自动导引车辆(AGV),作为一种高度智能化、自动化的集合体,已经在众多行业得到广泛应用。在多数场合中,AGV并非单独作业,而是与其他设备配合共同完成生产或仓储任务,因此AGV与其他设备对接精度的稳定性对作业成功有着至关重要的影响。目前,在提高对接精度方面大多数研究是通过增加机械辅助装置、二次减速、辅以激光雷达或视觉等高精度传感器形成闭环控制等,但增加机械装置会使AGV结构变得复杂且成本增高,二次减速会影响AGV整体工作效率,采用激光雷达与视觉传感器意味着高成本与高支出。本文从实际应用出发,在磁导航AGV的经典应用案例中,对变载作业时,AGV对接精度波动大、不稳定的情况进行分析,通过一系列的改进方案,在保证成本和效率的前提下,提高变载作业场合AGV重复对接精度。本文首先阐述了一种磁导航AGV经典应用案例,并对案例中影响AGV准停精度的多个因素进行了研究,经过分析,确定了三个准停影响因素,分别是RFID定位识别误差、负载改变、车轮打滑,其中负载变化为主要影响因素,负载改变会造成AGV自身惯性的变化,并最终影响AGV的停车精度。对RFID定位识别造成的误差,提出了RFID加电容式接近开关组合定位触发的方法,并设计了长条状的电容传感器检测块保证触发的稳定性与准确性。针对负载变化引起的停车误差,提出建立基于负载变化的准停关联数学模型,将负载值作为关联模型的输入对象,并计算出与之匹配的减速参数。对车轮打滑,提出聚氨酯实心轮加钢砂防打滑的方案,聚氨酯的高弹性可以保障车轮与地面的实接触,钢砂较大的摩擦系数降低了打滑现象的发生。将准停关联数学模型展开分析,首先分析模型中负载参数的测量方法,根据AGV驱动电机电气特性,负载变化会导致电机输出的驱动力矩发生改变,而驱动力矩又会导致相电流的波动,相电流又位于电机三环控制的底层,对负载变化响应速度最快,基于以上特性,提出分析驱动电机相电流数据与负载之间的数学关系,间接预测负载的方法。然后讨论了相电流采样点,经分析确定对AGV启动加速阶段相电流进行采样,并对AGV启动阶段相电流走势进行理论分析,为后续电流采样实验提供理论支撑,最后,通过Simulink对理论分析的负载、相电流变化关系进行仿真验证。设计并搭建实验平台,包括AGV基础模块、电流采样电路以及速度采样电路,采集不同负载下AGV启动阶段的相电流,经分析两者为线性关系,采用最小二乘拟合出了负载预测模型,经实验证明了使用该预测模型预测后的相对误差为3%,预测精度良好。以S型减速曲线进行速度规划,将加加速度JM作为减速参数,对不同准停初始速度、不同准停距离以及不同负载下的AGV进行实验,寻找出每种参数组合下的JM,分析JM与准停初始速度、准停距离以及负载之间的数学关系,通过MATLAB建立多元非线性关联数学模型,选取不同实验参数对该模型停车精度进行实验验证,结果表明该模型可将停车精度控制在10mm之内,且重复定位精度良好。