从AGV到V-AMR,第四代移动机器人加速落地 行业新闻

从AGV到V-AMR,第四代移动机器人加速落地

近年来,用于产品分拣、搬运的移动机器人在制造、物流等场景中的应用日益广泛,部署效果不断提升,吸引了越来越多关注的目光。着眼一线, AGV(Automated Guided Vehicle,自动导引运输车)的应用趋于成熟,但随着人们对机器人智能化要求的不断提升,AMR(Autonomous Mobile Robot,自主移动机器人)逐渐走入公众视野,并凭借灵活、易操作、易部署等特点,收获市场认可。新冠肺炎疫情也深化了人们对于“无人化”的思考,加速了该类移动机器人的落地与推广步伐。
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92.2GB-AGV和自动化设备资料大奉送 AGV资料

92.2GB-AGV和自动化设备资料大奉送

2018年嵌入式技术应用开发技术资料 - 2018.08.23 [5G] 2018年嵌入式技术应用开发技术资料(环境搭建)2018.08.23 [4.4G] 01-嵌入式系统综合应用创新实训开发装置(主车) [4.2G] A72系统镜像2018.5.21.zip [472.9M] Android Studio 3.1.3 环境搭建.zip [2.9G] CC2530环境搭建.zip [16.3M] MDK.zip [819.7M] 02-智能移动机器人(从车) [161.3M] Arduino开发环境.zip [90.3M] OpenMV开发环境.zip [71.1M] 03-地图喷绘文件 [53.5M] 2018年嵌入式技术应用开发地图文件(2.45乘2.45) - 国赛版.jpg [53.5M] 地图喷绘说明 - 必看.txt [343B] 2018年嵌入式技术应用开发技术资料(刻盘资料)2018.08.23 [622.2M] 01-嵌入式系统综合应用创新实训开发装置(主车)资料 [605.2M] 01-说明文档 [40.4M] 01-STM32相关文档 [28.1M]
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改进平滑 A*算法的多AGV路径规划 AGV资料

改进平滑 A*算法的多AGV路径规划

摘 要:科技的进步促使拥有众多优势的 AGV(Automated Guided Vehicle,自动引导车)逐步替代人工搬运,但随之产生的多AGV 路径规划、协调问题也应运而生。针对上述问题,依据 AGV 行驶特征,构建笛卡尔坐标系环境,以传统 A*算法为基础模型,通过引入 3 轴-2象限、路线转向数剔除无效备选点、平滑行驶路径;以系统总工作时长最小为目标制定冲突判断标准与协调策略,实现系统运行效率的最佳。通过实例分析,改进A*算法单AGV线路最多可减少10.9%搜索点数、350%转向数;以时间最小为目标的协调策略能够有效避免因主观因素制定的优先度而导致系统陷入局部最优现象。
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多自动导引车路径规划的时空冲突约束 A*算法 AGV资料

多自动导引车路径规划的时空冲突约束 A*算法

摘 要:针对自动导引小车(AGV)在仓储物流搬运系统中的路径冲突问题,提出了一种基于时空冲突约束的 A*算法。首先,在拓扑栅格地图的基础上加入时间轴建立时空地图模型,再针对时空地图的特点和冲突约束条件重新设计 A*算法的子节点扩展规则和节点评估函数。利用改进后的 A*算法按照优先级顺序为各个 AGV 规划路径,规划完成一条路径后,用݉ܽݎ݇表记录其在时空地图中节点信息,再利用改进后的 A*算法结合݉ܽݎ݇表进行新路径的搜索。通过仿真实验证明了该算法能够有效避免碰撞及死锁,并能够综合考虑等待和更换路径两种冲突解决策略的时间花费,获得时间花费较少的路径。
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全向AGV的优化互补滤波姿态解算 AGV资料

全向AGV的优化互补滤波姿态解算

摘要:针对单一的MEMS陀螺仪无法解决本身的易发散和磁力计易受磁场干扰导致引入新的噪声,而带来的姿态估计不精确的问题,提出了一种基于全向AGV的优化互补滤波的姿态解算方法。偏航角不参与四元数解算,在水平姿态角四元数解算的基础上,利用共轭梯度法减小陀螺仪的漂移误差。再引进经过椭球修正后的磁力计数据作为观测量,与偏航角进行一阶互补滤波融合,并确定加权因子。搭建了基于STM32和MEMS传感器为核心的全向AGV实验平台,实验结果表明,该方法能有效抑制陀螺仪易发散和磁力计易受干扰的问题,提高姿态解算的精确性,使姿态解算具有良好的动态和静态性能,同时保证了系统的稳定性。
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基于误差相似性的移动机器人定位误差补偿 AGV资料

基于误差相似性的移动机器人定位误差补偿

摘要:对由AGV承载的工业机器人组成的AGV式移动制孔机器人的定位误差补偿方法进行了研究。在面向飞机装配的AGV式移动制孔机器人系统中,利用激光跟踪仪构建坐标系,提出了AGV式移动制孔机器人机座坐标系的换站方法,能更好地适应飞机制造多品种、小批量的特点。基于对AGV式移动制孔机器人定位误差源的分析,利用定位误差相似性,提出针对AGV式移动制孔机器人的基于反距离加权定位误差的空间插值与补偿方法,克服了现有技术对于AGV式移动制孔机器人定位误差补偿的局限性。以AGV搭载的KUKA KR480型工业机器人制孔系统作为试验对象,通过试验选取最优网格步长,补偿结果表明,能将系统综合定位误差平均值由补偿前的1.045 mm降低到0.227 mm,最大绝对定位误差由补偿前的2.727 mm降低到0.478 mm,降低了82.47%,该方法能有效提高AGV式移动制孔机器人的绝对定位精度。
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基于MQTT的轻量级AGV小车系统设计 AGV资料

基于MQTT的轻量级AGV小车系统设计

摘要:文中设计了一套应用于物联网的轻量级AGV小车的系统,主控使用STM32F103单片机,结合NFC芯片实现循迹以及路径定位的功能,并将信息由SIM7600LTE芯片通过MQTT协议传递到服务器。同时设计了移动端APP,实现轻量级的AGV实时监控与调度管理系统。相对于传统的MES系统,所提系统使用模块化的设计理念,具有更友好的UI界面和更灵活的功能。
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智能仓储货位规划与AGV路径规划协同优化算法 AGV资料

智能仓储货位规划与AGV路径规划协同优化算法

智能仓储的优化一般分为货架优化和路径优化两部分.货架优化针对货物与货架两者的关系,对货物摆放位置进行优化;而路径优化主要寻找自动引导小车(Automated Guided Vehicle,AGV)的最优路径规划.目前,大多的智能仓储优化仅对这两部分进行独立研究,在实际仓储应用中只能以线性叠加的方式解决问题,在实际仓储应用中只能以线性叠加的方式解决问题,导致问题的求解易陷入局部最优中.本文通过对智能仓储环节中各部分的关系进行耦合分析,本文通过对智能仓储环节中各部分的关系进行耦合分析,提出了货位和AGV路径协同优化数学模型,将货架优化和路径规划归为一个整体;此外,提出了智能仓储协同优化框架的求解算法,包括货品相似度求解算法和改进的路径规划算法;并在以上两种算法的基础上,使用改进的遗传算法,实现了货位路径协同优化.实验结果验证了本文提出的智能仓储协同优化算法的有效性和稳定性.通过使用该算法可有效提高仓储的出货效率,降低运输成本.
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