AGV小车有哪些关键技术

对AGV小车的应用广泛、功能强大、安全可靠有所了解后，你是否对AGV小车的关键技术感兴趣？今天为你介绍一下AGV小车的关键技术有哪些。

AGV小车是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助功能于一体的综合系统。它集中运用了计算机、传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。AGV关键技术一般包括如下几个方面：

（1）环境感知与信息融合技术

AGV能够依靠传感器感知外部环境和自身状态，实现自主行驶任务。AGV作为智能搬运工具，既需要感知和判断周围环境，也需要监控自身实时状态，准确的应用传感器技术能有效对AGV小车准确稳定的运行，故具有十分重要的意义。信息融合又称数据融合，是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合处理和提炼的技术。AGV系统可靠运行的前提是通过各种传感器准确的捕捉环境和自身的状态信息，并加工处理，随后发出预警或者自动操控。然而到目前为止，没有任何一种传感器能保证在任何情况下能提供完全可靠的信息，采用多传感器信息融合技术，即将多个传感器采集的信息进行合成，形成对环境特征的综合描述的方法，能够充分利用多传感器数据间的冗余和互补特性，获得我们需要的、充分的信息。利用多源信息的关联组合，充分识别、分析、估计、调度数据，完成下达决策和精确处理信息的任务，并对周围环境、战况等进行适度的估计。AGV作为智能搬运工具，既需要感知和判断周围环境，也需要监控自身实时状态，准确的应用传感器技术能有效对AGV小车准确稳定的运行，因此具有十分重要的意义。

（2）定位和导航导引技术

对于AGV来说导航技术是不可或缺的，是AGV智能化以及完全自主工作的关键技术之一，也是AGV技术研究的核心部分。定位导航技术好坏直接决定了AGV的精确性和性能稳定性，同时也决定AGV功能性、应用实用性、自动化程度等关键因素。定位是即通过传感器来感知外部信息，通过主控制器的有效控制，以确定被控装置在现场布局中的位置。定位技术即可以控制AGV在路径中的位置，通过位置信息准确下达对应任务。AGV的导航引导方式也多种多样，主要分为磁导航、光学导航、激光导航、视觉导航、GPS导航和惯性导航等。各种导航引导技术也具有各自的优缺点，适用于不同的场合。因为每一种导航方式都有自己的优势与不足，基于多种导航引导方式进行融合的导航方式能够达到相辅相成的引导效果。成为目前研究应用的热点。AGV的导航引导技术是计算行驶方向和路径的方法，通过一定的定位技术获取在工作区域中的绝对位置，结合的导航引导方法获得运行路径。根据AGV的导引线路的形式，又可分为固定路径导引方式和自由路径导引方式。固定路径导引方式，在其行驶路径上设置导引用的信息媒介物AGV通过检测出它的信息而得到导引的方式，导引技术相对简单；自由路径导引方式，没有轨道，AGV上储存着布局上的尺寸坐标，通过识别车体当前方位，自由地决定路径而行驶的导引方式。

（3）路径规划 

AGV通过导航系统完成周围信息的感知，下一步就是如何根据获取的信息进行行驶路径的规划。根据在路径规划开始时是否存在完整的环境信息，可以将路径规划方法划分为两大类：已知环境中的路径规划与未知环境中的路径规划。其中未知环境包含在路径规划开始时环境信息完全未知或者部分未知、以及环境内存在移动障碍物且移动不可预测等情况。由于全局路径规划中是以路径的始点与终点进行，没有考虑到路径的曲率、方向等细节的变化，加上在行驶过程中的受环境及自身状态影响较大，因此AGV在行驶中主要应用的是局部路径规划技术，通过自身传感系统的感知并综合自身的运动状态不断的规划出在当前环境中无障碍、可通行的路径。

（4）运动控制与路径跟踪

在规划完AGV的行驶路径之后，下一步就是要求AGV准确快速实现期望路径的跟踪。对于AGV的运动控制与目标路径的稳定跟踪是自主行驶的关键技术。目前应用较多的仍然是采用基于误差反馈的闭环控制策略来消除系统跟踪误差。为保证其实时性、鲁棒性及AGV行驶的稳定性要求，AGV的运动学和动力学计算以及如何设计良好的反馈控制律是目前AGV运动控制研究中的一个活跃领域。

（5）智能控制技术

从20世纪初，控制理论就得以发展演变，随着现代控制理论不断融入新学科技术，如模糊数学、神经网络等等，目前传统的控制技术已逐步发展为能更好解决复杂系统控制问题的智能控制技术。智能控制（intelligent controls）是效仿人的智能，具备自主学习、推测及决策等功能，并且无需人为干预或帮助，能自主根据控制对象或控制环境的变化做出有效的推测和决策。智能控制是控制理论发展的必然趋势，在深度和广度上明显优于传统控制方式，是计算机科学技术、信息技术等学科知识的互相渗透，控制科学与工程研究的不断发展。AGV系统在运动控制模型和动力控制模型存在不确定性、复杂性、非线性性等特点，而智能控制正好能很好地实现控制。目前应用于AGV较多的控制方法是模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制、模式识别控制等，而且前两者应用较多。

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