自工业革命以来,工程机械已愈趋成熟,智能化是自动化、信息化发展的必然趋势。《中国制造2025》发展规划中明确提出重点发展高端制造技术,这也促进了智能装备广泛应用于智慧工厂、精准农业等各个领域当中。在装备智能化大背景下,本文针对传统的农资仓储物流领域中普遍存在的:人工作业劳动强度高、人身安全得不到保障、自动化程度较低等问题,研究智能电动叉车在仓储环境下的自主作业技术,以期提高作业效率及安全性。本文先对传统农资仓储物流作业环节进行分析,提出并确定了所要解决的自主作业场景:货物出入库、库内转运、目标货物托盘的叉取。基于杭州A30电动叉车,搭建了可实现自主作业功能的智能叉车平台。通过设计叉车的软硬件控制系统,实现并试验了底层的转向控制、速度控制、路径跟踪等导航功能块。依据作业场景的需求,提出了自主作业叉车的整体导航技术框架,并就顶层功能进行了分析,主要围绕以下三方面展开:1.在没有先验信息、环境存在不确定性的非结构化仓库中,为完成叉车在仓储环境下的自主作业导航功能,需实现定位与建图功能。在机器人导航领域,SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)技术是研究的热点之一,本文通过车载的激光雷达传感器研究2D激光SLAM,对环境地图的构建、激光扫描匹配位姿估算、图优化理论等知识进行介绍,并应用谷歌开源的Cartographer算法,实现了叉车在仓储环境中的定位与建图功能。试验结果表明,激光SLAM算法能满足仓储环境下的自主导航要求,从而为叉车的自主作业提供了基础;2.针对货物出库入库、库内运转这一典型的作业环节,研究非完整约束车辆的全局路径规划算法。在对传统的路径规划算法以及车辆运动模型进行分析后,重点选取了一种基于图搜索的A*算法进行了优缺点分析:启发函数的应用可加快搜索速度,但规划时缺少车辆运动模型,得到的路径不能直接用于导航。对此,应用一种多用于自动驾驶汽车上的混合A*路径规划算法,对作业路径规划进行了研究,并在MATLAB中对作业场景下的路径规划进行仿真,得到了满足车辆运动约束的可行路径;3.托盘是仓库中货物运输的主要包装工具之一,在采用视觉、激光等传感器感知、识别技术,对托盘位姿进行确定之后,研究了基于B样条曲线的托盘拾取路径规划算法。在已知首末端点位姿、车辆最小转弯半径等条件下,建立托盘拾取路径规划的数学模型,构建曲率最小的目标函数后,对曲线参数进行求解。最后在仓储环境下进行叉车托盘拾取的路径规划及路径跟踪试验。试验结果表明,所规划的路径在满足车辆的运动控制要求下,可解决货物托盘的对接问题。本文对仓储环境下电动叉车的自主作业、导航技术进行了研究,提高了装备的智能化程度以及作业效率,可为仓储物流运输车辆的自主作业设计提供参考。
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