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AGV(Automatic Guided Vehicle)作为联合和调节离散型物流管理系统使其工作连续化的必要自动化搬运装卸手段,其技术水平得到了迅猛发展,其应用范围覆盖了仓储业、制造业、港口码头机场、图书馆、危险场地和特种行业等各个领域。近年随着国民经济的高速发展,各大城市都面临着停车位少和停车难的难题,因此设计一款智能重载泊车AGV取代传统的停车方式或与智能立体车库相结合将在一定程度上缓解停车难题。良好的机械设计、运动控制和精确的定位是实现智能重载AGV泊车功能的关键技术所在,本文以ROS(Robot Operating System)开源机器人作为平台,对智能重载泊车AGV的导航系统展开研究,其研究内容主要分为以下几个部分。根据设计要求和应用场景,设计了导航总体框架,明确了自主导航各个模块的功能。针对重载工况要求,设计了一款四轮独立驱动独立转向AGV,并对其进行运动学分析以实现全方位移动功能;针对四个运动模组之间的耦合问题,采用模糊PD设计速度补偿器调节控制参数以确保AGV运动过程中的稳定性;建立了重载AGV的里程计模型和激光传感器模型,基于这些模型和控制方法,实现了AGV全方位移动和与载车板对齐的功能。针对传统路径算法规划路径不平滑的缺陷,提出了用固定半径优化路径的方法,并研究了backstepping轨迹跟踪算法。根据车位布置要求,设计了对应的电子地图,在此地图上对传统A*算法和改进方法进行比较,验证改进方法的可行性;用matlab对轨迹跟踪算法进行仿真,验证了该方法的正确性。针对激光SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)在特征单一、特征相似和结构对称的大环境中不易闭环的缺陷,提出了用激光三角算法与图优化SLAM相融合的方法以解决闭环问题。利用激光三角算法和预布置的特征将大环境划分为有不同ID的子区域以作为闭环检测的信号;利用高斯牛顿迭代优化算法对前端数据进行优化,使获得地图准确描述环境信息。最后对比了改进方法和传统构图方法在车库中的构图效果,验证了改进方法的可行性。