緊跟工業(yè)4.0快速發(fā)展的步伐,人工智能已經(jīng)成為了工業(yè)4.0時(shí)代的新寵,其中綠色化的智慧工廠和智慧生產(chǎn)是工業(yè)4.0的核心目標(biāo)之一。本課題就是在這樣的時(shí)代背景下,對(duì)基于視覺導(dǎo)引的全方位移動(dòng)AGV（Automated Guided Vehicle）的有關(guān)技術(shù)進(jìn)行研究,并設(shè)計(jì)在車間進(jìn)行自主移動(dòng)的移載式智能機(jī)器人。課題研究包括圖像采集及處理和AGV小車的全向移動(dòng)及控制,論文主要研究的內(nèi)容包括:首先,圖像的采集與處理方面,本文將攝像頭安裝于AGV車體的底部,并對(duì)地面的黑色膠帶路徑進(jìn)行采集,對(duì)于采集后的圖像幀進(jìn)行灰度化操作,之后利用增設(shè)累加值的改進(jìn)canny算法進(jìn)行邊緣提取,然后使用霍夫變換檢測(cè)邊緣直線,最后通過直線篩選得出有效的邊緣直線并計(jì)算出導(dǎo)航偏差參數(shù)。其次,對(duì)于AGV小車的全向移動(dòng)及控制方面,本文將探究單個(gè)麥克納姆輪的運(yùn)動(dòng)學(xué)規(guī)律,然后聯(lián)合四個(gè)驅(qū)動(dòng)輪并建立整體運(yùn)動(dòng)學(xué)模型。根據(jù)圖像的采集與處理獲取的偏差距離和偏差角度作為運(yùn)動(dòng)控制的輸入從而控制AGV跟隨直線路徑,研究模糊控制基本原理并根據(jù)輸入量采用兩個(gè)模糊控制器。最后,硬件上圖像采集和處理選擇內(nèi)核為cotxet A9嵌入式系統(tǒng),AGV小車的全向移... 

【文章來源】：中國計(jì)量大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 AGV的國內(nèi)外發(fā)展概況
        1.2.2 視覺導(dǎo)引技術(shù)的國內(nèi)外發(fā)展概況
    1.3 視覺導(dǎo)引的全方位移動(dòng)AGV的關(guān)鍵技術(shù)
    1.4 課題主要研究內(nèi)容
2 AGV系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    2.1 AGV結(jié)構(gòu)方案選擇
        2.1.1 AGV負(fù)載方案確定
        2.1.2 AGV驅(qū)動(dòng)方案確定
        2.1.3 AGV視覺信號(hào)處理方案確定
        2.1.4 通訊方案確定
    2.2 AGV輪系結(jié)構(gòu)選擇
    2.3 視覺導(dǎo)引模塊設(shè)計(jì)
        2.3.1 視覺處理系統(tǒng)
        2.3.2 視覺傳感器選擇
    2.4 AGV驅(qū)動(dòng)模塊設(shè)計(jì)
        2.4.1 麥克納姆輪結(jié)構(gòu)分布
        2.4.2 電機(jī)選項(xiàng)與參數(shù)確定
        2.4.3 減速器選擇與參數(shù)確定
        2.4.4 運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)選擇
    2.5 總體方案設(shè)計(jì)
    2.6 本章小結(jié)
3 AGV視覺導(dǎo)引方法研究
    3.1 視覺導(dǎo)引技術(shù)概述
    3.2 圖像預(yù)處理
        3.1.1 圖像灰度化處理
        3.1.2 圖像邊緣檢測(cè)
    3.3 基于直線分類的室內(nèi)路徑提取
        3.3.1 標(biāo)準(zhǔn)霍夫變換
        3.3.2 室內(nèi)路徑的直線提取
        3.3.3 快速擬合中心線
    3.4 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和參數(shù)提取
    3.5 本章小結(jié)
4 全向移動(dòng)AGV運(yùn)動(dòng)控制算法設(shè)計(jì)
    4.1 運(yùn)動(dòng)控制理論概述
    4.2 全方位移動(dòng)AGV運(yùn)動(dòng)控制規(guī)律
        4.2.1 單個(gè)麥克納姆輪的運(yùn)動(dòng)學(xué)分析
        4.2.2 麥克納姆輪全方位控制
    4.3 全向移動(dòng)AGV路徑跟蹤模糊控制技術(shù)研究
        4.3.1 導(dǎo)航參數(shù)分析
        4.3.2 模糊控制方法概述
        4.3.3 輸入?yún)?shù)模糊化
        4.3.4 創(chuàng)建模糊規(guī)則
        4.3.5 去模糊處理
    4.4 本章小結(jié)
5 視覺導(dǎo)引的全方位移動(dòng)AGV系統(tǒng)開發(fā)和實(shí)現(xiàn)
    5.1 實(shí)驗(yàn)硬件平臺(tái)搭建
    5.2 實(shí)驗(yàn)軟件平臺(tái)搭建
        5.2.1 QT概述
        5.2.2 建立嵌入式開發(fā)環(huán)境
        5.2.3 OpenCV配置與移植
        5.2.4 視覺模塊電路設(shè)備注冊(cè)
        5.2.5 運(yùn)動(dòng)控制模塊程序開發(fā)
    5.3 無線通訊的實(shí)現(xiàn)
    5.4 視覺導(dǎo)引全方位移動(dòng)AGV測(cè)試界面設(shè)計(jì)
    5.5 本章小結(jié)
6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    6.1 導(dǎo)航參數(shù)提取實(shí)驗(yàn)
    6.2 轉(zhuǎn)彎能力測(cè)試
    6.3 路徑跟蹤能力測(cè)試
7 總結(jié)與展望
    7.1 總結(jié)
    7.2 展望
參考文獻(xiàn)
作者簡歷


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]機(jī)器視覺望迎爆發(fā)式發(fā)展[J]. 向陽.  機(jī)器人產(chǎn)業(yè). 2017(03)
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博士論文
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[2]視覺導(dǎo)航的輪式移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)研究[D]. 武星.南京航空航天大學(xué) 2010

碩士論文
[1]基于GPS/DR/MM組合導(dǎo)航AGV定位系統(tǒng)研究[D]. 張登榜.陜西科技大學(xué) 2016
[2]磁導(dǎo)航輥道移載式實(shí)驗(yàn)AGV的設(shè)計(jì)與研究[D]. 姚建余.廣西大學(xué) 2016
[3]基于麥克納姆輪的全向AGV運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)研究[D]. 張星.重慶大學(xué) 2016
[4]叉車式AGV運(yùn)動(dòng)控制與調(diào)度方法的研究[D]. 李國飛.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[5]基于視覺的AGV路徑跟蹤技術(shù)研究[D]. 聶瑞柱.青島科技大學(xué) 2015
[6]基于無線網(wǎng)絡(luò)的AGV系統(tǒng)路徑規(guī)劃的研究[D]. 黃超.華東理工大學(xué) 2015
[7]基于機(jī)器視覺的AGV結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與導(dǎo)航算法研究[D]. 凌云志.華南理工大學(xué) 2015
[8]雙差速驅(qū)動(dòng)AGV協(xié)同運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)研究[D]. 朱琳軍.南京航空航天大學(xué) 2015
[9]基于麥克納姆輪的全向重載移動(dòng)技術(shù)研究[D]. 朱浩.南京航空航天大學(xué) 2015
[10]全方位移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制研究[D]. 馬國靜.沈陽航空航天大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3317945