轮式移动机器人的运动控制及定位方法研究

论文摘要

移动机器人应能根据所承担的任务在对环境信息感知与理解的基础上实现路径规划和自定位，并能完成相应的运动，即移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多功能于一体的综合系统。本文以应用于FMS的轮式移动机器人（AGV）为研究对象，对自动导航系统的设计、环境信息建模与理解技术、路径规划技术、定位和导航及控制技术等关键技术进行了深入的研究。 （1）本文以运动功能最具代表性的3-TTR型AGV为对象，进行了运动状态量和控制量解析，提出了一种可进行AGV横滑特性识别的运动状态量求解方法；同时，对其各运动功能进行了分析。 （2）通过对移动机器人常用导航方式的分析，为自主开发的XAUT·AGV100设计了一种组合导航系统：采用编码器和陀螺仪为AGV提供实时导航信息以实现轨迹跟踪，采用编码器和超声波传感器在作业站点及部分特征点处对环境信息的感知实现作业定位。该组合导航系统具有在行驶路径段适应能力强、在作业站点定位精度高、成本低廉等优点。 （3）在分析移动机器人常见路径规划方法和环境建模方法的基础上，研究开发一种新的环境建模方法和全局路径规划方法。基于机床位姿阵和机床相对位姿阵的环境模型具有数据结构简单、可读性好、数据易维护，可扩充等优点。基于概率选择的AGV全局路径规划算法具有计算简单、规划用时短，实时性好的特点 （4）通过对现有移动机器人定位方法的分析，为XAUT·AGV100研究开发了一种利用超声波传感器进行约束定位的定位方法。理论分析证明了该定位方法是可行的，实验结果验证了该定位方法是可靠的，该定位系统使用方便、定位精度高。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 移动机器人的发展历史与现状
• 1.1.1 国外的发展历史与现状
• 1.1.2 国内的发展状况
• 1.2 轮式移动机器人在制造业中的应用
• 1.3 AGV发展中的关键技术
• 1.3.1 驱动技术
• 1.3.2 环境信息建模与理解
• 1.3.3 传感技术
• 1.3.4 AGV的路径规划
• 1.3.5 定位与导航技术
• 1.3.6 运动控制技术
• 1.4 研究课题的确立
• 1.4.1 课题研究的工程背景及实验条件
• 1.4.2 课题研究的意义及应用前景
• 1.5 本论文研究的主要内容
• 2 AGV运行状态解析方法研究
• 2.1 移动机器人的驱动和转向方式
• 2.1.1 常用轮子形式
• 2.1.2 移动机器人的驱动和转向方式
• 2.2 3-TTR型AGV控制与运行状态解析
• 2.2.1 AGV位姿描述
• 2.2.2 3-TTR型AGV的运动状态量与控制量关系
• 2.2.3 3-TTR型AGV的运动状态解析方法
• 2.2.4 3-TTR型AGV的运动控制量解析方法
• 2.3 3-TTR型AGV运动功能解析
• 2.3.1 全方位直线运动解析
• 2.3.2 圆周运动解析
• 2.3.3 自旋运动解析
• 2.3.4 2-TR型AGV的运动分析
• 2.4 3-TTR型AGV的轨迹跟踪仿真
• 2.5 本章小结
• 3 差速转向AGV的自动导航系统设计
• 3.1 AGV自动导航系统
• 3.1.1 AGV自动导航系统功能
• 3.1.2 AGV自动导航系统的功能子系统
• 3.1.3 导航方式的选择
• 3.2 差速转向AGV组合导航系统的设计方法
• 3.2.1 组合导航系统的设计原则
• 3.2.2 组合导航系统的设计方法和步骤
• 3.3 XAUT·AGV100的组合导航系统的设计
• 3.3.1 导航系统的硬件设计
• 3.3.2 XAUT·AGV100组合导航系统的软件系统
• 3.4 本章小结
• 4 AGV的全局路径规划
• 4.1 概述
• 4.2 AGV工作空间的建模
• 4.2.1 工作环境建模方法分析
• 4.2.2 基于机床位姿矩阵的FMS环境模型
• 4.2.3 环境模型的比较
• 4.3 路径规划的目标
• 4.4 AGV全局路径规划方法构建
• 4.4.1 基于概率选择的AGV全局路径规划方法构建
• 4.4.2 实例仿真
• 4.4.3 仿真结果
• 4.5 本章小结
• 5 AGV的定位方法研究
• 5.1 移动机器人的定位方法
• 5.2 XAUT·AGV100的组合定位研究任务
• 5.3 超声波传感器的标定
• 5.3.1 超声波传感器的工作特性
• 5.3.2 模拟量超声波传感器的标定
• 5.3.3 开关量超声波传感器的示教
• 5.4 XAUT·AGV100的作业定位方法及实验
• 5.4.1 开关量超声波传感器的定位
• 5.4.2 模拟量超声波传感器的定位方法
• 5.5 本章小结
• 6 AGV行驶中的位姿预测及控制
• 6.1 AGV的转向特性
• 6.1.1 AGV横向特性的影响因素
• 6.1.2 AGV横向特性的一种综合描述方法
• 6.2 AGV运行位姿状态的估计
• 6.2.1 质心与几何中心一致的运行状态预测
• 6.2.2 质心与几何中心不一致的运行状态预测
• 6.3 AGV的状态测量方程
• 6.3.1 模拟超声波传感器的测量模型
• 6.3.2 陀螺仪直接测量状态量ω
• 6.3.3 编码器的测量模型
• 6.4 AGV轨迹跟踪预测控制
• 6.4.1 运动状态偏差模型的估计
• 6.4.2 常用控制方法的比较
• 6.4.3 AGV的预测控制器设计
• 6.4.4 轨迹跟踪仿真
• 6.4.5 轨迹跟踪实验
• 6.5 AGV的模糊预测控制
• 6.4.1 模糊预测控制
• 6.5.2 模糊预测控制器的结构
• 6.5.3 运动状态误差权值阵模糊调整器的设计
• 6.5.4 T-S模糊模型
• 6.5.5 仿真
• 6.5.6 实验
• 6.6 本章小结
• 7 总结与展望
• 7.1 全文总结
• 7.2 论文创新之处
• 7.3 存在的不足与展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录A
• 附录B
• 攻读博士学位期间发表的论文及研究成果