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。
AGV路径规划分析
AGV路径规划分析AGV（Automated Guided Vehicle）是一种自动导引车，用于在工业和商业环境中搬运物料或货物。
AGV可以沿着预先设定的路径移动，无需人为操控，从而提高了搬运效率并减少了人力成本。
AGV路径规划是指如何为AGV确定最佳路径，以便在工作区域内高效地搬运货物，并避免与其他AGV或障碍物发生碰撞。
路径规划是AGV系统中的关键技术之一，直接影响到AGV的性能和效率。
在AGV路径规划中，有许多不同的方法和算法可以使用，每种方法都有其优点和局限性。
首先，最简单的路径规划方法是直线路径规划。
在这种方法中，AGV沿着直线从起点到终点移动，不考虑任何障碍或其他AGV。
虽然这种方法简单直接，但却无法适应现实工作环境中存在的复杂情况，因为在实际情况中，工作区域可能存在障碍物、其他AGV或其他限制条件。
为了解决这个问题，可以使用更复杂的路径规划算法，如A*算法、Dijkstra算法、蚁群算法等。
这些算法能够考虑到工作区域中的障碍和限制条件，为AGV计算出最佳路径。
其中，A*算法是一种启发式算法，通过启发式函数来估计一些节点到目标节点的距离，从而找到最短路径。
Dijkstra算法是一种贪心算法，通过不断更新节点的最短距离来找到最短路径。
蚁群算法则是模拟蚂蚁在寻找食物的过程中释放信息素来引导其他蚂蚁找到最优路径的算法。
除了基本的路径规划算法外，还可以结合实时数据和机器学习技术来进行路径规划。
通过收集AGV和工作区域的实时数据，如AGV的当前位置、速度、方向以及障碍物的位置等，可以实现实时路径规划。
同时，还可以利用机器学习算法，如强化学习算法，来训练AGV在不同情况下选择最佳路径的能力。
这样一来，AGV就能够根据实时环境情况来动态调整路径，提高搬运效率。
另外，AGV路径规划还可以结合优化算法，如遗传算法、粒子群算法等，来寻找全局最优解。
这些算法能够在空间中进行全局，找到最优路径，并考虑到多个优化目标，如最短路径、最小能耗等。
视觉导引AGV的路径跟踪控制研究
2 0 1 4 年 5 月 第21卷第3期控 制 工 程Control E ngineering of China May 2 0 1 4 V o l ． 21，N o ． 3文章编号: 1671-7848( 2014) 03-0321-05视觉导引 AGV 的路径跟踪控制研究孟文俊，刘忠强( 太原科技大学 机械工程学院，太原 030024)摘要: AGV 作为一种自动化程度很高的物流设备，广泛应用于柔性制造车间和自动化立体仓库等场所。
视觉导引 AGV 通过对路径标志的识别和跟踪实现导航，如何提高跟踪精度 一直是研究的热点问题。
为此，提出一种利用粒子群算法对 AGV 的控制器参数进行优化，以 使 AGV 的跟踪偏差尽可能小，并且提高系统的动静态稳定性、实时响应性。
首先分析 AGV 的 运动学模型，建立了粒子群算法优化的 PID 控制器; 然后在 Matlab 中对不同速度运行下的小车控制分别进行仿真，通过比较优化前后的控制系统的结果，可以看出优化后的小车控制器 性能明显提高，证明了所设计控制策略的有效性。
关 键 词: 自动导引小车( AGV) ; PID 控制器; 粒子群算法; 路径跟踪 中图分类号: TP 27 文献标志码: AＲesearch on the Path Tracking Control for Vision-guided AGVME NG W en-jun ，LIU Zhong-qiang( School of Mechanical Engineering ，Taiyuan University of Science and Technology ，Taiyuan 030024，China)A b s t r a c t : AGV as hi g hl y aut o mated l og istics equipment ，has been w idel y used in f le x ible manu f acturin g plants ，aut o mated w areh o use s and o ther places ． The v isi o n -g uided AGV achie v es na v i g ati o n thr o u g h the identi f icati o n and trackin g of the path mark ． H ow e v er ，h ow t o impr ov e the trackin g accurac y ha s been a h o t research t o pic ． In this paper ，particle s w arm o ptimi z ati o n is pr o p o sed t o o ptimi z e the pa - rameters of the AGV c o ntr o ller ，reduce the AGV trackin g de v iati o nand impr ov e the stabilit y and real -time resp o nsi v ene ss of thes y stem ．B y the anal y sis of the AGV kinematic m o del ，the o ptimi z ed PID c o ntr o ller ha s been established ． Then the c o ntr o l of the v ehicle under di ff erent speeds are simulated w ith M atlab ． The c o mparis o n of the simulati o n results of the c o ntr o l s y stem be fo re and a f ter o ptimi z ati o n sh ow s tha t the per fo rmance of the o ptimi z ed v ehicle c o ntr o ller can be impr ov ed si g ni f ic antl y ． It pr ov es tha t the pr o p o sed c o ntr o l strate g y is e ff ecti v e ． There fo re ，i f the meth o d is applied t o the path trackin g c o ntr o l of the v isual AGV ，it w ill impr ov e the trackin g accurac y and resp o nsi v ene ss ．Key words: AGV; PID controller; particle swarm optimization; path tracking1 引 言自 动 导 引 小 车 ( Automated Guided Vehicle ， AGV) ，是指装备有电磁或光学等自动导引装置， 能够沿规定的导引路径行驶，具有安全保护以及各 种移载功能的运输小车。
两轮差速AGV的轨迹跟踪控制研究
本文针对AGV的轨迹跟踪控制问题，提出了一种Back-stepping的控制算法。首先，建立AGV的运动学模 型和跟踪位姿误差模型；然后，利用Back-stepping方法将整个非线性系统进行分解成若干子系统，且
文章引用: 杨李朋, 张文丰, 王昊. 两轮差速 AGV 的轨迹跟踪控制研究[J]. 软件工程与应用, 2017, 6(4): 59-67. DOI: 10.12677/sea.2017.64007
P = [ x y θ ] ，设 ωl 和 ωr 分别为左、右驱动轮的角速度， v 和 ω 分别是小车的线速度和转动角速度，则
T
运动学模型[8] [9]为
cos θ x y = sin θ θ 0
v= 2
0 v 0 ω 1
(1)
r (ωl + ωr )
r (ωl − ωr ) L
T T
(2) (3)
ω=
其中，θ 为 AGV 的航向角，L 为左、右两轮的长度，r 为车轮的半径。 AGV 位姿误差模型如图 2 所示，小车的实际位姿为 P = [ x y θ ] ，参考位姿为 Pr = [ xr yr θ r ] ，位姿
DOI: 10.12677/sea.2017.64007 60 软件工程与应用
2. AGV 的运动学模型
AGV 是通过左右两个驱动轮之间的速度差来改变小车的运动方向，属于两自由度的驱动系统。因为 驱动轮和地面的滚动约束比较复杂，针对小车的实际运行情况建立精确的运动学模型是比较困难的。为 了进行运动学建模，将问题做如下假设和简化：假设车轮在路面上低速运行，忽略车轮滑动的影响，并 且两驱动轮保持在同一轴线上[7]。 两轮差动驱动的 AGV 模型如图 1 所示。取左右两轮中心连线的中点 C 作为参考点，则小车的位姿
双磁导引轮式AGV路径跟踪算法的研究
双磁导引轮式AGV路径跟踪算法的研究尹建军，⽥丽芳，贺坤（江苏⼤学现代农业装备与技术教育部重点实验室，江苏镇江 212013）要：针对单磁导引轮式AGV转向过程中存在的横向滑移和磨损问题，以及路径跟踪过程中纠偏⽅向的左右不确定性，设计了⼀种摘要：能实现纯滚动转向从⽽减⼩轮胎磨损的⾏⾛装置，并在轮式AGV平台上搭建了前后双磁导引传感器系统。
⾸先采⽤电动推杆实时改变横拉杆长度，使机器⼈运动结构符合艾克曼模型从⽽实现纯滚动运动，然后以双PID算法为导引，根据反馈的当前位置和⾓度偏差作为PID控制器的输⼊，前轮期望转⾓和车体期望速度作为输出，采⽤MATLAB进⾏不同路径跟踪仿真实验。
仿真结果表明，AGV在弯道上能在2s内以1.5m/s的速度快速准确跟踪到预定路径，纠偏⾓度保持在（-10～+10）°，验证了双磁导引系统设计的合理性和路径跟踪算法设计的有效性。
关键词：纯滚动转向；双磁导引；PID；路径跟踪；轮式AGV；MATLAB关键词：1 引⾔轮式AGV因其具有承载⼤、机构简单、驱动和控制相对⽅便、机动灵活等优点，被⼤量应⽤于⼯业、农业等领域。
但由于其属于⾮线性系统，运动稳定性与路⾯状况有很⼤关系，轮胎摩擦、路⾯情况等元素的⼲扰⽽⽣成的检测偏差均会导致AGV实际⾛过的路线与预设路线有偏差。
因此，如何解决AGV运动时存在的摩擦和横向滑动问题，从⽽提⾼AGV运⾏平稳性和使⽤寿命，最终实现精确的路径跟踪控制，已成为轮式AGV研究的关键技术之⼀[1]。
现有研究成果表明，通过使⽤凸轮使原有四杆机构变为长度可调的五连杆机构，或对梯形结构构建误差模型进⾏转弯误差补偿，使车体可进⾏纯滚动转向的效果较为显著。
介于以上⽅法，是通过增加机构数⽬和建⽴复杂算法模型来实现纯滚动运动，增加了AGV结构的复杂性[2-3]。
同时，现有的路径跟踪算法多考虑直线⾏驶过程，改进的算法对控制参数的选择也⽐较复杂[4-5]。
因此，提出⼀种基于双磁导引的纯滚动转向轮式AGV路径跟踪算法，采⽤双PID算法作为导引，根据反馈的当前位置和⾓度偏差作为PID控制器的输⼊，前轮期望转⾓和车体期望速度作为输出，通过仿真实验验证双磁导引系统设计和所提算法的有效性。
一种四舵轮agv轨迹跟踪控制方法
一种四舵轮agv轨迹跟踪控制方法四舵轮AGV（Automated Guided Vehicle）是一种具有四个独立驱动轮和四个转向轮的自动导引车辆。
为了实现AGV轨迹跟踪控制的精度和稳定性，需要一种高效的控制方法。
在本文中，将介绍一种适用于四舵轮AGV的轨迹跟踪控制方法。
该控制方法首先需要AGV上装备激光雷达等传感器，用于感知周围环境并获取当前位置和姿态信息。
通过激光雷达的扫描，可以获取到准确的环境地图和障碍物信息。
基于传感器获取的信息，控制方法包括以下几个步骤：1. 路径规划：根据目标位置和当前位置，通过算法生成一条最优的轨迹。
路径规划的目标是使AGV能够快速、准确地到达目标位置，并避开障碍物。
2. 姿态规划：AGV需要根据当前位置和目标位置计算出姿态差。
姿态差包括方向角度和偏航角度，用于指导AGV的转向和前进。
3. 控制指令生成：根据姿态差和轨迹规划，计算出AGV需要执行的转向和前进的控制指令。
这些指令包括速度控制、转向控制等。
4. 控制反馈：AGV根据控制指令实施动作，同时不断获取传感器信息进行反馈。
通过比较实际路径和期望路径的差异，可以进行实时的调整和校正，从而实现精确的轨迹跟踪。
该控制方法通过精确的路径规划和实时的控制反馈，能够使四舵轮AGV在复杂的环境中实现精确的轨迹跟踪。
相比于传统的控制方法，其优势在于更好地适应复杂环境、提高行驶稳定性和减小误差。
总结而言，四舵轮AGV的轨迹跟踪控制方法基于传感器数据实时感知，通过路径规划、姿态规划、控制指令生成和控制反馈等环节，实现精确的轨迹跟踪。
通过该方法，可以提高AGV的自动化水平和行驶效率，进一步推动物流、制造等领域的自动化发展。
《物料搬运自动导引车设计及轨迹跟踪控制研究》
《物料搬运自动导引车设计及轨迹跟踪控制研究》篇一一、引言在现代化的工业生产和物流运输过程中，物料搬运工作对效率与精度的要求不断提高。
自动导引车（AGV）作为一种智能化的物料搬运工具，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系统设计及其轨迹跟踪控制方法，以提高物料搬运的自动化程度和运输效率。
二、物料搬运自动导引车设计1. 总体设计物料搬运自动导引车的总体设计应基于实际应用场景，考虑车辆尺寸、载重能力、行驶速度等因素。
设计过程中，应充分考虑车辆的安全性、稳定性、耐用性以及便于维护等要求。
此外，为了实现自动导引，车辆需配备相应的导航系统和控制系统。
2. 导航系统设计导航系统是自动导引车的核心组成部分，包括传感器、控制器和导航算法等。
传感器主要用于获取环境信息，如地标、路径、障碍物等；控制器则根据传感器获取的信息，结合导航算法，实现车辆的自动导引。
目前常用的导航技术包括激光导航、视觉导航、磁导航等。
3. 控制系统设计控制系统负责实现车辆的行驶控制、速度调节、轨迹跟踪等功能。
控制系统应具备高精度、高稳定性的特点，以保障车辆在复杂环境下的正常运行。
此外，控制系统还应具备友好的人机交互界面，方便操作人员进行操作和监控。
三、轨迹跟踪控制研究轨迹跟踪控制是自动导引车的关键技术之一，对于提高车辆的运输效率和精度具有重要意义。
本文将从以下几个方面对轨迹跟踪控制进行研究：1. 轨迹规划轨迹规划是轨迹跟踪控制的基础。
根据实际需求，设计合理的轨迹规划算法，使车辆能够按照预设的路径行驶。
同时，轨迹规划应考虑到车辆的动态特性，以及环境中的障碍物等因素。
2. 控制策略研究控制策略是轨迹跟踪控制的核心。
本文将研究多种控制策略，如PID控制、模糊控制、神经网络控制等，以找到适用于物料搬运自动导引车的最佳控制策略。
同时，将针对不同场景和需求，对控制策略进行优化和调整。
3. 实验与仿真分析通过实验和仿真分析，对轨迹跟踪控制效果进行评估。
视觉导引AGV的路径跟踪控制
规 划 ，接 收 小车 反 馈 刚 来 的 信 息 ， 包 括 为 小 ４ 重新规划路径等 。
Ｐ Ｉ Ｄ控 制 控 ｆ ｆ ｉ 『 Ｊ 原 ．此 种 控 制 乃 法 的＾ ｊ 限 性 ： 于其 运 算 的 精 度 完 个依 靠卡 日 哭 参 数 的 精 准
汽车电子 ・ Ａ ｕ ｔ ｏ ｍｏ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ ｓ
视觉导引 Ａ Ｇ Ｖ的路径 跟踪 控制
文／ 张松林 李美 顺 海 洋
些 带 有 误 导性 的 信 息 ， 与 此 Ｉ 司时 ，还 要 我们所说的 Ａ Ｇ Ｖ ， 又可 以称 之 为 自动 导 向车 ，其主 要 工作 原理 是运用Ｃ Ｃ Ｄ采＿ 策路 面 上的 有 效信 息 ， 然 后 利 用 先 进 的 计 算 机 技 术 对 相 关 图像加 以 识别 ，紧接 着可 以 以 某路 段 的 路 径 标 线 和 车 辆 往 表有 效掌握 位 置之 间存 在 的偏 差 和 车 辆 的 主 要 行 驶 方 向 ， 目的 是 有 效 确保 Ａ Ｇ Ｖ可 以 沿 着 既 定 的 路 径 目标运 行。此 种运 行 方 式相较 于传统 的 电磁 导 引模 式，对 于路 径 在 引导 方 面的优 势 更加 明显 ， 即 ：简单、高效、灵活 、 性价 比高， 容 易进行 检修 和 维护 特 别是 近 些年 来，伴 随 着数 字化技 术的 不 断应 用 ，对 于 Ａ Ｇ Ｖ的 视 觉导 引的 研 究 已经 成 为 重要 的课 题 。
断
的接 收 主 控 台 服 务 器 带 来 的 指 示 信 息 。这 样 ， 小牟 就 可 以通 过这 些 信 息 不 断 优 化 运 行 路 径 。 其 中 ． 想 要 完 成 小 车 的 无 线 通 信 环 节 ， 需 要托
仓储AGV移动路线规划的探讨
不可能侧向移动停到货架间，传统的直接驶入方法已不再
适用。但运用不完整规划法，通过相对复杂的驱动和转向，
车辆则可以停到两货架之间。现在我们面临的问题是，虽
然能够做到精确定位，但耗时太长影响工作效率。
一般情况下，车辆的移动规划主要是防止车辆与环境
中的障碍物相撞。而在实际车辆的移动规划中，在防撞的
前提下必须考虑各种约束的影响，诸如动力学约束、动态
在给出具有不完整约束的模型之前，我们先作如下假 定：①假定轮胎和地面之间不存在纵向和侧向滑动，即只 有纯滚动。②忽略轮胎的弹性变形和惯量。③假定在绝对 平面上移动。④假定车辆是前轮转向，后轮驱动。
Y
VΦ LF R
θ 图 1 汽车的简化模型 X
把车辆简化为一个长方形，如图 1 所示。选择车辆后
轮轴的中点 R 为参考点，车辆前进方向为参考方向。则车
目前，在车辆移动规划中的算法都依赖于不同环境中
的约束条件。如果系统的约束条件可以用系统的广义坐标
矢量等式或不等式所描述，则系统的约束是完整的，可以
运用传统的几何方法进行规划。如果系统存在不可积速度
约束，即不完整约束，则系统的约束不可能转化为广义坐
标的等式或不等式形式，这时移动规划将变得非常困难。
例如，在库房内将车辆停到邻近的两货架之间，因为车辆
关键词：仓储 自动导向车 路径规划
仓储AGV移动路线规划的探讨
◆何彤
1 引言
装卸搬运是物流的主要功能要素之一，在物流系统中 发生的频率极高，耗费的费用占物流费用的比例较大，但 它的重要性却常常被一些厂家所忽略。统计数字表明，美 国工业生产过程中装卸搬运费用占成本的 20% ~30% ，德 国物流企业物料搬运费用占营业额的 1/3，日本的物流搬运 费用占国民生产总值的 10.73% ，我国生产物流中装卸费用 约占加工成本的 15.5% 。国内外一直在寻求机械化和智能 化的搬运技术和装备，以降低搬运成本和改善物料搬运的 效率。自动搬运越来越受到关注，各种自动化物料搬运系 统因而纷纷被采用。在这些物料搬运系统中，自动导向车 （autom atic guided vehicle ，以下简称 AGV） 是最有柔性且 最能满足复杂物料搬运需求的系统。美国储运协会(MHI)对
自主导航小车(AGV)轨迹跟踪的模糊预测控制分析
自主导航小车 (AGV)轨迹跟踪的模糊预测控制分析摘要：近几年，轮式机器人运行常见轨迹跟踪问题逐渐为人们所熟知，现有研究更倾向于以差速驱动机器人为主体，通过深入研究运动控制问题的方式，提出相应观点。
本文同样以差速模型为研究对象，通过全局跟踪的方式，一方面，多角度分析预测控制算法，在模糊规则的指导下，实时调整控制律常见误差权值，随着AGV得到控制，跟踪设定轨迹的目标自然能够实现。
另一方面，基于仿真实验，对设计所得算法是否有效且可行加以验证，并获得实证有效的结论。
关键词：轨迹跟踪；自主导航小车；模糊预测控制前言：AGV是无人生产车间自动搬运物料所使用主要工具，只有智能AGV才能使物料被安全、快速且准确的搬运到特定位置，不受外界环境干扰。
要想确保处于运行状态的AGV能够自动探索外界环境并选择最优路径，对物料搬运所设定轨迹进行跟踪，关键是围绕轨迹跟踪展开分析，可以说，轨迹跟踪是否准确，通常会给AGV搬运任务完成速度和质量带来直接影响，本文所讨论项目的价值有目共睹。
1自主导航小车运动模型有关人员对现有研究的内容进行了整理，分别指出了研究的优势与不足。
例如，国外某学者基于跟踪系统对应误差模型，对控制律进行了设计，但设计律只能做到局部跟踪，其他学者以全局跟踪控制为最终目的，将动态反馈所获得指数收敛作为主要依据，对跟踪控制律进行了设计，即便如此，该设计仍有制约控制效果的因素存在，即奇异点，另外，控制器维数远超出合理范围。
此后，国内学者以上述研究为依据，创造性的提出了一维控制器，旨在使系统不存在奇异点，但系统对模型角速度有极为严格的要求，在经过反复试错和改进后，差速驱动AGV应运而生，这也是本文所研究的重点。
为了降低研究难度，有关人员基于AGV、工作空间，对坐标系进行了建立，而用来表示跟踪轨迹的公式为。
随后，基于工作空间坐标系，对AGV坐标系原点加以表示，坐标系X轴和原点的夹角，便代表AGV的位姿。
将差速驱动AGV运行速度设定为，在AGV按照预定速度对预设轨迹进行跟踪的过程中，有关人员仅需对AGV驱动轮速度加以控制即可。
物流仓储中单舵轮叉车机器人的轨迹跟踪研究
物流仓储中单舵轮叉车机器人的轨迹跟踪研究
李茂平
【期刊名称】《平顶山学院学报》
【年(卷),期】2024(39)2
【摘要】针对传统AGV叉车机器人运动控制方案存在的定位精度低和行进轨迹偏差大等问题,提出一种基于双种群蚁群算法的单舵轮叉车机器人运动控制方案.先构建两组坐标系,即全局坐标系和局部坐标系,判断出叉车机器人的相对位置变化,利用所构建的运动学模型和实时通信数据结果,实现对叉车机器人当前位置的准确定位;在最优行进轨迹选择方面,通过划分双种群的策略发挥出精英个体在路径迭代寻优方面的优势,同时通过与主种群之间协同信息素的实时交互,避免精英个体陷入局部最优解,确保精英个体在全局范围选择最优的轨迹路径.实验结果表明:提出的轨迹跟踪方案定位精度偏差值更小,效率高且选择的路径为最短运动轨迹.
【总页数】6页(P11-16)
【作者】李茂平
【作者单位】大连财经学院管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP275
【相关文献】
1.指数趋近律在冶金机器人机械臂轨迹跟踪中的应用研究
2.基于优化ADRC的单臂机器人轨迹跟踪研究
3.智能仓储机器人在军工物流仓储中的解决方案的研究
4.
关于AGV叉车在物流仓储行业中的设计研究5.物流仓储系统中桁架机器人的研究与应用
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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
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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。