视觉和惯性混合导引AGV控制系统
随着“工业4.0”的提出，自动导引车作为一种智能移动机器人，将外部环境感知、智能决策、运动控制技术融为一体，承担了智能系统中物料搬运输送的任务，推动着智能工厂、智能生产和智能物流等行业飞速发展。而目前传统的AGV多使用成本高昂的激光导引、或者路径设计和规划不够灵活的有轨磁导引和视觉导引。针对上述问题，本文使用QR码作为定位模块，设计无轨导引AGV的路径，同时辅以惯性导引模块，为AGV在相邻QR码间提供位姿信息。这种混合导引的方式使AGV的定位精度更高、成本更低、路径规划和变更灵活性更高、前端编码和终端解码更加方便。主要研究工作如下： (1) 针对视觉和惯性混合导引AGV的特点，完成了方案的总体设计、AGV车载控制系统和总控系统的具体方案设计； (2) 为了得到AGV的实时位姿信息，确定了视觉和惯性混合导引方案，对惯性器件输出滤波后，进行速度解算、位置解算和航向解算。因为惯性导引存在累积误差，而视觉导引的精度远高于惯性导引，所以在 QR 码定位模块处校正惯性器件的输出； (3) 由于AGV在工作过程中采集到的图像是模糊的，无法直接识别。所以首先根据惯性器件输出的 AGV 工作速度和工业摄相机的曝光时间估计退化函数参数，预处理采集图像，得到定位模块的ROI区域，利用L-R算法对ROI区域运动模糊复原，最后利用仿射变换原理遍历校正QR码，得到标准的QR码，用来识别工位信息。 (4) 设计具有双环模型的AGV模糊PID运动控制系统，使AGV具有较高的停位精度和较高的轨迹跟踪精度。 (5) 根据AGVS的特点，完成AGV总控系统的业务设计，包括：选定无线通信方式，制定数据格式，总控系统的调度策略、任务分配方法和路径规划设计。
自动导引车;惯性导引;移动机器人;视觉导引;调度系统
中国计量大学
硕士
仪器仪表工程
罗哉;杨维和
2017
中文
TP242.6
2019-04-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）