV叉车航向误差方面均有良好表现,路径长度平均减少12%,耗费时间平均减少约5%且AGV航向与目标航向的平均误差在5°以内。所提方法提高了AGV叉车在未知环境中的工作效率以及工作灵活性。

融合NSGA-II和CSA的多目标车间调度

针对在灵活车间系统中调度作业和自动引导车(automated guide vehicle,AGV)的同时调度问题,考虑在有限多个AGV和加工机台的情况下,以最小化最大完工时间、单个AGV搬运消耗时间及所有AGV搬运总消耗时间为目标函数,设计融合NSGA-II(non-dominated sorting genetic algorithms)和克隆选择(clonal selection algorithm,CSA)的改进算法INGCSA来解决此类问题。采用工件、加工机台和AGV三部分编码;引入非支配排序和目标函数值大小排序后总得分进行种群分层,从而有效地保留优秀个体;针对克隆后的种群,对不同等级的种群采取不同的变异概率,并对染色体进行内部交换与均匀交叉混合交换的基因重组,有效地提高了种群的多样性与防止陷入局部最优。通过三组对比实验,验证了该算法在探索最优解时,具有运行时间短、稳定性高和收敛性好等优点。