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          珠海創智科技有限公司

          行業新聞

          AGV調度系統:AGV自主避障的方法

          日期: 2021-11-01 17:15 點擊:

                   AGV作為一種智能物流機器人,有著60多年的歷史,得到了廣泛的應用。AGV配備了電磁或光學自動引導裝置,可沿著規定的引導路徑行駛,滿足運輸和生產自動化的要求,降低勞動力成本,提高生產效率。然而,在駕駛過程中,汽車可能會遇到前面的障礙物,這可能會影響駕駛,甚至相撞。因此,提供一種自動避障方法可以提高生產效率,減少因障礙物造成的停留時間。

           

                  目前公開了一種基于多傳感器的戶外自動避障AGV導航方法,包括以下步驟:根據局部路徑規劃圖和目標起點和終點計算較短的路徑,激光雷達模塊檢測周圍環境,避開障礙物;道路的正確行駛方向與電子羅盤獲得的當前航向的方向角進行比較,得到小車行駛方向校正角1;攝像頭模塊用于識別路標線,通過分析得到汽車行駛方向的校正角2。1和2被處理,以獲得不同環境下的理想角度。工業計算機處理相關參數,通過無線模塊和驅動模塊推進小車,并通過協調員協調規劃和檢測。

                  鑒于AGV在駕駛過程中會遇到前面的障礙物的缺點,技術人員提供了一種AGV自主避障方法,可以準確地避免障礙物,并在遇到障礙物時繞過障礙物。該方法設置激光傳感器,結合短期存儲方法,通過激光傳感器實時采集AGV周圍場景的障礙物分布,根據收集到的障礙物分布設計避障算法,制定避障策略,控制AGV尋找可行通道,繞過障礙物到達目標位置,實現自主避障。

                  該激光傳感器發射一束激光束,以獲取周圍障礙物的分布信息。以激光傳感器前半徑為5m、180度的扇形區域為檢測范圍,將扇形區域簡化為矩形區域,減少計算量。激光傳感器采集的數據不斷變化,因此可以擴大矩形面積。在更新一幀數據時,根據當前坐標偏移量選擇性地刪除網格數據,向網格添加新數據,并在移動過程中不斷更新網格數據,獲得AGV周圍障礙物的分布。激光傳感器獲取周圍場景中障礙物分布的極坐標,根據極坐標得到笛卡爾坐標(x、y),然后計算矩形區域內的障礙物分布。如果沒有障礙,請寫0;如果有障礙,請寫1。設計了避障算法,并制定了避障策略。首先確定邊界場景,輸入等比例輸入現場路線圖,確保AGV在邊界墻上運行;然后根據導航傳感器和避障激光對網格進行更新。導航激光傳感器通過反射器和三角剖分原理獲取當前AGV坐標,進行坐標變換,更新網格,向網格添加新障礙物;尋找備選通道,考慮物體半徑R1和物體之間的小距離d1,將障礙物大小擴大到R1D1,將360度內的網格劃分為360/扇區,以固定角度穿過所有扇區,所有無障礙物的扇區為備選通道;找到一個合理的信道,從備選信道中去除不可行的信道,并在剩余的可行的信道中構造一個成本函數,以選擇更好的信道。

                  上述AGV自主避障法的突出效果是:結合短期記憶法,激光傳感器實時收集AGV周圍現場的障礙物分布,根據收集的設計避障算法,根據收集的障礙物分布制定避障策略,控制AGV獨立尋找可行通道,繞過障礙物到達目標位置,實現自主避障。AGV自主避障方法可以在復雜的環境中自動避免障礙物,無障礙物操作,減少事故的可能性,通過選擇合理的通道,大大提高AGV的工作效率。

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