【摘 要】
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随着智能工厂、智能制造、智慧仓储、物流等行业的蓬勃发展,自动引导车（Automatad Guided Vehicle,AGV）开始广泛应用,传统的机械化工作需要消耗大量的人力物力,AGV因其具备节约成本、提高效率、安全性高、便于管理等优势逐渐取代大部分的人工,而在AGV作业过程中,规划出一条高效路径的同时能完成避障、定位一直是研究的热点,因此为了提升AGV在作业过程中的质量,本文就AGV可见光定位
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随着智能工厂、智能制造、智慧仓储、物流等行业的蓬勃发展,自动引导车（Automatad Guided Vehicle,AGV）开始广泛应用,传统的机械化工作需要消耗大量的人力物力,AGV因其具备节约成本、提高效率、安全性高、便于管理等优势逐渐取代大部分的人工,而在AGV作业过程中,规划出一条高效路径的同时能完成避障、定位一直是研究的热点,因此为了提升AGV在作业过程中的质量,本文就AGV可见光定位和路径规划算法做以下研究工作:针对AGV可见光定位问题,本文主要分为两个阶段,离线阶段,本文提出了对SVT算法进行优化。通过使用矩阵填充算法来推算出参考点与其他位置点之间的光信号强度关系,并因此估算出未知点的RSS值。针对矩阵填充算法中由于光线遮挡而造成定位精度下降的问题,引入奇异值自适应赋值来准确、快速地恢复矩阵信息。在线阶段,为了能够准确地找到未知目标定位点,使用改进的WKNN算法,通过分析RSS的物理距离代替空间距离来进行RP的选择,同时提出了改进的欧式距离作为其距离度量的选择,最后,通过在MATLAB2017a中设置了两组不同的地图环境,仿真分析所改进WKNN算法的可行性。针对AGV路径规划问题,本文提出了一种改进的A*算法。首先,根据真实的室内环境构建直角坐标系栅格地图（在栅格地图中,设置好AGV起始点、目标点等）。接着在传统A*算法所使用4路或者8路节点扩展基础之上,提出16路搜索法来提高栅格搜索效率,然后在A*算法的评价函数中考虑进障碍物信息及安全系数,并为了提高寻迹效率,重点研究了路径中共线与拐弯处的多余冗余点,最后,通过所设置的三组不同地图环境来仿真对比所改进后的A*算法较传统A*算法、蚁群算法、D*算法在路径长度、规划时间、路径平滑度方面的优势。根据本文改进的算法搭建定位实验系统,主要包括LED发射端、AGV接收端两个部分,通过设计的两组实验来验证AGV是否能够到达指定定位栅格区域内。图[55]表[14]参[83]
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