移动机器人视觉导航技术综述 AGV资料

移动机器人视觉导航技术综述

为了深入研究移动机器人的导航和定位技术,现对移动机器人的视觉导航技术进行分析和阐述。主要涉及视觉导航的视觉定位、环境地图的表达方法及视觉导航系统与地图的相关联性(即基于地图的视觉导航,地图生成型视觉导航和无地图型视觉导航),并根据国内外的研究现状,指出移动机器人的视觉导航技术存在的问题和未来的发展趋势。
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基于ROS系统移动机器人SLAM算法的研究与实现 AGV资料

基于ROS系统移动机器人SLAM算法的研究与实现

近年来,随着我国机器人产业的快速发展,机器人已广泛应用于日常生活中的多个领域,移动机器人拥有对外部环境的动态感知、实时定位、自主导航、路径规划等能力,具有重要的理论意义和实际应用价值。基于ROS开源机器人开发平台,研究移动机器人SLAM算法及其实现。首先使用了ROS平台自带的仿真器Gazebo进行了仿真场景的搭建,然后利用turtlebot机器人对于自建场景进行建图测试,实现了机器人在仿真环境的定位与建图,完成了SLAM算法实现。
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一种新型AGV驱动单元的设计分析 AGV资料

一种新型AGV驱动单元的设计分析

以重载AGV使用需求和设计参数为基准,设计并建立了差速自动导引车轮组的三维模型。将轮组模型简化后对其进行模态分析,考察其是否会因电动机等激励产生共振。而后对各个行驶工况的受力情况和应力应变进行了分析,计算轮组受力与变形。考察AGV是否符合设计要求。计算结果表明:AGV轮组的6阶都明显高于常见激励范围,符合使用条件。在多种工况下的轮组受力和变形表现良好,符合设计和使用要求。
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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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基于自动导引的移动机器人控制系统设计研究 AGV资料

基于自动导引的移动机器人控制系统设计研究

针对实际中自动导引机器人的使用,开发了基于磁钉和惯性导航联合使用的自动导引机器人控制系统。在硬件方面,详细介绍了控制系统功能及其组成,着重介绍了自动导引的工作原理及实现方法,同时介绍了通信系统的构建和运行策略。在软件方面,着重介绍了整个控制系统的主程序设计流程和自动导引子程序设计流程,同时介绍了在行走过程中消除导航偏差的计算方法。这些研究为接下来深入探讨路径规划问题提供了依据,具有一定的实际意义。
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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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