agv叉车毕业论文 第1篇
本课题来源于某科技公司基于激光反射板的激光导航叉车式AGV车载系统项目研究。结合客户实际需求，开发一套操作简单、安全高效、稳定运行的激光导航叉车车载控制系统。
AGV（Automated Guided Vehicles）中文名称为自动引导小车，其通过自动导引装置实现无人驾驶。AGV是集人机交互、逻辑决策、底层执行、数学算法、环境感知等多个模块于一体的综合性智能平台，融合了机械学科、计算机学科以及传感器学科等多学科知识，实现了无人化仓储物流行业的智能运输，是机电一体化的重要体现。AGV最为明显的特征是高效智能，上位机系统通过下发指定任务，AGV即可在基于创建的地图中规划出一条从当前位置到达目标点的路径，或者无需自身路径规划而执行上位机系统下发的指定路径任务，然后根据路径跟踪算法实现精确的路径跟踪，从而实现自动驾驶。
随着计算机科学技术的快速发展以及人工智能时代的到来，越来越多的传统工厂进行升级改造，朝着无人化、智能化方向发展，智慧工厂成为传统工厂的发展趋势。自2013年德国在汉诺威工业博览会上提出“工业”以来，第四次工业革命如期而至，世界各国针对制造业提出各自的发展战略。2015年5月，中国根据国情发展需要针对制造业发布了《中国制造2025》，向制造业提出了“制造强国”的发展战略，从国家层面体现出了对制造业的重视。国内制造业在国家的号召下空前的深化转型发展，将智能制造、人工智能等先进理念融入到自动化设备和生产线中。AGV替代传统人工作业成为智能工厂未来发展的必然趋势，相比较于过去的人工作业模式，AGV作业的生产效率具有碾压性的优势，不仅如此，其可以替代人工在环境较为危险的情况下作业，不仅保证了劳动人民的生命安全，同时也降低了企业的人力成本。AGV广泛应用于军工、仓储业、制造业、港口码头、机场、烟草等多种场合，在军事领域中，可以进行比较危险的勘测及排雷等任务；在冶金场合，AGV可以进行高温作业；在核能开发场合，AGV可以搬运具有较高放射性的物质等等。
AGV的类型多种多样，按照服务型分类有生产型、医疗型、物流型。按照结构与功能分类，主要有背负式、机械手式、牵引式、潜伏式、举升式、叉车式等类型，如图所示为AGV的类型。
图 AGV的类型
叉车式AGV作为工业机器人中的一员，一般由电池提供动力，应用于仓储行业中的货物搬运，是仓储行业从传统运输过渡到智能化无人运输的重要角色，符合工业“信息技术促进产业变革”的发展理念，不仅能够与AGVs调度系统实时通讯实现智能化交通管制，提高运输效率，同时也可与WMS、MES等系统进行无缝连接，实现智能化仓储管理。
传统叉车是基于人工操作的货叉控制与路径跟踪，工人由于长时间的重复性和较高强度的作业，使得运输的货物会随着人的情绪等因素造成损坏，此种情况下货物的运输的效率和质量很大部分由人为决定，据统计，在传统仓储物流行业中，大约有60%的时间是由于人工原因造成的浪费。而AGV叉车在仓储行业的应用，不仅降低了货物损坏率，同时可实现24小时无休止作业以及自动充电功能，大大节省了时间，提高作业的连续性。相比较传统叉车，叉车式AGV具有以下的特点：高效的仓储运输效率、良好的作业质量、较低的货物损坏率等优势。
为此，论文提出研究自动化程度高的AGV叉车车载控制系统对提高企业仓储搬运效率，降低人力成本，成功实现工厂智能化转型具有重要研究意义。
国外研究现状
国外的AGV技术先进，种类多样，比较有名的生产厂商有德国的KUKA公司，日本的丰田物流和三菱重工，美国的科朗和海斯特等。AGV的研究起始于20世纪50年代。1953年，世界上首台AGV研制成功的是美国Basrrett电子公司，此台AGV是由一辆带有车兜的牵引式拖拉机改造设计的，在车体的上方布置导线实现导引功能，完成货物的无人运输。牵引式AGV的种类在20世纪50年代末至60年代初越来越多样，随着AGV技术的日益发展，20世纪60年代，大量不同型号不同水平的AGV在欧洲投入使用。1973年，瑞典Volvo Kalmar轿车装配厂第一次将AGV应用于制造业，其将多台AGV车载系统作为自动轿车的装配线，节省了20%的装配时间，故障率降低了39%，投资回收周期缩小了57%，劳动力的数量减少了5%，到70年代中期，由于具有满足客户的多种需求而被广泛认可，AGV的发展得到史无前例的大量应用，欧洲大概有500多个AGV系统，将近5000台AGV小车。80年代中期，AGV的数量更是达到一万台左右。柔性制造系统、柔性装配系统以及汽车工业是当时的主要应用场合。上个世纪末期，国外AGV发展开始步入成熟发展阶段，美国在欧洲的技术基础上，将AGV创新发展到先进水平，使得AGV能够在24小时内无休止的作业，并且可自动完成在线充电功能。伴随着计算机行业的发展，AGV的技术水平得到巨大提升，此时的AGV具有承重货物量大、移动速度快、控制性能可靠的特征。日本公司于1963年首次引进AGV，日本公司结合国家的发展现状对AGV进行再改造，将欧美具有技术复杂、功能多样、承重较大的重型AGV改造成具有日本生产特色的适合高端轻工业特性的车载系统，改造后简称为AGC。AGV在国外的应用十分广泛。
Balyo是一家美国研究自动导航技术的公司，主要是将传统叉车进行升级改造，让叉车能够进行智能化取放货的运输任务，降低企业的劳动成本。该公司采用嵌入式激光辅助技术，无需激光反射板即可实现叉车自主导航功能。Balyo公司为海斯特（Hyster）和耶鲁（Yale）提供物流解决方案，如图所示为该公司为海斯特提供的AGV叉车技术支持产品。
图 Balyo技术支持的AGV产品
林德叉车利用导航方式先进的即时定位与地图构建的自然导航技术，实现了无需安装激光反射板就能实现定位精确的功能，其以AGV四周的特征墙壁、货架等为特征实现定位，并通过自身位置精准的实现转向路径智能检测功能。该公司的AGV叉车Linde Robotics配置PL-D级别的激光安全传感器，实现了领先同行业超过40%同类产品的前进速度为2m/s，后退速度为的快速行驶，大大提高了运输效率。
图 林德叉车式AGV
德国Magazino公司于2018年2月获得2480万美元的融资用于研发TORU机器人。该机器人主要用于仓储行业货物的运输与分拣，同时也可实现基于视觉导航的路径跟踪功能。TORU机器人可以在未知的环境中自主导航，使用自身安装的激光传感器扫描感知周边环境，并根据扫描的信息构建地图，通过激光发射与接收的数据判定周边的障碍物与货架，实现自身的定位功能，同时对于每台TORU机器人创建的地图，可通过环境信息分享实现多台AGV的协同工作。
agv叉车毕业论文 第2篇
选取实验室改造的AGV作为轨迹跟踪的试验对象，如图7所示。
图 7 叉车式 AGV 试验装置
图中，磁传感器位于AGV驱动轮中轴线上，与地面间的距离为2cm，设置了直行、转弯、叉货、卸货等位置的引导路径，所设路径可以满足一般货场的使用要求。根据实际工程需要，预铺设磁导引线，货叉轨迹路径规划如图8所示。空载的AGV从停靠点A出发，沿磁条移动到位置C，然后AGV由位置C运动到位置D处，然后直行至E出仓库，将货叉叉人货物底部取料，托起货物后回退到位置F，然后沿磁条运行至位置F'，然后沿原路线返回至位置A。
图 8 货叉轨迹路径规划
AGV的轨迹跟踪是指让AGV沿着预铺设好的磁条移动。其主要通过实时地调节速度矢量，使AGV保持在磁条上方移动。根据磁传感器感应到的磁信号，可得到位移的偏移量一一左偏1~4位，右偏1~4位，根据偏移量的不同使转向电机输出不同的转向力矩和驱动力矩。AGV性能测试借鉴姚建余对移载式实验型AGV的研究方法,在磁引导线上面贴上20CM×3CM的白色标志条（如图9所示），另外将水性画笔固定在磁传感器的中心位置处，并使画笔笔芯刚好与标志条相接触，记录AGV的实际运动轨迹。
图 9 AGV 模糊控制自动导引系统测试
在进行一次叉货，送货和卸货后，对各标志条上的笔记进行测量，分别记录各标志条笔迹的横向偏移距离，经MatLab分析后得到的结果如图10所示。
图 10 AGV 监测点横向误差
由图可见，AGV在刚启动时偏差范围很小，最大偏差为2cm；在走直线路段时，偏差依旧很小；当走转弯路段时，AGV的偏差便增大，且增大到一定范围后开始减小，继而又增大。因此，叉车式AGV在走转弯路段时的行走路线是曲折的。由试验结果可见，AGV的偏差范围为±6cm，可以满足设计的偏差要求范围。
针对叉车式AGV的运动和磁导引特点，设计了一款模糊控制器。对磁传感器检测获取的数字量偏差信号进行分析处理，按照模糊控制规则将结果输出给驱动电机；分析了实际工程中的各种路况工作轨迹，通过编写程序实现AGV的自主导航，提高AGV的纠偏能力。试验结果表明，基于模糊控制的叉车式AGV具有较好的轨迹跟踪性能。
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agv叉车毕业论文 第3篇
考虑到叉车式AGV运行时的安全性，通常需保证货叉在人的前方，而AGV的驱动轮位于整车的后部，造成了其运动方式与别的车辆有些不同。以驱动轮和自由轮为代表，对其运动特性进行分析，如图2所示。首先假定AGV与地面间无滑动摩擦，且地面为水平面。当AGV发生转动时，例如，需要AGV往上方偏移一定位移的航线上行驶时。此时，驱动轮率先顺时针转动，再驱动AGV往前行驶，将自由轮驱动到预定的航线上去，然后驱动轮再反向转动，将自身调整到航线上去。该过程通过驱动轮的摆动效果将AGV的运动轨迹调整到理想的航线上。调整过程中沿理想航线上行驶的距离称为调整距离砾调整距离与AGV自由轮的转速、驱动轮转动速度以及2条航线的偏距有关。
1，2，3分别为叉车在纠差过程中出现的初始位置、中间过程、最终位置
图2叉车式AGV底盘运动
agv叉车毕业论文 第4篇
控制系统主要由三大部分构成，即感知部分、决策部分和执行部分,如图3所示。
图3 控制系统组成
1）感知部分作为信息的采集与输人，将底座与磁条的偏差信息传人承担决策作用的STM32开发板。主要有红外传感器、超声波传感器，经传感器信息融合后，可识别叉车周围的环境。
2）决策部分是以STM32F103ZET6嵌人式芯片为控制系统的核心芯片。该芯片是基于Cortex-M3的内核，可以有效地处理感知部分传来的信息，并将分析计算后的结果传送到执行部分，如图4所示。
图4 ARM主控板
3）执行部分主要由转向轮电机与直行轮电机以及货叉结构的液压马达组成，以实现叉车的移动和货物的运送。
