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    AGV小車(chē)的決定性技術(shù)因素

    來(lái)源:http://973328.com/news/44.html 發(fā)布時(shí)間:2022-08-04 返回列表

      AGV作為智能物流的重要載體,具有智能化.效率高.可靠性高.安裝維護方便,可有效降低工廠(chǎng)和倉庫的勞動(dòng)力成本,廣泛應用于各行各業(yè)。今天小邊將為您介紹AGV小車(chē)的關(guān)鍵技術(shù)有哪些?

      1、環(huán)境感知與信息融合技術(shù)

      AGV能夠依靠傳感器感知外部環(huán)境和自身狀態(tài),實(shí)現獨立駕駛任務(wù)。AGV作為一種智能處理工具,它不僅需要感知和判斷周?chē)沫h(huán)境,還需要實(shí)時(shí)監測自己的狀態(tài)。傳感器技術(shù)的準確應用可以有效地對待它AGV汽車(chē)的準確穩定運行具有重要意義。多源信息的相關(guān)組合被用來(lái)充分識別、分析、估計、調度數據,完成發(fā)布決策和準確處理信息的任務(wù),并處理周?chē)h(huán)境.適度估計戰況等。AGV作為一種智能搬運工具,不僅要感知和判斷周?chē)h(huán)境,還要實(shí)時(shí)監測自己的狀態(tài)。

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      2、定位和導航指導技術(shù)

      對于A(yíng)GV導航技術(shù)是不可或缺的,是的AGV智能和完全自主工作的關(guān)鍵技術(shù)之一也是AGV技術(shù)研究的核心部分。直接決定了定位導航技術(shù)的質(zhì)量AGV準確性和性能穩定性也決定了AGV功能性.應用實(shí)用性.關(guān)鍵因素,如自動(dòng)化程度。定位是通過(guò)傳感器感知外部信息,并通過(guò)主控制器的有效控制來(lái)確定現場(chǎng)布局中被控制裝置的位置。定位技術(shù)可以控制它AGV在路徑中的位置,通過(guò)位置信息準確地分配相應的任務(wù)。AGV導航種導航和引導方法,主要分為磁導航、光學(xué)導航、激光導航、視覺(jué)導航、GPS導航和慣性導航等。各種導航和指導技術(shù)也有各自的優(yōu)缺點(diǎn),適用于不同的場(chǎng)合。由于每種導航方法都有自己的優(yōu)缺點(diǎn),基于多種導航和指導方法的集成導航方法可以實(shí)現互補的指導效果。它已成為當前研究和應用的熱點(diǎn)。

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      3、路徑規劃

      AGV通過(guò)導航系統感知周?chē)畔⒌南乱徊绞侨绾胃鶕@得的信息規劃駕駛路徑。根據路徑規劃開(kāi)始時(shí)是否有完整的環(huán)境信息,路徑規劃方法可分為兩類(lèi):已知環(huán)境中的路徑規劃和未知環(huán)境中的路徑規劃。未知環(huán)境包括在路徑規劃開(kāi)始時(shí)完全未知或部分未知的環(huán)境信息.以及環(huán)境中的移動(dòng)障礙和不可預測的移動(dòng)。通過(guò)自身傳感系統的感知,結合自身的運動(dòng)狀態(tài),不斷規劃當前環(huán)境中的無(wú)障礙.可通過(guò)的路徑。

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      4、運動(dòng)控制和路徑跟蹤

      在規劃完AGV在行駛路徑之后,下一步是要求AGV準確、快速地跟蹤期望路徑。AGV運動(dòng)控制和目標路徑的穩定性跟蹤是獨立駕駛的關(guān)鍵技術(shù)。目前,基于誤差反饋的閉環(huán)控制策略仍在使用,以消除系統跟蹤誤差。以確保實(shí)時(shí)性.魯棒性及AGV駕駛穩定性要求,AGV目前,運動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)計算以及如何設計出良好的反饋控制律AGV運動(dòng)控制研究中的一個(gè)活躍領(lǐng)域。

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      5、智能控制技術(shù)

      從20世紀初開(kāi)始,控制理論得以發(fā)展和演變。隨著(zhù)現代控制理論不斷融入新學(xué)科技術(shù),如模糊數學(xué).神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等,傳統的控制技術(shù)已經(jīng)逐漸發(fā)展成為一種能夠更好地解決復雜系統控制問(wèn)題的智能控制技術(shù)。智能控制是模仿人的智慧,有自主學(xué)習、能夠根據控制對象或控制環(huán)境的變化,進(jìn)行有效的推測和決策,而不需要人為干預或幫助。智能控制是控制理論發(fā)展的必然趨勢,其深度和廣度明顯優(yōu)于傳統的控制方法,是計算機科學(xué)技術(shù)、相互滲透信息技術(shù)等學(xué)科知識,控制科學(xué)與工程研究的不斷發(fā)展。AGV在運動(dòng)控制模型和動(dòng)力控制模型中存在不確定性.復雜性.非線(xiàn)性等特性,而智能控制可以很好地實(shí)現控制。目前應用于A(yíng)GV更多的控制方法是模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )控制、控制遺傳算法、模式識別控制等,前兩種應用較多。

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