【摘 要】
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中国的制造业中的智能化力量仍然不够,本文期望实现智能小车的工件运输来提高制造行业的效率,降低成本。而智能小车本身是一个集环境感知、自主决策等功能与一体的综合控制系统。在实际的工厂中,需要完成对零件的装配以及加工等操作,需要实现短距离的工件运输。这无疑是一项繁重且枯燥的工作,完全可以用智能车代替,这将极大的解放劳动力,这也是符合我国国情的一项研究。基于此,本文中对于嵌入式智能运输小车的主要研究的关键
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中国的制造业中的智能化力量仍然不够,本文期望实现智能小车的工件运输来提高制造行业的效率,降低成本。而智能小车本身是一个集环境感知、自主决策等功能与一体的综合控制系统。在实际的工厂中,需要完成对零件的装配以及加工等操作,需要实现短距离的工件运输。这无疑是一项繁重且枯燥的工作,完全可以用智能车代替,这将极大的解放劳动力,这也是符合我国国情的一项研究。基于此,本文中对于嵌入式智能运输小车的主要研究的关键技术有以下几点:(1)智能小车嵌入式系统的搭建:主要包括相关硬件的选择与驱动的安装;Linux系统应用软件环境的开发和烧录;主机端代码在嵌入式系统的集成与测试。(2)全局路径规划下的局部避障操作,本文中是先将地图导入到智能小车中进行全局路径规划,并且遇到变化的障碍物也能够记录在地图中并进行新的路径规划,最后到达终点。更加适合工厂环境中进行智能运输,将路径规划算法应用到智能小车中并实现工厂环境下的自动导航是本文需要解决的核心问题之一。(3)智能运输小车目标识别算法在嵌入式平台以及工厂环境下的应用:智能小车得到前方图像后,需要识别出目标的位置,同时根据已知位置得到目标与小车之间相对距离。智能运输小车与目标工件的测距以及识别算法在嵌入式智能小车上的应用也是本文需要解决的核心问题之一。综上,本文通过相关算法的对比,选择最优的算法嵌入到智能小车中。智能小车通过图像识别算法识别出工件信息,得到相应的目的地,然后根据改进A*算法作出路径规划,最后在仿真环境下进行测试智能小车的可行性。
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