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文檔簡介
1、貨物的分揀以及運輸是現(xiàn)代物流及供應(yīng)鏈管理的核心環(huán)節(jié)。隨著貨物分揀及運輸?shù)姆N類、數(shù)量、訂單越來越多,人工實現(xiàn)的難度及勞動強(qiáng)度越來越大,已經(jīng)逐漸到了人力所難以完成的地步。Kiva機(jī)器人的技術(shù)在Amazon智能倉庫的實現(xiàn)及大規(guī)模應(yīng)用,使“貨到人”方式受到廣泛關(guān)注。而自主搬運機(jī)器人,則是“貨到人”智能敏捷型倉儲系統(tǒng)中的關(guān)鍵設(shè)備之一。本文在概述智能敏捷倉儲趨勢以及自主搬運機(jī)器人各種不同導(dǎo)航方式優(yōu)勢和劣勢的基礎(chǔ)上,圍繞機(jī)構(gòu)與運動學(xué)建模、控制與傳感系
2、統(tǒng)設(shè)計、地圖創(chuàng)建與智能定位幾個方面,開展了智能敏捷型倉儲系統(tǒng)自主搬運機(jī)器人設(shè)計與實現(xiàn)。
首先,本文選取了結(jié)構(gòu)簡單、控制方便、通用性強(qiáng)的兩輪驅(qū)動、兩輪隨動、差速轉(zhuǎn)向的四輪結(jié)構(gòu)作為運動平臺;兩個前輪為萬向輪,用于支撐以及輔助轉(zhuǎn)向的作用。這種結(jié)構(gòu)相對簡單,便于控制,可以保證車體有很好的平穩(wěn)性。本文對該運動平臺進(jìn)行了運動學(xué)建模,并分析了核心的三種運動方式。同時,結(jié)合機(jī)器人的應(yīng)用,本文設(shè)計了幾種常用的運行軌跡。
第二,設(shè)計了該
3、機(jī)器人的控制與傳感系統(tǒng)。本文控制系統(tǒng)為雙CPU架構(gòu),即車載控制模塊和自主導(dǎo)航控制模塊。車載控制模塊,主要實現(xiàn)機(jī)器人運動控制、安全控制等基本控制功能,并為聲吶、紅外、編碼器等功能模塊的接駁預(yù)留了多種不同的接口;自主導(dǎo)航控制模塊,主要實現(xiàn)機(jī)器人的建圖、智能定位、貨架識別、人機(jī)交互等控制功能。文中對機(jī)器人自主導(dǎo)航的傳感系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計與分析,特別對建圖和智能定位的重點傳感器——激光掃描儀的數(shù)據(jù)采集方案,做了較深入的介紹與分析。
隨后,
4、本文提出基于人工二維碼地標(biāo)與激光掃描儀進(jìn)行閉環(huán)融合的SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)算法,解決了大規(guī)模、未知、半結(jié)構(gòu)化工業(yè)場景中,累積誤差難以消除,閉環(huán)融合難以實現(xiàn)的問題。這種算法,將系統(tǒng)的全局地圖劃分為多個帶有二維碼關(guān)鍵幀的子地圖進(jìn)行重建與定位,提高了地圖創(chuàng)建的精度和效率;由于子地圖中包含的二維碼地標(biāo)關(guān)鍵幀內(nèi)包含絕對坐標(biāo)信息,可以對地圖進(jìn)行重定位和優(yōu)化。這種方式具有計算速度快、收斂
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