基于改进型纯追踪模型的温室AGV运输平台路径追踪

  • 基于改进型纯追踪模型的温室AGV运输平台路径追踪已关闭评论
  • 143 views
  • A+
所属分类:AGV设计资料
摘要

提出了一种基于改进型纯追踪算法的AGV运输平台路径追踪方法。在平台前后安装双排红外反射式光电传感器,以获取车体相对于引导线的横向偏差和航向偏差; 根据偏差程度动态确定纯追踪算法的前视距离,提高了路径跟踪的精度; 构建了平台运动学模型,将车体的位姿偏差信息最终转化成左右车轮的速度。仿真和实车试验表明: 该方法能够解决不同初始状态的移动平台路径追踪问题,在稳定状态下,其偏差在 ± 20 mm 之 间,满足温室内狭窄空间的循迹运输需求。

0 引言

自动引导车( Automated guided vehicle,AGV) 是一种利用电磁或光学引导装置,能够按照预定的引导路径完成指定运输作业智能车辆。随着智能技术在各个领域的相互渗透,AGV技术正从工业领域逐步向农业自动化生产领域拓展。位姿获取和路径追踪一直是 AGV 研究的重点和热点,AGV 的定位精度是高质量路径追踪的前提。因为设施内很难接受高分辨率的 GPS 信号,因此许多学者选择用无线传感、机器视觉[6 - 7]和红外线[8]等来获取移动车辆的位置信息。在导航控制系统研究方面,郑炳坤等[9]采用模糊自整定 PD 调节器来保证磁导航的控制精度和适应性。Amit[10]等人提出动态系统全局渐进稳定定理,设计滑模控制器,实现了 AGV 的轨迹追踪。Pratama[11]等人对多个定位传感器进行数据融合,使用反向步法对预定轨道进行追踪。在路径追踪策略上,纯追踪算法[12]因其简单易用而在路径追踪控制领域获得广泛应用,其前视距离的整定对路径追踪效果影响较大。熊斌[13]等人将运动学模型和纯追踪模型相结合,根据经验取不同前视距离,设计了一种直线跟踪导航控制器。李逃昌[14]等人采用模糊自适应控制的方法,在线自适应地确定纯追踪模型中的前视距离。黄沛琛等人采用 BP 神经网络动态调节前视距离改进纯追踪算法,提高了路径追踪的精度。

农业生产的环境具有非结构性特征,即便是设施农业环境中,其生产对象、农艺流程、设施布置等均存在极大的易变性。因此,无线传感、机器视觉等技术难以适应此类多变的复杂环境。在设施内的地面铺设路径引导线,使用红外光电传感器感知路径信息,可极大提高生产路径设置的灵活性。为此,采用双排红外反射式光电传感器,精准获取 AGV 平台的位姿信息,并对纯追踪算法进行改进,根据位姿偏差程度动态确定前视距离,提高 AGV 导航的精度,最终在农业设施内获得良好的路径追踪效果。

1 材料与方法

1. 1 试验平台硬件

本文 AGV 试验平台采用前轮驱动的四轮机构,长× 宽 × 高 为 970mm × 800mm × 500mm,前 轮 距840mm,轴距 570mm,如图 1 所示。考虑平台的轻便性和灵活性需求,前驱动轮由左右两个 6 寸轮毂电机组成,后从动轮由 2 个万向轮组成。轮毂电机不但是AGV 行驶的动力来源,同时又可以通过差速实现转向。在试验平台前后方各安装一排固定间隔的高精度红外光电传感器,型号为 E18 - D80NK,离地高度30 ~ 800mm 可调。通过多路红外光电传感器组合使用,能获得平台与引导线之间的相对位置和姿态信息。选用 NJK - 5002C 型霍尔传感器对两驱动轮转速进行实时采样。控制器采用主频为 40MHz 飞思卡尔MC9S12XS128MAL 芯片。根据纯追踪算法计算平台的转向半径,并通过平台的运动学模型,将转向半径转化为驱动轮的差速,从而实现路径追踪。控制器、驱动器、直流无刷轮毂电机和霍尔速度传感器组成闭环控制系统,实现对左右轮速的精准控制。控制系统原理如图 2 所示。

基于改进型纯追踪模型的温室AGV运输平台路径追踪

图 1 AGV 自动导航控制实验平台


基于改进型纯追踪模型的温室AGV运输平台路径追踪

图 2 控制系统原理图

恭喜,此资源为免费资源,请先
注意:本站资源多为网络收集,如涉及版权问题请及时与站长联系QQ:2766242327,我们会在第一时间内与您协商解决。如非特殊说明,本站所有资源解压密码均为:agvba.com。
weinxin
微信公众号
agvba是一个分享AGV知识和agv案例视频的网站。