MHE-Demag在澳大利亚率先推出自动导引车(AGV)停车系统 AGV案例

MHE-Demag在澳大利亚率先推出自动导引车(AGV)停车系统

AGV停车系统为车辆和用户解决了时间、空间、效率和安全问题。这项技术已经在市场上销售了25年多,在国外得到了广泛的应用,目前已应用于停车场。AGV是一种经过验证的安全技术。每个AGV机器人都由最新的激光传感器引导,以防止事故发生。如果有任何部件故障或任何部件未按顺序工作,系统的操作将受控停止。当AGV机器人发生故障时,另一个冗余单元可以接管操作,这意味着访客可以随时取回他们的车辆。看看其他的机械系统,机器故障会让游客无法使用停车场。
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AI如何在您的数据中发现模式和异常 人工智能

AI如何在您的数据中发现模式和异常

AI的七个模式中使用最广泛的模式之一是“模式和异常”模式。机器学习尤其擅长快速消化大量数据并识别模式或发现数据中的异常或异常。“模式匹配模式”是AI本身似乎经常重复的那些应用之一,这是有充分理由的,因为它具有广泛的适用性。
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了解AI的识别模式 人工智能

了解AI的识别模式

在代表AI实现方式的7种AI模式中,最常见的一种就是识别模式。AI识别模式的主要思想是,我们正在使用机器学习和认知技术来帮助识别非结构化数据并将其分类为特定的分类。非结构化数据可以是图像,视频,文本,甚至是定量数据。这种模式的强大之处在于,我们使机器能够轻松地完成大脑似乎可以做的事情:确定我们在周围现实世界中所感知的事物。
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基于自抗扰控制的3C视觉导航重载AGV系统设计 AGV资料

基于自抗扰控制的3C视觉导航重载AGV系统设计

针对当前视觉导航重载AGV系统色带引导、扫码定位方式所存在的路径铺设复杂、色带易受环境干扰等问题,设计了基于自抗扰控制(ADRC)的3C视觉导航重载 AGV系统.该设计采用3个独立高速单目相机对AGV结构进行改进,以实现无色带引导,用相机扫描地面站点的数据矩阵码信息,将得到的图像偏差信息传递给控制器,经过ADRC实时调整AGV运行轨迹,实现重载AGV导航定位.仿真与实际应用结果表明,该系统运行稳定且灵活,AGV响应速度快,能有效实现轨迹的实时跟踪且导航精度明显提高,最大导航误差绝对值小于8mm,最大偏移角绝对值小于1°
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基于模糊 PID 的 AGV 转速控制系统设计 AGV资料

基于模糊 PID 的 AGV 转速控制系统设计

自导引小车AGV在自动循迹过程中要求很高的控制精度。基于此,本文首先介绍了AGV系统的构成,其次针对AGV中直流电机的调速系统具有非线性、时变性较强、易受外界干扰的情况,设计了转速模糊 PID 控制器,并在 AB PLC中采用梯形图实现模糊控制算法,运行结果表明,所设计的模糊控制器具有响应速度快、超调小等优点,能使AGV小车以最佳速度沿所设定轨迹运动。
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