AGV运动建模与仿真分析

AGV数学模型的建立及控制分析

ｌ（＋口
Ｒ
）
忐
忐
由于２电机的参数相同，所以令
（８）
（９）
在ＡＣＥ中Ｄ
ｔｎ。ＣＥ＝ｔｎ－ＤａａａＥ
＝
ＬＲｍｋ＝ｋｋ（０）＝＝Ｔ，ＬＲ＝￣６ｒ
假设 △ 是一段很短的时间，此时的偏移角为
Ｄ的２倍，所以图５的模型更适用于弯道行
若Ｖ和Ｖ在该时间段内大小方向均没有发生改变，则 △ 也足够小，有
Ａｏ，ｌ
由此可得ＡＶ左右２驱动轮的线速度与电机Ｇ控制电压的关系为
ｔｎａ在ＡＡＯＢ中
．
㈩
忐
（）１０
忐ｎ
Ｄ
—
—
（１
０引言
自动导引车ＡＶ（ｕｏｔｕｄｄＶｈｌ）ＧＡｔｅＧｉｅｅｉｅｍａｄｃ是一种无人驾驶搬运车，是应用日益广泛的一种
自动化物料搬运设备 ¨。它可以按照监控系统下
达的指令，根据预先设计的程序及车载传感器
１３ＡＧ传递函数与结构图．Ｖ对式（）和式（）进行拉式变换得３４
相等，即Ｕ＝Ｕ＝Ｕ。ｃ
ＡＶ在运行中受到外部扰动会出现偏离规定Ｇ行驶方向的情况，即出现偏移距离和偏移角度。
ｂｓｓｔｅｍｏｅ ’ ＳｄｎｍｉｔｕｔｅｆｇｒｓｄｄｅＴｈｅＭａｌｂ—ｉｌｔｏｆｔｅｍｏｌｐｎｌｏｙｓｅｉｃｒｉｄａｉｈｄｌｙａｃｓｒｃｕｒｕｅｉｅｕｃｄ．ｉｔａｓｍｕａｉｎｏｈｄｅ’ ｏｅｏｐｓｔｍｓａｒｅＳｏｔＯｔｔｔｅａｉｎｂｅｗｅｎｉｐｔｎｕｔｔｆａｏｔｃｇｄｅｅｃｅｓｆｇｒｄｏｔｕＳｈａｈｅｒｌｔｔｅｎｕｓａｄｏｐｕｓｏｕｔｍａｉｕｉｄｖｈｉｌｓｉｕｅｕ，ｗｈｃｓｔｅｓｍｅａｈｅｐｅｏｉｉｈｉｈａｓｔｒ — ｄｃｅｅｓｌｓＩｄｔｏｉｔｄｒｕｔ．ｎａｄｉｎ，ｔｅｍａｃｉｇｃｎｒｌｌｏｔｉｈｒｈｎｏｔｏａｇｒｈｍｆａｏｔｃｕｄｄｖｈｃｅｓｄｅｉｎｄＯｓｔｃｎｔｏｈｉｏｕｔｍａｉｇｉｅｅｉｌｓｉｓｇｅＳａｏｏｒｌｔｅ

AGV智能小车循迹系统的建模与仿真.pptx

于是最终运动学模型如下：
EdM D EdO
•
EdO (vl vr ) / 2
•
v / L
4 如何建立电机驱动模型？
目标：寻找输入电压与车轮速度（vlv
直流电机动态过程的微分方程如下：
r）之间的关系。
••
•
m e n m n n Kc U a K f Tc
此时忽略车体质量、摩擦阻力对车速的影响，则电机的理想空载转速=车轮转速。理想空载表示负载转矩为零。则：
在分析小车处于转弯状态时的速度时不能将小车当做质点，那么应该研究哪一点的速度？
位移=速度*时间，但M点的速度并不好直接表示，因此考虑用位移之间的数量关系来表
示 EdM 。
EdM D sin EdO
目标：需要寻找
关系。
、EdO 与速度之间的
与电机直、接E控dO制均的与速O度点速vl度、vvor相相关关。，且 vo
t
0
dt
0
vo / R (vl vr ) / 2R R L(vl vr ) / 2(vr vl )
•
v / L
3 如何建立运动学模型？
t
t
EdO X 0 0 vOxdt X 0 0 vO sindt
•
EdO vO sin (vl vr ) sin / 2
由于很小，则 sin
选择状态变量x1=△v，x2=θ，x3=Edm，并令输入u=△U，输出y=Edm。可以得到系统的状态矩阵如下
•
v
1
v
k
U
m
m
•
v / L
•
E dm
D
v
vc
L
1/ m 0
A
1/ L

光导AGV智能循迹测控系统的建模与仿真

Ｐｉｎ — ａｇＵＬａｇｌｎ，ＺＨＡＮＧａ — ｏｇｉＸｉｏｄｎ（ｃｏｌｆｎｉｅａｄＥｅｇ，ｏｈｅｔｍｏｔｈｉｌｎｖｒｔＸ ’ ｎ７０７，ｈｎ）ＳｈｏｏｇｎｎｒｙＮｎｗｓＥｎｅＰｌｅｎａＵｉｓｙｉａ０２Ｃｉｙｃｃｅｉ，１ａ
果。该仿真系统模拟的参数接近车体的实际数据，于实际小车的控制具有一定的参考价值，对为今后
ＡＶ控制系统的设计提供了依据。Ｇ
关键词：自动导向车；建模；态反馈控制；状模糊控制；复合控制；真仿中图分类号：Ｈ４Ｔ２２文献标识码：Ａ文章编号：００— ８９２１）５— ０５— ４１０８２（０１００８０
ｒｍｅｅｓｏｙｔｍｒｅｙｃｏｅｏｔｅｐａｔｃ１ｄｔ．ＯｔｉｙｔｍＳｕｅｕｏｃｕ１ＡＧＶｏｔｏｎｏ — ａｔｒｆｓｓｅａｅｖｒｌｓｄｔｈｒｃｉａａａＳｈｓｓｓｅｉｓｆｌｆｒａｔａｃｎｒｌａｄｃｎｔｉｕｅｏｆｔｒｒｂｔｓｔｕｕｅＡＧＶｅｉｎａｄｉｄｓｇｎｍｐｒｖｍｅｔｏｅｎ．ＫｅｏｄｓＡＧＶ；ｄｌｇｓａｅ￣ｅｂｃｏｔｏ；ｕｚｏｔｏ；ｏｐｕｎｏｔｏ；ｉｕａｉｎｙｗｒ：ｍｏｅｉ；ｔｔｎｄａｋｃｎｒｌｆｚｙｃｎｒｌｃｍｏｄｃｎｒｌｓｍｌｔｏ

工业机器人运动学仿真理论分析与数学建模

其在工业上，工业机器人品种已多达几百种，如焊接机器人、采矿机器人、挖掘机器
人、井下喷浆机器人、搬运机器人、核工业机器人等等。机器人的应用领域出现了前所未有的多元化趋势。在应用需求推动下，现代机器人技术正向高智能化、一体化、
微型化、仿生化方向发展。机器人技术生机勃勃，方兴未艾。
机器人产业在我国起步较晚。自７０年代以来，我国的工业机器人大致经历了萌芽期、开发期及实用化时期。在国家和政府的重视与支持下，我国己完成了对工业机器人及其零部件进行攻关、示教再现式工业机器人成套技术的开发，研制出了喷涂、点焊、弧焊以及搬运机器人。同时，也系统地开展了机器人基础科学、关键技术与机
沁一一
为机器人直线轨迹提供了规划算法；最后，在计算机上用ＯｅＧ建立的仿真模ｐｎＬ
型上机人全掣行仿。真结与器理值全合证对述器熬墨进了真仿的果机人论完符，
明本文提出的方法的正确性及为Ｒ１Ｌ机器人所建立的数学模型的合理性。Ｖ２６Ｒ同时，在没有硬件投入的情况下，初步掌握了该机器人的运动学特性．为进一步深
ｔｎｌｔｎａｓｏｍａｉｎｄｅｆｃｌｅａｅｄｃｄｔｅｒｃｋｎｍａｉｓｒｓｉｔｎｆｒｔａｔｄｉｔｓｒｕｅｉｈｄｅｔｅｔａａｏｒｏｎｈｉｕｉｒｅｎｉｉｃ
ｐｂｍ．ｂｉｓｉｌｈｄｏｉｅｅｒａｄｍｔ，ｏｅｏｔｒｌＣｍｉｎｋｆｍｔｓｎｒｍｔｘｇｏｅｔｒｒｈｏｅｏｎｇｌｅｏｆｓａｉｎｅｒｈｄｆｕｖｙｅｅｉｅｅｅａｃｅｕｔｎａｒｕｅ，ｈｃｌｌｉｉｍｒａｃｒｅＴｉｎｒｋｍｔｓａｏｓｅｃｄｓｔａｕｔｎｏｃｕｔｈｖｓｉｎｉｑｉｒｄｅｏｃａｏｓｅａ．ｓｅ

双驱双向AGV机器人运动学分析及仿真分析

2019.16科学技术创新（a ）偏色图片(b)去灰图片图2预处理偏色图片的前后对比图（e ）分割图片a (d)分割图片b 图3预处理部分偏色图片的前后对比图（a ）正常图片（b ）去灰图片图1预处理正常图片的前后对比图偏色数据执行随机选取训练，并检测其余部分。

研究中运用到SVM 、BP 神经网络法，开展MATLAB 仿真研究，参考实验经验对优化参数进行设定，把那个完成五百次BP 法练习，最大失败次数是5，且误差最小值和学习速率均为0.01。

研究中SVM 的核参数为[－1，1]，高斯指定尺度因子为2，分离支持向量机原理SMO 算法原理，最终得知：BP 法具有较好的效果，准确率的平均值是95.73512%；且SVM 下准确性是96.684%。

这就表明借助上述两大机器学习算法均可以有效检测图片偏色问题，具有理想的准确性。

参考文献[1]丁军,刘宏伟,王英华,王正珏,齐会娇,时荔蕙.一种联合阴影和目标区域图像的SAR 目标识别方法[J].电子与信息学报,2015(3).[2]张书洲.基于深度学习的Logo 检测与识别技术研究[D].成都：电子科技大学,2018.[3]丁军,刘宏伟,王英华,王正珏,齐会娇,时荔蕙.一种联合阴影和目标区域图像的SAR 目标识别方法[J].电子与信息学报,2015(3).作者简介：李超人（1988，1-），男，山西寿阳人，硕士，主要研究方向：人工智能，神经网络，机器学习。

(a)部分偏色图片(b)去灰图片所谓AGV 机器人，也被称作自动导引车，是一种智能搬运机器人，可采用电磁或磁条等导引装置，沿预定路线进行职能运动，自动搬运物料。

在这一过程中，自动化物流系统的构建，需充分体现AGV 机器人导引车运行的自动化与柔性化性能，合理扩大AGV 机器人的适用范围。

1双驱双向的AGV 机器人所谓AGV 机器人，全称为Automated Guided Vehicle ，也被称作自动导引车，属于一种轮式可移动机器人。

AGV智能小车循迹系统的建模与仿真课件

分别加减一个纠偏控制量 U / 2 ，
EdM D EdO
•
EdO (vl vr ) U / 2,Ur Uc U / 2 相应的电机
输出速度为：
V (s) /U (s) k /( ms 1)
vl vc v / 2, vr vc v / 2, vr vl v, vr vl 2vc
由于很小，则 sin
于是最终运动学模型如下：
EdM D EdO
•
EdO (vl vr ) / 2
•
v / L
精选课件
11
4 如何建立电机驱动模型？
目标：寻找输入电压与车轮速度（vlv
直流电机动态过程的微分方程如下：
r）之间的关系。
••
•
m e n m n n Kc U a K f Tc
1
AGV智能小车简述
精选课件
1
目录
1
简述
2
数学建模
3
Simulink建模与仿真
4
控制系统设计
精选课件
2
AGV智能小车简述
AGV(Automatic Guided Vehicle)智能小车又称自动导引车，是一种在计算机监控下，根据具体规划和作业要求完成取货、送货、充电等任务的无人驾驶自动化车辆。
设计状态反馈阵时，要使系精选课件
19
3.状态反馈控制器设计
在MATLAB的控制系统工具箱中提供了单变量系统极点配置
acker(),其格式为
K=acker(A,B,p)
程序如下：
A0;=];[-0.1 0 0;10/3 0 0;5/3 -3/4
B=[7:0:0];
C=[0:0:1];
D=0;
Rc=rank(ctrb(A,B));

机器人运动学分析与仿真实现

机器人运动学分析与仿真实现在当今科技飞速发展的时代，机器人技术的应用越来越广泛，从工业生产中的自动化装配线，到医疗领域的手术机器人，再到家庭服务中的智能机器人，机器人已经逐渐融入到我们生活的方方面面。

而机器人运动学作为机器人技术的重要基础，对于机器人的设计、控制和应用具有至关重要的意义。

本文将对机器人运动学进行分析，并探讨其仿真实现的方法和过程。

一、机器人运动学的基本概念机器人运动学主要研究机器人各关节的运动与机器人末端执行器位姿之间的关系。

简单来说，就是如何通过控制机器人的关节角度或位移，来实现期望的末端执行器的位置和姿态。

机器人运动学可以分为正运动学和逆运动学两个方面。

正运动学是已知机器人各关节的参数（如关节角度、长度等），求解末端执行器在空间中的位置和姿态。

这就好比我们知道了一个人的各个肢体的长度和关节的转动角度，就能推算出他的手能够到达的位置。

逆运动学则是已知末端执行器的期望位置和姿态，求解各关节应有的参数值。

这相当于我们给定了一个目标位置，需要反过来计算出各个肢体应该如何运动才能达到这个目标。

二、机器人运动学模型的建立为了进行机器人运动学的分析，首先需要建立机器人的运动学模型。

常见的机器人模型有串联机器人和并联机器人。

串联机器人是由一系列关节依次连接而成，每个关节只有一个自由度；并联机器人则是由多个支链并行连接到动平台和静平台之间，具有多个自由度。

在建立模型时，需要确定机器人的连杆参数，包括连杆长度、连杆扭转角、关节偏移量和关节转角等。

这些参数通常可以通过机器人的机械结构设计图纸或实际测量得到。

以一个简单的平面两关节机器人为例，我们可以将其看作是两个连杆通过关节连接在一起。

设第一个连杆的长度为＄l_1$，第二个连杆的长度为＄l_2$，关节 1 的转角为＄＼theta_1$，关节 2 的转角为＄＼theta_2$。

通过三角函数的关系，可以得到末端执行器在平面坐标系中的位置坐标＄（x, y)＄与关节角度＄＼theta_1$ 和＄＼theta_2$ 之间的关系。

机器人运动学建模与仿真技术

机器人运动学建模与仿真技术在当今科技飞速发展的时代，机器人技术的应用日益广泛，从工业生产中的自动化装配线到医疗领域的微创手术机器人，从太空探索中的火星车到家庭服务中的智能机器人，机器人已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。

而机器人运动学建模与仿真技术作为机器人技术的重要基础，对于机器人的设计、控制和优化具有至关重要的意义。

机器人运动学主要研究机器人各个关节的运动与机器人末端执行器位姿之间的关系。

通过建立数学模型，可以准确地描述机器人的运动规律，为机器人的控制和规划提供理论依据。

运动学建模的方法主要有两种：正向运动学和逆向运动学。

正向运动学是已知机器人各个关节的角度或位移，求解末端执行器的位姿。

这就好比我们知道了人的各个关节的弯曲程度，就能推测出手指能够到达的位置。

对于一个具有 n 个关节的机器人，其正向运动学可以通过一系列的齐次变换矩阵来表示。

这些矩阵描述了从机器人的基座坐标系到末端执行器坐标系的变换过程。

通过依次相乘这些矩阵，就可以得到末端执行器在基座坐标系下的位姿。

逆向运动学则是已知末端执行器的位姿，求解各个关节的角度或位移。

这就像是给定了手指要到达的位置，反推人的各个关节应该如何弯曲。

逆向运动学的求解通常要比正向运动学复杂，因为可能存在多解或者无解的情况。

在实际应用中，常常需要根据具体的约束条件和优化目标来选择合适的解。

在建立了机器人的运动学模型之后，就可以利用仿真技术对机器人的运动进行模拟和分析。

仿真技术可以帮助我们在实际制造和运行机器人之前，对机器人的性能进行评估和优化，从而降低成本、提高效率、减少风险。

机器人运动学仿真通常包括几何建模、物理建模和运动控制建模三个方面。

几何建模是构建机器人的三维几何形状，使其在虚拟环境中具有逼真的外观。

物理建模则考虑机器人的质量、惯性、摩擦力等物理特性，使仿真结果更接近实际情况。

运动控制建模则是根据建立的运动学模型，编写控制算法，实现对机器人运动的精确控制。