【摘 要】
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叉车式AGV室内精确定位与运动控制是智慧物流领域的关键技术,本文研究了叉车式AGV室内精确定位和叉车式AGV路径跟踪方法。结合多传感器数据融合技术来提高叉车式AGV的室内定位精度,基于车辆模型和位姿偏差建立的路径跟踪算法来提高叉车式AGV的路径跟踪精度。设计了多传感器数据融合定位方案。本文使用的叉车式AGV定位传感器包括NAV350激光雷达和里程计,在扩展卡尔曼滤波（EKF）算法原理基础上,建立了
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叉车式AGV室内精确定位与运动控制是智慧物流领域的关键技术,本文研究了叉车式AGV室内精确定位和叉车式AGV路径跟踪方法。结合多传感器数据融合技术来提高叉车式AGV的室内定位精度,基于车辆模型和位姿偏差建立的路径跟踪算法来提高叉车式AGV的路径跟踪精度。设计了多传感器数据融合定位方案。本文使用的叉车式AGV定位传感器包括NAV350激光雷达和里程计,在扩展卡尔曼滤波（EKF）算法原理基础上,建立了里程计位姿状态预测模型和激光雷达状态观测模型,然后将获得的激光雷达和里程计数据进行滤波和融合处理,获得定位位姿状态的最优估计值。设计了路径跟踪控制器。通过分析对比纯跟踪、PID以及模糊控制三种算法的优缺点,基于叉车式AGV平台,分别设计了纯跟踪控制器、PID控制器和模糊自适应PID控制器。在纯跟踪控制器中,基于车辆模型改进了纯跟踪算法预瞄距离的选取方法。在PID和模糊自适应PID控制器中提出了分层控制思想,实现了位姿及时纠偏。进行了MATLAB仿真和实验验证。首先通过MATLAB仿真分别验证了多传感器数据融合定位方案的有效性以及纯跟踪控制器、PID控制器和模糊自适应PID控制器进行路径跟踪的可行性。接着在叉车式AGV平台上进行实验验证,在多传感器数据融合定位实验中,激光雷达和里程计基于扩展卡尔曼滤波数据融合定位与带噪声的激光雷达和里程计单一传感器定位相比,基于扩展卡尔曼滤波数据融合定位的方法提高了叉车式AGV运行过程的定位精度。在路径跟踪实验中,改进纯跟踪算法提高了直线跟踪精度。基于分层控制思想设计的模糊自适应PID控制器提高了曲线跟踪精度。
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