基于微波循迹的自动引导车辆智能控制算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

#本选题研究的目的及意义自动引导车辆（agv）作为智能制造和智慧物流的关键技术之一，正日益受到学术界和产业界的广泛关注。

agv技术的核心在于实现车辆的自主导航与精准控制，而微波循迹作为一种非接触式、抗干扰能力强的导航方式，为agv的应用提供了新的可能性。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

#本选题国内外研究状况综述自动引导车辆（agv）作为一种重要的智能搬运设备，近年来在全球范围内得到了快速发展。

微波循迹作为一种非接触式导航技术，以其抗干扰能力强、成本相对较低的优势，在agv领域展现出巨大的应用潜力。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

#本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：1.微波循迹系统建模与分析:研究微波传感器的基本工作原理，分析其测距特性和误差来源。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、仿真建模和实验验证相结合的方法，逐步展开研究工作。

首先，进行文献调研，了解国内外自动引导车辆、微波循迹技术以及智能控制算法的研究现状，为研究方向的确定和研究方案的设计提供参考。

其次，进行微波循迹系统建模与分析。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.基于改进型智能控制算法的agv微波循迹控制:-针对传统pid控制算法存在的参数整定困难、鲁棒性不足等问题，结合模糊控制、神经网络等智能控制方法，提出改进型控制算法，以提高agv的循迹精度和稳定性。

2.考虑环境干扰和模型不确定性的鲁棒控制策略:-针对实际应用中存在环境干扰、模型参数变化等不确定性因素，研究基于鲁棒控制理论的agv微波循迹控制策略，以增强控制系统的抗干扰能力和适应性。

3.面向实际应用的agv微波循迹实验平台搭建与验证:-搭建基于微波循迹的agv实验平台，并在实际环境中对所提出的控制算法进行测试和验证，以评估其在实际应用中的性能和可靠性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 龚建伟, 姜岩, 王硕. 无人驾驶车辆模型预测控制[m]. 北京: 机械工业出版社, 2018.

[2] 陈慧, 赵国良. 自动驾驶车辆路径跟踪控制方法综述[j]. 控制理论与应用, 2021, 38(01): 1-14.

[3] 王超, 王建强, 李科, 等. 基于模糊控制的agv路径跟踪算法研究[j]. 计算机工程与应用, 2022, 58(15): 247-254.