图书自动小车避障功能的设计

为了实现自动小车在书库内的避障功能,应用虚拟力场法建立了避障模型,描述了目标点的虚拟引力和障碍物的虚拟斥力之间的关系及其功能设计,实现了从自动小车的运动坐标值到控制量的转变,完成了自动小车在多变的周边环境中实现自动避障的功能.     

轮腿式自动引导小车结构设计与行走步态规划

为了提高自动引导小车在存有障碍物的硬质平坦地面上的工作能力,设计了 一种新型的轮腿式自动引导小车,并阐述了小车在不同运动模式下的工作原理.对行走模式下的小车进行了运动学分析,得到足端工作空间.以足端的最大工作范围为前提规划了足端的运动轨迹,同时规划了车体的运动轨迹,并基于静态稳定裕度原理规划了小车整体的行走步态.利用A...     

结合模糊决策与势场栅格的智能小车路径规划

针对智能小车在路径规划过程中环境建模和人工势场法存在的问题,建立了栅格法与势场法相结合的路径规划方法,并对结合后的势场栅格路径规划方法的缺陷和不足进行了改进。首先,在斥力场函数中引入影响因子,促使在目标点附近的斥力场能够迅速减小,从而解决障碍物附近目标不可达和振荡的问题;其次,将模糊决策和势场栅格法进行有机结合,考虑航向角,建立了势场值和航向角的隶属度函数,选择隶属度函数值最大的栅格作为路径点,有效地提高了路径的平滑性。论文通过matlab对改进前后的算法进行了仿真实验,结果表明该方法实时性好,路径平滑,充分体现了其有效性和优越性。     

基于模糊神经网络控制的AGV避障路径规划仿真

自动导引车(AGV)作为一种现代化物流设备,在许多领域得到了越来越广泛的应用。AGV在行进过程中的主要任务是避障及路径规划。针对AGV的避障路径规划问题,定义了AGV的行驶环境,提出了AGV避障路径规划的模糊神经网络控制方法,设计了模糊神经网络控制器,并用Matlab进行了仿真。仿真结果表明该模糊神经网络控制器满足控制要求,该研究为进一步精确控制AGV奠定了基础。     

农业自动引导车的路径模糊控制技术研究

自动引导车作为解放劳动力的自动化运输装备,虽然暂时还不能用来做载人的交通工具,但在工业上已经具有很广泛的应用,可以提高农业生产效率.提出农业自动引导车的路径模糊控制技术研究.首先,进行农业自动引导车进行运动建模,然后对农业自动引导车的路径模糊控制技术进行优化.设计视觉导航控制系统,确定路径模糊控制的跟踪论域,然后根据跟踪论域设定模糊控制规则,最后进行路径跟踪器的优化.设计测试实验将农业自动引导车的路径模糊控制技术与传统技术相比较,分别得出两种技术控制农业自动引导车路径后,跟踪路径和实验路径的误差,利用研究技术的农业自动引导车对于车辆转弯时候产生的偏差的稳定时间为0.8～1.2 s之间,按照实验参数设定的车辆行驶速度(v=1.2 m/s)进行计算,可以抵消所产生的较大偏差,模糊控制技术的平均绝对误差和最大绝对误差都比传统方法的误差更小.该农业自动引导车的路径模糊控制技术研究更具推广价值.     

基于模糊逻辑的机器人路径规划

提出了一种基于模糊逻辑的移动机器人路径规划算法,并对算法进行了运动仿真,仿真结果表明,对不同的路障能较好地实现机器人的避障,解决了人工势场法中局部极小的问题,避开了传统算法中存在对移动机器人定位精度要求高的约束。     

FMS中自动导引车路径规划

针对柔性制造系统中自动导引小车(AGV)路径规划的问题,给出了一种动态路径时间模型,通过注册和删除自动导引小车在路径节点上的登记信息来更新模型;基于此模型,提出了一种基于A*算法的多AGV动态路径规划方法,该方法对潜在的冲突进行检测,并分类处理,避免了潜在的碰撞和冲突,从而有效的搜索最短时间路径;同时给出了算法的具体求解过程;最后结合基于VC++6.0开发的AGV控制系统软件对算法进行仿真,实例与仿真证明了算法的可行性。     

虚拟装配技术在自动引导车转向系统中的应用

阐述了虚拟装配技术基本原理、过程和方法,提出了基于SolidWorks三维建模软件,以自动引导车转向系统为设计对象,进行三维建模和虚拟装配设计.先通过虚拟装配关系识别捕捉设计者的意图,然后利用装配约束条件确定零件的装配路径,并完成其装配,最后对自动引导车转向系统进行相应的干涉检验,并进行动画制作,进一步检测虚拟装配的可靠性.实践表明,利用虚拟装配技术可有效地缩短产品研发周期,节约成本和提高产品装配质量.     

自动导引车路径跟踪和伺服控制的混合运动控制

对受到非完整约束和动力学影响的自动导引车(Automated guided vehicle,AGV),提出一种包含路径跟踪和伺服控制的混合运动控制模型。为消除AGV位姿偏差,在速度和加速度约束下,基于多步预测最优控制和智能预测迭代控制的路径跟踪技术,输出纠偏协调性最优的有限速度差控制量,并根据该控制量和AGV运行速度设置两驱动轮的目标速度。为消除驱动轮速度误差,以路径跟踪所需的伺服控制能力为决策偏好,采用多目标遗传算法优化伺服控制器的PID参数,保证两驱动轮的实际速度满足路径跟踪要求,并根据系统响应性能反馈速度和加速度约束。AGV路径跟踪试验表明,该混合运动控制模型可匹配路径跟踪技术的位姿纠偏能力与伺服控制技术的速度纠偏能力,有利于实现AGV运动性能的整体优化。     

一种汽车列车结构及其路径跟踪控制方法

为解决现有城市交通拥挤问题,满足城市居民生活及工作的乘车需求,综合轨道车辆单程运输量大和传统铰接车辆基础建设成本低的特点,提出一种多铰接式汽车列车。该汽车列车可灵活编组,具有大容量、单程运输效率高、因结构纵向对称且采用轮速差速运动控制、行驶灵活度高等优点。研究适用于该车型的路径跟踪控制方法,采用非时间因素的控制策略,设计汽车列车各轴轮速控制律,并构建李雅普诺夫函数,采用李雅普诺夫直接法证明路径跟踪偏差逐渐递减,即汽车列车能够沿目标路径行驶,且该方法不受车厢数量限制,可使汽车列车灵活编组。最后,建立多铰接式汽车列车路径跟踪仿真模型,分别对直线路径、圆弧路径、正弦路径进行跟踪控制,仿真结果证明采用非时间参考的跟踪控制方法,能够控制列车对多种路径跟踪。     

柔性关节机械臂避障路径自动控制数学建模

针对柔性关节机械臂在避障完成后位姿与目标位姿存在一定偏差的问题,提出柔性关节机械臂避障路径自动控制数学建模方法。将五次B样条曲线作为柔性关节机械臂避障路径规划的基础,在避障任务中引入速度修正项,通过关节角和关键点避障速度确定速度修正项取值。建立避障路径自动控制数学模型,利用该模型控制柔性关节机械臂在到达目标位置过程中实现障碍物精准规避,完成柔性关节机械臂避障路径自动控制。实验结果表明,所提方法能够减小位姿误差,平稳关节波动,实际应用效果较好。     

基于虚拟目标点的足球机器人路径规划的研究

在构筑微型机器人足球系统的基础上,开发了视觉子系统和无线通讯子系统。针对足球机器人运动的决策子系统,提出了基于虚拟目标点的路径规划方法和避障算法。仿真和实验证明,这种算法在动态路径规划中的有效性。     

基于改进蚁群算法的巡检机器人避障路径规划方法设计

针对机器人进行避障路径规划时存在收敛速度差、规划路径长、迭代次数多以及规划时间长的问题,提出基于改进蚁群算法的巡检机器人避障路径规划方法。首先使用栅格法划分巡检机器人工作环境,通过对像素矩阵等指标的分析,构建栅格地图模型;基于人工势场法提出蚁群路径规划算法,使蚁群适应子空间的搜索;最后在模型中利用该算法,寻找该模型的最佳路径。实验结果表明,运用该方法进行路径规划时,收敛速度高、规划路径短、迭代次数少以及规划时间短。     

基于入位基准线的避死区自动泊车路径规划

为避免自动泊车过程中出现泊车死区,提出一种在车位外部汽车自动向前行驶至前进水平线的轨迹计算方法;为了减小泊车所需的车位长度,研究了由前进水平线倒车泊入车位,并保证该泊车轨迹经过入位基准线的方法。通过确定出的几个必须经过的定点坐标,利用插值样条理论与几何数学,确定出汽车在车位外部的泊车路径及其函数,且该函数具有唯一性,因此减少了自动泊车过程中系统不断进行反馈与纠正的计算过程。通过实验车的模拟验证,证明了路径规划的正确性。利用CarSim软件进行泊车过程的运动仿真,并对绘制出的轨迹线进行分析,结果表明该方法能控制汽车自动前进至非泊车死区位置,并可以减少对泊车所需车位长度的要求。     

变电站轮式巡检机器人机械臂避障路径规划方法

变电站工作环境特殊且复杂,为保证巡检机器人在执行巡检任务的同时,能更好、更安全地进行作业,提出面向轮式巡检机器人的机械臂避障路径规划方法。利用八叉树结构建模技术,架构巡检机器人工作环境的三维模型与环境更新模型。确定机械臂与环境关系,建立机械臂运动学模型,根据末端执行器位姿的已知与未知情况,完成运动学模型的正解与反解计算。基于关节位姿的三维坐标,设定机械臂连杆不碰撞障碍物为必要条件,依据六次多项函数式解得的关节角速度与角加速度连续轨迹,通过更改非固定参数值,调整机械臂的移动轨迹,最后,利用贝塞尔曲线平滑处理路径。仿真试验结果表明,所提方法路径精度更优越,避障效果更理想,符合变电站巡检的实时性需求。     

基于模糊控制的汽车路径跟踪研究

汽车是一个非常复杂的非线性动力学系统,难以建立精确的数学模型,而模糊控制方法适用于难以建立精确数学模型的对象。将模糊控制理论引入汽车操纵逆动力学中,以汽车三自由度模型为研究对象,根据侧向偏差和偏差变化率设计了车辆的路径跟踪模糊控制器。对某车型跟踪给定双移线和蛇形路径行驶情况进行了仿真。结果表明,模糊控制方法可保证汽车准确地跟踪给定参考路径,可以作为车辆路径跟踪控制的一种有效控制方法。     

面向城市环境的智能车规划与控制系统

介绍了一种应用于城市道路环境的智能车规划与控制系统,该系统基于预先存储在计算机中的电子地图,采用了分层次的控制结构,根据环境感知的结果进行全局定位,采用不同的控制方法和参数来满足不同路段的要求,在运行过程中始终对环境和障碍物进行检测以保证安全和舒适性,为了满足高速运行的要求,在无法更新GPS信号的时候采用了EKF算法对智能车进行定位.