基于ROS的AGV多目标点导航系统研究及实现

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所属分类:AGV设计资料
摘要

自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,AGV)作为现代智慧物流的核心元素之一,在制造、烟草、快递、医药、电商等行业的物料搬运及装配场合扮演着举足轻重的角色。目前,AGV种类繁多而各自独立的平台增大了开发难度,且其导航系统大多针对单一目标点,已无法胜任现代智能物流高柔性化的需求,故本文基于通用性强、兼容性好、支持多语言编程的机器人操作系统(Robot Operating System,ROS),结合企业的实际需要提出的AGV多目标点导航系统具有重要的研究价值。ROS为机器人的研究提供了一套完整的、开源的、可视的通用性平台。其内部集成了一系列工具程序和开源库,使得研究者可以快速地模拟真实世界并进行实验。本文结合ROS平台的优势,选择高精度激光测距仪作为主要传感器,运用同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术,并采用java服务器页面(Java Server Pages,JSP)设计AGV的多工位呼叫Web应用程序,完成了基于ROS的AGV多目标点导航系统的设计。首先,分析比对当前主流的几种SLAM算法,指出粒子滤波器(Rao-Blackwellized Particle Filter,RBPF)为SLAM提供了有效的解决方案。针对改进提议分布的RBPF-SLAM算法在动态环境下难以构建准确先验地图的问题,引入激光数据预处理和改进的粒子采样技术,通过对前若干代粒子集合进行采样,排除不可信粒子,进一步提高算法的抗干扰性,实验结果验证了本文改进算法的鲁棒性。其次,在多目标点路径规划算法的研究中,针对蚁群算法存在的搜索耗时较长、容易停滞而陷入局部最优的不足,提出一种改进的蚁群算法,通过自适应设置蚂蚁种群规模、信息素浓度、权值系数,并引入遗传算法的交叉操作和逆转操作,提升其搜索效率、增强全局寻优能力。实验结果表明,本文改进算法的搜索耗时少、路径更短,且将其运用于旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP),可以高效地获得AGV多目标点导航的全局最优遍历序列。最后,完成了在ROS平台下AGV多目标点导航系统的构建,并设计了AGV多工位呼叫的Web应用程序。在真实室内环境中,AGV完成了多工位呼叫、室内地图构建、多目标点自主路径规划、智能避障等任务。实验结果表明,本文提出的改进算法以及构建的AGV多目标点导航系统具有可行性和可靠性。

论文目录
摘要
abstract

第1章 绪论

1.1 课题研究意义
1.2 国内外相关课题的研究现状
1.2.1 AGV的研究现状
1.2.2 导航相关技术的研究现状
1.3 本课题来源和研究的主要内容
1.4 本章小结

第2章 基于ROS的AGV导航总体方案设计

2.1 ROS的基本架构
2.1.1 ROS的计算图级
2.1.2 文件系统级(The Filesystem Level)
2.1.3 社区级(The Community Level)
2.2 激光测距仪选型及测距原理
2.2.1 激光测距仪的选型
2.2.2 激光测距仪测距原理
2.3 AGV里程计模型与坐标系转换
2.4 AGV多目标导航系统总体方案
2.5 本章小结

第3章 改进粒子采样技术的SLAM算法

3.1 地图构建技术
3.2 SLAM的基本原理及分类
3.2.1 SLAM的基本原理
3.2.2 SLAM算法分类
3.3 基于RBPF粒子滤波器的SLAM
3.4 基于改进粒子采样技术的SLAM方法
3.4.1 RBPF-SLAM的不足之处
3.4.2 本文的改进方法
3.4.3 实验结果及分析
3.5 本章小结

第4章 改进的AGV路径规划算法

4.1 全局路径规划算法
4.1.1 常用全局路径规划算法
4.2 基于A~*算法的全局路径规划
4.2.1 A~*算法原理
4.2.2 A~*算法流程
4.3 蚁群算法解决TSP
4.3.1 旅行商问题
4.3.2 蚁群算法解决TSP基本原理及步骤
4.4 改进的蚁群算法解决TSP
4.4.1 自适应蚁群算法
4.4.2 遗传算法对蚁群算法的优化
4.4.3 改进的蚁群算法解决TSP的步骤
4.5 实验结果及分析
4.6 本章小结

第5章 基于ROS的AGV多目标点导航系统实现

5.1 AGV多目标点导航系统总体设计
5.1.1 AGV多工位呼叫Web应用程序设计
5.1.2 移动AGV的硬件平台
5.2 基于ROS的AGV室内导航系统设计
5.2.1 AGV差动控制
5.2.2 基于ROS的导航系统架构
5.3 AGV多工位呼叫与多目标点导航实验结果及分析
5.3.1 AGV多工位呼叫
5.3.2 AGV多目标点导航
5.4 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 全文总结
6.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果

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