AGV叉车轨迹跟踪控制策略的思考
基于磁导引agv的路径跟踪控制策略研究
基于磁导引agv的路径跟踪控制策略研究本文旨在研究基于磁导引AGV的路径跟踪控制策略，为实现AGV的自主导航和路径跟踪提供技术支持。
磁导引AGV利用磁性轮定位轨道和高精度的磁传感器实现自主导航，可广泛应用于物流、制造等领域。
在路径跟踪控制方面，常见的算法有PID、LQR、神经网络等。
本文选用PID算法，因其简单易实现且可适应多种工况。
PID算法以误差为驱动，调节输出量使误差最小化。
误差计算方法如下：$e(t)=w(t)-x(t)$其中，$e(t)$为误差，$w(t)$为目标位置，$x(t)$为实际位置。
PID算法根据误差计算三个输出量：比例项、积分项、微分项。
其计算公式如下：$u(t) = Kp*e(t) + Ki*\int_{0}^{t} e(\tau) d\tau + Kd*\frac{de(t)}{dt}$其中，$Kp$、$Ki$、$Kd$为三个参数，分别控制比例项、积分项、微分项对输出量的影响。
比例项根据误差大小调整输出量，将AGV偏离目标位置拉回。
积分项积累误差并校正控制，防止系统长期偏差。
微分项校正误差变化率，使系统对变化更敏感。
同时，PID算法对参数的选取也十分关键。
不同的参数组合会导致完全不同的控制效果。
一般需要通过试错法或经验法确定较为稳定的参数组合。
实验结果表明，PID算法能够实现AGV的路径跟踪控制，且控制效果稳定性高。
但相应的，PID算法适应性较差，无法适应过于复杂或多变的工况。
对于这种情况，需要引入更加高级的算法如LQR、神经网络等。
综上所述，基于磁导引AGV的路径跟踪控制策略是实现AGV自主导航的重要技术支持。
PID算法作为最基础的控制算法，已被广泛应用。
今后需要通过进一步研究，提高算法的鲁棒性和适应性，并探索更加高效、高级的控制算法，实现AGV的更加智能化、便利化。
AGV系统中的定位与导航技术研究
AGV系统中的定位与导航技术研究一、引言自动导引车（Automated Guided Vehicle，AGV）系统是一种通过自动导航技术完成物流搬运任务的系统。
它在许多工业领域中具有广泛应用，例如制造业、仓储物流等。
AGV系统的核心技术之一是定位与导航技术，本文将探讨AGV系统中的定位与导航技术的研究进展与挑战。
二、定位技术定位技术是AGV系统中的关键技术之一，它能够确定AGV车辆在空间中的位置，为实现精确的导航提供基础支持。
目前，AGV系统常用的定位技术主要包括激光定位、惯性导航系统和视觉导航等。
激光定位采用激光传感器来扫描环境，利用激光反射的时间来计算AGV车辆的位置，在定位精度和实时性方面表现出色。
惯性导航系统则利用陀螺仪、加速度计等传感器感知车辆的加速度和角速度，进而计算车辆的位姿信息。
视觉导航则利用摄像头等传感器获取环境的图像信息，通过图像处理和计算机视觉技术来实现定位。
三、导航技术导航技术是指AGV车辆在运行过程中的路径规划与轨迹跟踪。
传统的导航技术主要依赖于预先规划好的路径和地标点进行导航，但这种方法在实际应用中存在很多局限性。
近年来，基于模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）的导航技术逐渐受到关注。
MPC是一种基于最优控制理论的控制策略，通过对系统模型进行预测，实时生成最优的控制策略，从而实现车辆运动的闭环控制。
这种导航技术能够应对不确定环境和动态障碍物的情况，具有较强的鲁棒性和自适应性。
四、挑战与展望AGV系统中的定位与导航技术在实际应用中仍面临一些挑战。
首先，定位精度和实时性是决定定位技术优劣的关键指标，如何在保证实时性的情况下提高定位精度仍是一个亟待解决的问题。
其次，导航技术需要考虑环境的动态性和随机性，如何通过智能算法实现快速、准确的路径规划和障碍物避障仍是一个研究热点。
此外，AGV系统中的多车协同和集群控制也是一个挑战，需要研究新的导航策略和控制算法。
《物料搬运自动导引车设计及轨迹跟踪控制研究》范文
《物料搬运自动导引车设计及轨迹跟踪控制研究》篇一一、引言随着物流、仓储、制造业等行业的不断发展，物料搬运成为了工业自动化中一个不可或缺的环节。
物料搬运自动导引车（Automated Guided Vehicle，AGV）作为现代物流系统中的关键设备，其设计及轨迹跟踪控制技术的研究显得尤为重要。
本文旨在探讨物料搬运自动导引车的设计原理及轨迹跟踪控制方法，以期为相关领域的研究与应用提供一定的参考。
二、物料搬运自动导引车设计2.1 设计原则物料搬运自动导引车的设计应遵循智能化、高效化、安全化的原则。
在保证车辆稳定运行的前提下，尽可能提高其工作效率，降低能耗，同时确保在运行过程中的人身和设备安全。
2.2 结构组成物料搬运自动导引车主要由车身、驱动系统、控制系统、传感器系统等部分组成。
车身承载整个车辆的重量及搬运的物料；驱动系统为车辆提供动力；控制系统负责车辆的运动规划与控制；传感器系统则用于获取车辆及环境信息，实现精确的定位与导航。
2.3 关键技术物料搬运自动导引车的关键技术包括导航技术、路径规划技术、避障技术等。
导航技术主要涉及GPS、惯性导航、视觉导航等多种技术手段；路径规划技术需根据实际环境，规划出最优的行驶路径；避障技术则要求车辆能够实时感知周围环境，对障碍物进行识别与处理。
三、轨迹跟踪控制研究3.1 轨迹跟踪控制的重要性轨迹跟踪控制是物料搬运自动导引车的重要组成部分，它直接影响着车辆的稳定性和精度。
通过合理的轨迹跟踪控制策略，可以有效提高车辆的自主性及对环境的适应性。
3.2 轨迹跟踪控制策略目前，常用的轨迹跟踪控制策略包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。
PID控制具有简单、易实现的特点，适用于线性系统的控制；模糊控制则具有较强的鲁棒性，适用于非线性系统的控制；神经网络控制则能够根据实际环境进行自我学习与优化，具有较高的自主性。
在实际应用中，应根据具体需求选择合适的控制策略。
3.3 轨迹跟踪控制的实现过程轨迹跟踪控制的实现过程主要包括传感器数据采集、路径规划、运动控制等环节。
《物料搬运自动导引车设计及轨迹跟踪控制研究》范文
《物料搬运自动导引车设计及轨迹跟踪控制研究》篇一一、引言随着现代物流和制造业的快速发展，物料搬运自动导引车（Automated Guided Vehicle，AGV）已成为提升生产效率和作业效率的关键设备。
AGV的研发与应用，在自动化仓库、柔性制造系统等领域中发挥着越来越重要的作用。
本文旨在探讨物料搬运自动导引车的设计及轨迹跟踪控制的相关问题，以提高AGV的性能与适用性。
二、物料搬运自动导引车设计1. 车辆结构与动力系统设计物料搬运自动导引车的结构包括车体、驱动系统、转向系统等。
在设计中，应充分考虑车辆载重、运动平稳性以及不同环境的适应性。
动力系统应选择高效、低能耗的电机及驱动器，确保车辆在不同工况下的稳定运行。
2. 导航与定位系统设计导航与定位系统是AGV的核心部分，主要依靠传感器和控制系统实现自动导引。
常见的导航方式包括磁导航、激光雷达导航、视觉导航等。
设计时需根据实际需求选择合适的导航方式，并确保定位精度和响应速度。
3. 控制系统设计控制系统负责接收导航与定位系统的信息，并指挥车辆完成各种动作。
在设计中，应充分考虑控制系统的稳定性、实时性和可靠性，以确保AGV在复杂环境中的正常工作。
三、轨迹跟踪控制研究1. 轨迹规划轨迹规划是AGV轨迹跟踪控制的基础。
根据作业需求，制定合理的轨迹规划方案，确保车辆在运行过程中能够准确、高效地完成物料搬运任务。
2. 控制器设计控制器是轨迹跟踪的核心部分，应具备较高的控制精度和响应速度。
常见的控制器包括PID控制器、模糊控制器、神经网络控制器等。
根据实际需求，选择合适的控制器或采用多种控制器的组合，以提高轨迹跟踪的精度和稳定性。
3. 反馈与校正在轨迹跟踪过程中，通过传感器实时获取车辆状态信息，并将这些信息反馈给控制系统。
控制系统根据反馈信息对轨迹进行校正，确保车辆能够准确、稳定地沿着预定轨迹行驶。
四、实验与分析为了验证物料搬运自动导引车的设计及轨迹跟踪控制的性能，我们进行了多组实验。
agv 控制策略
agv 控制策略
AGV（自动引导车）控制策略通常包括以下几种：
1. 路径规划：AGV需要根据任务需求和环境条件规划最优的行驶路径。
路径规划可以使用传统的算法（如A*算法、Dijkstra算法）或者机器学习算法（如强化学习）来实现。
2. 障碍物检测与避障：AGV需要能够检测到周围的障碍物，并根据检测结果采取相应的避障策略。
常用的障碍物检测方式包括激光雷达、摄像头等传感器。
3. 目标追踪：如果AGV需要跟踪某个运动目标（如物料盘、机器人等），控制策略就需要考虑目标的运动轨迹和速度，并保持一定的距离和相对位置。
4. 协同控制：在存在多个AGV的情况下，需要协调各个AGV的行动，避免碰撞和冲突。
为了实现协同控制，可以使用分布式控制算法（如协同最优控制）或者集中式控制算法。
5. 其他特定控制策略：根据具体的应用需求，还可能需要特定的控制策略，如停车策略、充电策略等。
需要注意的是，不同的AGV可能使用不同的控制策略，具体的控制策略要根据具体的应用场景和需求来确定。
差速驱动AGV建模和轨迹跟踪控制研究
al transportation infactories. The trajectory tracking control will be affected by external disturbances and otherfactors. Firstly, the
针对差速轮式移动机器人轨迹跟踪存在的问题，提出一种与PD 控制相结合的模糊滑模变结构控制，保证了对不确定性和干扰 的鲁棒性，并可以有效地跟踪参考轨迹。文献閃针对移动机器
人轨迹跟踪,提出一种基于Backstepping运动学控制器与双自
适应神经滑模动力学控制器，不但可以解决系统不确定性问题,
前,一些科研工作者针对AGV轨迹跟踪控制难问题，提出了各 种控制算法，如Backstepping方法〔灯、自适应控制⑷、滑模控
机械设计与制造
第7期
276
Machinery Design & Manufacture
2021年7月
差速驱动AGV建模和轨迹跟踪控制研究
郭虎虎叱任芳"，庞新宇",金泽“2 (1.太原理工大学机械与运载工程学院，山西太原030024；2.煤矿综采装备山西省重点实验室，山西太原030024)
摘要:针对应用于工厂物料运输的差速驱动AGV,在实际工作中轨迹跟踪控制将会受外界干扰等因素的影响，提出了一 种自适应模糊滑模轨迹跟踪控制律。首先建立了差速驱动AGV的数学模型；然后针对AGV运动学模型设计了 Backstepping方法控制律，得到虚拟控制速度;针对其动力学模型设计了以力矩为控制输入的自适应模糊滑模控制律，使得其能够
基于贝塞尔轨迹的视觉导引AGV路径跟踪研究
基于贝塞尔轨迹的视觉导引AGV路径跟踪研究刘海芹【摘要】To increase path tracking accuracy of visual navigationAGV(automatic guided vehicle), a precise path tracking algorithm based on Bessel trajectory is proposed. Firstly, the algorithm will pre-process the collected feature images of various paths to obtain shape information, and train the SVM multi-path shape feature classifier, and then change the weight of the branch paths of the collected images and iteratively calculate the minimum inscribed circles of the selected paths according to the order. Finally, based on the least squares rule, the centre of the minimum inscribed circle will be fitted into the Bessel trajectory to realizing the precise path tracking of AGV. The algorithm was applied in visual navigation AGV and on-line recognition and trajectory tracking test of path features were carried out and the results shown that the recognition accuracy of path features is up to 99.7％, and the recognition time is about 22 ms, curve trajectory tracking accuracy is 20 mm and 20° . Comparing with the traditional method, the method can improve the accuracy rate of path recognition and path tracking, which meets industrial field applications.%为提高视觉导引自动导引车(automatic guided vehicle,AGV)路径跟踪精度,提出一种基于贝塞尔轨迹的精确路径跟踪算法.该算法首先将采集的多种路径特征图像进行预处理得到形状信息,训练SVM多层路径形状特征分类器;然后根据命令,改变AGV采集到的分支路径图像的权重,迭代计算所选择路径的若干最小内接圆;最后,利用最小二乘规则,将最小内接圆的圆心拟合成贝塞尔轨迹,实现AGV的精确路径跟踪.将该算法应用于视觉引导AGV中,并进行路径特征的在线识别和轨迹跟踪实验.结果表明:路径特征的识别准确率为99.7％以上,识别时间约为22 ms,弯道轨迹跟踪准确度为20 mm和20°;与传统方法相比,该方法显著提高路径特征识别和轨迹跟踪的准确率,更能满足工业现场需求.【期刊名称】《中国测试》【年(卷),期】2017(043)008【总页数】6页(P113-118)【关键词】视觉导引;自动导引车;贝塞尔轨迹;轨迹跟踪;支持向量机【作者】刘海芹【作者单位】聊城大学东昌学院数学与信息工程系,山东聊城 252000【正文语种】中文自动导引车（automated guided vehicle，AGV）是自动化生产线、柔性制造、智能仓储物流系统的关键设备之一[1-4]。
基于模糊控制的AGV轨迹跟踪研究
基于模糊控制的AGV轨迹跟踪研究杨远航;方庆琯【摘要】针对AGV轨迹跟踪问题,采用模糊控制原理,设计了一种模糊控制器.通过对AGV运动学模型的分析,得到了控制AGV在绝对坐标系中位姿变化的2个变量,并将这2个变量作为模糊控制器的输出变量,实现对AGV的轨迹控制.利用Matlab 进行仿真,仿真结果较理想.%On account of the AGV trajectory tracking, the paper designs a fuzzy controller with the fuzzy controltheory, obtains 2 variables which control the position changes of the AGV in the absolute coordinate system through the analysis of the AGV kinematics model, and realizes the controlling of AGV trajectory by taking the 2 variables as the output variables of the fuzzy controller. Moreover, a better simulation result is yielded since Matlab is employed in simulation.【期刊名称】《起重运输机械》【年(卷),期】2011(000)002【总页数】3页(P16-18)【关键词】AGV;模糊控制;轨迹跟踪;仿真【作者】杨远航;方庆琯【作者单位】安徽工业大学,马鞍山,243002;安徽工业大学,马鞍山,243002【正文语种】中文【中图分类】TP242.2AGV轨迹跟踪就是通过设计一种控制方法，使AGV沿着事先规划好的曲线轨迹运行，从而实现精确跟踪。
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时 代 农 机
TIMES AGRICULTURAL MACHINERY
第 ４５ 卷第 ４ 期２０１８ 年 ４ 月 Ａｐｒ．２０１８ Ｖｏｌ．４５ Ｎｏ．４
223
２０１８年第４期
ＡＧＶ叉车轨迹跟踪控制策略的思考
李爱民
摘 要：在研究基于计算机视觉的ＡＧＶ路径跟踪技术的基础上，提出了一种基于轨迹控制的ＡＧＶ运动控制器设计方法，重点解决ＡＧＶ路径跟踪问题和高速运动稳定性问题。
首先分析了ＡＧＶ工作环境和计算机视觉的特点，设计了适合ＡＧＶ路径跟踪的图像处理过程。
然后，在深入分析两轮差速驱动平台的基础上，提出了一种基于轨迹控制的ＡＧＶ运动控制器的设计方法。
该控制器以ＡＧＶ相对路径的状态量为输入，输出ＡＧＶ控制命令——两轮速度差和运动时间，根据指定轨迹控制ＡＧＶ运动，实现轨迹控制，即ＡＧＶ路径跟踪的目标。
试验结果表明，ＡＧＶ路径跟踪技术对直线和圆弧具有良好的跟踪效果，ＡＧＶ的运动稳定。
关键词：ＡＧＶ；路径跟踪；轨迹控制
（江苏建筑职业技术学院，江苏 徐州 221116）
作者简介：李爱民（１９７６－），男，江苏徐州人，硕士研究生，副教授，研究方向：机电控制技术。
１ ＡＧＶ叉车特点
AGV 叉车速度传感技术，有助于AGV 独立行走的工业级导航定位模块、高精度、高性价比、AGV 叉车让机器人走路更聪明。
AGV 车是工业机器人的精度、柔性、智能化的先进技术，应用软件开发，先进的制造技术，通过检测程序、控制部件、优化整体、调度协同的实施，实施过程的管理和决策，促进产量，提高质量，降低成本，减少资源消耗和环境污染，是最高的体现工业自动化水平。
自动导引车的7个特点：
（1）先进性：AGV 是一种集光、机、电、计算机、信息系统于一体的移动式工业机器人。
它集成了科学技术领域的先进应用技术。
AGV 是工厂自动化物流的标志，具有较强的导向能力、较高的定位精度和良好的自动驾驶性能。
（2）灵活性：AGV 可与各种生产线、装配线、输送线、平台、货架、操作点等快速组合。
保证在工作对接多方位上实现与各个岗位工作对接，从而提高整体效率。
它可以缩短物流周转周期，缩短物料的过程时间，实现来料加工、物流与生产、成品与销售之间的灵活应对，从而提高生产系统的效率。
（3）独立性：AGV 可以在没有其他系统支持的情况下完成一个独立的任务。
（4）兼容性：AGV 既能独立工作，又能更好地与其他生产系统和控制管理系统结合，实现兼容与相互适应的工作内容。
（5）安全性：AGV 作为一种自动驾驶车辆，具有完善的安全防护能力，包括智能交通管理、安全避让、多级报警、紧急制动、故障报告等，在许多不适合人类工作的场合都能发挥独特的作用。
（6）示范：AGV 代表先进生产力，是企业技术进步的标志， AGV 还可以促进企业标准化、标准化和信息化的基础设施建设。
（7）i-so 智能AGV 搬运机器人广泛应用于电子制造、汽车、五金、物流、食品、制药等。
在工业自动化和智能化领域表现出较强的创新能力和技术能力。
２ ＡＧＶ叉车状态提取
AGV 叉车状态提是以AGV 的视觉导航控制来进行对于叉车路径运动的严格跟踪基础，也就是控制车辆的相对路
径状态。
AGV 叉车相对路径理想状态，是AGV 叉车的轴线与路径之间的重合轴线。
上位机的控制指令是根据图像信息确定车辆当前相对路径状态而决定的。
但是由于汽车的状态的各自特殊性，上位机所给出的控制指令也有所不同。
通过提取机器视觉中的控制量，从而控制确定AGV 叉车相对路径状态指令。
这对图像的实时处理有很高的要求，简化图像上的算法处理或采用更高速的CPU 是现在目前提高图像的实时性的主要途径。
但随之而来的是整个系统的成本增加，因此简化的图像自身才是提高实时性的有效手段，而不是算法的处理方式与在CPU 上的速度提升。
保证图像处理效果为主，简化算法为辅，这种做法就必须提高图像自身质量，较高质量的图像可以在很大程度上减少图像的预处理，从而提升图像质量为简化算法提供实时性。
随之而来的就是对摄像机提出了更高要求，摄像机是选择测试填充功能的一部分，它的作用在于减少光照变化，简化图像处理算法，提高提取控制精度。
随着相机填充功能的增加，CPU 的高频率运行成本增加了很多，系统成本也没有大幅度增加。
为了描述AGV 角度和偏移量的提取，图像预处理和状态提取是路径图像处理的两个过程步骤。
在相对简单的环境下，由于摄像机具有保证良好光照与图像高质量的特点，自动阈值二值化技术结合自动阈值Canny 边缘检测可以得到准确地AGV 数量。
图像坐标系是提取的状态量的主要量数来源。
将二者转换为世界坐标系中的状态量，通过摄像机坐标标定技术反映AGV 叉车相对于纸带的实际状态。
轴和角映射到世界坐标系的轴路径状态的AGV 叉车图像坐标系之间，其值没有变化，所以不需要改变角度，但必须通过转移价值到世界坐标系的坐标标定的作用是找出AGV 叉车二轴点路径轴的实际距离。
３ 基于轨迹控制的ＡＧＶ控制
AGV 轨迹控制，是实现AGV 叉车轨迹跟踪过程中的平滑轨迹变化控制，避免出现转向摇摆现象。
当更多的光电传感器用于排队时，当汽车的右传感器通过“开关模式”原理检测纸带时，汽车就会转向左侧。
当左侧传感器检测纸带，车向右偏转。
两个传感器间距过大，因此汽车摇晃得厉害。
缩短了左右传感器间距，限制了AGV 叉车速度减少并控制转向摆动现象，通过分析，可以得出一个结论：AGV 叉车的瞬时速度转向与叉车两轮差速驱动AGV 平台的瞬时速度方向是相同的。
所以，AGV 只能通过两轮速度差来改变车速的方向和大小。