叉车式AGV运动控制与调度方法的研究

发布时间：2016-05-06 07:41

第 1 章  绪   论

1.1研究的背景及意义

随着国内几十年经济的高速发展，目前是全球最大的 AGV 等工业机器人需求市场。根据 IFR2015 年发布的关于世界机器人用量的报告，预计到 2017年，中国机器人总量将会比现在增长近两倍，达到 42.8 万单位，高于欧洲的34.3 万单位以及北美的 29.2 万单位，成为世界上工业机器人用量最多的国家。但是由于我国工业基础庞大，因此机器人平均使用率远远低于发达国家。另外，我国正面临着人口老龄化严重、劳动力成本上升和产业结构升级的压力，制造业等行业激烈的竞争将促使各种产业的升级与优化。AGV 产品作为先进制造业的支撑技术和信息化设备之一，对未来生产和社会发展起着重要的作用，因此具有巨大的市场空间[1]。 AGV 是集机械、电子、控制、计算机、传感器、人工智能等多学科先进技术于一体的现代制造业重要的自动化装备。自上世纪 60 年代世界上出现第一台工业 AGV 以来，AGV 技术及其产品经历了快速的发展，出现了各种类型的 AGV。根据导航方法分为磁带/色带导引、惯性导航、视觉导航、激光导航等；根据工作方式分为牵引式 AGV、潜伏式 AGV 与叉车式 AGV 等。国内在AGV 产品及应用技术上并没有太多核心技术积累和创新，主要以组装和外观结构设计为主，在自动化、智能化等方面落后于国外同类产品，高端产品相比于国外有 20 左右的差距。 目前物料的运输主要靠人工操作的叉车。人工叉车一方面需要具有一定熟练程度的工人，在工作时间上，工人不可能持续操作，因此需要更多的工人轮流操作，这会增加生产成本；另一方面，相对于人工操作的叉车，自主导航叉车可以一天 24 小时不间断的运行，且精度高、安全可靠。除此之外，，自主叉车的成本并不是很高，短期内即可收回投资成本，回报率较高。因此大量采用自主导航叉车，可以降低企业的运营成本，提高市场竞争力。叉车式 AGV 的应用如图 1-1 所示。 

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1.2 研究综述
AGV 自身导航的方法是整个导航系统核心内容，导航的方法对导航系统的精度、可靠性以及稳定性有着重要的影响；除此之外，它还对 AGV 产品的生产成本以及自动导航实现的难易程度同样起着不可忽视的作用。近年来，国内外众多学者都活跃在 AGV 导航领域的探索与完善等方面。目前该行业已经开发出的导航方法有磁带导航、光学导航、激光导航、惯性导航[2]等，每个自导航方法的优缺点以及导航相关的关键设备如表 1-1 所示。 随着生产制造的自动化、智能化及集成化，关于自动导航移动平台的研究也越来越多。J.Pagès 等人开发了基于自动导航叉车式 AGV 的计算机视觉导航系统[3]，该系统通过反馈控制实现对期望路径信息的跟踪。Michael Seelinger[4]等人开发了基于视觉导引的自动导航叉车，采用移动相机空间操控的视觉导引方法，可以不依赖于相机的标定而获取叉车的精确位姿信息。Tua Agustinus Tamba[5]等人将叉车式 AGV 的运动模型转变为路径变量描述的方程，通过由Murray[6]等人提出的链式法推导出时变反馈控制策略。 本文基于模糊逻辑控制算法实现叉车式 AGV 对期望路径的实时跟踪，关于移动机器人模糊控制算法的研究也是最近研究的热点。Tamoghna Das[7]针对轮式移动机器人设计了启发式模糊逻辑控制方法，并结合李雅普诺夫法分析了其稳定性。Bong-Jae Rhee[8]针对 T-S 模糊控制系统的设计提出了一种新的李雅谱诺夫函数方法，并将其应用在移动平台上。Oscar Castillo[9]分别采用粒子群算法，为移动轮式机器人设计与优化模糊控制算法的隶属函数参数。 
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第 2 章  激光导航叉车运输系统设计与分析

2.1 引言
以激光导航叉车为运输设备的运输系统，是一个比较复杂的综合系统。它包括独立的激光导航叉车及统一调度管理软硬件平台。本章主要设计与分析激光导航叉车导航系统的基本结构与功能，以及统一调度管理软硬件平台的整体架构与功能。
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2.2 叉车系统方案设计
本文研究的具有自主导航功能的激光导航叉车式 AGV 是自动化车间中物流运输系统的核心设备之一，它是基于进口的手动电动叉车，通过安装自主开发的激光导航系统而设计的。本文所改装设计的激光导航叉车，如图 2-1 所示。 根据该图可以比较详细地了解该叉车的基本结构。主要包括基本的林德手动叉车、工控机、激光雷达以及防撞设备。工控机是叉车整个软件系统的主要的运行设备，它包括所有的地图构建算法、运动控制算法等。防撞设备主要包括激光雷达、机械防撞、力防撞及触碰防撞等装置，所有的防撞系统构成了三维的防撞系统确保了叉车安全稳定的运行。其中上方的激光头还用来构建应用环境的平面地图，是实现定位最主要的传感器。激光导航叉车式 AGV 是基本手动电动叉车和激光导航系统相结合的无人驾驶自动物料搬运设备。它的基本功能是，在没有人的干预下，自动的将指定地方的货物搬运到指定的地点。激光导航系统依靠自身的激光传感器和编码器感知叉车运行环境信息，然后通过相应算法构建周围环境地图，最后根据任务的起点终点确定运行的期望路线，采用反馈控制实现路径的跟踪控制，以完成相应的任务。本文中其搬运的物体主要为装有汽车零部件的箱体，在加工区如图 2-2 所示，搬运目标区为立体仓库，如图 2-3 所示。 
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第 3 章  叉车运动控制系统模糊算法设计 .... 16 
3.1 引言 ....... 16 
3.2 基于模糊算法的叉车运动控制 ....... 16 
3.3 控制器参数优化 ..... 24 
3.4 本章小结 ........ 29 
第 4 章  基于 Petri 网叉车调度方法的研究 ........... 30 
4.1 引言 ....... 30 
4.2 多 AGV 运输系统 Petri 网建模方法 ....... 31 
4.3 Petri 网系统分解建模方法 ...... 37 
4.3.1  一次变迁分解 ........ 38 
4.3.2  二次变迁分解 ........ 41 
4.3.3  建立优化目标函数 ........ 43 
4.4 Petri 网系统优化 .... 44 
4.5 本章小结 ........ 47 
第 5 章  叉车式 AGV 实验与分析 ......... 48 
5.1 引言 ....... 48 
5.2 运动控制仿真与实验 ..... 48 
5.2.1  搭建仿真平台 ........ 48 
5.2.2  仿真与分析 .... 48 
5.2.3  实物实验与分析 .... 51
5.3 调度管理仿真 ........ 54 
5.3.1  搭建仿真平台 ........ 54 
5.3.2  仿真与分析 .... 55 
5.4 本章小结 ........ 57 

第 5 章  叉车式 AGV 实验与分析

5.1  引言
在前面几章，设计了模糊控制算法、建立了调度管理模型以及提出了多AGV 路径规划优化方法。本章主要通过搭建 GAZEBO 仿真平台，用来验证本文采用方法的可行性，通过激光导航叉车实物进行实验用来验证方法的实用性。除此之外，还将仿真与实验结果同其它常用的方法进行对比分析。 对于激光导航叉车式 AGV 的运动控制的验证与分析，首先在 GAZEBO仿真平台上进行仿真，获得与理论相符的仿真结果。然后，将设计的运动控制算法用于激光导航叉车上进行现场实验。 要搭建基于机器人操作系统（ROS）下的 GAZEBO 仿真平台，首先根据客户需求的手动叉车基体的基本型号及其基本结构与尺寸，在 SolidWorks 下对其进行三维建模，然后在 GAZEBO 内搭建用于仿真的场景，并将叉车三维模型导入，即可得到静态的仿真平台。最后将对应的叉车运动模型的正、逆解方程写成相应的插件的形式导入静态仿真平台，即可得到用于叉车运动控制的仿真平台，如图 5-1 所示。该仿真平台可以比较真实地反映叉车运动状态。 
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结   论

AGV 自动运输系统作为先进制造业的支撑技术和信息化设备之一，对未来生产和社会发展起着重要的作用，因此具有巨大的市场空间。本文基于激光导航叉车式 AGV 为研究对象，分析与设计了叉车 AGV 的导航系统组成与调度管理的硬件平台，并开展了运动控制与调度管理方法的研究。通过 GAZEBO平台下的仿真以及实物实验，对研究中提出的方法进行了验证。本课题研究中取得的主要研究成果如下： 
（1）基于李雅普诺夫共轭梯度法设计了叉车运动控制模糊控制算法，进行了 GAZEBO 平台的仿真分析与叉车运动控制实验验证； 
（2）采用基于二次变迁的 Petri 网分解方法，将复杂的 Petri 网系统模型分解为多个简单、独立的子网。分析了网系统中每个 AGV 的运行约束条件及库所的状态变化规律，建立了以系统 AGV 总体运行时间为标准的目标函数。 
（3）分析了基于节点与边树形组合优化方法，用于求解本文的优化目标函数，获取每个 AGV 变迁激活顺序，使得目标函数最小。通过仿真验证了方法的可行性。 
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参考文献(略)

本文编号：42488