【摘 要】
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AGV（Automated Guided Vehicle）自上世纪诞生以来,就以极快的发展速度占据着人类工业生产中的重要地位。随着工业生产对物料搬运需求的不断增大,物料搬运AGV的应用越来越广,同时对物料搬运AGV的实用性也提出了更高的要求。因此,深入研究如何提高AGV运行中的路径纠偏能力、如何在复杂的场景环境下选择更优的运行线路对保证AGV的稳定运行,减少事故和提高工作效率等有重要意义。本文以物
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AGV（Automated Guided Vehicle）自上世纪诞生以来,就以极快的发展速度占据着人类工业生产中的重要地位。随着工业生产对物料搬运需求的不断增大,物料搬运AGV的应用越来越广,同时对物料搬运AGV的实用性也提出了更高的要求。因此,深入研究如何提高AGV运行中的路径纠偏能力、如何在复杂的场景环境下选择更优的运行线路对保证AGV的稳定运行,减少事故和提高工作效率等有重要意义。本文以物料搬运AGV为研究对象,主要针对AGV路径纠偏能力及稳定性的提升和AGV路径规划寻优能力的提高两方面的问题进行研究,论文的主要研究内容及结果如下:（1）对四轮式差速驱动型AGV分别建立驱动电机速度模型和差速驱动运动学模型。将数学模型整合后求得完整的AGV控制系统状态空间模型并对其进行状态能控性分析,为控制器的设计奠定了基础。（2）针对AGV运行时的路径偏差校正问题,分别设计以线性二次型最优控制为理论基础的状态反馈控制器和模糊控制与PID控制相结合的模糊PID控制器。采用时域分析法在Matlab/Simulink中建模并对比两种控制器的纠偏控制性能。仿真结果表明,与状态反馈控制器相比,模糊PID控制器在超调量、稳态误差等关键性能指标上的表现更优。可以满足AGV在运行中对路径纠偏能力及稳定性的要求。（3）为了提高AGV的路径规划效率,对AGV的全局路径规划算法进行改进,设计一种改进A*算法的方法。以普通A*算法为理论基础,在节点搜索方式、算法启发函数、折弯次数、轨迹平滑度等方面进行改进,并在Matlab仿真环境下对比Dijkstra算法、普通A*算法和改进A*算法。仿真结果表明,改进A*算法在规划效率、折弯次数、路径安全性、遍历节点数等关键指标上均有明显的优势,且地图规模越大、环境越复杂,改进效果越明显。本文的研究结果能有效提高物料搬运AGV在运行过程中的路径纠偏能力,同时也能提高AGV在复杂多变的工作环境中的行进路线规划能力。
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