AGV混合导引系统的研究与实现

AGV混合导引系统结合了电磁导引与射频识别(Radio Frequency Identification,RFID),并使用3种不同的路径选择方法实现了系统的导航功能。该系统对AGV硬件电路及导航信号源进行了精密设计,同时实现了包括无线通信的软件控制系统及四级保护的安全开发系统。测试结果显示,系统的测量与控制信号具有较高的精度和稳定性,AGV混合导引系统解决了国内电磁导航技术不能适应复杂路径的局限性,在导航、定位和路径规划上实现了技术突破,提高了AGV的生产效率。     

基于惯导和视觉定位的AGV仓储机器人

采用惯性导航和视觉导航组成的组合导航模式,惯性导航,应用惯性元件(加速度计)来测量机器人自身的加速度,经过积分运算得到速度和位置,从而达到对机器人导航定位的目的。组成惯性导航系统的设备都安装在机器人体内,工作时不依赖外界信息,抗干扰能力很强,是一种自主式导航系统;视觉导航是在地面上利用颜色反差较大的色带对AGV小车的行驶路径进行规划,AGV上安装的摄图传感器将不断拍摄的图片传送给中央控制单元,通过与存储图片进行对比,输出偏移量信号给驱动控制系统,从而纠正AGV的行驶路径,实现AGV的导航。而惯性导航是利用陀螺仪等传感器实时获取车辆的运行状态,结合图像信息,实时做出判别和命令,以达到无人运输的目的。     

基于SLAM导航的多目视觉AGV系统设计

目的为了进一步提高SLAM定位精度和小障碍物识别能力。方法采用SLAM与多目视觉结合的方法,首先构建AGV运动学模型,然后构建双目立体视觉模型,基于SURF+RANSAC改进的分区域加权算法,尽可能剔除冗余误匹配对,显著提高匹配精度。其次,在传统SLAM导航基础上融入单目视觉,实现关键工位点精确定位停靠,并给出二维码遮挡缺损情况下的解决方法,采用双目视觉实现距离实时测量。结果双目距离检测精度可达±1.88 mm,轨迹精度可以控制在±2 mm。结论融合SLAM和多目视觉可以有效提高导航定位精度和小障碍物识别能力,提高了SLAM的应用领域,具有一定的推广前景。     

基于距离约束的关节式坐标测量机蛙跳测量方法研究

针对关节式坐标测量机(ACMM)在大尺寸工件的检测过程中测量范围有限且误差较大的问题,提出了一种基于距离约束的ACMM的蛙跳测量方法。在ACMM进行坐标转换的过程中,利用蛙跳球作为公共基准点,用高精度的三坐标测量机对蛙跳球之间的空间位置关系进行标定。在计算坐标转换参数的过程中,将任意两蛙跳球之间的位置关系作为距离约束条件,消除测量过程中产生的粗大误差并优化坐标转换模型的参数,以提高坐标转换精度。实验结果表明:距离约束能够有效地提高坐标转换参数的精度,同时增加公共基准点的个数会较大地提高蛙跳测量精度。     

背负式磁导航AGV纠偏控制系统设计

针对AGV运行过程的自主导航问题,采用模块化设计思想,设计了一种开放式数控系统的背负式AGV机器人纠偏控制系统。利用传感器对AGV的位置和周围的障碍物进行检测,结合基于差速原理的纠偏算法对AGV的运行路线进行实时监测;利用工业平板电脑和运动控制卡组成上下位机,上位机软件采用Visual C++编写,通过人机交互界面对AGV进行操作和控制,保障AGV按照正确路径安全地运行。通过对AGV机器人进行性能实验,验证了背负式AGV机器人的控制系统平稳可靠,具有较好的应用价值。     

双圆锥扫描红外地球模拟器精密光学校准

对地球模拟器进行光学精密校准是保证双圆锥扫描红外地平仪单机地面性能测试的必要前提.采用两台电子经纬仪建立三维坐标实时测量系统,实现对双圆锥扫描红外地平仪地球模拟器的精密光学校准.根据理论设计值作为参考值,与实际测量值进行比较,反复放样测量,进而调整地球模拟器的冷热边界,调校精度可使地球模拟器边界特征点坐标的定位误差控制在0.2 mm 之内.高精度位置控制保证了双圆锥扫描红外地平仪高精度的噪声等效角性能测试,可以保证噪声等效角(3σ)控制在0.07°以下.     

基于机器视觉的制袋机裁切定位系统设计

目的针对圆角包装袋传统裁切工艺中存在的毛刺和废料问题,设计一种基于机器视觉的高精度制袋机裁切定位系统。方法利用LED背光源、低畸变镜头、CMOS黑白相机和工控机搭建视觉系统硬件平台,在Visual Studio开发环境中,基于OpenCV函数库设计视觉软件,用基于最小二乘法检测图像边缘,进而标定相机,提取包装袋圆角轮廓为特征信息。系统以特征信息为匹配模板对圆角位置进行精确定位,得到亚像素级角点位置,最终控制伺服系统执行误差补偿裁切。结果该定位算法可实现16 ms内精确定位圆角坐标,绝对误差小于±0.02像素点。结论基于机器视觉的定位系统具有运算速度快、定位精度高等特点,有效改进了传统制袋工艺,能够满足生产需求。     

一种新的被动融合定位方法

提出了一种通过综合多部声呐信息实现被动高精度定位的新算法．该算法通过使用高精度DOA估计结果。并对多阵三角定位后形成的初估值空间区域进行峰值搜索，提高了被动定位的精度．仿真试验表明：算法定位迅速。且精度较常规方法有了较大提高，适用于对较近距离的目标进行精确定位。     

食品包装高精度计量控制方法

目的 为提高食品包装过程计量组件的称量精度和效率,采用智能控制算法设计一种高精度计量控制系统.方法 在分析动态称量系统工作原理的基础上,建立称量过程数学模型,将控制对象由放料阀门开度转换为电机轴位置.考虑到传统PID控制的缺陷,结合PI Ziegler-Nichols和预测控制设计一种高精度计量控制系统.该控制系统可实现比例和积分系数的在线调整,能够抑制参数变化、负载扰动;预测控制可提高系统收敛速度和跟踪能力.最后进行仿真和实验研究.结果 仿真结果表明,智能控制算法具有比较强的自适应、自整定能力,计量精度可以达到静态称量水平,均高于99.5％.结论 食品包装高精度计量控制系统具有精度高、稳定性好、称量效率高等特点,在实际应用中对称量过程的控制效果相对较好.     

采用等值线内插法对北京54和西安80坐标系相互转换的探讨——基于承德地区承德县境内控制成果

基于采用等值线差值内插法探讨54和80坐标之间的相互转换问题,对使用境内控制点成果采用CAD进行坐标之间的转换,参加运算的已知控制点决定转换成果的精度。笔者基于河北省承德市承德县境内的控制成果资料,通过实验分析以及通过其他方法进行比对坐标转换点的精度和提高精度的方法。     

激光导引AGV的自动引导系统设计

 激光导引技术是目前AGV系统普遍采用的引导方法，柔性好和精确高是其突出特点．介绍了AGV的基本概念、导引方式、车体结构和运动控制方式，重点介绍了激光扫描车体方位计算原理并结合路径轨迹推算导向法，设计了激光导引AGV的自动引导系统的结构和软件功能。     

弹性车体垂向运行平稳性一系最优控制研究

采用基于轨道谱及包括轮轴间时延预瞄的最优控制算法,在一系悬挂中加入主动控制,设计其主动控制规律,从降低轨道至车体振动的传递入手,对铁道车辆弹性车体垂向动力学模型进行仿真分析。结果表明,该最优控制算法对车辆系统的振动有较好的抑制作用;可以改善轨道至弹性车体中部的振动加速度传递率,在控制车体刚体振动的同时,也能抑制整车的弹性振动;最优控制算法对车辆系统的1Hz左右的低频振动、以及包含人体垂向振动敏感频域(4Hz-8Hz)的4Hz~10Hz频率内的振动衰减明显,但对车体高频振动作用不大。并与二系主动悬挂系统比较,发现一系主动悬挂能更有效的控制车体的弹性振动,且抑制的频率范围较宽,车辆运行平稳性更佳,为今后弹性车体减振措施选择提供依据。     

汽车主动悬架模糊自适应控制研究

在建立的整车主动悬架系统动力学模型基础上,利用自适应模糊控制方法,分别设计了前轮和后轮的主动悬架模糊自适应控制系统,将前轮的路面激励信号引入到后轮处主动悬架控制策略之中,使得主动悬架可以根据路面和车身姿态的变化而改变特性,以适应当前车辆运行工况的需求,分别进行了随机路面输入和正弦波凸起输入的仿真计算和分析,结果表明,相对于传统的被动悬架系统,模糊自适应控制主动悬架系统车辆的质心垂直加速度峰值和标准差分别下降了38.9%和36.5%;车辆以5m/s速度驶过正弦波凸起时,主动悬架的后轮处车身加速度峰值比被动系统减少了43.9%,有效提高了汽车的行驶平顺性。     

基于模糊控制的失重秤粉体包装精度研究

目的 针对失重式包装秤控制系统控制精度低的问题,提出一种提高粉体包装称量精度的控制算法。方法 在传统PI控制基础上,增加智能模糊控制模块,利用模糊控制算法整定PI控制参数,并通过Matlab simulink分析软件对系统进行仿真。结果 相对于传统的PI控制器,模糊PI控制系统达到稳定的时间减少了44%,超调量降低了26%,系统受到干扰后达到稳定的时间减少了30%。结论 模糊PI控制系统稳定,超调量小,抗干扰能力强,能有效提高失重秤的包装控制精度。     

轻工业包装物品搬运机器人路径跟踪控制

目的 为了提高直角坐标搬运机器人的定位精度,保证机器人能够按照预定路径运动。方法 介绍直角坐标机器人工作原理,并基于模糊控制理论,提出一种基于模糊PID的直角坐标机器人轨迹跟踪控制算法,并将其应用于机器人运动轨迹跟踪控制中。结果 仿真和实验结果表明,基于模糊PID的机器人控制器能够保证机器人沿预定路径运动,机器人轨迹跟踪误差能够很快收敛于0附近,该轨迹跟踪方法具有较好的抗干扰性和鲁棒性。结论 所提方法能够明显提高直角坐标机器人的路径跟踪能力,对于提升机器人运动精度具有参考价值。     

全向自动导引车导向机构设计及其运动控制研究

针对麦克纳姆轮加工复杂,运动效率低,承载能力较弱及容易出现振动、打滑等问题,研发了基于轮毂电机的自动导引车（automatic guided vehicle,AGV）全转向导向机构,并根据该导向机构的控制方式--四轮独立驱动和四轮独立转向（4WID-4WIS）的方式,对该全向AGV进行了运动控制研究。首先,构建了该全转向导向机构的运动学模型,并进行了运动学分析,得出不同转向模式下全向AGV转速与转角之间的关系。其次,为消除该全向AGV移动时产生的路径偏差,提出了基于多步预测最优控制和模糊控制的联合路径跟踪控制技术,以提高控制精度和为路径跟踪提供充足的纠偏能力;进行了转向电机和轮毂电机之间的解耦控制,保证了转向电机和轮毂电机具有良好的输入输出响应。最后,通过实车实验验证了该全转向导向机构具有良好的运动效果,能够满足实际工况的要求,可为AGV在工业领域的应用提供一定的参考。     

基准转换标准器在多系统集成中的应用

使用经纬仪、激光跟踪仪进行协同测量时需要对不同测量系统的测量基准进行基准转换,传统基准转换手段较为繁琐耗时。针对此问题,设计了一种新型便携式基准转换标准器,该标准器由基准转换组件、转向组件和三脚架组成,通过基准板上的测量靶点及立方镜构建坐标系,实现基准转换。经验证:该标准器在不同姿态下的平均位置偏差小于0.01 mm,利用基准转换标准器验证了经纬仪系统定位孔中心点的测量偏差均小于0.06 mm,立方镜法矢量的平均绝对偏差小于0.0043°。结果表明,该标准器操作方便快捷,能够满足不同工况下经纬仪与激光跟踪仪协同测试的基准转换需求,具有应用推广价值。     

汽车四轮转向自适应模糊神经网络控制研究

为了实现现实车辆运动的多自由度和非线性,在Simulink环境下建立包含车辆侧倾运动和轮胎非线性的三自由度四轮转向模型,针对大多控制方法需要依赖被控对象为精确数学模型的缺陷,提出具有联想、自学习、自识别、自适应特性的自适应模糊神经网络四轮转向控制策略;通过以前轮转角及车速作为输入,并依此确定后轮转角的输出,建立获得训练样本的仿真实验模型,用混合法训练得到自适应模糊神经网络控制器,并分别与前轮转向、比例控制和横摆角速度反馈控制下的四轮转向控制器进行仿真比较分析．结果表明自适应模糊神经网络控制使车辆在低速到中、高速时质心侧偏角趋于零,具有较强的鲁棒性;在角阶跃、移线实验中,控制效果优于前轮转向、比例控制和横摆角速度反馈控制,较大地改善了车辆的操纵性能．     

多传感器融合的智能车定位导航系统设计

车辆定位导航系统实时、准确获取车辆位置对实现智能驾驶具有重要意义。针对传统定位导航系统存在的精度低、成本高、鲁棒性差等问题，基于GPS/INS(global positioning system /inertial navigation system,全球定位系统/惯性导航系统)、机器视觉和超声波雷达技术，设计了一种多传感器融合的智能车定位导航系统，旨在实现智能车在简单、结构化道路环境下的自动驾驶。利用GPS/INS技术实现智能车地理坐标获取，利用机器视觉技术实现智能车前方车道线检测，利用超声波雷达技术实现道路边沿检测，并对地理坐标、车道线和道路边沿数据进行深度融合，实现车道级定位导航。最后，进行了智能车定位导航现场测试，结果表明该系统满足车道级定位导航性能要求。研究结果表明，在简单、结构化道路环境下，多传感器融合的智能车定位导航系统结构简单，实际运行状况良好，可极大提高定位导航精度。