【摘要】：自動引導小車(Automated Guided Vehicle AGV)在智能制造行業(yè)中發(fā)展迅速,其中定位和建圖是實現(xiàn)AGV導航系統(tǒng)的核心問題之一。本文以實際項目為依托,在實際工廠中搭建了雙舵輪AGV搬運平臺,對基于雙舵輪AGV的定位和建圖技術進行了深入的研究。主要的研究工作包括:首先對AGV導航傳感器和底盤運動學模型對比選型,并進行了相機模型的構建、相機的標定、圖像的特征提取和匹配、ICP算法實現(xiàn)里程計搭建。然后對圖優(yōu)化SLAM算法進行了詳細的研究,構建了廠房的地圖并通過實驗對比來分析圖優(yōu)化算法的優(yōu)缺點,證實了圖優(yōu)化算法建圖精度高,但是實時性不理想的特點。進而應用粒子濾波算法對小車進行實時定位:將蒙特卡洛方法和貝葉斯濾波算法引入粒子濾波算法,然后通過重要性采樣、序貫重要性采樣、重采樣算法一步步實現(xiàn)粒子濾波算法。將視覺里程計加入到自動導航程序,并進行小車實時定位的試驗,驗證定位方案的可行性。最后,應用雙舵輪AGV平臺的試驗設備進行了視覺里程計和編碼器兩種方案的對比試驗,對比兩者的定位精度和魯棒性。實驗結果表明,不管是在平坦路面下還是崎嶇路面下,視覺里程計的定位精度都要更高。針對雙舵輪AGV在地面崎嶇不平和輪胎打滑情況下編碼器失效的問題,本文使用視覺里程計和激光雷達進行數(shù)據(jù)融合,避免了對雙舵輪AGV的直接運動學建模導致的累積誤差過大問題。使用RGB-D相機做視覺里程計運用于雙舵輪AGV具有很好的實際應用價值。
【圖文】：

華 中 科 技 大 學 碩 士 學 位 論 文1 緒論1.1 課題研究背景及意義當下，科技發(fā)展日新月異。不管是德國提出的“工業(yè) 4.0”還是中國提出的“中國制2025”，都昭示著人類正在經(jīng)歷著第四次科技革命�？萍颊诟淖冎餍懈鳂I(yè)，面對新月異的行業(yè)形勢，各國也在爭相布局，通過科技為傳統(tǒng)行業(yè)注入新鮮的血液。機器人作為一個高精尖的交叉學科，一直站在科技金字塔的頂端。其具有集成度涉及范圍廣，研發(fā)難度大等特點。機器人行業(yè)的發(fā)展水平在一定程度上可以代表這國家科技的最高水平[1-2]。

圖 1-2 傳統(tǒng) AGV 小車V 主要由 5 大部分組成：底盤、工控機、驅動設備、傳感器、電池組 的運動模式，，驅動設備和電池組為 AGV 提供動力，傳感器為 AGV 環(huán)境信息，工控機作為整個 AGV 的大腦起到協(xié)調控制的作用[5]。這樣調工作下，AGV 就能按照規(guī)劃的路徑，進行軌跡追蹤，對貨物進行運輸統(tǒng)的人工物流相比有著非常顯著的優(yōu)勢：）相對于人工物流，AGV 具有高度的自動化，比如當倉庫某個區(qū)域需候，工作人員只需要通過計算機終端向服務器發(fā)送運送請求，服務器統(tǒng)將任務分發(fā)到相應的 AGV 工控機上，然后 AGV 小車就按照規(guī)劃的務，整個過程井然有序無需人工干預，一定程度上避免了很多不可控）安全性好，AGV 小車在設計的過程中充分考慮了安全性的問題，具
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP242;TP212;TP391.41

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本文編號：2690159