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  • 激光导航AGV最常见的控制算法有哪些?
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    2020-12-08 19:07:28

    激光导航AGV
      激光导航AGV的控制算法主要是通过激光带来的感应,对agv所处在的位置进行准确定位,从而控制agv搬运机器人的行走, 当agv在工作的时候,我们可以先对工作环境中的位置进行提前预定,通过反射板来进行辨别方向的一个过程。那么激光导航agv中最常见的控制算法都有哪些呢?下面国辰机器人就为大家一一讲解。

    1、磁条导航

    磁条导航技术目前用的人不是很多,有点类似电磁导航,但是跟电磁导航不一样的地方在于它是通过地面磁条来铺设线路的,通过磁条来分辨方向的一种方法。

    2、二维码导航

    二维码导航的原理主要是通过地面铺设的二维码来进行导航,通过解析二维码来识别路径位置。二维码导航通常与惯性导航相结合,实现准确定位。惯性导航是利用移动机器人内部传感器(光电编码器,陀螺仪)获取机器人的位置和姿态,通常作为辅助定位。

    3、激光导航

    激光导航又分为激光反光板导航和自然导航两种:

    激光反光板导航是在AGV行驶路径的周围安装位置精确的反射板,激光扫描器安装在 AGV 车体上。控制器根据这些角度值与实际的这组反光板的位置相匹配,计算出 AGV 的绝对坐标,基于这样的原理实现非常精确的激光导引。

    自然导航是利用激光传感器对周围环境进行识别,与激光导航agv不一样的地方是,不用在agv行驶的范围安装反射板或者反光柱,而是可以直接通过工作环境中的墙面、物体等信息来分辨位置。相比较激光导航中的反光板,自然导航的成本和施工周期较短。

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  • AGV小车经典算法设计及应用

    万次阅读 多人点赞 2018-11-23 10:30:15
    1. AGV小车的发展背景 在现代化工业的发展中,提倡高效,快速,可靠,提倡将人从简单的工作中解放出来。机器人逐渐替代了人出现在各个工作岗位上。机器人具有可编程、可协调作业和基于传感器控制等特点,自动导向...

    1. AGV小车的发展背景

    在现代化工业的发展中,提倡高效,快速,可靠,提倡将人从简单的工作中解放出来。机器人逐渐替代了人出现在各个工作岗位上。机器人具有可编程、可协调作业和基于传感器控制等特点,自动导向小车(Automated Guided Vehicle 简称AGV)便是移动机器人的一种,是现代化工业物流系统中的重要设备,主要为储运各类物料,为系统柔性化、集成化、高效运行提供了重要保证。

                        AGV小车构成系统图

     

    AGV小车有三个关键系统,运行系统、导引系统、控制系统,其它还包括有路线系统及安全保护系统等。本文着重介绍AGV小车的三个关键系统。

    2.AGV小车运行系统

    AGV小车运行系统是由车轮、减速器、制动器、电机及速度控制器等部分组成。AGV小车常设计成三种运动方式:只能向前;能向前与向后;能纵向、横向、斜向及回转全方位运动。本次研究的AGV小车是能够前进、后退及回转全方位运动。AGV小车能够进行回转运动需要有转向装置。转向装置的结构也有三种:

    1. 前轮转向后轮驱动三轮车型。 车的转向和驱动分别由两个不同的电动机带动,车体的前部为转向车轮,车体后部为驱动电机驱动的两个轮。其结构简单、成本低,但定位精度较低。

         

                         前轮转向后轮驱动三轮车型

    1. 差速转向式四轮车型。 车体的中部有两个驱动轮,由两个电机分别驱动。前后部各有一个转向轮(自由轮)。通过控制中部两个轮的速度比可实现车体的转向,并实现前后双向行驶和转向。这种方式结构简单,定位精度较高。

             

                          差速转向式四轮车型

    1. 全轮转向式四轮车型。 车体的前后部各有两个驱动和转向一体化车轮,每个车轮分别由各自的电动机驱动,可实现沿纵向、横向、斜向和回转方向任意路线行走,控制较复杂。

        

                            全轮转向式四轮车型  

    从成本及系统应用考虑,本文着重介绍差速转向式四轮车型。两驱动车轮由两伺服驱动器控制,伺服驱动器通过改变两车轮的速度大小、方向,实现AGV小车的前进、后退、加减速及转向动作。

    AGV小车通过伺服控制,很容易实现前进、后退及加减速,但如何通过改变两驱动轮的速度差,实现AGV小车的转向及纠偏?下面,我们首先了解一下差速转向式四轮车的运动模型。

                      AGV小车运动状态及偏差示意图

    图中虚线表示的车体为初始位姿,实线表示的车体是在和初始时差为Δt时的位姿。AGV车子的左轮运行速度为Vr、右轮为Vl,AGV小车沿着A点作圆弧运动,转弯半径为d。可以得:

             ①

    AGV小车运动偏移弧度为Δθ,容易得:

             ②

    由式可得AGV小车运动偏移弧度Δθ与左右轮的速度关系式:

             ③

    AGV小车在做圆弧运动时,在X轴上的变化量是ΔX,在Y轴上的变化量是ΔY,ΔX、ΔY与转弯半径d的关系为:

            ④       

            ⑤

    将①式代入④⑤式,可以得出ΔX、ΔY与左右轮运行速度的关系式:

          ⑥

          ⑦

    所以,通过改变Vr及Vl可以实现AGV小车纠偏,转向等运动控制。驱动轮的变速控制,有多种方法可选择,包括变频器控制、步进控制、伺服控制等。其中变频器控制及伺服控制除了有高精度的速度控制外,还能提供灵活的转矩控制。在AGV小车的运动模型中,其有干摩擦力矩、惯性转矩、粘性摩擦力矩、重力力矩、弹性力矩等。所以AGV小车在运行过程中,驱动器需要提供不同的力矩,AGV小车才能运行得更稳定。而伺服控制比变频器拥有更高的速度控制精度、更小的安装位置、更高的IP防护等级以及更好的停车制动功能。所以,伺服控制器作为AGV小车的运动控制系统使用是更为适合。

    1. AGV小车导引系统

    AGV小车能自动运行,需要有导引装置。常用的导引方式分为两大类:车外预定路径和非预定路径方式。下面对两种方式分别作介绍。

    1)车外预定路径导引方式是指在行驶的路径上设置导引用的信息媒介物,AGV通过检测出它的信息而得到导向的导引方式,如电磁导引、色带导引、磁带导引(又称磁性导引)等。

                                色带导引示意图

    上图为光学导引示意图,这种导引方式是在地面上连续敷设一条带颜色的带子,在车辆的底部中央安装光源以及在两边安装相同的色标传感器(如欧姆龙产品E3X-DA□AN-S),它们同时检测色带反射回来的色度值,并将色度值转换成模拟量传送给AGV小车的中央控制系统--PLC。当AGV小车运行在正确的运行轨道上时,两放大器反馈给PLC模拟量的值相同,当AGV小车偏离轨道时,两放大器反馈给PLC的值便有差别,PLC根据两模拟量的差值便能判断出AGV小车偏离运行轨道的程度及方向,并通过控制运动控制器使AGV小车往正确的轨道运行。

    色带导引灵活性较好,地面路线设置简单易行,但对色带的污染和机械磨损十分敏感,对环境要求高,导引可靠性较差,精度较低。在预定路径导引方式中,还有电磁导引等。电磁导引是较为传统的导引方式之一,目前仍被许多系统采用,它是在AGV的行驶路径上埋设磁条,并在磁条上加载导引频率。磁导航传感器通过检测磁条上的磁场,便能判断出AGV小车的运行是否偏离轨道。

                        磁导航传感器工作原理图

    上图为磁导航传感器的工作原理图,磁导航传感器可安装在AGV小车的底部中央,距离磁条表面20-40mm,磁条宽度为30-50mm,厚度1mm。磁导航传感器内部每隔10mm排布一个采样点,共排布16个采样点,能够检测出磁条上方的磁场,每一个采样点都有一路对应输出。AGV运行时,磁导航传感器内部垂直于磁条上方的连续3-5个采样点会输出信号(如图中磁导航传感器上黄色条为检测到磁场信号的采样点,蓝色条为未能检测出磁场的采样点)。AGV小车的控制系统便能依靠16路通道中输出的3-5路信号,可以判断磁条相对于磁导航传感器的偏离位置,自动作出调整,确保沿磁条前行。

    拥有了运行路径后,还需要在每个工位及节点设置位置标签,使AGV小车在运行到特定位置时,能做出加速、减速、停车、拐弯等动作。如在每个工位敷设不同颜色的色条,当色标传感器检测出到颜色信号时,小车控制系统便能掌握小车运行的位置。色条作为位置标签,使用简单、方便,但对外部环境要求较高,容易产生误检测,可靠性差。

    AGV小车系统还可以使用RFID标签作为位置标签。RFID标签能存储大量的位置信息,并能多次读写,RFID标签的体积较小安装方便,抗干扰能力强。RFID读写器安装在AGV小车前方底部,对标签信息进行读取,并通过控制系统控制小车的下一步动作。

    欧姆龙公司拥有成熟的RFID系列产品。RFID主推产品有V680系列,包括有读写器V680-CA5D01-V2,能读写ID标签,可通过RS232/485接口与PLC通讯;天线V680-HS63,天线的读写距离为7.0~30.0mm,ID标签V680-D2KF67M,使用FRAM用来作为存储器,不需要电池,外壳材质为填充树脂,形状为40×40×4.5mm。下图为AGV小车RFID系统工作原理图。

                     AGV小车RFID系统工作原理图

    电磁导引引线隐蔽,不易污染和破损,便于控制,对声光无干扰,制造成本低。但所有车外预定路径导引方式都存在共同缺点是路径难以更改扩展,对复杂路径的局限性大。与车外预定路径导引相反,非预定路径导引方式没有固定路径,其自主性更高。

    2)非预定路径导引方式是指AGV小车在运行中没有固定的路径,其通过激光、视觉、GPS等方式,掌握运行中所处的位置,并自主地决定行驶路径的导引方式。其中,较常用的是激光导引方式。

    激光导引是在AGV行驶路径的周围安装位置精确的激光反射板,AGV通过激光扫描器发射激光束,同时采集由反射板反射的激光束,来确定其当前的位置和航向,并通过连续的三角几何运算来实现AGV的导引。

             

                       激光扫描器工作示意图

    非预定路径导引方式优点是:AGV定位精确,地面无需其他定位设施,行驶路径灵活多变,适合多种现场环境。但它有一个很大的缺点是制造成本高,所以在本文不作重点讨论。

    1. AGV小车控制系统

    AGV小车系统除了上文提及的运行系统及导引系统外,还需要有中央控制系统,它能采集导引系统返回的位置信息,通过运算转换,反作用于运行系统,使AGV小车能做出需要的动作。

    欧姆龙CP1H系列PLC便可以作为AGV小车的中央控制器,它可以接收导引系统返回的模拟信号或开关量信号;它可以安装RS232、RS422/485接插件,通过串行通讯方式与RFID控制器通讯,采集ID标签的位置信息;它能输出控制伺服运行的脉冲信号或模拟量信号;CP1H的编程命令较简单,程序修改方便,而且还自带有AGV小车运行中需用到的PID等高级命令。所以CP1H非常适合用于AGV小车的中央控制器。

    小结

    AGV小车系统是一个较复杂、跨学科、多系统的运动控制课题,因为本人知识底子较浅,本文对AGV各系统的介绍都是很表面及简单,离实现AGV小车控制还有很远的距离。以后我还需要研究“如何通过模糊PID控制AGV小车两轮的速度差,使AGV小车的运行更稳定”、“AGV小车在各运行状态时的力矩情况”、“如何使用梯形图编写AGV小车运行程序”等课题,使AGV小车设计及应用更趋完善。

     

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    --------------------------------------------------------- 下面是传统的基于时间窗的调度算法: 首先我解释一下静态调度算法和动态调度算法的区别: 静态调度算法:静态调度算法是一种离线算法,是AGV执行任务前...

     

    --------------------------------------------------------重要更新----------------------------------------------------------

    目前已实现了一种创新优化的时间窗调度方法,创新表现如下:

    ①不需要铺设二维码、磁钉、磁带等固定导轨,属于无轨调度。

    ②不需要提前指定路网,路网不固定,路网随作业环境以及任务数量灵活变动,路网保证整个调度系统效率最优。

    这是7辆AGV运行的效果,不会上传视频,只能截个图。

    这是11辆AGV同向排队仿真视频截图。

    --------------------------------------------------------重要更新----------------------------------------------------------

     

    下面是传统的基于时间窗的调度算法:

    首先我解释一下静态调度算法和动态调度算法的区别:

    静态调度算法:静态调度算法是一种离线算法,是AGV执行任务前的路径规划算法。“静态”体现在忽略外界干扰以及AGV性能波动等不可预测的因素对整个系统的不良影响。

    动态调度算法:动态调度算法建立在静态调度算法之上,是一种在线算法,会对系统时间窗按一定的时间间隔进行更新和检测。由于外界干扰以及AGV性能波动等不可预测的因素会产生冲突,动态调度算法主要解决路口冲突和相向冲突。由于假定AGV速度相同,所以赶超冲突几乎不存在。

    基于以上理解,可设定基于时间窗的静态调度算法和基于时间窗的动态调度算法的实现目标:

    基于时间窗的静态调度算法实现目标:①解决相向冲突②同一路段可同时通过多辆同向AGV,多辆AGV之间保持车距。

    基于时间窗的动态调度算法实现目标:①解决由于不确定因素导致的相向冲突②解决路口冲突。

     

    计算时间窗

       假设已存在某一任务(路径为1-2-3-4),在图中由绿色线条表示。当分配新任务(路径为5-2-3-4),在图中表示为红色线。如下图所示:

     

             由图1可知,新任务在路段2-3时有同向冲突,解决方案如图2所示。

             若2-3路段是相向冲突,则按照图3平移时间窗。

    展开全文
  • 前言: 对于不同的AGV导航算法来说AGV的,VSLAM是比较有前景的。 视觉算法实现应由AGV的场景的需求来定,对不同的算法支持。 VSLAM的基本框架: VSLAM的分类 VSLAM的算法主要分为三类,LSD_SLAM,ORB_SLAM,RGB-...

    前言: 对于不同的AGV导航算法来说AGV的,VSLAM是比较有前景的。

    视觉算法实现应由AGV的场景的需求来定,对不同的算法支持。 


    VSLAM的基本框架:

     


    VSLAM的分类

    VSLAM的算法主要分为三类,LSD_SLAM,ORB_SLAM,RGB-D SLAM。


    RGB-D SLAM的典型框架如下:

    1. RGB-D SLAM位姿图构建包括特征检测与匹配 、运动估计、关键帧选择、环形闭合检测。
      1. 特征检测算法包括:SIFT、SURF、FAST、ORB

    一般选ORB提高匹配时间。

      1. 匹配算法:针对ORB,采用随机采样一致性算法(RANSAC)+3D CAM深度信息
      2. 计算帧间匹配的内点、旋转向量、平移向量,然后计算相对运动距离
      3. 特征点追踪和最小视觉变化进行关键帧选择
      4. 利用RANSAC进行局部闭合检测和全局环形检测
    1. 图优
      1. 非欧式优化,g2o流形优化,TORO
      2. 欧式空间优化:(最小二乘法、松弛优化、随机梯度下降)
    2. 地图构建

       

    3. RTAB-MAP(Real-Time Appearance-Based Mapping)
    4. RTAM算法是通过检查外观来构建地图:

    5.  

       

     

     

    对于3D CAM来说,用于构建3D 的点云MAP

    1. DVO(Dense Visual Odometry) SLAM(正在开发)
    2. RGB-D SLAM V2

    系统主要构成:ROS project, OpenCV, PCL, OctoMap, SiftGPU


    小结:

    1. TUM RGB-D 和ICL-NUM算法的测试表明,RGB-D SLAM V2的机器性能要求较高,而RTAB-MAP的鲁棒性比较差,精确度和性能要求比较高。而精度要求较低情况下,为DVO SLAM算法。
    2. 上述算法的运行时间和场景有关。所以,VSLAM的使用应该结合场景的具体情况来实现。Robustnes测试RTAB的成功率比较低。
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