智能搬运设备主要关键技术解析

智能搬运设备（AGV）具有自动测距系统。测出障碍物距离后，根据障碍物距离的不同，进行多级减速缓冲停车，实时量化障碍物距离。同时，智能搬运设备（AGV）通过被覆盖的障碍物进行测量，不受各种障碍物的外部干扰因素的影响。抗干扰能力很强。

(1) 制导定位技术。作为AGV技术研究的核心部分，引导定位技术的优劣将直接影响AGV的性能稳定性、自动化程度和应用实用性。

(2)路径规划与任务调度技术。

一、是智能装配线路规划。行程规划是指解决AGV从起点到目标点的路径问题，即“如何到达”。目前，蚁群算法、遗传算法、图论、虚拟力法、神经网络、A*算法等国内外大量人工智能算法已应用于AGV路径规划。

二、是工作安排。作业任务调度是指根据当前作业的请求处理任务，包括按照一定的规则对任务进行排序和调度合适的AGV处理任务。为了实现资源的合理利用和优化配置，需要综合考虑每台AGV的执行任务数量、供电时间、工作和空闲时间等多种因素。

三、是多机协同。多机协同是指如何有效利用多台AGV完成复杂的任务，解决过程中的系统冲突、资源竞争、死锁等一系列问题。常见的多机协调方法包括分布式协调控制方法、道路交通规则控制方法、多智能体理论控制方法和基于Petri网理论的多机器人控制方法。

(3)运动控制技术。不同的车轮机构和布局具有不同的转向和控制模式。目前，AGV有两种转向驱动方式：两轮差动转向方式，即两个独立的驱动轮固定在车身中间，等等。免费的万向轮支持它。控制器可以通过调节两个驱动轮的速度和转向来实现任意转弯半径。方向盘控制转向方式，即通过控制方向盘的偏航角来控制转向。转弯半径限制。

控制系统通过安装在驱动轴上的编码器的反馈形成一个闭环系统。目前基于两轮差速驱动的AGV路径跟踪方法主要有PID控制方法、最优预测控制方法、专家系统控制方法和神经网络。控制方法和模糊控制方法。