第 1 章  緒   論

1.1研究的背景及意義

隨著國內(nèi)幾十年經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，目前是全球最大的 AGV 等工業(yè)機(jī)器人需求市場。根據(jù) IFR2015 年發(fā)布的關(guān)于世界機(jī)器人用量的報告，預(yù)計到 2017年，中國機(jī)器人總量將會比現(xiàn)在增長近兩倍，達(dá)到 42.8 萬單位，高于歐洲的34.3 萬單位以及北美的 29.2 萬單位，成為世界上工業(yè)機(jī)器人用量最多的國家。但是由于我國工業(yè)基礎(chǔ)龐大，因此機(jī)器人平均使用率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)國家。另外，我國正面臨著人口老齡化嚴(yán)重、勞動力成本上升和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的壓力，制造業(yè)等行業(yè)激烈的競爭將促使各種產(chǎn)業(yè)的升級與優(yōu)化。AGV 產(chǎn)品作為先進(jìn)制造業(yè)的支撐技術(shù)和信息化設(shè)備之一，對未來生產(chǎn)和社會發(fā)展起著重要的作用，因此具有巨大的市場空間[1]。 AGV 是集機(jī)械、電子、控制、計算機(jī)、傳感器、人工智能等多學(xué)科先進(jìn)技術(shù)于一體的現(xiàn)代制造業(yè)重要的自動化裝備。自上世紀(jì) 60 年代世界上出現(xiàn)第一臺工業(yè) AGV 以來，AGV 技術(shù)及其產(chǎn)品經(jīng)歷了快速的發(fā)展，出現(xiàn)了各種類型的 AGV。根據(jù)導(dǎo)航方法分為磁帶/色帶導(dǎo)引、慣性導(dǎo)航、視覺導(dǎo)航、激光導(dǎo)航等；根據(jù)工作方式分為牽引式 AGV、潛伏式 AGV 與叉車式 AGV 等。國內(nèi)在AGV 產(chǎn)品及應(yīng)用技術(shù)上并沒有太多核心技術(shù)積累和創(chuàng)新，主要以組裝和外觀結(jié)構(gòu)設(shè)計為主，在自動化、智能化等方面落后于國外同類產(chǎn)品，高端產(chǎn)品相比于國外有 20 左右的差距。 目前物料的運(yùn)輸主要靠人工操作的叉車。人工叉車一方面需要具有一定熟練程度的工人，在工作時間上，工人不可能持續(xù)操作，因此需要更多的工人輪流操作，這會增加生產(chǎn)成本；另一方面，相對于人工操作的叉車，自主導(dǎo)航叉車可以一天 24 小時不間斷的運(yùn)行，且精度高、安全可靠。除此之外，，自主叉車的成本并不是很高，短期內(nèi)即可收回投資成本，回報率較高。因此大量采用自主導(dǎo)航叉車，可以降低企業(yè)的運(yùn)營成本，提高市場競爭力。叉車式 AGV 的應(yīng)用如圖 1-1 所示。 

..........

1.2 研究綜述
AGV 自身導(dǎo)航的方法是整個導(dǎo)航系統(tǒng)核心內(nèi)容，導(dǎo)航的方法對導(dǎo)航系統(tǒng)的精度、可靠性以及穩(wěn)定性有著重要的影響；除此之外，它還對 AGV 產(chǎn)品的生產(chǎn)成本以及自動導(dǎo)航實現(xiàn)的難易程度同樣起著不可忽視的作用。近年來，國內(nèi)外眾多學(xué)者都活躍在 AGV 導(dǎo)航領(lǐng)域的探索與完善等方面。目前該行業(yè)已經(jīng)開發(fā)出的導(dǎo)航方法有磁帶導(dǎo)航、光學(xué)導(dǎo)航、激光導(dǎo)航、慣性導(dǎo)航[2]等，每個自導(dǎo)航方法的優(yōu)缺點(diǎn)以及導(dǎo)航相關(guān)的關(guān)鍵設(shè)備如表 1-1 所示。 隨著生產(chǎn)制造的自動化、智能化及集成化，關(guān)于自動導(dǎo)航移動平臺的研究也越來越多。J.Pagès 等人開發(fā)了基于自動導(dǎo)航叉車式 AGV 的計算機(jī)視覺導(dǎo)航系統(tǒng)[3]，該系統(tǒng)通過反饋控制實現(xiàn)對期望路徑信息的跟蹤。Michael Seelinger[4]等人開發(fā)了基于視覺導(dǎo)引的自動導(dǎo)航叉車，采用移動相機(jī)空間操控的視覺導(dǎo)引方法，可以不依賴于相機(jī)的標(biāo)定而獲取叉車的精確位姿信息。Tua Agustinus Tamba[5]等人將叉車式 AGV 的運(yùn)動模型轉(zhuǎn)變?yōu)槁窂阶兞棵枋龅姆匠�，通過由Murray[6]等人提出的鏈?zhǔn)椒ㄍ茖?dǎo)出時變反饋控制策略。 本文基于模糊邏輯控制算法實現(xiàn)叉車式 AGV 對期望路徑的實時跟蹤，關(guān)于移動機(jī)器人模糊控制算法的研究也是最近研究的熱點(diǎn)。Tamoghna Das[7]針對輪式移動機(jī)器人設(shè)計了啟發(fā)式模糊邏輯控制方法，并結(jié)合李雅普諾夫法分析了其穩(wěn)定性。Bong-Jae Rhee[8]針對 T-S 模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計提出了一種新的李雅譜諾夫函數(shù)方法，并將其應(yīng)用在移動平臺上。Oscar Castillo[9]分別采用粒子群算法，為移動輪式機(jī)器人設(shè)計與優(yōu)化模糊控制算法的隸屬函數(shù)參數(shù)。 
..........

第 2 章  激光導(dǎo)航叉車運(yùn)輸系統(tǒng)設(shè)計與分析

2.1 引言
以激光導(dǎo)航叉車為運(yùn)輸設(shè)備的運(yùn)輸系統(tǒng)，是一個比較復(fù)雜的綜合系統(tǒng)。它包括獨(dú)立的激光導(dǎo)航叉車及統(tǒng)一調(diào)度管理軟硬件平臺。本章主要設(shè)計與分析激光導(dǎo)航叉車導(dǎo)航系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)與功能，以及統(tǒng)一調(diào)度管理軟硬件平臺的整體架構(gòu)與功能。
.......

2.2 叉車系統(tǒng)方案設(shè)計
本文研究的具有自主導(dǎo)航功能的激光導(dǎo)航叉車式 AGV 是自動化車間中物流運(yùn)輸系統(tǒng)的核心設(shè)備之一，它是基于進(jìn)口的手動電動叉車，通過安裝自主開發(fā)的激光導(dǎo)航系統(tǒng)而設(shè)計的。本文所改裝設(shè)計的激光導(dǎo)航叉車，如圖 2-1 所示。 根據(jù)該圖可以比較詳細(xì)地了解該叉車的基本結(jié)構(gòu)。主要包括基本的林德手動叉車、工控機(jī)、激光雷達(dá)以及防撞設(shè)備。工控機(jī)是叉車整個軟件系統(tǒng)的主要的運(yùn)行設(shè)備，它包括所有的地圖構(gòu)建算法、運(yùn)動控制算法等。防撞設(shè)備主要包括激光雷達(dá)、機(jī)械防撞、力防撞及觸碰防撞等裝置，所有的防撞系統(tǒng)構(gòu)成了三維的防撞系統(tǒng)確保了叉車安全穩(wěn)定的運(yùn)行。其中上方的激光頭還用來構(gòu)建應(yīng)用環(huán)境的平面地圖，是實現(xiàn)定位最主要的傳感器。激光導(dǎo)航叉車式 AGV 是基本手動電動叉車和激光導(dǎo)航系統(tǒng)相結(jié)合的無人駕駛自動物料搬運(yùn)設(shè)備。它的基本功能是，在沒有人的干預(yù)下，自動的將指定地方的貨物搬運(yùn)到指定的地點(diǎn)。激光導(dǎo)航系統(tǒng)依靠自身的激光傳感器和編碼器感知叉車運(yùn)行環(huán)境信息，然后通過相應(yīng)算法構(gòu)建周圍環(huán)境地圖，最后根據(jù)任務(wù)的起點(diǎn)終點(diǎn)確定運(yùn)行的期望路線，采用反饋控制實現(xiàn)路徑的跟蹤控制，以完成相應(yīng)的任務(wù)。本文中其搬運(yùn)的物體主要為裝有汽車零部件的箱體，在加工區(qū)如圖 2-2 所示，搬運(yùn)目標(biāo)區(qū)為立體倉庫，如圖 2-3 所示。 
..........

第 3 章  叉車運(yùn)動控制系統(tǒng)模糊算法設(shè)計 .... 16 
3.1 引言 ....... 16 
3.2 基于模糊算法的叉車運(yùn)動控制 ....... 16 
3.3 控制器參數(shù)優(yōu)化 ..... 24 
3.4 本章小結(jié) ........ 29 
第 4 章  基于 Petri 網(wǎng)叉車調(diào)度方法的研究 ........... 30 
4.1 引言 ....... 30 
4.2 多 AGV 運(yùn)輸系統(tǒng) Petri 網(wǎng)建模方法 ....... 31 
4.3 Petri 網(wǎng)系統(tǒng)分解建模方法 ...... 37 
4.3.1  一次變遷分解 ........ 38 
4.3.2  二次變遷分解 ........ 41 
4.3.3  建立優(yōu)化目標(biāo)函數(shù) ........ 43 
4.4 Petri 網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化 .... 44 
4.5 本章小結(jié) ........ 47 
第 5 章  叉車式 AGV 實驗與分析 ......... 48 
5.1 引言 ....... 48 
5.2 運(yùn)動控制仿真與實驗 ..... 48 
5.2.1  搭建仿真平臺 ........ 48 
5.2.2  仿真與分析 .... 48 
5.2.3  實物實驗與分析 .... 51
5.3 調(diào)度管理仿真 ........ 54 
5.3.1  搭建仿真平臺 ........ 54 
5.3.2  仿真與分析 .... 55 
5.4 本章小結(jié) ........ 57 

第 5 章  叉車式 AGV 實驗與分析

5.1  引言
在前面幾章，設(shè)計了模糊控制算法、建立了調(diào)度管理模型以及提出了多AGV 路徑規(guī)劃優(yōu)化方法。本章主要通過搭建 GAZEBO 仿真平臺，用來驗證本文采用方法的可行性，通過激光導(dǎo)航叉車實物進(jìn)行實驗用來驗證方法的實用性。除此之外，還將仿真與實驗結(jié)果同其它常用的方法進(jìn)行對比分析。 對于激光導(dǎo)航叉車式 AGV 的運(yùn)動控制的驗證與分析，首先在 GAZEBO仿真平臺上進(jìn)行仿真，獲得與理論相符的仿真結(jié)果。然后，將設(shè)計的運(yùn)動控制算法用于激光導(dǎo)航叉車上進(jìn)行現(xiàn)場實驗。 要搭建基于機(jī)器人操作系統(tǒng)（ROS）下的 GAZEBO 仿真平臺，首先根據(jù)客戶需求的手動叉車基體的基本型號及其基本結(jié)構(gòu)與尺寸，在 SolidWorks 下對其進(jìn)行三維建模，然后在 GAZEBO 內(nèi)搭建用于仿真的場景，并將叉車三維模型導(dǎo)入，即可得到靜態(tài)的仿真平臺。最后將對應(yīng)的叉車運(yùn)動模型的正、逆解方程寫成相應(yīng)的插件的形式導(dǎo)入靜態(tài)仿真平臺，即可得到用于叉車運(yùn)動控制的仿真平臺，如圖 5-1 所示。該仿真平臺可以比較真實地反映叉車運(yùn)動狀態(tài)。 
..........

結(jié)   論

AGV 自動運(yùn)輸系統(tǒng)作為先進(jìn)制造業(yè)的支撐技術(shù)和信息化設(shè)備之一，對未來生產(chǎn)和社會發(fā)展起著重要的作用，因此具有巨大的市場空間。本文基于激光導(dǎo)航叉車式 AGV 為研究對象，分析與設(shè)計了叉車 AGV 的導(dǎo)航系統(tǒng)組成與調(diào)度管理的硬件平臺，并開展了運(yùn)動控制與調(diào)度管理方法的研究。通過 GAZEBO平臺下的仿真以及實物實驗，對研究中提出的方法進(jìn)行了驗證。本課題研究中取得的主要研究成果如下： 
（1）基于李雅普諾夫共軛梯度法設(shè)計了叉車運(yùn)動控制模糊控制算法，進(jìn)行了 GAZEBO 平臺的仿真分析與叉車運(yùn)動控制實驗驗證； 
（2）采用基于二次變遷的 Petri 網(wǎng)分解方法，將復(fù)雜的 Petri 網(wǎng)系統(tǒng)模型分解為多個簡單、獨(dú)立的子網(wǎng)。分析了網(wǎng)系統(tǒng)中每個 AGV 的運(yùn)行約束條件及庫所的狀態(tài)變化規(guī)律，建立了以系統(tǒng) AGV 總體運(yùn)行時間為標(biāo)準(zhǔn)的目標(biāo)函數(shù)。 
（3）分析了基于節(jié)點(diǎn)與邊樹形組合優(yōu)化方法，用于求解本文的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，獲取每個 AGV 變遷激活順序，使得目標(biāo)函數(shù)最小。通過仿真驗證了方法的可行性。 
.........
參考文獻(xiàn)(略)

本文編號：42488