两轮差速AGV的速度控制及定位方法研究

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随着物流仓储系统向着自动化、智能化发展,物流的周转效率和货物供应及时性成为衡量系统质量的重要指标。自动导引小车(Automated Guided Vehicle,AGV)作为物流仓储系统中的核心搬运设备,起到关键的作用,AGV的性能优化对提高仓储系统效率有着显著的意义。本文以两轮差速AGV为研究对象,以提高AGV的定位精度为目的,让AGV能在仓储管理系统的调度控制下,按指令自动沿着规划的路径行驶,快速且准确到达指定的地点,完成一系列作业任务。本文的研究工作如下:(1)分析AGV的应用场景与功能需求,确定AGV的运动控制系统组成,并通过探究性实验,分析影响AGV定位精度的主要因素。针对AGV定位存在的误差问题,提出本文的技术路线。(2)针对常规PID存在速度控制误差大的问题,提出了一种引入惯性因子的误差反向传播(Back Propagation,BP)神经网络PID控制方法。将AGV左右轮的期望速度和实际速度的误差作为BP神经网络的输入,进而在线学习调整PID控制器的参数,提高AGV左右轮的速度控制精度。仿真验证了该方法的可行性与准确性。(3)针对AGV运动过程中产生的行走累积误差,提出了一种红外偏差检测与射频识别技术(Radio Frequency Identification,RFID)结合的绝对定位方法。采用RFID技术获取AGV在节点处的绝对位姿信息,采用实时性高的红外偏差检测技术获取AGV在节点处位姿偏差信息,并将两种位姿信息相结合,实现了AGV的精确定位。(4)搭建了AGV实验平台,对本文提出的算法及技术路线进行实验验证。引入惯性因子的BP神经网络PID控制器的速度控制效果优于常规PID控制器;基于红外偏差检测和RFID技术结合的绝对定位方法能够在AGV的运行节点处获取绝对位姿信息。在对AGV整体调试中,AGV能够沿着期望路线行驶,准确到达目标点,验证了本文提出的技术路线的可行性。
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