本文關(guān)鍵詞：視覺(jué)導(dǎo)航AGV路徑識(shí)別和跟蹤控制技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： AGV 視覺(jué)導(dǎo)航 路徑識(shí)別 粒子群算法

【摘要】：在現(xiàn)代的工業(yè)生產(chǎn)和物流搬運(yùn)中,自主導(dǎo)航智能車(Automated Guided Vehicle,AGV)的應(yīng)用越來(lái)廣泛。AGV能夠有效地完成高危險(xiǎn)、高強(qiáng)度、復(fù)雜的作業(yè)任務(wù),且能夠節(jié)約工業(yè)生產(chǎn)成本,提高勞動(dòng)生產(chǎn)效率。視覺(jué)導(dǎo)航AGV作為其中一個(gè)研究熱點(diǎn),具有視野廣、智能化和柔性化等優(yōu)點(diǎn),使其具有很好的穩(wěn)定性能和安全性能,因此對(duì)AGV路徑識(shí)別和跟蹤控制的研究具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文主要研究了視覺(jué)導(dǎo)航AGV路徑識(shí)別和跟蹤控制方法。主要內(nèi)容包括以下幾個(gè)部分:首先,對(duì)視覺(jué)導(dǎo)航AGV平臺(tái)進(jìn)行了研究,采用6輪的輪系結(jié)構(gòu)以增強(qiáng)其穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性,驅(qū)動(dòng)方式采用兩輪差速驅(qū)動(dòng)。結(jié)合其驅(qū)動(dòng)方式進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)學(xué)分析,通過(guò)分析其角度偏差和位置偏差與兩驅(qū)動(dòng)輪速度之間的關(guān)系,建立了數(shù)學(xué)模型,進(jìn)而得到AGV的系統(tǒng)方程。其次,研究了從圖像中提取路徑信息的方法。對(duì)預(yù)處理后的圖像采用遺傳分割算法進(jìn)行閾值分割,并分析和總結(jié)傳統(tǒng)遺傳算法的不足和改進(jìn)方法,進(jìn)而采用基于改進(jìn)的自適應(yīng)遺傳分割算法對(duì)圖像進(jìn)行閾值分割,從而提高了算法的收斂速度,并且取得了良好的分割效果。然后使用Hough變換的圖像處理方法,提取路徑方程,并通過(guò)逆透視變換矯正路徑的畸變,有效地提高了路徑識(shí)別的精確度。最后,針對(duì)基于PID控制器的AGV路徑跟蹤控制方法,研究了基于粒子群算法的PID控制器參數(shù)自整定方法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證可知,與基于工程整定的方法相比,基于粒子群算法參數(shù)自整定的PID控制器能顯著地提升AGV系統(tǒng)的控制性能。并針對(duì)算法收斂速度慢、易早熟的問(wèn)題,研究設(shè)計(jì)了基于動(dòng)態(tài)設(shè)置慣性權(quán)重的改進(jìn)方法,以充分發(fā)揮粒子群的多樣性。實(shí)驗(yàn)分析表明,改進(jìn)后的算法全局收斂性能顯著增強(qiáng),收斂速度明顯提升,參數(shù)自整定后的PID控制器表現(xiàn)出很好的控制性能。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41;TP242

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本文編號(hào)：1248075