本文關(guān)鍵詞：雙輪驅(qū)動(dòng)AGV路徑規(guī)劃及運(yùn)動(dòng)控制

  更多相關(guān)文章： AGV 路徑規(guī)劃 運(yùn)動(dòng)控制 蟻群算法 反演控制

【摘要】：隨著國(guó)家經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí),智能工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)迎來(lái)了重要的發(fā)展機(jī)遇。2016年全球機(jī)器人需求有望繼續(xù)保持增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。機(jī)器人的出現(xiàn)會(huì)在一定的程度上替代很大一部分的人工作業(yè),大大方便了人們的生活。AGV(Automated Guided Vehicle)通過自動(dòng)引導(dǎo)裝置,可以按照規(guī)定的路徑行駛,無(wú)需人員操作就可以按照預(yù)定路線運(yùn)輸、轉(zhuǎn)載物品。智能AGV的出現(xiàn),優(yōu)化了人員配置,降低了勞動(dòng)強(qiáng)度,提高了生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量。因此,加強(qiáng)對(duì)AGV的研究具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文以AGV為研究對(duì)象,對(duì)AGV整車的總體結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)與開發(fā)。AGV技術(shù)水平主要體現(xiàn)在控制系統(tǒng)開發(fā)、驅(qū)動(dòng)技術(shù)、導(dǎo)引技術(shù)。本文重點(diǎn)針對(duì)AGV的路徑規(guī)劃及運(yùn)動(dòng)控制問題進(jìn)行分析與研究。相對(duì)于傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃及運(yùn)動(dòng)控制的方法存在的一些局限性,本文通過蟻群算法來(lái)解決在倉(cāng)儲(chǔ)物流中AGV的路徑規(guī)劃與避障問題。在運(yùn)動(dòng)控制方面,本文通過利用反演控制技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)AGV控制器的設(shè)計(jì),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)軌跡跟蹤。本文在深入對(duì)蟻群算法研究的基礎(chǔ)上,為解決傳統(tǒng)蟻群算法搜索時(shí)間長(zhǎng)、收斂速度慢、容易陷入局部最優(yōu)的問題,通過采用改進(jìn)的蟻群算法,使AGV在從初始位置到達(dá)目標(biāo)位置的過程中,可以繞過障礙物,最終選擇出最短路徑。改進(jìn)的蟻群算法提高了算法的求解能力,搜索時(shí)間更短,實(shí)現(xiàn)有效避障。針對(duì)AGV軌跡跟蹤控制問題,本文通過建立AGV的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,結(jié)合反演控制理論設(shè)計(jì)了反演控制器。利用Lyapunov函數(shù)進(jìn)行穩(wěn)定性分析,保證了跟蹤誤差漸近收斂于零。通過算法的仿真與分析,所得到的跟蹤軌跡基本收斂于期望軌跡,結(jié)果表明了該方法可以到達(dá)良好的控制性能。
【學(xué)位授予單位】：河北科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP242.6

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1260213