叉车式agv运动控制与调度方法的研究

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1、硕士学位论文叉车式AGV运动控制与调度方法的研究RESEARCHONMOTIONCONTROLANDSCHEDULINGMETHODOFFORKLIFTAGV李国飞哈尔滨工业大学2015年12月国内图书分类号：TP242学校代码：10213国际图书分类号：621密级：公开工学硕士学位论文叉车式AGV运动控制与调度方法的研究硕士研究生：李国飞导师：王昕教授申请学位：工学硕士学科：机械电子工程所在单位：深圳研究生院答辩日期：2015年12月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP242U.D.C:621DissertationfortheMa

2、sterDegreeinEngineeringRESEARCHONMOTIONCONTROLANDSCHEDULINGMETHODOFFORKLIFTAGVCandidate：GuofeiLiSupervisor：Prof.XinWangAcademicDegreeAppliedfor：MasterDegreeinEngineeringSpeciality：MechatronicEngineeringAffiliation：ShenzhenGraduateSchoolDateofDefence：December,2015Degree-Conferring-Ins

3、titution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要以AGV为载体的物流系统是先进制造业、自动化立体仓库、智能化无人工厂等的重要组成部分，在企业以信息化、集成化为主导的发展过程中，获得了广泛的应用。AGV自动运输系统可以解决传统的物流系统的弊端，在降低生产成本、提高生产效率方面具有巨大的应用价值。本文以叉车式AGV为研究对象，设计与分析了叉车的导航系统及调度管理硬件平台，介绍了上位机调度软件的架构与各个子模块功能，在此基础上开展叉车运动控制与调度方法的研究。本文采用李雅普诺夫-共轭梯度法，设计模糊逻辑算法的规

4、则库及隶属函数参数。根据叉车基本的结构参数与自由度配置，建立理想运动学模型。以B样条曲线在地图中规划理想的运行路线，通过模糊逻辑控制算法实现叉车对规划路线的跟踪。将误差权重系数引入李雅普诺夫函数，从而获得更小的整体路径跟踪误差。通过仿真与实验验证了所提方法的可行性。对于多台叉车式AGV调度管理，以有向图法建立描述运行环境的边与节点模型。采用Petri网系统对多AGV的路径问题进行建模分析，采用基于二次变迁Petri网分解方法，将复杂的Petri网模型分解为多个简单、独立的子网，分析了每个AGV运行与无碰撞的约束条件。建立以所有AGV运行时间为评价标准的路径优化目

5、标函数，描述Petri网系统中变迁激活顺序问题。结合本文提出的基于节点与边树形组合路径优化方法，获取每个AGV最优的变迁激活顺序。通过GAZEBO平台下的仿真，不仅验证了所提方法的可行性，而且通过与应用广泛的拉格朗日松弛路径优化方法相比，整体运行时间更短、效率更高。关键词：叉车AGV；Petri网建模；模糊逻辑控制；多AGV调度-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractThelogisticsandtransportsystemwithAGVsasthecarriersistheimportantpartoftheadvancedmanufacturi

6、ngindustry,automatedwarehouseandintelligentunmannedfactories.Theyhavebeenwidelyusedwiththedevelopmentofenterpriseinformationintegration.AGVsautomatictransportationsystemcansolvethedrawbacksoftraditionallogisticssystem.Theyhavegreatapplicationvaluesinreducingproductioncostsandimprovep

7、roductionefficiency.Inthisthesis,withtheforkliftAGVasaresearchobject,thenavigationsystemisdesignedandanalyzed.ThestructureandfunctionofeachmodulePCschedulingsoftwareareintroduced.Thentheresearchworkisgivenonmotionplanningalgorithmsandschedulingmethod.TheLyapunovconjugategradientmetho

8、disadoptedto