基于信息融合的物流AGV运动决策研究

发布时间：2022-10-19 20:41

　　随着物流业仓储业的快速发展,AGV（Automatic Guided Vehicle,自动导引车）在业内的应用越来越广泛,其各种导引方式也变得越来越成熟。为实现AGV在环境中的可靠导引控制,对外部信息的全面利用就变得极为重要,应运而生的信息融合技术为AGV的多源信息采集、信息优化处理提供了良好的保障。因此对于AGV系统软件的开发,以及信息融合算法的研究与实验对AGV的自主定位导航拥有非常重要的现实意义。 本文将通过AGV系统软件的设计,提出了一套基于多传感器信息与预先输入地图信息共同导引的融合系统实现方法。研究成果如下： 首先,通过对系统的需求分析,完成了电子地图系统的设计实现。该系统具有显示、编辑、最短路径选择、地图信息存取、分析等功能。对地图信息的输入保存为AGV车的自主定位提供了有效的帮助。 其次设计实现组合融合系统,其组成是电子地图系统与多传感器信息融合系统,通过对多传感器信息融合算法的研究,在程序中实现视觉传感器、编码器、陀螺仪的信息融合。其融合结果与预先输入的地图信息对AGV车进行组合导引控制,并通过实验验证了系统对AGV导引控制的性能优化。 

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 课题研究背景和意义
    1.2 本文主要研究内容
    1.3 论文章节安排
    1.4 本章小结
第二章 AGV的导航定位
    2.1 AGV分类
    2.2 路径规划技术介绍
    2.3 传感器技术介绍
        2.3.1 视觉导引传感器
        2.3.2 里程计
        2.3.3 惯性导引传感器
    2.4 多传感器信息融合技术介绍
        2.4.1 多传感器信息融合简介
        2.4.2 信息融合中常用算法简介
    2.5 本章小结
第三章 AGV电子地图系统设计
    3.1 电子地图系统介绍
    3.2 功能模块的设计与实现
        3.2.1 编辑模块
        3.2.2 文本存储读取模块
        3.2.3 库存储读取模块
        3.2.4 最短路径选择模块
        3.2.5 控制系统交互模块
    3.3 Dijkstra算法应用
        3.3.1 Dijkstra算法简介
        3.3.2 电子地图系统中Dijkstra算法的应用
    3.4 本章小结
第四章 AGV组合信息融合系统设计
    4.1 多传感器信息融合结构
        4.1.1 集中式信息融合结构
        4.1.2 分布式信息融合结构
        4.1.3 混合式信息融合结构
    4.2 组合信息融合系统设计
        4.2.1 卡尔曼滤波算法介绍
        4.2.2 卡尔曼滤波器设计与实现
        4.2.3 组合信息融合系统
    4.3 本章小结
第五章 实验结果与分析
    5.1 AGV系统硬件平台介绍
    5.2 组合融合系统验证实验
    5.3 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 论文主要研究成果
    6.2 改进工作展望
参考文献
致谢
在校期间发表论文的学术论文


【参考文献】：
期刊论文
[1]一种改进的Dijkstra算法的分析及程序实现[J]. 郝春梅.  计算机与现代化. 2011(01)
[2]基于电子地图和Dijkstra算法路径规划的实现[J]. 潘峥嵘,陈晓宇,郭凯,张岩.  测绘科学. 2010(04)
[3]自动导引车导引技术研究现状与发展趋势[J]. 王皖君,张为公.  传感器与微系统. 2009(12)
[4]基于蚁群算法的最短路径问题的研究和应用[J]. 黄贵玲,高西全,靳松杰,谈飞洋.  计算机工程与应用. 2007(13)
[5]装卸搬运设备配置优化研究[J]. 宋伯慧,王耀球.  物流技术. 2006(07)
[6]动态未知环境中的优化路径规划算法[J]. 陈世明,方华京.  华中科技大学学报(自然科学版). 2003(12)
[7]基于多级决策的多智能体自动导航车调度系统[J]. 李晓萌,杨煜普,许晓鸣.  上海交通大学学报. 2002(08)
[8]基于多传感器信息融合的移动机器人路径规划[J]. 李瑞峰,李伟招.  机电一体化. 2002(04)
[9]惯性导航系统的软件设计[J]. 戎健美,程建华.  应用科技. 2002(01)
[10]多传感器数据融合技术及其应用[J]. 王芳,刘岩,邵俊鹏.  哈尔滨理工大学学报. 2001(01)

硕士论文
[1]基于神经网络的信息融合技术与应用[D]. 邹永祥.成都理工大学 2008
[2]移动机器人混合路径规划算法研究[D]. 郑亮.江苏大学 2008
[3]数据融合理论及其在组合导航系统中的应用[D]. 周桃云.西北工业大学 2007
[4]AGV的视觉引导及其控制策略研究[D]. 吴筱苏.合肥工业大学 2003



本文编号：3694071