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。

仓储式多AGV系统的路径规划研究及仿真

仓储式多AGV系统的路径规划研究及仿真
01 引言
03 仿真实验 05 参考内容 Nhomakorabea目录
02 路径规划研究 04 结论
引言
随着现代物流业的快速发展，自动化导向车辆（AGV）已成为仓储物流系统中不可或缺的一部分。仓储式多AGV系统作为一种高度自动化的运输系统，能够有效地提高物流效率和降低成本。然而，如何合理规划多AGV系统的路径，以实现资源的最优配置和运输效率的最大化，已成为当前研究的热点问题。本次演示旨在探讨仓储式多AGV系统的路径规划研究及仿真，以期为相关应用提供理论支持和实践指导。
路径规划研究
1、仓储式多AGV系统的路径规划要求和限制条件
仓储式多AGV系统的路径规划具有以下要求和限制条件：
1、路径最短：AGV在仓库内行驶的路程越短，运输效率越高。因此，路径规划需满足路径最短的要求。
2、避免冲突：多AGV系统运行时，需避免不同AGV之间的碰撞和拥堵。因此，路径规划需确保各个AGV的行驶路径不交叉。
路径规划是多AGV系统的关键技术之一，其主要目标是确定AGV在自动化工厂中的最佳移动路径，以实现生产过程的优化和效率提升。路径规划需要考虑多种因素，如AGV的数量、位置、速度，以及工厂的布局和障碍物等。
1、基于图论的路径规划
基于图论的路径规划方法是将自动化工厂的布局转化为图结构，利用图论算法求解最优路径。常见的图论算法包括Dijkstra算法、A*算法等。通过将AGV视为图中的节点，将工厂布局中的路径视为边，可以求解出最短路径或最小代价路径。
3、实验结果及分析
为验证A算法在仓储式多AGV系统路径规划中的效果，我们进行了一系列实验。实验结果表明，A算法能够有效解决仓储式多AGV系统的路径规划问题，较其他算法具有更高的优化效果和搜索效率。同时，通过对比不同实验条件下的结果，我们可以发现，A*算法在不同场景和规模下，均具有较好的适应性和性能表现。

电气工程师的AGV系统仿真与性能评估

电气工程师的AGV系统仿真与性能评估AGV（自动引导车）系统是一种能够自主行驶的运输工具，广泛应用于物流和制造业等领域。

作为电气工程师，掌握AGV系统的仿真与性能评估技术对于设计和优化AGV系统具有重要意义。

本文将介绍AGV系统仿真与性能评估的相关方法和技术。

一、AGV系统仿真技术AGV系统仿真是通过计算机模拟AGV系统的运行过程，以评估系统性能和优化设计。

下面将介绍几种常用的AGV系统仿真技术。

1. 动力学仿真动力学仿真是模拟AGV车辆在运行过程中的动力学性能。

通过建立车辆的运动学和动力学模型，可以预测AGV在不同环境下的运动轨迹和车辆响应。

利用动力学仿真，可以评估AGV在不同路面和负载条件下的性能，以及优化AGV的运动控制算法。

2. 通信仿真通信仿真是模拟AGV系统中各个组件之间的通信过程。

AGV系统通常包括车辆、控制中心和其他设备之间的通信。

通过仿真可以评估通信网络的稳定性和可靠性，验证通信协议的有效性，并优化通信策略以提高系统性能。

3. 路径规划仿真路径规划仿真是通过计算机模拟AGV在不同环境下的路径选择过程。

通过仿真可以评估不同路径规划算法的性能，选择最优路径以提高系统效率和安全性。

路径规划仿真还可以模拟AGV在复杂环境中的行驶情况，优化车辆的避障策略。

二、AGV系统性能评估技术AGV系统性能评估是通过实验和数据分析来验证系统设计的有效性和可行性。

下面将介绍几种常用的AGV系统性能评估技术。

1. 载货能力评估载货能力评估是评估AGV系统能够承载的最大负载。

通过加载一定重量的物品，测试AGV的运行性能和稳定性。

可以通过实验得到不同负载条件下AGV的最大速度、加速度和制动距离等性能指标，以评估系统的可靠性和安全性。

2. 导航精度评估导航精度评估是评估AGV系统定位和导航的准确性。

通过比较AGV的实际位置和预定路径上的位置来评估导航的精度。

可以利用传感器、激光测距仪等设备来获取AGV的位置信息，并与预定路径进行比对。

AGV顶升平台姿态控制及仿真分析

AGV顶升平台姿态控制及仿真分析1 引言AGV(Automatic Guided Vehicle，自动导引车)用于自动化集装箱码头的集装箱运输作业。

随着AGV运行速度的不断加快，以及在AGV运输精密设备时要求集装箱始终保持水平，以免设备运输过程中发生碰撞或者集装箱发生倾覆，于是提出了顶升平台调平的技术要求，以保证在集装箱转运过程中的安全性[1]。

常规设计采用速度同步控制，即控制4个液压缸的速度同步，从而保证顶升平台的4个角运动同步。

当顶升平台初始状态处于水平时，这种控制策略可以保证顶升平台的水平度[2]。

但由于安装误差、元件制造误差，以及由于受力不均导致各处变形量不一样等各种因素叠加，会导致这种控制策略失效，顶升平台会产生一定程度的倾斜量，并且无法自动修正，需要采用新技术对AGV顶升平台进行调平。

于治疗前后分别采用目测类比评分法（visual analogue scale，VAS）评定患者疼痛程度；采用Lequesne膝关节功能评分法评定患者膝关节功能。

2 顶升平台调平原理图1为顶升平台示意图。

如果将单个顶升平台看作一个理想的刚体，即顶升平台变形量为零，那么顶升平台平面上任意3点或者任意2条相交的直线可以确定一个面。

依据此原理，可以选择检测顶升平台上2条呈90°相交直线的水平倾角，来评判顶升平台的水平度，也方便引入直角坐标系建立数学模型[3]。

为了测量两相交直线的水平倾角，在平台的适当位置安装倾角传感器，当平台发生倾转时，倾角传感器经过运算，可以得到两相邻液压缸在竖直方向上的相对位移误差，反馈元件和检测元件将位移误差进行转换放大，并和输入量做对比，然后给出补偿命令，控制液压系统驱动每个支点处的液压缸做顶升或者下降动作，以使顶升平台达到水平状态。

1)不同压头的压缩曲线有明显的差异，不同压头对圣女果屈服极限、破坏极限与变形量变化都有影响。

平板压缩破坏极限值明显大于P6压缩的，平板压头压缩曲线中不会出现屈服极限点，P6压头压缩的曲线中会出现明显屈服极限点。

单手驱动轮椅车的操控行为建模与仿真

单手驱动轮椅车的操控行为建模与仿真概述：单手驱动轮椅车是一种特殊设计的轮椅车辅助设备，适用于那些只能使用一只手臂进行操作的人士。

为了有效地模拟和评估这种特殊轮椅车的操控行为，本文将介绍单手驱动轮椅车的操控行为建模与仿真方法。

一、操控行为建模1. 动力系统建模：单手驱动轮椅车的动力系统主要包括电动机、减速器和轮胎等组件。

在操控行为建模中，我们需要考虑电动机的功率输出、减速器的传动效率以及轮胎与地面的摩擦力等因素。

通过对动力系统进行建模，可以准确地模拟出车辆的加速度、速度和转向等行为。

2. 控制系统建模：单手驱动轮椅车的控制系统主要由手柄、传感器和控制器组成。

通过手柄和传感器的信号输入，控制器可以实时响应并控制电动机的输出功率，从而实现车辆的加速、制动和转向等动作。

在操控行为建模中，我们需要考虑控制系统的动态响应和控制策略等因素。

通过对控制系统进行建模，可以准确地模拟出不同操控输入对车辆行为的影响。

3. 车辆运动建模：单手驱动轮椅车的车辆运动可以由物理学原理进行建模，包括速度、加速度、转向半径等参数。

同时，还需要考虑车辆的质量、惯性和摩擦力等因素。

通过对车辆运动进行建模，可以准确地模拟出车辆在不同操控输入下的运动行为。

二、操控行为仿真1. 建立仿真模型：基于前文的操控行为建模，我们可以利用计算机软件建立单手驱动轮椅车的仿真模型。

使用专业的仿真软件，可以精确地模拟车辆在不同路况和操控输入下的行为。

同时，还可以通过修改模型参数来模拟不同驾驶员的操控特点，以便更好地评估和改进车辆设计。

2. 仿真场景设置：在进行操控行为仿真时，我们需要设置合适的仿真场景，包括路况、障碍物和环境条件等。

通过对不同场景下的操控行为进行仿真，可以评估车辆在不同情况下的性能表现，为车辆的实际应用提供参考。

3. 仿真结果分析：在完成仿真后，我们需要对仿真结果进行分析和评估。

通过对车辆的运动轨迹、速度和加速度等参数进行分析，可以评估车辆的操控性能和稳定性。

基于Matlab和V-REP平台的AGV运动学分析

Vai. 35 Na. 3Jun. 2020第35卷第3期2020年6月北京信息科技大学学报Journal of Beijing Information Science & Technologa University文章编号：1674 -6864(2020)03 -0080 -05 DOI ： 10. 16508/j. ^上-.11 -5866/n. 2020. 03. 015基于Matlab和V-REP平台的AGV运动学分析白自强，韩秋实(北京信息科技大学机电工程学院，北京100192)摘要：设计了一款用于智能焊接车间的自动导引运输车(AGV )%运用SolidWorks 软件进行三维建模，建立了差速驱动AGV 的运动学方程，并运用Simulink 搭建了运动学模型。

在V- REP( virtual robot experimentation platform )软件中建立了 AGV 虚拟样机，Matlab 通过远程 API,控制AGV 在V-EP 中进行仿真，通过AGV 理论计算和仿真结果的对比，验证了运动学理论分析的正确性，对AGV 的控制具有一定的参考价值，为AGV 控制系统的设计提供了依据%关键词：AGV 运动学方程；Simulink 模型；V-REP 模型；远程API 中图分类号：TP 242. 2 文献标志码：AAGV kinematice analysie based on Matlab and V-REPBAI Ziqiang ，HAN Qiushi(Mechanical ElectCcal Engineecng School ，Beqing Infomation Science & Technology Univexity , Beijing 100192，Chino )Abstract : An automated guided vehicle ( AGV ) is designed for intelligent welding workshop. Using SolidWorks software for 3D modeling ，the kinematice equations of We ddferential l y drde AGV —e esiabooshed ， and ihekonemaiocsmodeoosbuooiwoih Somuoonk.TheeoeiuaopeoioipeooAGVosbuooion V-REP ( Vidual robot epcimeWtion plfom ) . Matlab controls AGV to simulate in V-REP through the eemoieAPI.Theough ihecompaeoson ooAGViheoeeiocaocaocuoaioon and somuoaioon eesuois ， iheco e e cine soothekonematoctheoeetocaoanaoysososeeeoooed ， whoch hasaceetaon eeoeeenceeaoueooeAGVconteooandpeoeodesabasosooethedesogn ootheAGVconteoosystem.Keywords ： AGV kinematice equation ；Simulink model ;V-REP model ;remote API0引言自动导引运输车(automated guided vehicle ，AGV )是集机械、电子、控制、计算机、传感器、人工智能等多学科先进技术于一体的现代制造业重要的自动化装备［1］ % AGV 作为自动化技术升级重要的核心组成部分，对未来生产和社会发展起着重要的作用%近年来，有很多学者对AGV 力、车进行了运动学分析％刘欠洋等［2］基于单驱单向AGV 机器人的结构特点，运用ADAMS 软件对AGV 最小转弯半径进行了仿真％王承洋［3］运用ADAMS 软件仿真了 AGV转弯过程，通过测量相关变量,获得了小车车轮的轨迹曲线和相关运动参数的曲线图％杨李朋等⑷建立了 AGV 的运动学模型和跟踪位姿误差模型，在 Matlab 环境下分别进行了直线轨迹跟踪和圆轨迹跟踪的仿真实验％目前,大多数学者对AGV 的仿真都是基于ADAMS 平台的运动学仿真或者基于Matlab 的轨迹跟踪仿真％本文在 V-REP ( vidual robot experimentationplatom)软件中搭建虚拟样机，对AGV 进行运动学仿真。

AGV智能小车循迹系统的建模与仿真ppt课件

最新课件
28
5 通信模块
相比于其他通信总线，CAN总线具有突出的可靠性、实时性和灵活性，可靠的实时性保证了数据在传输过程中的安全性，防止丢包的可能性。而本课题中主控电路要求实时对磁采集电路反馈的位置信号进行处理，计算出小车的实时位置偏差，对数据的传输要求比较高，因为本课题在主控电路与磁采集电路之间的通信采用CAN总线通信。
视为常数。当外部扰动使小车偏离预定路径时，给定信号将
分别加减一个•
E dO (vl vr ) / 2
•
v / L
即 U l U c U /2 ,U r U c U /2相应的电机
输出速度为：
V (s)/U (s)k/(m s1 )
v l v c v / 2 , v r v c v / 2 , v r v l v , v r v l 2 v c
•
v
1 v
k
U
m
m
•
v / L
•
E dm
D
v
vc
L
1/m 0
A
1/ L
0
D / L vc
C 0 0 1
0 k /m
0 ,
B
0
,
0 0
最新课件
18
2.系统可控性分析
▪将m小1车0;与k电7机0;L的0相.3;关参数
D0.5;vc 0.75;
▪代入方程得：
1
/
10
A 10 / 3
•
EdOvOsin(vl vr)sin/2
由于很小，则 sin
于是最终运动学模型如下：
E dM D E dO
•
E dO (vl vr ) / 2
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物流工程-某电商企业仓库AGV系统路径规划及仿真分析论文

AbstractToday, with the continuous development of science and technique and economic, the upsurge of online shopping follows, the constant collision and integration of physical stores and e-commerce enterprises.With the continuous development of the Internet and the advent of the intelligent era, the e-commerce industry has risen rapidly. Appeared, the rapid development of electrical business orders, order picking packing much faster than the speed of growth, warehouse staff led to the deficiency of the backlog of orders, the traditional “goods to people” chosen mode can't satisfy the growing orders, it will need to use the AGV car to achieve “goods to people” picking mode, improve the electrical contractor warehouse picking and outbound efficiency.This graduation design firstly introduces the background and significance of the research on e-commerce enterprises, and summarizes the research contents of scholars under the “goods arrive person”selection model at home and abroad.According to the research contents at home and abroad under the "goods arrive person" selection mode, we have found a suitable research direction.The research content and purpose of this paper is to plan the path and guidanee mode of AGV vehicle and use Flexsim to simulate the operation of e-eotmmmrce enterprises to find the optimal number of AGV vehicles.Then it summarizes the relevant theories needed for the research content, and describes the definition and process of e-eotmmmrce distribution center, the operation process of “deliver y pers on”selection mode, the guidance mode of AGV vehicle and the use of simulation software.Then the known s electri business process ,and the information of enterprise to the current situation of the enterpris e “the arrival of the” chosen patterns of d ata with “good s to people” choose model carries on the analysis comparison, calculates the “good s to people” have chosen mode of AGV car need mobile shelves, use Visio to map the tape s electricity enterprise warehouse layout and laid the path of the plan.Finally, Flexsim is used to simulate the A V warehous e in the mode of “good s to people”selection. From the constructian of the simulation system to the operation of the simulation system, the munber of available AGV trolls is enumerated one by one using enumeration method,and the date comparison is conducted to obtain the optimal munber of AGV trolls . Key words:Tape guidance；Route planning；AGV；Flexsim目录第1章绪论 (1)1.1 研究背景及研究意义 (1)1.1.1研究背景 (1)1.1.2 研究意义 (1)1.2 研究现状 (3)1.3 研究内容 (5)1.4研究目的 (5)第2章相关理论综述 (6)2.1 电商配送中心研究 (6)2.1.1 电商配送中心定义 (6)2.1.2 电商配送中心流程 (6)2.2 “货到人”拣选模式分析 (8)2.2.1 “货到人”拣选模式概念 (8)2.2.2“货到人”拣选模式运作流程 (8)2.2.3 “货到人”拣选模式与“人到货”拣选模式比较 (9)2.3 AGV小车路径规划及导航方式研究概述 (10)2.3.1 AGV小车路径规划意义 (10)2.3.2 AGV小车导航方式 (10)2.4 电商配送中心仿真研究概述 (13)2.4.1 电商配送中心仿真意义 (13)2.4.2 电商配送中心仿真方法 (13)2.4.3 FlexSim仿真方法的使用 (15)第3章S电商企业概述及现状分析 (20)3.1 S电商企业概述 (20)3.1.1 S电商企业简介 (20)3.1.2 S电商企业配送中心流程 (20)3.2 S电商企业现状分析 (22)3.2.1 S电商企业数据分析 (22)3.2.2 S电商企业面临问题及初步解决方法 (24)第4章 S电商企业基于AGV的路径规划研究 (26)4.1 S电商企业AGV路径规划分析 (26)4.2 S电商企业AGV路径规划结果 (28)第5章基于FlexSim的AGV小车模型构建及数量选择 (31)5.1 S电商企业仿真模型分析 (31)5.1.1 问题描述 (31)5.1.2 仿真数据分析 (31)5.2 S电商企业仿真模型构建 (31)5.3 S电商企业基于FlexSim仿真的AGV最优数量选择 (37)5.3.1 AGV最优数量选择思路 (37)5.3.2 基于FlexSim仿真的AGV最优数量选择 (37)5.3.3 S电商企业基于FlexSim仿真的AGV最优数量结果 (47)总结 (48)参考文献 (49)致谢 (50)附录一中文译文 (50)附录二外文原文 (50)第1章绪论1.1 研究背景及研究意义1.1.1研究背景在科技与经济实力不断发展的时代，从步行到小汽车，从听广播到液晶彩电，从人群拥挤的集市买东西到光洁明亮的大商场，再到如今的线上购物。