针对低成本惯性测量单元(IMU)在室内定位应用中普遍存在漂移严重、精度较低等问题,通过实验分析低成本传感器误差特点,并提取其定位误差特征,提出一种基于低成本IMU的自动导引车(AGV)室内实时定位误差补偿方法,以提高其定位精度。为解决惯性导航位置解算存在累积误差的问题,将RFID电子标签作为参考节点,实现累积误差的定期消除,进一步提高AGV的定位精度。实验验证表明,相较于单纯使用低成本IMU定位,这里方法定位精度提高了31%。

在研究AGV产品设计的过程中,提出了一种以造型和性能同时作为优化目标的优化设计模型。造型设计方案的提出是基于可拓理论建立物元模型并进行可拓变换而提出的多个可行性的造型,通过优度评价的方法筛选评测出符合产品定位的最佳造型设计方案;结构性能设计是利用Ansys Workbench中基于最佳填充空间设计法(OSF)与多目标遗传算法(MOGA)相结合的方式对响应面进行优化,将满足结构性能要求及轻量化为优化目标进行优化求解,优化后质量减轻21.76%。经过验证本方法切实可行,可以为设计AGV产品及其他具有相似设计要求的产品提供设计模型参考。

针对偏心式差速驱动货叉自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)在原地转向过程中出现旋转中心偏移,进而影响AGV原地转向稳定性的问题,采用动力学分析与仿真相结合的方法对差速驱动AGV原地转向稳定性进行研究。建立AGV原地转向动力学模型并对车体侧滑等现象进行分析,推导AGV原地转向稳定性的相关公式,获得影响AGV原地转向稳定性的结构参数和运动参数。通过动力学分析软件ADAMS仿真,仿真结果验证公式的精确性以及获得各参数对AGV原地转向稳定性影响规律。根据推导公式与仿真结果,获得优化的结构参数和运动参数,优化后的AGV原地转向稳定性显著提高。

针对AGV在动态环境下实时自主路径规划效率低的问题,提出了一种A*算法与D*算法复合自主路径规划的方法。首先通过A*算法生成AGV当前位置到目标位置的全局最优路径;其次,当AGV在全局路径行驶遇到障碍物时,根据障碍物和全局路径的相对位置关系,确定AGV绕开障碍物的局部搜索范围;最后,结合局部路径搜索范围和D*算法,将生成的局部避障路径拼接至已有全局路径,完成了路径拼接,以实现动态障碍场景下AGV到达目标位置时的全局路径更新。试验测试结果表明所设计的复合路径规划方法能在AGV遇到障碍时实时规划避让路径,实现AGV在复杂动态环境下的自主行驶能力。

利用反射式光电红外收发管作为AGV （Automated Guided Vehicle）寻航检测装置．蓄电池和直流马达作为驱动装置，舵机作为方向控制装置，用MCU作为控制器来控制各个模块协同工作,以实现自动导引车自动导航。

介绍了一种基于PMAC运动控制器的AGV控制系统。建立了以PMAC为核心的AGV控制硬件结构，并采用Visual C＋＋设计其控制软件。结果表明：使用PMAC作为AGV的控制器进行软硬件设计能够实现自动引导车的精确定位，并且能够降低系统的开发难度。

捅打风眼是侧吹熔炼生产工艺的重要操作,目前还没有适用于侧吹炉的自动捅风眼设备。针对侧吹炉特点,基于AGV机器人技术,首创出一种适用于侧吹炉的智能化捅风眼机器人装置,实现了自动导航定位、风眼对准、智能化捅打等功能。该装置已经在工业现场得到应用,彻底解决侧吹熔炼生产中风眼自动化捅打难题。

随着科技的进步和发展,无人化、智能化、自动化已成必然趋势。无人搬运车AGV作为一种自动化、智能化的新生产物已经进入大家的视线。在AGV小车各部分电压检测的问题上采用与单片机检测模块结合方式进行采集、处理、显示和存储。

重载AGV在满载工况转向时,转向阻力明显增大,给转向控制系统敏捷、精确控制造成困难。为此,提出一种基于模糊PID的控制方法,以实时、动态的修正转向系统控制参数。根据AGV转向系统结构建立了控制模型,搭建了模糊PID控制器,制定了隶属度函数及模糊规则,并根据转角偏差及偏差变化率更新控制器的参数,使液压调整量根据需要进行动态修正,保证车轮在高转向阻力时快速、准确的偏转。仿真及试验结果表明,模糊自适应PID算法可有效降低系统超调量、振荡幅度,加快系统响应速度,提高了重载AGV液压转向系统的控制精度和反应速度。

针对智能车间制造物联产生的物流状态数据低延时传输与高效率响应的计算服务需求,提出一种RFID物料主动感知的车间AGV云-边协同计算框架模型。讨论AGV状态数据采集与信息交互、边缘侧RFID数据处理、云-边协同计算等关键技术。案例研究表明:生产物流过程数据可在计算模型的AGV边缘端和云端两个层面进行协同处理,实现主动感知与自主决策,为车间的自治化、智能化提供支持。