【摘 要】
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AGV（Automated Guided Vehicle,自动引导小车）作为现代智能制造系统中的主力军,广泛应用于重型制造车间。全向AGV突破了传统轮式机器人无法实现横向、斜向和原地旋转运动的缺陷,成为了近年来重载移动机器人领域的研究热点。现有全向AGV多采用麦克纳姆轮结构,对路面清洁程度要求较高,限制了其在传统制造车间的推广。四舵轮全向AGV可以同时满足狭窄工作空间下的灵活性要求和车间复杂路面条
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AGV（Automated Guided Vehicle,自动引导小车）作为现代智能制造系统中的主力军,广泛应用于重型制造车间。全向AGV突破了传统轮式机器人无法实现横向、斜向和原地旋转运动的缺陷,成为了近年来重载移动机器人领域的研究热点。现有全向AGV多采用麦克纳姆轮结构,对路面清洁程度要求较高,限制了其在传统制造车间的推广。四舵轮全向AGV可以同时满足狭窄工作空间下的灵活性要求和车间复杂路面条件下的适用性要求,但由于其底盘结构复杂,使其在路径跟踪过程中存在不稳定的现象,不利于实际生产中的应用。本文设计一款四舵轮AGV,并对其路径跟踪的稳定性进行研究,对提升传统重载车间的物流智能化水平有较高的理论意义和应用价值。本文主要研究内容如下:针对狭小和拥挤车间环境对移动机器人灵活性、机动性、稳定性和负载能力要求,采用“四舵轮-四支撑轮”底盘布局方式,构建承载能力可达3000Kg,且保证机器人提供持续稳定驱动力的四舵轮全向AGV机械系统;针对移动机器人运行功能要求,采用模块化设计方式,分别从传感器模块、主控单元、运动模块、控制模式、电源模块和安全防护模块对机器人电控系统进行设计,搭建安全可靠的机器人实时控制系统;基于机械系统和控制系统的设计搭建试验样机,并验证其承载能力。基于对四舵轮全向AGV基本运动模式的分析,建立其运动模型,并通过试验样机验证模型的准确性;针对现有四舵轮全向AGV路径跟踪控制研究中,位姿误差模型没有考虑机器人滑移角的问题,建立非零滑移角的运动学模型,并通过构建PID控制器进行仿真对比,结果表明:相对于不考虑滑移角的控制器,考虑滑移角的控制器系统整体收敛速度提升了 32.4%。针对PID路径跟踪控制器实际应用中出现的车体摆动问题,基于滑模控制算法设计路径跟踪稳定性控制器,并针对实际应用中对舵轮角度阈值的要求,引入饱和函数以避免出现较大的控制量误差。针对稳定性无法定量描述的问题,借助偏差变化趋势、车体中心点的控制量误差和舵轮控制量误差对其进行分析。在仿真验证滑模控制器稳定性的基础上,设计直行和横移混合运动模式的目标路径,分别进行两种控制器控制下的反复跟踪试验,结果表明:相比于PID控制算法,滑模控制算法在路径跟踪过程中偏差平稳趋于系统零点,且稳定后车体中心点的角速度波动控制在0.8°/s以内,滑移角波动控制在1.5°以内,舵轮的速度波动控制在0.01m/s以内,舵轮的角度波动控制在1.9°以内,因此基于滑模控制算法的四舵轮全向AGV路径跟踪控制器在实际应用中能够满足稳定性要求。
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