物流终端设备的路径规划与智能控制

发布时间：2017-06-11 05:11

  本文关键词：物流终端设备的路径规划与智能控制，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：物流终端设备——自动导航车(Automated Guided Vehicles,AGV)在智能物流终端系统中扮演着十分重要的作用,物流终端系统的智能化程度主要体现在AGV的智能化程度上。本文以物流终端仓储系统中的AGV为研究背景,针对适合物流仓储业务应用的机器人研究很少、国产AGV应用总体水平低的现状,提出了物流终端设备的路径规划和智能控制。本文围绕以下几个方面来研究:(1)对仓储环境进行栅格法环境建模,并利用A*算法实现AGV的最短路径搜索。为了满足AGV在仓储环境中能够安全稳定运行的要求,本文提出一种改进的A*算法,确保AGV更有效的避开仓储货架。(2)针对物流终端系统仓储环境复杂的情况,建立单舵轮AGV运动模型。通过分析,采用激光导航仪对AGV进行引导,确定AGV在仓储环境中的坐标和方位角,并解析AGV行走误差来源。为满足实时性的要求,在行走控制器、转角控制器与工控机之间采用CAN总线,同时利用旋转编码器对AGV的电机运行参数实时反馈。(3)针对AGV运行效率低和能耗耗损大的缺点,通过平滑处理优化A*算法搜索出来的路径。再次,因AGV在仓储环境中运行误差大,从而建立AGV轨迹误差模型,其中采用模糊PID算法对AGV的位置、角度误差进行控制。最后,经过matlab仿真和实验得出模糊PID算法对小车已规划好的参考轨迹能够快速跟踪,并且外部的干扰对其影响较小,因而AGV能够满足在仓储环境中安全可靠运行。(4)基于软件设计策略,设计架构包括工控机、地图数据、路径数据、任务数据、人机界面、AGV状态监控、AGV任务监控等。实时有效的路径故障监控是程序的关键,为快速解决AGV出现的故障,设计错误代码集字典,用户可根据错误代码查找相应的故障原因。(5)针对多AGV系统复杂的情况,本文采用基于有向图的多AGV路径规划算法来完全避免AGV之间的相向冲突问题,并且提高多AGV调度系统的稳定性。
【关键词】：AGV 激光导航 CAN总线 A*算法 路径规划 多AGV调度系统
【学位授予单位】：上海工程技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TH692.3
【目录】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 绪论12-20
• 1.1 研究背景与意义12-13
• 1.2 课题国内外研究概况13-16
• 1.3 本文主要研究内容及结构安排16-20
• 1.3.1 本文的主要工作16-18
• 1.3.2 本文结构安排18-20
• 第二章 基于栅格法环境建模的A~*算法研究20-28
• 2.1 环境建模方法概述20-22
• 2.1.1 可视图法20
• 2.1.2 拓扑地图法20-21
• 2.1.3 自由空间法21
• 2.1.4 栅格地图法21-22
• 2.2 基于栅格法的环境地图建模22-24
• 2.3 路径规划方法概述24
• 2.3.1 局部路径规划24
• 2.3.2 全局路径规划24
• 2.4 基于A~*算法的路径规划原理24-26
• 2.5 A~*算法仿真26-27
• 2.6 本章小节27-28
• 第三章 AGV模型建立与智能控制28-51
• 3.1 硬件架构28-33
• 3.1.1 AGV车身驱动模块29
• 3.1.2 激光导航模块29-30
• 3.1.3 行走控制模块30
• 3.1.4 转角控制模块30-31
• 3.1.5 电源系统31
• 3.1.6 安全装置31-32
• 3.1.7 通信系统32-33
• 3.1.8 货叉系统33
• 3.2 单舵轮AGV运动学摸型33-36
• 3.3 激光导航定位方法36-39
• 3.3.1 AGV坐标计算36-38
• 3.3.2 AGV导航方位角计算38-39
• 3.4 AGV运动误差39
• 3.5 CAN总线技术39-46
• 3.5.1 CAN总线特点39-40
• 3.5.2 CANopen协议40-42
• 3.5.3 CANopen应用层42-45
• 3.5.4 COB ID分配机制45-46
• 3.6 旋转编码器46-47
• 3.7 AGV控制系统47-50
• 3.7.1 AGV系统工作流程48-49
• 3.7.2 AGV工作模式49-50
• 3.8 本章小结50-51
• 第四章 基于模糊PID算法的单AGV轨迹纠偏51-63
• 4.1 路径的平滑处理51
• 4.2 内切圆平滑方法51-54
• 4.2.1 转弯处特殊情况 152-53
• 4.2.2 转弯处特殊情况 253-54
• 4.3 AGV的轨迹误差模型54-56
• 4.4 模糊PID控制模型56-62
• 4.4.1 模糊集及论域定义57-58
• 4.4.2 模糊控制规则表58-60
• 4.4.3 清晰化60
• 4.4.4 仿真与分析60-62
• 4.5 本章小结62-63
• 第五章 单AGV的软件设计63-78
• 5.1 概述63-65
• 5.2 操作系统与编程语言65
• 5.3 软件架构65-66
• 5.4 程序文件构成66-72
• 5.4.1 目录与文件结构66-67
• 5.4.2 目录和文件简介67
• 5.4.3 地图数据67-68
• 5.4.4 路径数据68-69
• 5.4.5 任务69-70
• 5.4.6 任务步骤类型70-71
• 5.4.7 错误码71-72
• 5.5 软件的人机界面72-74
• 5.6 行走重复性精度测量74-75
• 5.7 取放货重复性精度测量75-76
• 5.8 本章总结76-78
• 第六章 多AGV系统调度及路径规划研究78-98
• 6.1 AGV系统任务调度概述78
• 6.2 AGV系统任务调度研究78-83
• 6.2.1 离线式任务调度78
• 6.2.2 在线式任务调度78-79
• 6.2.3 AGV任务调度指标79-81
• 6.2.4 调度冲突及解决81-83
• 6.3 基于时间窗的多AGV系统路径规划83-94
• 6.3.1 前置条件83-84
• 6.3.2 变量定义84-86
• 6.3.3 时间计算86-88
• 6.3.4 冲突检测及解决88-90
• 6.3.5 算法流程90-94
• 6.4 基于有向图的AGV路径规划94-96
• 6.4.1 前置条件94-95
• 6.4.2 冲突的检测及解决95
• 6.4.3 算法流程95-96
• 6.5 算法比较96-97
• 6.6 本章小结97-98
• 第七章 总结与展望98-100
• 7.1 研究成果98-99
• 7.2 研究展望99-100
• 参考文献100-104
• 附录104-122
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果122-123
• 致谢123-124

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