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基于多传感器组合的自动导引车系统研究与应用

作　者: 王一强
导　师: 冯瑞
学　校: 复旦大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 自动导引车 AGV 多传感器信息融合 Kalman滤波导航控制专家PID
分类号: TP242.2
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

自动导引车(AGV, Automatic Guided Vehicle)在柔性制造业、物流业和自动仓储中具有广泛的应用前景和价值,己然成为现代化企业自动化装备不可缺少的重要组成部分。随着AGV导引技术的不断发展,出现了基于机器视觉的导引方式,并迅速成为研究热点。与传统导引技术相比,视觉导引具有成本低,适应性强,安装灵活等特点。但现有的视觉导引技术尚不够成熟,主要体现在稳定性和鲁棒性上的不足。本文提出并设计了一种基于多传感器组合的AGV导引控制系统,使用CCD摄像头、RFID传感器、编码器、陀螺仪、声纳等多种传感器,通过信息融合和联合导引等方法达到控制目的,课题的研究主要包括以下三个方面：1、针对AGV导引过程中的位姿估计问题,研究了多传感器信息融合技术,对其概念和主流的技术方法进行了分析和探讨,并使用Kalman滤波技术将编码器与电子陀螺仪的信息进行融合,通过实验的方式加以验证。2、针对AGV导引过程中的实时控制问题,研究并提出了一种基于多传感器组合的导引方式(即以机器视觉为主,RFID、编码器、陀螺仪等多种传感器为辅进行联合导引的技术)。针对AGV不同的行驶状态下的控制差异,给出了使用专家P1D控制的直道导引技术和使用模糊控制的弯道导引技术。3、为了使上述导引技术能够运行在一个计算资源相对有限的平台上,使用软件工程的方法设计并实现了一种基于数据流的软件体系架构,通过高度模块化的设计保证了系统的实时性以及可扩展性。经过真实实验场景的验证,本课题提出的基于多传感器组合的AGV导引系统保证了AGV控制的实时性和导航精度,使得AGV机车能够稳定、高效地执行事先布置的任务,达到了项目最初的要求。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-7
第一章绪论  7-18
  1.1 自动导引车 AGV的发展和应用  7-11
  1.2 AGV导航和定位技术  11-14
  1.3 课题目标和解决方案  14-16
  1.4 本文内容和结构  16-18
第二章多传感器信息融合位姿估计  18-31
  2.1 多传感器信息融合  18-23
    2.1.1 多传感器信息融合方法  18-20
    2.1.2 多传感器信息融合拓扑结构  20-23
  2.2 KALMAN滤波器  23-25
  2.3 基于编码器和陀螺仪信息融合的AGV位姿估计  25-28
    2.3.1 AGV位姿估计模型  25-27
    2.3.2 使用Kalman滤波器的姿态角估计  27-28
  2.4 位姿估计实验  28-30
  2.5 本章小结  30-31
第三章多传感器组合AGV实时控制  31-38
  3.1 基于图像处理的道路识别  31-34
  3.2 AGV直道行驶控制策略  34-36
    3.2.1 基于道路特征参数的基本控制方法  34-35
    3.2.2 基于专家PID算法的控制策略  35-36
  3.3 AGV弯道行驶控制策略  36-37
    3.3.1 基于RFID和图像信息的弯道入口检测方法  36-37
    3.3.2 多传感器组合的弯道行驶控制方法  37
  3.4 本章小结  37-38
第四章 AGV系统构建  38-45
  4.1 系统结构  38-39
  4.2 硬件规格  39-40
  4.3 软件架构  40-44
    4.3.1 设计要求  40-41
    4.3.2 设计方案  41-42
    4.3.3 系统模块的划分与协作  42-44
  4.4 本章小结  44-45
第五章实验及结果分析  45-49
  5.1 实验目的  45
  5.2 实验环境  45-46
  5.3 实验方案  46-47
    5.3.1 位姿估计实验  46
    5.3.2 直道行驶实验  46
    5.3.3 弯道行驶实验  46-47
    5.3.4 完整任务实验  47
  5.4 实验数据和结果分析  47-49
第六章总结和展望  49-51
  6.1 论文工作总结  49
  6.2 研究工作展望  49-51
参考文献  51-55
攻读硕士学位期间研究成果  55-56
致谢  56-57

基于多传感器组合的自动导引车系统研究与应用

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