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 ppt课件

于是最终运动学模型如下：
E dM D E dO
•
E dO (vl vr ) / 2
•
v / L
14
4 如何建立电机驱动模型？
目标：寻找输入电压与车轮速度（v lv
直流电机动态过程的微分方程如下：
r）之间的关系。
••
•
m enm n nK cU aK fT c
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：
31
D0.5;vc 0.75;
▪代入方程得：
1
/
10
A 10 / 3
5 / 3
0
0 3
4
0
0,
0
B
7
0
,
0
C 0 0 1
rank[B,AB,A2B]=3 说明系统可控
21
3.状态反馈控制器设计
▪状态反馈u=v-Kx， K=[k1,k2,k3]
▪自动引导小车的控制规律可以表示为：
通过仿真曲线得到该系统对直线路径具有较好的跟踪控制性能精选24agv小车控制系统设计邹星星精选2541agv模拟小车控制总体框图stm32主lcd触摸屏地标传感器控制按键无线wifi磁导航传感器组警示灯电机控制模块lcd触摸屏stm32磁采集控制板精选2642主控制器模拟车控制器采用stm32来实现主要任务是对小车进行总体控制主要功能
25
AGV小车控制系统设计
邹星星
26
4.1AGV模拟小车控制总体框图
LCD触摸屏
地标传感器控制按键
STM32主控板
无线WiFi 磁导航传感器组
STM32磁采集控制板
警示灯电机控制模块

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

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。

人形机器人的运动控制与仿真分析

人形机器人的运动控制与仿真分析在当今科技飞速发展的时代，人形机器人已经成为了研究的热门领域之一。

人形机器人的运动控制是实现其高效、稳定和灵活运动的关键，而仿真分析则为优化运动控制策略提供了重要的手段。

人形机器人的运动控制面临着诸多挑战。

首先，人形机器人的结构复杂，具有多个自由度，需要精确地协调各个关节的运动才能实现预期的动作。

其次，在实际环境中，机器人需要应对各种不确定性和干扰，如地面的不平整度、外界的碰撞等。

此外，为了实现类人的运动效果，机器人的运动不仅要准确，还要具有自然流畅的特点。

为了实现有效的运动控制，研究者们采用了多种方法。

一种常见的方法是基于模型的控制。

通过建立机器人的动力学模型，可以预测机器人在不同输入下的运动状态，并据此设计控制策略。

例如，使用拉格朗日方程或牛顿欧拉方程来描述机器人的运动，然后利用反馈控制原理，如 PID 控制（比例积分微分控制），来调整关节的驱动力或扭矩，以实现期望的位置、速度或加速度。

另一种重要的方法是基于学习的控制。

这种方法利用机器学习算法，让机器人从大量的数据中学习到有效的运动模式和控制策略。

例如，深度强化学习可以通过机器人与环境的交互，不断试错并优化控制策略，从而逐渐提高机器人的运动性能。

在运动控制中，传感器的作用也不可忽视。

机器人通常配备了多种传感器，如关节编码器、力传感器、视觉传感器等，以获取自身的状态和周围环境的信息。

这些信息可以用于实时调整控制策略，提高机器人的适应性和鲁棒性。

仿真分析在人形机器人的运动控制研究中具有重要意义。

通过建立机器人的虚拟模型，并在计算机中模拟其运动，可以在实际制造和实验之前对控制策略进行评估和优化。

仿真可以帮助我们预测机器人在不同条件下的运动性能，发现潜在的问题和风险，从而节省时间和成本。

在仿真中，需要考虑机器人的机械结构、动力学特性、传感器模型以及环境因素等。

通过精确地建模和模拟，可以得到接近实际情况的结果。

例如，在模拟机器人行走时，需要考虑重力、地面摩擦力、关节的限制和弹性等因素。