AGV小車有哪些關鍵技術

對AGV小車的應用廣泛、功能強大、安全可靠有所了解后，你是否對AGV小車的關鍵技術感興趣？今天為你介紹一下AGV小車的關鍵技術有哪些。

AGV小車是一個集環境感知、規劃決策、多等級輔助功能于一體的綜合系統。它集中運用了計算機、傳感、信息融合、通訊、人工智能及自動控制等技術，是典型的高新技術綜合體。AGV關鍵技術一般包括如下幾個方面：

（1）環境感知與信息融合技術

AGV能夠依靠傳感器感知外部環境和自身狀態，實現自主行駛任務。AGV作為智能搬運工具，既需要感知和判斷周圍環境，也需要監控自身實時狀態，準確的應用傳感器技術能有效對AGV小車準確穩定的運行，故具有十分重要的意義。信息融合又稱數據融合，是對多種信息的獲取、表示及其內在聯系進行綜合處理和提煉的技術。AGV系統可靠運行的前提是通過各種傳感器準確的捕捉環境和自身的狀態信息，并加工處理，隨后發出預警或者自動操控。然而到目前為止，沒有任何一種傳感器能保證在任何情況下能提供完全可靠的信息，采用多傳感器信息融合技術，即將多個傳感器采集的信息進行合成，形成對環境特征的綜合描述的方法，能夠充分利用多傳感器數據間的冗余和互補特性，獲得我們需要的、充分的信息。利用多源信息的關聯組合，充分識別、分析、估計、調度數據，完成下達決策和精確處理信息的任務，并對周圍環境、戰況等進行適度的估計。AGV作為智能搬運工具，既需要感知和判斷周圍環境，也需要監控自身實時狀態，準確的應用傳感器技術能有效對AGV小車準確穩定的運行，因此具有十分重要的意義。

（2）定位和導航導引技術

對于AGV來說導航技術是不可或缺的，是AGV智能化以及完全自主工作的關鍵技術之一，也是AGV技術研究的核心部分。定位導航技術好壞直接決定了AGV的精確性和性能穩定性，同時也決定AGV功能性、應用實用性、自動化程度等關鍵因素。定位是即通過傳感器來感知外部信息，通過主控制器的有效控制，以確定被控裝置在現場布局中的位置。定位技術即可以控制AGV在路徑中的位置，通過位置信息準確下達對應任務。AGV的導航引導方式也多種多樣，主要分為磁導航、光學導航、激光導航、視覺導航、GPS導航和慣性導航等。各種導航引導技術也具有各自的優缺點，適用于不同的場合。因為每一種導航方式都有自己的優勢與不足，基于多種導航引導方式進行融合的導航方式能夠達到相輔相成的引導效果。成為目前研究應用的熱點。AGV的導航引導技術是計算行駛方向和路徑的方法，通過一定的定位技術獲取在工作區域中的絕對位置，結合的導航引導方法獲得運行路徑。根據AGV的導引線路的形式，又可分為固定路徑導引方式和自由路徑導引方式。固定路徑導引方式，在其行駛路徑上設置導引用的信息媒介物AGV通過檢測出它的信息而得到導引的方式，導引技術相對簡單；自由路徑導引方式，沒有軌道，AGV上儲存著布局上的尺寸坐標，通過識別車體當前方位，自由地決定路徑而行駛的導引方式。

（3）路徑規劃 

AGV通過導航系統完成周圍信息的感知，下一步就是如何根據獲取的信息進行行駛路徑的規劃。根據在路徑規劃開始時是否存在完整的環境信息，可以將路徑規劃方法劃分為兩大類：已知環境中的路徑規劃與未知環境中的路徑規劃。其中未知環境包含在路徑規劃開始時環境信息完全未知或者部分未知、以及環境內存在移動障礙物且移動不可預測等情況。由于全局路徑規劃中是以路徑的始點與終點進行，沒有考慮到路徑的曲率、方向等細節的變化，加上在行駛過程中的受環境及自身狀態影響較大，因此AGV在行駛中主要應用的是局部路徑規劃技術，通過自身傳感系統的感知并綜合自身的運動狀態不斷的規劃出在當前環境中無障礙、可通行的路徑。

（4）運動控制與路徑跟蹤

在規劃完AGV的行駛路徑之后，下一步就是要求AGV準確快速實現期望路徑的跟蹤。對于AGV的運動控制與目標路徑的穩定跟蹤是自主行駛的關鍵技術。目前應用較多的仍然是采用基于誤差反饋的閉環控制策略來消除系統跟蹤誤差。為保證其實時性、魯棒性及AGV行駛的穩定性要求，AGV的運動學和動力學計算以及如何設計良好的反饋控制律是目前AGV運動控制研究中的一個活躍領域。

（5）智能控制技術

從20世紀初，控制理論就得以發展演變，隨著現代控制理論不斷融入新學科技術，如模糊數學、神經網絡等等，目前傳統的控制技術已逐步發展為能更好解決復雜系統控制問題的智能控制技術。智能控制（intelligent controls）是效仿人的智能，具備自主學習、推測及決策等功能，并且無需人為干預或幫助，能自主根據控制對象或控制環境的變化做出有效的推測和決策。智能控制是控制理論發展的必然趨勢，在深度和廣度上明顯優于傳統控制方式，是計算機科學技術、信息技術等學科知識的互相滲透，控制科學與工程研究的不斷發展。AGV系統在運動控制模型和動力控制模型存在不確定性、復雜性、非線性性等特點，而智能控制正好能很好地實現控制。目前應用于AGV較多的控制方法是模糊控制、神經網絡控制、遺傳算法控制、模式識別控制等，而且前兩者應用較多。

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