AGV小车已经成为劳动密集型产业转型升级的核心装备之一,在较近的10-15年里,各种新式的AGV被广泛地应用于各个领域。AGV小车主要用于短距离物料运输并与自动化程度较高的加工设备组成柔性生产线。例如,米克力美叉车AGV在仓贮货物的自动装卸和搬运的应用;小型载货式AGV在办公室信件的自动分发和电子行业的装配平台的应用。除此以外,AGV小车还用于搬运体积和重量都很大的物品,尤其是在汽车制造过程中用多个载货平台式AGV组成了移动式输送线,构成了整车柔性装配生产线。
为使AGV小车在系统的控制下成功地完成各项任务, 较主要的是如何使AGV小车在复杂的环境中以较小的代价到达目的地。这就涉及到AGV小车在实时环境中运行的要素,需要解决如下几个问题:
1) 如何从环境中得到AGV小车周围的障碍物信息及其它相关信息;
2) 如何根据内部及外部传感器来回答AGV小车当前处于环境中的什么位置;
3) 如何根据AGV小车的当前位置和当前信息确定行动策略;
4) 4)如何产生合适的驱动信号使AGV小车运动在预定的轨迹上切。
这四个问题的解决对于在实时环境中运动的AGV小车来说是缺一不可的,与此相对应的技术即为传感技术、自定位技术、规划决策部分和运动控制部分。规划决策部分分为运动规划和任务规划,运动规划又分为路径规划和轨迹规划,路径规划则又可分为较优路径选择和多AGV避撞问题。其中路径规划、传感技术和运动控制可归结为导航问题。
米克力美认为,随着计算机硬件技术并行与分布式处理技术,自动控制技术,传感器技术以及软件开发环境的不断发展,为AGV的研究与应用提供了必要的技术物质基础。人工智能技术如理解与搜索,任务与路径规划,模糊与神经网络控制技术的发展,使AGV向着智能化和自主化方向发展。
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