AGV小车常见的几种路径规划技术

AGV小车路径规划技术是AGV小车技术研究中的一个非常关注的热门领域。AGV小车是移动机器人的一种,下面给大家简单介绍一下AGV小车常见的几种路径规划技术

1)移动机器人路径规划

这些性能指标包括:实时性、安全性和可达性等。在动态环境中,由于环境信息是时刻变化的,如果移动机器人实时性差,滞后于动态环境,就可能会导致避障失败。安全性和可达性也很重要。一个性能指标不好的方法,即使它能使移动机器人走出完美的轨迹,也将被淘汰。而有些方法没有高深的理论,但计算简单,实时性、安全性好,就有存在的空间。如何使性能指标更好是各种算法研究的一个重要方向。


2)智能化机器人路径规划

模糊控制、神经网络、遗传算法以及它们的相互结合也是研究热点之一。智能化方法能模拟人的经验,逼近非线性,具有自组织、自学习功能并且具有一定的容错能力。这些方法应用于路径规划会使移动机器人在动态环境中更灵活,更具智能化。


3)多移动机器人系统的路径规划

协调路径规划已成为新的研究热点。随着应用不断扩大,移动机器人工作环境复杂度和任务的加重,对其要求不再局限于单台移动机器人。

4)多传感器移动机器人路径规划

移动机器人在动态环境中进行路径规划所需信息都是从传感器得来。单传感器难以保证输入信息准确与可靠。多传感器所获得信息具有冗余性,互补性,实时性和低代价性,且可以快速并行分析现场环境。移动机器人的多传感器信息融合也是当今一个比较活跃的研究领域。具体方法有采用概率方法表示信息的加权平均法,贝叶斯估计法,多贝叶斯法,卡尔曼滤波法,统计决策理论法。有采用命题方法表示信息的D-S证据推理,模糊逻辑,产生式规则,还有仿效生物神经网络的信息处理方法,人工神经网络法等。


5)基于行为的移动机器人路径规划

基于行为的方法是一种自底向上的构建系统方法,即把路径规划分解成一系列相对独立的小系统,在运行状态下通过竞争机制取得控制机器人的主导权,并在与环境交互作用中达到目标。基于功能/行为的机器人控制结构融合了两者优点,既有基于功能控制结构的必要理性,又有基于行为控制结构的快速响应。


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