导读:本文包含了自动引导车论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:观测器,卡尔,模型,模糊,灰度,控制台,不确定性。
自动引导车论文文献综述写法
[1]（2019）在《带路径规划系统的自动引导车助力实现仓储物流的优化》一文中研究指出曾经只能在科幻小说中看到的自动引导车(AGV)现如今已经成为现实,比如仓储物流中使用的自动引导车。America in Motion公司又取得了一项新的突破,为运输车辆配备了革命性的路径规划系统,推出了最新的iBOT系列。America in Motion (AIM)公司位于美国北卡罗来纳州夏洛特市,是一家专业生产AGV系统的(本文来源于《自动化博览》期刊2019年07期）
马海涛[2]（2019）在《自动引导车在分切机上的应用》一文中研究指出分切机将复卷机下来的纸辊,按生产工艺的要求将其分切成盘纸,再将盘纸卸载到自动引导车上,由自动引导车运输到剔盘工位,经人工整理后,将盘纸转移到缠绕机上包装。(本文来源于《黑龙江造纸》期刊2019年02期）
卢敬铭[3]（2017）在《重载仓储自动引导车底盘的设计实现》一文中研究指出随着我国制造业和仓储物流业的逐步发展,人力搬运和拣选的需求迅速增加,成本亦逐渐提高。与此同时,以自动引导车(AGV)为代表的自动化物流技术不断发展成熟,在工厂和仓库中引入自动引导车实现物流的自动化是必然的选择。为了替代工厂生产线和仓库中大量应用人工操作的物流牵引车、叉车搬运托盘和货架的工作,本文设计了一种应用于重载仓储自动引导车的底盘。底盘设计是AGV的核心技术之一,本文围绕底盘的结构的设计和分析,主要完成了以下工作内容:阐述了自动引导车国内外的研究、应用现状以,概括说明叉车托盘和多层货架的运用情况,并面向叉车托盘和货架的使用需求确认了AGV小车的总体性能参数。根据小车的运行方式要求和性能参数要求,分析了多种可实现全向行走的AGV轮系结构,选择双轮差速驱动类型的轮系布局作解决方案。列举多种双轮差速驱动类型的轮系结构形式并分析其优缺点以及适用范围,研发了一种在适用于重载场合的AGV底盘结构,实现负载等比例分配于各驱动轮和辅助轮,解决重载AGV车身质量过大,驱动能力和制动能力不足的问题。对研发的底盘进行受力分析和运动学分析的基础上,研究了驱动轮直径变化和负载之间的关系。提出一种实时负载测量的方法,并应用于实际当量轮径的计算中。提高了车身控制的精度。根据所确认小车的底盘结构方案和负载测量方案设计样车实物并进行实车试验。通过上述理论研究和具体的底盘设计,使同样重量的AGV实现更重的负载和更高的运行准确度。(本文来源于《华南理工大学》期刊2017-10-30）
吴铁洲,张敏,曾艺师,熊金龙[4]（2017）在《自动引导车电池SOC估算方法研究》一文中研究指出自动引导车(AGV车)工况特殊,电流积分法估算电池剩余容量(SOC)误差较大,而且存在累积误差;为了提高AGV车电池剩余容量估算的准确度,对扩展卡尔曼滤波法估算AGV车电池剩余容量进行了研究,分析了AGV车特殊工况,提出将扩展卡尔曼滤波法的滤波增益改进为动态调整滤波增益,有效提高扩展卡尔曼滤波法的跟踪效果;实验表明使用扩展卡尔曼滤波法估算AGV车电池剩余容量精度较高,采用动态校正的滤波增益提高了估算过程的跟踪效果,解决了AGV车电池剩余容量估算不准确的问题。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2017年08期）
罗欣,贺前华,刘华珠[5]（2017）在《优化的模糊决策算法在多自动引导车调度问题中的应用》一文中研究指出为解决多AGV在复杂系统中的任务调度问题,以提高生产效率缩短任务周期为目标建立地面轨迹模型和AGV搬运耗时模型。采用优化的模糊决策算法通过最小化每台AGV的搬运耗时来最小化搬运作业的总耗时。在算法设计过程中,采用分布式控制思想,将AGV离目标点的距离,AGV的当前载重和AGV的当前电量作为因素集,将AGV执行此次搬运任务的合适度作为评价集,建立AGV模糊评价模型;通过该模型得出各台AGV对任务适合度的评价向量进而寻找一种映射将评价向量转化为值,调度问题被转化为最优化问题,其中采用切割补偿优化综合模型的因素权重选择,采用分模式链式比较,减少AGV的计算量。通过多次仿真实验,可以验证本文算法在缩短任务的执行周期上具有一定的可行性与有效性,并且在解决复杂系统AGV状态多变的调度问题下展现了一定的鲁棒性和拓展性。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2017年15期）
曹梦龙,聂瑞柱[6]（2015）在《自动引导车视觉导航的灰度投影稳像算法》一文中研究指出自动引导车(AGV)在运行过程中由于路面不平等原因产生随机抖动,引起摄像头所获得图像产生位移导致后续路径视觉跟踪不稳定;针对此问题,本研究搭建了AGV视觉抖动模型,在图像中划分出路径区域作为目标区域进行后续处理以减少背景中其它物体带来的干扰,然后通过快速灰度投影算法检测平移向量,利用运动补偿校正视频图像从而达到稳像目的。仿真结果表明:相对传统的投影曲线匹配法,本研究所用算法显着提高了图像平移向量检测精度并大大提高了运算效率,满足AGV对稳像系统高效性和实时性的要求。(本文来源于《青岛科技大学学报(自然科学版)》期刊2015年06期）
乐美龙,张清波[7]（2015）在《自动化码头桥吊、自动引导车以及龙门吊的联合调度》一文中研究指出以实现船舶在港停靠时间最短为目标,以自动化码头的整个水平运输系统为研究对象,在考虑自动化码头装卸工艺方案的基础上,建立了一个自动化码头桥吊、自动引导车以及龙门吊的联合调度模型,该模型可以实现集装箱码头整个水平运输系统的最优化调度。通过一个算例对模型有效性进行验证,结果显示:同传统按经验调度的方案进行对比,码头作业效率提高了26%,该联合调度模型有助于提高集装箱码头的作业效率,减少船舶在泊时间,提高码头竞争力。(本文来源于《青岛科技大学学报(自然科学版)》期刊2015年05期）
许伦辉,刘景柠,朱群强,王晴,谢岩[8]（2015）在《自动引导车路径偏差的控制研究》一文中研究指出本文针对差速驱动的AGV路径偏差控制,建立了小车路径偏差的运动模型。利用数学方法分析路径偏差与车轮速度的关系,深入分析,得到两驱动轮驱动电压与偏差变量的等量关系,从而得到系统的结构框图,从根本上分析了AGV的控制原理。通过对比激光导航,磁导航,视觉导航等控制方式,最后选择无适应性,稳定性更强的无轨导航,采用模糊控制理论,将系统简化为以偏差变量为输入,驱动电压差为输出的双输入单输出系统。仿真结果表明,该方法有较好的路径纠偏能力。同时也为无轨AGV路径控制奠定基础。(本文来源于《广西师范大学学报(自然科学版)》期刊2015年01期）
鲍伟,赵韩,尹良杰[9]（2014）在《基于动态输出观测器的一类自动引导车镇定问题研究》一文中研究指出针对一类自动引导车(Automated guided vehicle,AGV)轨迹跟踪控制系统的镇定问题,提出用动态输出观测器进行镇定。建立AGV轨迹跟踪控制系统的数学模型,讨论动态输出观测器设计方法存在的不足,并且分析特征矢量矩阵条件数对系统鲁棒稳定性的重要影响。在此基础上,针对动态输出观测器特征矢量配置中存在的自由度,提出用粒子群算法对其进行优化。粒子的位置代表特征矢量配置的自由度,并以特征矢量矩阵的条件数作为优化目标函数,以获得最小的条件数,从而进一步提高镇定系统的鲁棒稳定性。仿真试验结果表明,对于系统状态矩阵参数的摄动,基于动态输出观测器反馈控制的AGV镇定的鲁棒稳定性要优于全维状态观测器。更进一步,基于粒子群的动态输出观测器镇定方法具有更强的鲁棒稳定性。(本文来源于《机械工程学报》期刊2014年08期）
崔明月,孙棣华,李永福,廖孝勇[10]（2013）在《基于滤波反演法的参数不确定自动引导车的运动控制》一文中研究指出针对参数不确定的自动引导车的运动控制问题,应用Backstepping方法改计自适应控制器,并运用Lyapunov稳定性理论与Barbalat定理证明了系统的稳定性;同时利用进化规划算法优化控制器参数,通过跟踪微分器对输入信号与虚拟控制信号进行滤波处理并提取微分信号,避免了对虚拟控制信号的解析求导,简化了控制器的设计过程.与传统PID控制的对比仿真结果表明,所提出的自适应控制策略能较好地补偿系统参数摄动的影响,提高了自动引导车的轨迹跟踪性能和鲁棒性.(本文来源于《控制与决策》期刊2013年08期）
自动引导车论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
分切机将复卷机下来的纸辊,按生产工艺的要求将其分切成盘纸,再将盘纸卸载到自动引导车上,由自动引导车运输到剔盘工位,经人工整理后,将盘纸转移到缠绕机上包装。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
自动引导车论文参考文献
[1]..带路径规划系统的自动引导车助力实现仓储物流的优化[J].自动化博览.2019
[2].马海涛.自动引导车在分切机上的应用[J].黑龙江造纸.2019
[3].卢敬铭.重载仓储自动引导车底盘的设计实现[D].华南理工大学.2017
[4].吴铁洲,张敏,曾艺师,熊金龙.自动引导车电池SOC估算方法研究[J].计算机测量与控制.2017
[5].罗欣,贺前华,刘华珠.优化的模糊决策算法在多自动引导车调度问题中的应用[J].科学技术与工程.2017
[6].曹梦龙,聂瑞柱.自动引导车视觉导航的灰度投影稳像算法[J].青岛科技大学学报(自然科学版).2015
[7].乐美龙,张清波.自动化码头桥吊、自动引导车以及龙门吊的联合调度[J].青岛科技大学学报(自然科学版).2015
[8].许伦辉,刘景柠,朱群强,王晴,谢岩.自动引导车路径偏差的控制研究[J].广西师范大学学报(自然科学版).2015
[9].鲍伟,赵韩,尹良杰.基于动态输出观测器的一类自动引导车镇定问题研究[J].机械工程学报.2014
[10].崔明月,孙棣华,李永福,廖孝勇.基于滤波反演法的参数不确定自动引导车的运动控制[J].控制与决策.2013