随着现代物流运输行业的迅速发展,越来越多的物流装备也应运而生和发展壮大。AGV 作为一种无人操作的智能化物流设备,已被广泛应用到国民经济中涉及物流转运的各行各业。它是融入了机械、计算机技术、控制理论、智能技术、电子学等学科技术的综合智能车辆。自诞生以来,AGV 就以其高度智能化、柔性化的特点,引起了国内外许多学者的关注和研究。
本文的研究对象是视觉导引 AGV,并重点研究了其导引系统。视觉 AGV 的导引原理是通过视觉系统识别工作环境中预先设置的导引路标,以获取小车与路径的偏差来控制 AGV 沿着导引路径准确行驶。从工作过程看,导引系统可分为视觉系统、控制系统和驱动系统三部分。具体来说,视觉系统负责获取和处理图像,驱动系统负责小车的行驶和转向,控制系统则是根据路径参数调整小车的行驶状态。对此,本文主要从三个方
面进行了研究:
(1)在图像处理方面,通过对采集的路径图像每步处理方法进行分析和最优选择,以获得准确的路径中心线,提取出准确的参数,同时也使图像处理达到实时性要求。
(2)在运动控制方面,分别对粒子群优化算法和滑模控制方法进行了研究。针对滑模控制的抖振影响,文中提出了一种用免疫粒子群算法优化滑模控制律参数的方法。最后,将优化后的滑模变结构控制方法作为 AGV 路径跟踪控制策略,并分别对其在直线、曲线和圆周三种路径下进行了仿真,以验证该控制策略的有效性。
(3)在硬件设计方面,分别对控制系统、视觉图像处理系统和驱动系统进行了分析和硬件选型。为了使导引系统尽量满足实时性要求,文中设计了一种基于微处理器 ARM和数字信号处理器 DSP 架构的嵌入式控制系统。