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AGV关键技术现状及发展趋势浅析

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前言:

此时小伙伴们对“steer算法”大概比较讲究,大家都需要分析一些“steer算法”的相关资讯。那么小编也在网上网罗了一些对于“steer算法””的相关知识,希望你们能喜欢,咱们快快来学习一下吧!

AGV 小车,它是一种以蓄电池为动力,装有非接触导向装置和独立寻址系统的无人驾驶自动化搬运车辆。其系统技术和产品已经成为柔性生产线、柔性装配线、仓储物流自动化系统的重要设备和技术。

一、 AGV系统

AGV控制系统分为地面(上位)控制系统及车载(下位)控制系统,其中,地面控制系统指AGV系统的固定设备,主要负责任务分配,车辆调度,路径(线)管理,交通管理,自动充电等功能;车载控制系统在收到上位系统的指令后,负责AGV的导航计算,导引实现,车辆行走,装卸操作等功能。系统硬件配置如图6-1所示:

AGV系统硬件配置

二、 AGV的关键技术及发展概况

曾有国外专家对AGV控制系统需解决的主要问题做了恰当的比喻:Where am I?(我在哪里?)Where am I going?(我要去哪里?)How can I get there?(我怎么去?),这三个问题归纳起来分别就AGV控制系统中的三个主要技术:AGV的导航(Navigation),AGV的路径规划(Layout designing),AGV的导引控制(Guidance)。

1. AGV的导航技术

AGV之所以能够实现无人驾驶,导航和导引对其起到了至关重要的作用,随着技术的发展,目前能够用于AGV的导航/导引技术主要有以下几种:

1) 直接坐标(Cartesian Guidance)

用定位块将AGV的行驶区域分成若干坐标小区域,通过对小区域的计数实现导引,一般有光电式(将坐标小区域以两种颜色划分,通过光电器件计数)和电磁式(将坐标小区域以金属块或磁块划分,通过电磁感应器件计数)两种形式,其优点是可以实现路径的修改,导引的可靠性好,对环境无特别要求。缺点是地面测量安装复杂,工作量大,导引精度和定位精度较低,且无法满足复杂路径的要求。

2) 电磁导引(Wire Guidance)

电磁导引是较为传统的导引方式之一,目前仍被许多系统采用,它是在AGV的行驶路径上埋设金属线,并在金属线加载导引频率,通过对导引频率的识别来实现AGV的导引。其主要优点是引线隐蔽,不易污染和破损,导引原理简单而可靠,便于控制和通讯,对声光无干扰,制造成本较低。缺点是路径难以更改扩展,对复杂路径的局限性大。

3) 磁带导引(Magnetic Tape Guidance)

与电磁导引相近,用在路面上贴磁带替代在地面下埋设金属线,通过磁感应信号实现导引,其灵活性比较好,改变或扩充路径较容易,磁带铺设简单易行,但此导引方式易受环路周围金属物质的干扰,磁带易受机械损伤,因此导引的可靠性受外界影响较大。

4) 光学导引(Optical Guidance)

在AGV的行驶路径上涂漆或粘贴色带,通过对摄像机采入的色带图象信号进行简单处理而实现导引,其灵活性比较好,地面路线设置简单易行,但对色带的污染和机械磨损十分敏感,对环境要求过高,导引可靠性较差,精度较低。

5) 激光导航(Laser Navigation)

激光导引是在AGV行驶路径的周围安装位置精确的激光反射板,AGV通过激光扫描器发射激光束,同时采集由反射板反射的激光束,来确定其当前的位置和航向,并通过连续的三角几何运算来实现AGV的导引。此项技术最大的优点是AGV定位精确、地面无需其他定位设施、行驶路径可灵活多变、能够适合多种现场环境,它是目前国外许多AGV生产厂家优先采用的先进导引方式;缺点是制造成本高,对环境要求较相对苛刻(外界光线,地面要求,能见度要求等),不适合室外(尤其是易受雨、雪、雾的影响)。

6) 惯性导航(Inertial Navigation)

惯性导航是在AGV上安装陀螺仪,在行驶区域的地面上安装定位块,AGV可通过对陀螺仪偏差信号(角速率)的计算及地面定位块信号的采集来确定自身的位置和航向,从而实现导引。此项技术在军方较早运用,其主要优点是技术先进,较之有线导引,地面处理工作量小,路径灵活性强。其缺点是制造成本较高,导引的精度和可靠性与陀螺仪的制造精度及其后续信号处理密切相关。

7) 视觉导航(Visual Navigation )

对AGV行驶区域的环境进行图象识别,实现智能行驶,这是一种具有巨大潜力的导引技术,此项技术已被少数国家的军方采用,将其应用到AGV上还只停留在研究中,目前还未出现采用此类技术的实用型AGV。可以想象,图象识别技术与激光导引技术相结合将会AGV更加完美,如导引的精确性和可靠性,行驶的安全性,智能化的记忆识别等都将更加完美。

8) GPS(全球定位系统)导航(Global Position System)

通过卫星对非固定路面系统中的控制对象进行跟踪和制导,目前此项技术还在发展和完善,通常用于室外远距离的跟踪和制导,其精度取决于卫星在空中的固定精度和数量,以及控制对象周围环境等因素。

对国外十几家AGV公司27个系列产品所采用的主要导向技术的统计结果显示,电磁感应、惯性导航、光学检测、位置设定、激光检测、图像识别所占比例分别为32.3%、27.8%、16.9%、13.8%、7.69%和1.54%。其中,电磁感应导向技术的应用比例最高,这表明该项技术已经十分成熟。而机器视觉导向技术应用较少,说明该项技术还需要深入研究和不断完善。另外,自主导航技术仍然处在研究阶段,还有许多技术问题需要解决。

对几种常用的导引方式做简单的比较如图所示:

导引方式的比较和选择

2. AGV 路径规划

随着柔性制造系统的广泛应用和物流自动化运输系统的快速发展,AGV技术得到了快速发展。从一开始对单台AGV的研究,发展到了对多AGV组成的物流系统的研究。而多AGV的路径规划作为直接影响多AGV系统整体性能的重要部分,一直倍受广大学者的关注。随着研究的深入,国内外学者提出了很多计算模型和策略。

韩国的Jung Hoon Lee等人将两阶段的交通控制策略应用于多AGV的无碰规划,刘国栋等提出了多AGV调度系统中的两阶段动态路径规划的方法。两阶段控制策略离线生成路径库,减少了在线运算的负担,但是随着节点数的增多,动态规划的负担加重,不适用于大规模多AGV系统。其他如Petri网,遗传算法,Tabu Search算法(禁忌搜索算法)等策略和算法,在系统节点数增多的情况下,也有同样的缺陷。

为了有效地共享系统路径,时间窗(Time-window)方法被提出并用于解决多AGV最优路径问题。然而使用时间窗实现多AGV路径规划也是一个NP完全问题,并且在使用时间窗的模型中,获得时间窗的AGV占用路径时间过长,容易导致关键路段发生拥堵,降低系统效率。

1) 静态环境中确定AGV 路径规划

AGV 路径规划在智能控制系统中具有重要作用, 对于保证工作的安全性来说具有重要意义。一直以来,很多学者都对此进行孜孜不倦的探索,这也是机器人学中最新最热的内容之一。主要研究的是在障碍物的环境下,机器人如何寻找到目标,也就是选择合适的路径规划。智能控制下的AGV 路径规划较为重要的两种形态,静态环境中的路径规划以及动态环境中的路径规划。

静态环境下的路径规划是假定在环境信息未被完全掌握的情况下,机器人是通过怎么样的路径感知环境,并且运用局部区域传播算法。因此这种路径一般会在环境中仅存在静态已知障碍物的情况下被采用。但是要分析静态环境中AGV 路径规划,需要解决的一个问题是在这种环境中什么样的路径才能够被认为是合理的。

总而言之,能够使AGV 系统实现控制的就是合理路径。合理的路径由路径的平滑程度决定,路径越趋于平缓,则AGV 系统将会更容易实现。此时可以将路径分为四个种类,第一类平滑程度非常低,表现为路径的不连续性,此时很多存在位置会表现突变的特性, 这种情况下AGV 系统不容易被控制,因为这些曲线不连续,无法对其追踪。第二类,这类曲线相对于第一种来说具有连续性,但是在切线方向有时也会发生突变现象。此时也不能够被AGV 系统控制。第三类,这类曲线不仅具有连续性的特点, 而且还能在切线方向保持连续性,因此是较为合理的路径规划,一般情况下也常常被采用。第四类,将以上三类曲线的优点都集于一身,但是要生产这类曲线十分复杂,因此在实践当中,这类曲线很难被采用。

2) 动态环境中确定的路径规划

在动态复杂环境的中的路径规划不同于静态环境中的路径规划。因为环境变化之后,很多信息无法被掌握,要保证最优性在这种情况下是无法被实现的。在进行路径规划时,应当在安全性以及时间性之间进行衡量。在较为复杂的环境下,不管决定适用何种性能指标,都必须要考虑目标吸引、动态安全性以及时间约束三个方面的内容。

3. AGV的导引

AGV的导引(Guidance)是指根据AGV导航(Navigation)所得到的位置信息,按AGV的路径所提供的目标值计算出AGV的实际控制命令值,即给出AGV的设定速度和转向角,这是AGV控制技术的关键。简单看来,AGV的导引控制就是AGV轨迹跟踪。这对有线式的导引(电磁,磁带等导引方式)不会有太多的问题,但对无线式的导引(激光,惯性等导引方式)却不是一件容易的事。

AGV运行的路径轨迹

AGV的路径规划是根据AGV运行的实际环境设计出AGV运行的路径轨迹,AGV单机按照地面控制系统下发的段表中的路径(段)属性自动行驶。AGV的导引控制算法就是解决段表下发后AGV的参考点如何沿着既定轨迹行走,一般需要实现直线段和四次方曲线的导引控制。对于不同驱动方式的AGV来说,由于它的运动学模型不一样,对应的导引控制算法也是不同的。这里简单讨论SD(Steer Driving)型AGV的导引算法:

我们的控制目标是AGV的参考点,目的是使AGV能很好地沿着既定轨迹行走。对SD型AGV来说,可以控制的只有AGV前轮的转角和速度,通过运动模型可知:参考点的运行轨迹只和前轮的转向角有关,所以,要实现对参考点轨迹跟踪的控制,实际上就是对前轮转向角的控制。

在具体的设计过程中,利用一种“追踪导引方法”,即在AGV的运行过程中参考点始终追踪着路径轨迹上的虚拟点,这个虚拟点就像在赛狗时所用到的兔子,AGV永远追不上,但又永远在AGV前面不远的地方;AGV前进的方向始终指向虚拟点,通过这样周期性的调节,就可以使AGV以很小的误差沿着路径轨迹行走。

三、 总结

AGV系统是集光、机、电、计算机于一体的高新技术,是柔性化、智能化程度极高的输送系统。AGV 技术仍在发展中,随着现代高科技的进步,AGV 的性能与功能都将不断得到提高。AGV系统由于自身的技术优势,将适合更为广泛的工业或非工业需求,得到越来越广泛的应用。

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