Som hovedmediet for intelligent logistikk har AGV-roboter fordelene med intelligens, høy effektivitet, høy pålitelighet og enkel installasjon og vedlikehold. Det kan effektivt redusere arbeidskostnadene til fabrikker og varehus. For tiden er det mye brukt i alle samfunnslag. I dag vil Xiaobian introdusere deg nøkkelteknologiene til AGV-biler.
(1) Miljøpersepsjon og informasjonsfusjonsteknologi
AGV-sensorer kan oppfatte det ytre miljøet og sin egen situasjon for å oppnå selvstendige kjøreoppgaver. Som et intelligent håndteringsverktøy trenger AGV-biler ikke bare å oppfatte og bedømme omgivelsene, men også å overvåke sin egen sanntidssituasjon. Den nøyaktige bruken av sensorteknologi kan effektivt behandle det. Nøyaktig og stabil drift av AGV-biler er av stor betydning. Bruk den relevante kombinasjonen av informasjon fra flere-kilder, identifiser, analyser, estimer og send data, fullfør oppgavene med å utstede avgjørelser og nøyaktig behandling av informasjon, og anslå det omkringliggende miljøet og krigssituasjonen på riktig måte. Som et intelligent håndteringsverktøy trenger AGV-er ikke bare å oppfatte og bedømme omgivelsene, men også å overvåke sin egen sanntidssituasjon.- Den nøyaktige bruken av sensorteknologi kan effektivt behandle det. Nøyaktig og jevn drift av AGV-biler er av stor betydning.
(2) Posisjonerings- og navigasjonsveiledningsteknologi
For AGV navigasjonsteknologi er den uunnværlig. Det er en av kjerneteknologiene for AGV-intelligens og fullstendig uavhengig arbeid, og det er også kjernedelen av AGV-teknologiforskningen. Kvaliteten på posisjonerings- og navigasjonsteknologi avhenger direkte av nøyaktigheten og ytelsesstabiliteten til AGV, og bestemmer også nøkkelfaktorene som AGV-funksjonalitet, praktisk bruk og grad av automatisering. Posisjonering er å oppfatte ekstern informasjon gjennom sensorer og bestemme posisjonen til det kontrollerte utstyret i feltoppsettet gjennom effektiv kontroll av hovedkontrolleren. Posisjoneringsteknologi kan kontrollere posisjonen til AGV i banen og nøyaktig tildele tilsvarende oppgaver gjennom posisjonsinformasjon. AGV har også ulike navigasjonsmetoder, som hovedsakelig er delt inn i magnetisk navigasjon, optisk navigasjon, lasernavigasjon, visuell navigasjon, GPS-navigasjon og treghetsnavigasjon. Ulike navigasjons- og veiledningsteknologier har også sine egne fordeler og ulemper og passer for ulike anledninger. Siden hver navigasjonsmetode har sine egne fordeler og ulemper, kan en integrert navigasjonsmetode basert på flere navigasjons- og veiledningsmetoder oppnå komplementære veiledningseffekter. Det har blitt et hot spot i nåværende forskning og anvendelse.
(3) Veiplanlegging
AGV fullfører oppfatningen av omgivelsesinformasjon gjennom navigasjonssystemet. Neste steg er hvordan du planlegger kjøreveien basert på informasjonen som er innhentet. Etter om det foreligger fullstendig miljøinformasjon i starten av stiplanlegging, kan stiplanleggingsmetoder deles inn i to kategorier: stiplanlegging i kjente miljøer og stiplanlegging i ukjente miljøer. Ukjente miljøer inkluderer helt ukjent eller delvis ukjent miljøinformasjon i begynnelsen av stiplanlegging, samt tilstedeværelsen av bevegelige hindringer og uforutsigbare bevegelser i miljøet. Gjennom oppfatningen av vårt eget sensorsystem og vår egen bevegelsestilstand, planlegger vi kontinuerlig -frie stier i det nåværende miljøet.
(4) Bevegelseskontroll og stisporing
Etter å ha planlagt AGV-ens kjørebane, er neste trinn å kreve at AGV-en nøyaktig og raskt sporer ønsket bane. AGV-bevegelseskontroll og stabilitetssporing av målbanen er kjerneteknologiene for uavhengig kjøring. For tiden er lukket-sløyfekontrollstrategier basert på tilbakemeldinger om avvik fortsatt i bruk for å eliminere systemsporingsfeil. For å sikre sanntid, robuste AGV-stabile kjørekrav, er AGV for tiden, beregning av kinematikk og dynamikk og hvordan man utformer en god tilbakemeldingskontrolllov for AGV en aktiv forskningsindustri for bevegelseskontroll.
(5) Intelligent kontrollteknologi
Siden begynnelsen av det 20. århundre har kontrollteori utviklet seg og utviklet seg. Ettersom moderne kontrollteori fortsetter å integrere nye disipliner og teknologier som fuzzy matematikk og nevrale nettverk, har tradisjonell kontrollteknologi gradvis utviklet seg til intelligent kontrollteknologi, som bedre kan håndtere komplekse systemkontrollproblemer. Intelligent kontroll (intelligentcontrols) er en slags intelligens som imiterer mennesker, med tjenester som autonom læring, inferens og{3}}beslutningstaking. Den kan gjøre effektive slutninger og beslutninger uavhengig uten menneskelig innblanding eller hjelp i henhold til endringer i kontrollmål eller kontrollmiljøer. Intelligent kontroll er en uunngåelig trend i utviklingen av kontrollteori. Den er betydelig overlegen tradisjonelle kontrollmetoder i dybde og bredde. Det er gjensidig penetrasjon av kunnskap i disipliner som informatikk og teknologi, informasjonsteknologi, etc., og styrer den kontinuerlige utviklingen av vitenskapelig og ingeniørvitenskapelig forskning. I bevegelseskontrollmodellen og kraftkontrollmodellen til AGV-roboter har systemet egenskapene usikkerhet, kompleksitet, ikke-linearitet, etc., og intelligent kontroll kan oppnå kontroll godt. For tiden er fuzzy-kontroll, nevrale nettverkskontroll, genetisk algoritmekontroll, mønstergjenkjenningskontroll, etc. alle vanlig brukte kontrollmetoder for AGV.