【摘 要】
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自动导引小车(Automated Guided Vehicle,AGV)作为工业物流自动化系统中的关键装备,被广泛应用于货物的自动搬运。本课题以叉车型AGV为研究对象,研究基于激光雷达的定位算法,以及基于人工路标的视觉冗余确认算法。主要研究内容如下:1)针对叉车型AGV的应用场景和工作环境,分析了叉车型AGV的整体结构,及其导航方案。建立了AGV的运动学模型,给出了运动学方程,并分析了导航系统的各
【基金项目】
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企业委托的用于工厂货物搬运的自动导引小车研究开发项目D.71-0109-18-127;
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自动导引小车(Automated Guided Vehicle,AGV)作为工业物流自动化系统中的关键装备,被广泛应用于货物的自动搬运。本课题以叉车型AGV为研究对象,研究基于激光雷达的定位算法,以及基于人工路标的视觉冗余确认算法。主要研究内容如下:1)针对叉车型AGV的应用场景和工作环境,分析了叉车型AGV的整体结构,及其导航方案。建立了AGV的运动学模型,给出了运动学方程,并分析了导航系统的各个模块及其作用。2)在给出的AGV控制架构基础上,研究基于激光雷达的SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)导航算法。首先建立了里程计与激光雷达的数学模型,并给出激光SLAM方案,针对点云匹配算法求解中的累积误差及稳定性问题,提出了一种基于LM(Levenberg Marquardt)算法的改进点云匹配算法,最后使用回环检测,实现全局优化,从而实现AGV的定位。3)为区分工厂环境下具有相同激光点云特征的多个机台,研究基于人工路标的视觉冗余确认算法,确保AGV真实到达指定机台。为每个机台设计出特定的用于视觉确认的人工路标,研究并提出了基于对数极坐标变换的人工路标视觉识别算法,用于对基于激光雷达导引到达的机台进行冗余确认,提高了激光导航的可靠性。4)对提出的激光雷达定位算法进行了程序实现,并搭建了AGV激光定位与人工路标识别实验平台,对提出的激光雷达定位算法,以及视觉冗余确认算法进行实验验证。通过采集与分析实验数据,证明了所提出的激光定位算法以及路标识别算法的正确性与稳定性。
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