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        二維碼導航AGV的基本導航控制方法


        發佈時間:2020年05月18日 內容來源:深圳市足球买球平台智能機器人股份有限公司

        亞馬遜將二維碼導航AGV高效的應用到倉儲領域,不僅效率高,視覺效果同樣突出,給人們帶來的衝擊是十分震撼的。在國內,想利用AGV升級產線或倉庫的經理們也總會問到二維碼導航,可能是覺得比較高科技,比較潮流吧。其實AGV行業中的各種導航方式的難度都差不多,磁導航、激光導航、二維碼導航、SLAM等方式對於應用來說,沒有明顯區別,因爲都有成熟的傳感器反饋所需的座標(對於SLAM,此類直接反饋座標的傳感器套裝現在還沒到氾濫的程度,但成熟開源算法已經氾濫了)。廢話不多說,下面介紹一下二維碼導航AGV的基本導航邏輯。

        下圖是一個二維碼示意,一堆神鬼莫測的圖案(可以是多個二維碼構成的組,也可以是自己定義的,只要能解析就行)隱藏着座標信息。傳感器(攝像頭加處理器)讀取到二維碼時,輸出傳感器中心與二維碼中心的距離和一個偏轉角度,距離值有正負之分,可靠範圍一般不超過±4cm,當然超過這個範圍也會有數值返回(方便初次尋二維碼),但如果AGV的導航誤差控制超過了4cm,那就不用玩了。根據反饋的偏差值,就可以對AGV進行糾偏。

        現在問題來了,問題一:在二維碼之間的空白區域沒有參考信息,根據什麼糾偏?

        首先能想到的是利用航跡推算的方法,根據控制給定指令或編碼器數值推算AGV的位置,從而進行糾偏。

        實際控制中,用編碼器推算的精度一般會高於根據控制給定指令的推算結果,因爲控制器和執行機構的響應和執行情況不容易準確補償。在此,十分推薦使用《Probabilistic Robotics》(page 127)中描述的模型,該模型簡單粗暴,不僅因爲車體中心的速度與角速度等參數容易計算,並且模型中直接應用的是全局座標,不用再進行座標轉換了,總之,簡單粗暴。

        利用航跡推算的方法總會有誤差存在,並且因爲沒有參考,該誤差理論上是無邊界的,那麼,問題二:如何減小推算誤差?

        一般通過兩種手段,一是縮短二維碼之間的距離,這樣就減小了推算誤差累加的時間,從而減小了推算誤差。但這樣做會增大二維碼鋪設的工作量,並且會使現場更加複雜。當然,該方法實施的前提是施工人員心情愉快的接受並且工廠方同意你這樣做。

        二是增加慣導,利用傳感器融合的方法減小推算誤差。實際上,現在市售的慣導價格都比較低,之所以便宜,因爲低端的慣導已經被玩爛了,Github上可以下載到pixhawk、crazypony等實現慣導算法的代碼(照做、照抄,就可以自己做出慣導了),選一款千元以下的產品一般可以滿足使用要求。基本的慣導有9個輸出,分別是沿三個軸向的加速度與繞三個軸的角速度,以上6個是芯片反饋的原始數據,還有3個歐拉角度是慣導融合計算後的輸出數據。AGV主要是應用慣導的航向角輸出值,所以優先選擇帶有磁極感應的慣導或者直接選擇高精度的航向角傳感器(有人叫它陀螺轉角儀)。磁感應的響應較慢,並且有零點漂移情況,能否應用要看現場的情況,只利用繞z軸的角速度做積分也是可以得到很好的結果的(不要粗暴的直接累加,至少要用一下龍哥庫塔法之類的有消除殘差機制的數值積分方法)。得到參考角度值後,與基於編碼器得到的航跡推算值做融合,簡單點的,用互補濾波做融合就可以得到較好的結果,如果不嫌麻煩,可以折騰一下EKF(在stm32框架下折騰EKF要做好一定準備,迎接解矩陣帶來的麻煩)。

        現在有了二維碼之間空白區域的推算數據,就可以做控制了。但推算的數據仍然會有誤差的,而當AGV行駛到二維碼區域上時,得到的是準確的航位誤差。問題三:在空白區與在二維碼上用同樣的控制參數控制會產生抖動或跳變嗎?通過以上的減小誤差的方案,已經使推算誤差減小了(用心調試),並且由於控制器運算與執行機構響應延時的問題,用同一組控制參數並不會造成AGV在不同區域銜接處的明顯抖動,可以放心大膽的應用。如果想在原理上杜絕抖動,可以嘗試利用插值或路徑匹配的方法,產生平滑的路徑,用控制方法跟蹤這條平滑的路徑。


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