基于传感器信息融合的自动导引车自由路径转向研究

作     者：唐金君 

作者单位：南京航空航天大学 

学位级别：硕士

导师姓名：楼佩煌

授予年度：2012年

学科分类：080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 

主      题：自动导引车辆定位 信息融合 卡尔曼滤波 速度规划 S曲线加减速 

摘      要：随着自动导引车辆（AGV）在工业制造等领域内日渐广泛的应用，其相关技术也随之得到了极大的发展。作为机电一体化的轮式移动机器人，AGV其系统结构可分为标准的五大模块，包括机械本体、动力驱动、执行机构、传感检测以及控制和信息处理。根据所配备的传感器的不同，AGV的导引方式有磁带导引、电磁导引、视觉导引、激光导航等多种方式，视觉导引成本低精度高，并且有着很高的弹性和扩展性，因而具有很大的发展空间。 本文的主要研究内容建立在对差速驱动AGV的模型分析以及对实际系统的参数校核之上，采用信息融合的方法提高了AGV的全局定位能力，并且在此基础之上提出了AGV脱离导引线实现自由路径转向的方法。 有别于传统单一的导引方式，本文在视觉导引的基础之上，结合了编码器反馈和射频标签的信息，设计了针对AGV多数据源的信息融合模型。采用了卡尔曼滤波的方法对编码器反馈信息和视觉的导引线偏差信号进行融合以得到对AGV位置偏差的最优估计;然后根据射频信息对偏差累积所推断的位置作了进一步的修正，实现了全程位置的可定位。 其次，分析了AGV两种转向方式的各自的优缺点，提出了自由路径转向的方法，引入数控系统中成熟的S形加减速控制对AGV的转向过程及转向轨迹进行了规划;针对自由路径转向后的导引线的再找回提出了迭代修正的方法。在MATLAB软件下Simulink仿真环境内搭建AGV系统的整体模型，并对设计的自由路径转向进行了仿真。最后，在AGV系统上进行了编程实现，验证了设计的可行性和可靠性。