Som det huvudsakliga mediet för intelligent logistik har AGV-robotar fördelarna av intelligens, hög effektivitet, hög tillförlitlighet och enkel installation och underhåll. Det kan effektivt minska arbetskostnaderna för fabriker och lager. För närvarande används det flitigt i alla samhällsskikt. Idag kommer Xiaobian att presentera nyckelteknologierna för AGV-bilar för dig.
(1) Miljöuppfattning och informationsfusionsteknik
AGV-sensorer kan uppfatta den yttre miljön och sin egen situation för att uppnå självständiga köruppgifter. Som ett intelligent hanteringsverktyg behöver AGV-bilar inte bara uppfatta och bedöma den omgivande miljön, utan måste också övervaka sin egen-realtidssituation. Den exakta tillämpningen av avkänningsteknik kan effektivt behandla det. Den exakta och stabila driften av AGV-bilar är av stor betydelse. Använd den relevanta kombinationen av information med flera-källor, identifiera, analysera, uppskatta och skicka data fullständigt, slutför uppgifterna med att utfärda beslut och korrekt bearbetning av information och uppskatta den omgivande miljön och krigssituationen på lämpligt sätt. Som ett intelligent hanteringsverktyg behöver AGV inte bara uppfatta och bedöma den omgivande miljön, utan måste också övervaka sin egen-realtidssituation. Den exakta tillämpningen av avkänningsteknik kan effektivt behandla det. Den exakta och smidiga driften av AGV-bilar är av stor betydelse.
(2) Teknik för positionering och navigationsvägledning
För AGV navigationsteknik är den oumbärlig. Det är en av kärnteknologierna för AGV-intelligens och fullständigt oberoende arbete, och det är också kärnan i AGV-teknologiforskningen. Kvaliteten på positionerings- och navigationsteknik beror direkt på noggrannheten och prestandastabiliteten hos AGV, och bestämmer också nyckelfaktorerna som AGV-funktionalitet, tillämpningspraktik och automatiseringsgrad. Positionering är att uppfatta extern information genom sensorer och bestämma positionen för den kontrollerade utrustningen i fältlayouten genom effektiv styrning av huvudregulatorn. Positioneringsteknik kan kontrollera positionen för AGV i banan och korrekt tilldela motsvarande uppgifter genom positionsinformation. AGV har också olika navigeringsmetoder som huvudsakligen är uppdelade i magnetisk navigering, optisk navigering, lasernavigering, visuell navigering, GPS-navigering och tröghetsnavigering. Olika navigerings- och vägledningstekniker har också sina fördelar och nackdelar och passar för olika tillfällen. Eftersom varje navigeringsmetod har sina egna fördelar och nackdelar kan en integrerad navigeringsmetod baserad på flera navigerings- och vägledningsmetoder uppnå kompletterande vägledningseffekter. Det har blivit en het punkt i aktuell forskning och tillämpning.
(3) Vägplanering
AGV fullbordar uppfattningen av omgivande information genom navigationssystemet. Nästa steg är hur man planerar körvägen utifrån den information som erhållits. Beroende på om det finns fullständig miljöinformation i början av vägplaneringen kan vägplaneringsmetoder delas in i två kategorier: vägplanering i kända miljöer och vägplanering i okända miljöer. Okända miljöer inkluderar helt okänd eller delvis okänd miljöinformation i början av vägplaneringen, samt förekomsten av rörliga hinder och oförutsägbara rörelser i miljön. Genom uppfattningen av vårt eget sensorsystem och vårt eget rörelsetillstånd planerar vi kontinuerligt hinder-fria vägar i den aktuella miljön.
(4) Rörelsekontroll och vägspårning
Efter att ha planerat AGV:ns körbana är nästa steg att kräva att AGV:n exakt och snabbt spårar den önskade banan. AGV rörelsekontroll och stabilitetsspårning av målbanan är kärnteknologierna för oberoende körning. För närvarande används fortfarande slutna-slingakontrollstrategier baserade på avvikelsefeedback för att eliminera systemspårningsfel. För att säkerställa realtid, robusta AGV-stabila körkrav är AGV för närvarande, beräkningen av kinematik och dynamik och hur man utformar en bra återkopplingskontrolllag för AGV en aktiv forskningsindustri för rörelsekontroll.
(5) Intelligent styrteknik
Sedan början av 1900-talet har kontrollteorin utvecklats och utvecklats. I takt med att modern styrteori fortsätter att integrera nya discipliner och teknologier som suddig matematik och neurala nätverk, har traditionell styrteknik gradvis utvecklats till intelligent styrteknik, som bättre kan hantera komplexa systemkontrollproblem. Intelligent kontroll (intelligentcontrols) är en sorts intelligens som imiterar människor, med tjänster som autonomt lärande, slutledning och{3}}beslutsfattande. Den kan göra effektiva slutsatser och beslut oberoende utan mänsklig inblandning eller hjälp i enlighet med förändringar i kontrollmål eller kontrollmiljöer. Intelligent kontroll är en oundviklig trend i utvecklingen av kontrollteorin. Den är betydligt överlägsen traditionella bekämpningsmetoder i djup och bredd. Det är den ömsesidiga penetrationen av kunskap inom discipliner som datavetenskap och teknik, informationsteknologi, etc., och styr den kontinuerliga utvecklingen av vetenskaplig och ingenjörsforskning. I rörelsestyrningsmodellen och effektstyrningsmodellen för AGV-robotar har systemet egenskaperna osäkerhet, komplexitet, olinjäritet, etc., och intelligent styrning kan uppnå kontroll bra. För närvarande är fuzzy kontroll, neural nätverkskontroll, genetisk algoritmkontroll, mönsterigenkänningskontroll, etc. alla vanliga kontrollmetoder för AGV.