近年來,隨著嵌入式、自動化和人工智能等技術(shù)的發(fā)展,現(xiàn)代物流業(yè)呈現(xiàn)出數(shù)字化和智能化的趨勢。倉庫管理是現(xiàn)代物流不可或缺的一部分,其中自動導(dǎo)引運輸車（Automated Guided Vehicle.AGV）是智能倉庫中貨物搬運的主要設(shè)備,它安全、高效、省力,是現(xiàn)代物流和工業(yè)自動化的重要組成部分,并在人工智能技術(shù)趨勢的引導(dǎo)下,又會引起新一輪的高速發(fā)展。本文主要內(nèi)容如下:（1）完成定位控制系統(tǒng)研究平臺的搭建,包括控制系統(tǒng)硬件搭建、軟件平臺搭建、多任務(wù)及優(yōu)先級設(shè)計、傳感器數(shù)據(jù)采集及處理等幾個方面的內(nèi)容。（2）通過對基于激光和視覺定位的關(guān)鍵算法進(jìn)行研究,結(jié)合不同傳感器及定位算法的優(yōu)缺點,建立了在AGV平臺下基于模糊數(shù)學(xué)的多傳感器組合定位性能評價體系。對幾種多傳感器組合定位方式進(jìn)行評價,明確多傳感器組合方式。（3）融合定位算法設(shè)計。根據(jù)評價結(jié)果,針對視覺定位系統(tǒng)在精度及魯棒性方面的不足,提出一種基于單目相機、IMU、輪式里程計的多傳感器融合定位算法。在此算法中,結(jié)合IMU預(yù)積分理論與輪式里程計進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,解決頻率同步的問題;提出了一種初始化算法,恢復(fù)相機的尺度信息并對外部參數(shù)進(jìn)行估計和優(yōu)化;設(shè)計了... 

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 AGV國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內(nèi)容
    1.4 論文結(jié)構(gòu)安排
第二章 AGV總體方案設(shè)計
    2.1 AGV組成及整體結(jié)構(gòu)
    2.2 軟件系統(tǒng)設(shè)計
        2.2.1 軟件平臺搭建
        2.2.2 任務(wù)建立
        2.2.3 多任務(wù)調(diào)度及優(yōu)先級設(shè)計
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于模糊數(shù)學(xué)的多傳感器組合性能分析
    3.1 基于視覺和激光的定位方法研究
        3.1.1 單傳感器定位系統(tǒng)
        3.1.2 多傳感器組合定位系統(tǒng)
    3.2 定位性能的影響因素
    3.3 基于模糊數(shù)學(xué)的多傳感組合評價
        3.3.1 評價指標(biāo)
        3.3.2 權(quán)重計算
        3.3.3 模糊分級評價
    3.4 總體評價及分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 視覺融合定位算法設(shè)計
    4.1 AGV位姿及李代數(shù)求導(dǎo)
        4.1.1 坐標(biāo)系定義
        4.1.2 李代數(shù)上的求導(dǎo)
    4.2 IMU-里程計融合設(shè)計
        4.2.1 IMU測量模型
        4.2.2 頻率同步
        4.2.3 IMU-輪式里程計融合設(shè)計
    4.3 尺度恢復(fù)及外參估計
    4.4 IMU-里程計-相機融合設(shè)計
    4.5 本章小結(jié)
第五章 實驗結(jié)果及分析
    5.1 實驗平臺及環(huán)境
    5.2 精度測試
    5.3 魯棒性測試
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于多傳感器融合的移動機器人定位[J]. 何壯壯,丁德銳,王永雄.  計算機與數(shù)字工程. 2019(02)
[2]自動化碼頭雙小車岸橋-AGV協(xié)同調(diào)度研究[J]. 丁一,蘭雨雁,林國龍.  現(xiàn)代制造工程. 2018(12)
[3]融合視覺信息的激光定位與建圖[J]. 駱燕燕,陳龍.  工業(yè)控制計算機. 2017(12)
[4]基于多傳感器信息融合的AGV避障算法[J]. 李沛,李新德.  華中科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2015(S1)
[5]自動導(dǎo)引車（AGV）關(guān)鍵技術(shù)現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢[J]. 武啟平,金亞萍,任平,查振元.  制造業(yè)自動化. 2013(10)
[6]AGV控制系統(tǒng)在煙草物流過程中的應(yīng)用[J]. 孫瑜,張倩,姜一丁.  自動化與儀表. 2012(05)
[7]淺談如何提高控制系統(tǒng)的魯棒性[J]. 王獻(xiàn)偉.  科技創(chuàng)新導(dǎo)報. 2010(03)
[8]自動導(dǎo)航車（AGV）發(fā)展綜述[J]. 張辰貝西,黃志球.  中國制造業(yè)信息化. 2010(01)
[9]基于多傳感器行為融合基礎(chǔ)上的AGV導(dǎo)航研究[J]. 肖本賢,劉海霞,張松燦,趙明陽,齊東流.  系統(tǒng)仿真學(xué)報. 2005(08)
[10]THMR-V導(dǎo)航控制算法的研究[J]. 李華,丁冬花,何克忠.  機器人. 2001(06)

博士論文
[1]基于不確定性分析的移動機器人室內(nèi)定位與導(dǎo)航控制方法研究[D]. 張啟彬.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2018

碩士論文
[1]基于圖優(yōu)化激光SLAM的AGV室內(nèi)自主導(dǎo)航算法研究[D]. 桑迪.山東大學(xué) 2019
[2]結(jié)合輪速傳感器的緊耦合單目視覺慣性SLAM[D]. 陸澤早.華中科技大學(xué) 2019
[3]基于多傳感器融合的倉儲AGV導(dǎo)航定位系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 曹勇.山東大學(xué) 2019
[4]基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的AGV定位方法研究[D]. 李財.電子科技大學(xué) 2019
[5]結(jié)合RFID定位的視覺導(dǎo)引AGV控制方法研究[D]. 任曉玉.武漢理工大學(xué) 2018
[6]基于視覺導(dǎo)引的全方位移動AGV技術(shù)研究[D]. 李冬.中國計量大學(xué) 2018
[7]基于光纖陀螺/激光雷達(dá)組合定位系統(tǒng)研究[D]. 霍炎.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[8]激光導(dǎo)航AGV在特征地圖中的全局定位方法研究[D]. 李昊.南京航空航天大學(xué) 2017
[9]基于多種導(dǎo)航技術(shù)混合的AGV系統(tǒng)設(shè)計[D]. 鐘鉅斌.浙江大學(xué) 2016
[10]AGV路徑規(guī)劃與調(diào)度系統(tǒng)研究[D]. 劉維民.華南理工大學(xué) 2016



本文編號：3727489