【摘要】：隨著“互聯網+”的持續(xù)推進,對物流行業(yè)的要求也在一步步的提高,不斷涌現新的需求和要求。這些日益增長的需求之中,最為核心的就是對物流效率的提升。一種新型的自動導引運輸車AGV(Automated Guided Vehicle)——基于多源信息融合的自適應AGV必將逐步得到重視,成為自動化倉儲的研究重點。因為它是使自動化倉儲向智能化、智慧型倉儲發(fā)展的核心。本文所提基于多源信息融合的自適應AGV的傳感器系統(tǒng)是由里程計、陀螺儀和CCD視覺傳感器集成,更全面更準確的收集外部環(huán)境信息,全面提升了對外部環(huán)境信息的利用率,并且多傳感器融合的導航系統(tǒng)可以協(xié)調AGV避障系統(tǒng)的非線性問題,從而提升了AGV的柔性和作業(yè)效率和作業(yè)精度。首先,本文對AGV的自適應尋跡技術進行分析和研究,設計出整個AGV的自適應尋跡流程。并且在AGV的自適應尋跡過程中引入SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)實時定位與地圖創(chuàng)建概念,這也是令AGV可以自主導航的核心,對自適應AGV的SLAM導航過程進行分析與設計。對基于擴展卡爾曼濾波的SLAM方法(EKF-SLAM)和基于粒子濾波的定位方法(PF-SLAM)兩種SLAM算法進行比較,分析出兩種算法的優(yōu)缺點,由于EKF-SLAM方法在實時性和測量精度方面比較優(yōu)秀,故選定EKF-SLAM方法作為本文的研究方法。其次,根據對三種信息融合結構的分析與比較,本文采用混合式信息融合結構作為自適應AGV的信息融合系統(tǒng)的結構,并對一般T-S模糊神經網絡算法進行改進,在選取神經網絡結構中的隸屬度數量時引入聚類算法,在各個神經節(jié)點的權重以及融合參數不確定的情況下通過模型的自學習、自適應做出自己的選擇,提升了系統(tǒng)對數據融合的智能性和靈活性。最后,利用自適應模糊PID控制算法控制AGV的各個驅動電機,以實現AGV的自適應導引。對比了單輪驅動、雙輪驅動、四輪差速驅動、六輪差速驅動四種驅動方式,為了達到讓AGV全方位移動的目的,還對比分析了麥克納姆(Mecanum)輪、四輪差速驅動、雙舵輪結構三種驅動結構。結合兩種分析對比結果,本文所提基于多源信息融合的自適應AGV選擇四輪差速驅動方式。給出了多源信息融合的自適應AGV的總體技術結構:車體架構、ARM處理器采用基于ARMv8的嵌入式硬件設計、利用嵌入式Linux進行軟件開發(fā)和移植、視覺傳感器以及陀螺儀的選擇。并且利用MATLAB軟件對所設計AGV采用的EKF-SLAM算法進行了仿真實驗。實驗結果表明,設計的系統(tǒng)可以使AGV較好的完成多傳感器信息收集及融合和自主尋跡功能。
【學位授予單位】：云南財經大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP23;F259.2

【參考文獻】

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1 匡毅;夏平;;基于SimMechanics機械臂自適應模糊PID控制仿真研究[J];農業(yè)裝備與車輛工程;2017年12期

2 亢超群;李二霞;盛萬興;張建華;常方圓;程序;;基于多源信息融合的配電真空開關柜動態(tài)狀態(tài)評價研究[J];高壓電器;2017年03期

3 張力;徐曄曄;夏超;;基于RFID定位的AGV導航系統(tǒng)設計[J];電子世界;2017年05期

4 劉承煥;;基于以太網的視覺導引AGV路徑控制方法[J];工業(yè)控制計算機;2017年01期

5 安春蓮;黃靜;吳耀云;;基于證據理論的多源信息融合模型[J];電子信息對抗技術;2017年01期

6 堯玲;楊煒;張雯;;基于多源信息融合的汽車主動避撞系統(tǒng)[J];北京汽車;2016年06期

7 汪威;吳耀華;陳云霞;;自然導航在AGV中的應用[J];物流技術;2016年12期

8 吳文軍;張巖;吳為民;龔松柏;張榮輝;;一種運輸自動導引車導航方法研究[J];物聯網技術;2016年09期

9 張建鵬;樓佩煌;錢曉明;武星;;多窗口實時測距的視覺導引AGV精確定位技術研究[J];儀器儀表學報;2016年06期

10 孫帥;焦子韻;劉曉宇;姜曉棟;陳丹丹;朱海榮;;智能AGV小車控制系統(tǒng)設計[J];南通職業(yè)大學學報;2016年01期

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2 楊權;基于模糊神經網絡的多源信息融合[D];中北大學;2017年

3 李健;基于模糊PID的無人水下機器人運動控制研究[D];大連理工大學;2016年

4 孫覺非;基于多源信息融合的試驗場道路識別系統(tǒng)研究[D];東南大學;2016年

5 何超君;T-S模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析[D];西華大學;2016年

6 鄭少華;視覺導航AGV定位與路徑規(guī)劃技術研究[D];華南理工大學;2016年

7 康志昊;自動導引小車AGV自適應避障策略的研究與實現[D];華南理工大學;2016年

8 暴海寧;基于模糊控制的激光導引AGV研究[D];西安航天精密機電研究所;2016年

9 李艷飛;基于多傳感器融合的人體定位與行為異常檢測[D];浙江大學;2016年

10 鐘鉅斌;基于多種導航技術混合的AGV系統(tǒng)設計[D];浙江大學;2016年

本文編號：2784703