agv穿梭车的导航导引是指agv根据路径偏移量来控制速度和转向角,从而---agv穿梭车行驶到目标点的位置及航向的过程。主要涉及三大技术要点:
1.定位
定位是确定agv在工作环境中相对于全局坐标的位置及航向,是agv穿梭车导航导引的基本环节。
2.环境感知与建模
为了实现agv自主移动,需要根据多种传感器识别多种环境信息:如道路边界、地面情况、障碍物等。agv通过环境感知确定前进方向中的可达区域和不可达区域,确定在环境中的相对位置,以及对动态障碍物运动进行预判,从而为局部路径规划提供依据。
3.路径规划
根据agv掌握环境信息的程度不同,可分为两种类型:一个是基于环境信息已知的全局路径规划,另一个是基于传感器信息的局部路径规划,后者环境是未知或部分未知的,即障碍物的尺寸、形状和位置等信息必须通过传感器获取。
相比于普通的agv穿梭车,麦克纳姆轮式移动agv穿梭车有着其的灵活运动优势:
1. 狭小空间内的灵活穿梭
解决诸如s弯、直角弯等普通移动机器人“忘而却步”的通过性问题、利用横移才能通
过的理论死角,不受空间、环境的约束;
2.平面内任意方向的快速
解决“一米”的移动问题,使得原本在装配、加工、运输过程中需花费数十个小时完成的对位问题,轻松地利用一个动作瞬间完成。
传统形式的agv车轮通常采用聚氨酯轮,通过两轮差动原理实现转向功能,能够实现前、后、转弯等运动功能,目前广泛应用于汽车、电子、物流等行业。麦克纳姆轮agv穿梭车与传统agv相比各有优缺点:麦克纳姆轮agv运动灵活,微调能力高,运行占用空间小,但是成本相对较高,结构形式相对复杂,对控制、制造、地面等的要求较高,适用于空间狭小,定位精度要求较高、工件姿态快速调整的场合,传统agv结构简单成本较低,但是其运动灵活性差,在空间受限的场合无法使用,难以实现工件微小姿态的调整。适用于空间较大、工件---后对位置姿态等要求不高的场合。
在亚马逊建立自动化物流仓库之后,---导航才逐渐的被人们所熟知。kiva机器人属于视觉识别---加惯性进行导航,其地图相当于是一个大号的围棋棋盘,机器人可以到达所有点。这类agv穿梭车在物流仓库里有很大的用武之地,但对起停的速度控制有一定的要求。
---导航优点:agv穿梭车定位,导航灵活性比较好,铺设、改变或扩充路径也较容易,便于控制通讯,对声光无干扰。
---导航小车主要分如下几部分 :图像传感器,控制器,电源,马达(自带编码器或是选配),红外测距传感器,轮子。小车行走前提是已经有铺设好的---地图。
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