基于模糊控制和QR码的精确定位方法设计详解.doc
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1、基于模糊控制和QR码的精确定位方法设计详解0 引言自动引导车(Automated Guided Vehicle,AGV)是现代物流行业的高效运输工具。但是,在AGV运行过程中,导航定位精度差,一直制约其在许多工业环境下的应用。提出一种最优偏差路径的AGV纠偏方法,可以实现5 mm范围内纠正,但是系统鲁棒性较差。采用了一种基于惯性导航和视觉里程计的定位算法,实现视觉辅助定位,克服惯性导航的不足,但是仍然无法实现后期AGV的位置修正;采用自定义定位标识符法,在地面铺设停车标识,系统识别停车标志符后,即根据直线运动公式计算AGV停车距离,直至距离为0,但后期缺少视觉信息反馈,不具备停车纠偏能力。针对
2、以上情况,本文提出一种基于模糊控制和QR码的精确定位方法。首先通过模糊控制实现AGV快速路径纠偏,然后根据不同工位定位精度要求利用每帧图片尺寸不变特性实现QR码精确定位,实现了路径快速准确跟踪和特殊工位点精确定位。1 AGV运动学模型建立AGV四轮差动运动学模型,如图1所示。坐标系XOY为AGV小车运行区域,视为大地坐标系,作为AGV运动坐标参考。X1O1Y1为以AGV小车几何中心建立的AGV车体坐标系,随AGV移动。AGV小车的位姿由小车几何中心在大地坐标系中的位置(X,Y)和AGV前进方向与大地坐标系的X轴正方向的夹角确定,即P=X,Y,T。图1中,o1、o2分别为AGV小车前后驱动单元的
3、中心;L为驱动单元中心距AGV小车几何中心的距离;B为各驱动轮中心到各自驱动单元中心的距离;1、2分别为两个驱动单元中轴线与AGV小车坐标系X1轴正方向的夹角,按照顺正逆负取值;Vo1、Vo2分别为两个驱动单元中心点的线速度;A点为AGV小车的瞬时转动中心。同时,假设:(1)两个驱动单元中心的角速度分别为o1、o2;(2)4个轮毂电机的线速度和角速度分别为v1、v2、v3、v4、1、2、3、4;(3)前后两个驱动单元的中点在大地坐标系中的坐标点分别设为(Xo1、Yo1)、(Xo2、Yo2)。根据P=X,Y,T即AGV几何中心的位置,可以得到两个驱动单元中心点的大地坐标为:通过以上运动模型可知,
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