Autolabor AGV自主导航系统设计开题报告

1. 研究目的与意义

自agv诞生至今,已走过了100多年，最早出现的agv可追溯到1913年，美国福特汽车公司首次采用有轨引导车辆。直至1953年，世界上第一台电磁引导式agv才在英国问世，它是由一辆牵引式拖拉机改造而成的，沿着铺在空中的电线运送货物。此后，agv出现了一种小规模的发展，从50年代末到60年代初，在这短短的几年里，就出现了多种类型的牵引式agv，用于工厂生产和仓库储存。伴随着计算机技术的发展，agv在20世纪60年代左右首次应用计算机技术进行系统控制和管理。直至20世纪70年代，通过铺设在地面上的导线，控制导线中的频率，从而使agv能够按照预先确定的路线运行，在这种技术的发展下，agv得到了广泛的应用。一九七三年，沃尔沃公司用bj311型激光导引运输机取代了传统的传送带装配线。此时，以计算机技术为基础的agv开始进入人们的视野，它的数量也已经超过了280辆。在80年代，agv系统开始引入无线导引技术，如利用激光、惯性、视觉等手段，实现agv的无线导引。这一技术的发展，大大提高了agv的灵活性、可扩展性，当agv的路径开始变化时，无需停止生产，就可以改变以前铺设好的路径，加入无线式导引方式，极大地推动agv导航技术的发展，使导航技术呈现多元化发展趋势，同时随着计算机技术的不断发展，agv的成本、灵活性、响应速度都有了很大的提高。 与国外相比，国内开发agv起步较晚，但由于国家的大力支持，发展速度很快。一九七六年，中国第一台自行研制的agv在北京起重研究所问世，并建立了第一个agv球形加工示范系统，在此基础上又研制出导轨运行500kg，双向500kg, 1000kg, 2000kg 等agv系统。原邮电部北京邮政科学技术研究所于1988年成功研制邮政枢纽agv系统。1991年，中科院沈阳自动化研究所研制出6台agv用于汽车工业生产，可作为agv在汽车领域应用较成功的范例。天津理工学院于1992年研制出了用于光学导引的agv。同年我国agv技术首次出口韩国，标志着我国agv技术首次走向国际市场。

随着agv应用领域不断扩展，其导引柔性差，难以实现户外、长距离、变路径场合下运输作业的缺点日趋凸现。因此，自主导航系统的设计，优化摆放到了更加重要的位置。尽管此领域的大多数研究者已经探索出了相对成熟的道路，能够满足用户多种多样的需求，但对于大部分用户来说，需要的知识驳杂且不易掌握。本文基于autolabor公司的ap1小车，根据串口通信的理论，以及a*算法的一般功能，编程实现了两者的结合。该算法易于理解，便于修改，操作简单，只需在把地图参数进行修改就可以满足不同地形环境条件下的控制。由此可见，串口通信与agv小车相结合的自动导航技术对于专业性较低，安全性要求较高的领域有着重要作用。

2. 研究内容和预期目标

本课题的主要内容是为ap1小车设计一套自主导航系统。主要可以分为三个步骤，一是利用串口通信技术收发指令，二是通过a*算法解决行驶轨迹问题，三是将a*算法的结果转化为指令并移植到串口通信上。下面将对这些内容进行详细介绍。

首先介绍了单片机关于串口通信的内容，以及数据传输的流程，根据小车自带的说明书，在c语言环境调试指令，将编译完的指令送入串口调试助手，小车能返回反馈指令。然后介绍了目前的几种常见算法，根据本课题的需求，选择了a*算法，为了能让小车路径精度更高，提出了运动模型，分析了四轮模型的各项参数，并求出其当前坐标与速度的表达式。最后提出当a*算法解决实际问题时需要考虑的内容，比如小车的体积问题，车头的转向问题，给出解决方案之后，通过部分图片展示了算法的实际效果。

3. 研究的方法与步骤

首先需要对小车的控制原理，设备性能，指令传输等方面进行了解，得知小车可通过手柄或者上位机控制，于是开始使用c语言编译串口通信的程序，使上位机能够与小车进行简单的数据交换。接着通过比较目前常见的算法如a*算法，dijkstra算法以及深度优先（dfs）算法，决定选用a*算法进行轨迹规划。为了能够更加精准控制小车的前进，需要引入数学模型对小车进行分析，小车前后轮的速度由同一个电机控制，转向时左右轮速不同，转弯时并非采用传统的阿克曼模型。通过算出车轮转弯时的线速度得出小车转弯时的中心移动轨迹来对小车进行进一步精准控制。此外前期需要进行知识的积累，整个课题涉及机械设计、理论力学、机器人、控制工程等多方面知识，需要针对性开展学习。后期进行调试实验。在各项任务都完成以后，需要进行大量的信息采集以及调试，来确定设备的各种参数和性能指标。

4. 参考文献

• [1]一种基于RGB-D的移动机器人未知室内环境自主探索与地图构建方法[J]. 于宁波,王石荣,徐昌.机器人. 2017(06)
• [2]视觉SLAM综述[J]. 权美香,朴松昊,李国.智能系统学报. 2016(06)
• [3]跳点搜索算法的原理解释及性能分析[J]. 邱磊,刘辉玲,雷建龙.新疆大学学报(自然科学版). 2016(01)
• [4]基于RGB-D数据的实时SLAM算法[J]. 付梦印,吕宪伟,刘彤,杨毅,李星河,李玉.机器人. 2015(06)
• [5]基于势场蚁群算法的移动机器人全局路径规划方法[J]. 刘建华,杨建国,刘华平,耿鹏,高蒙.农业机械学报. 2015(09)
• [6]Kinect传感器的彩色和深度相机标定[J]. 郭连朋,陈向宁,刘彬.中国图象图形学报. 2014(11)
• [7]基于Kinect的移动机器人大视角3维V-SLAM[J]. 辛菁,苟蛟龙,马晓敏,黄凯,刘丁,张友民.机器人. 2014(05)
• [8]一种可搜索无限个邻域的改进A*算法[J]. 辛煜,梁华为,杜明博,梅涛,王智灵,江如海.机器人. 2014(05)
• [9]我国工业机器人技术现状与产业化发展战略[J]. 王田苗,陶永.机械工程学报. 2014(09)
• [10]基于嵌入式系统的室内移动机器人定位与导航[J]. 胡春旭,熊枭,任慰,何顶新.华中科技大学学报(自然科学版). 2013(S1)

5. 计划与进度安排

2022-3-5～2022-3-11 查阅资料，分析实施方案；

2022-3-12～2022-3-31 完成各项模块设计；

2022-4-1～2022-5-15 开始实物制作并进行各项实验；