Som hovedmediet for intelligent logistik har AGV-robotter fordelene ved intelligens, høj effektivitet, høj pålidelighed og nem installation og vedligeholdelse. Det kan effektivt reducere arbejdsomkostningerne på fabrikker og lagre. På nuværende tidspunkt er det meget udbredt i alle samfundslag. I dag vil Xiaobian introducere dig til nøgleteknologierne i AGV-biler.
(1) Miljøopfattelse og informationsfusionsteknologi
AGV-sensorer kan opfatte det ydre miljø og sin egen situation for at opnå selvstændige køreopgaver. Som et intelligent håndteringsværktøj skal AGV-biler ikke kun opfatte og bedømme det omgivende miljø, men skal også overvåge deres egen-realtidssituation. Den nøjagtige anvendelse af sensorteknologi kan effektivt behandle det. Den nøjagtige og stabile drift af AGV-biler er af stor betydning. Udnyt den relevante kombination af information fra flere-kilder, identificer, analyser, estimer og afsend data fuldt ud, fuldfør opgaverne med at udstede beslutninger og nøjagtig behandling af information, og estimer det omgivende miljø og krigssituationen korrekt. Som et intelligent håndteringsværktøj skal AGV'er ikke kun opfatte og bedømme det omgivende miljø, men skal også overvåge deres egen-realtidssituation. Den nøjagtige anvendelse af sensorteknologi kan effektivt behandle det. Den nøjagtige og smidige drift af AGV-biler er af stor betydning.
(2) Positionerings- og navigationsvejledningsteknologi
For AGV navigationsteknologi er den uundværlig. Det er en af kerneteknologierne for AGV-intelligens og fuldstændigt selvstændigt arbejde, og det er også kernedelen af AGV-teknologiforskningen. Kvaliteten af positionerings- og navigationsteknologi afhænger direkte af AGV's nøjagtighed og ydeevnestabilitet og bestemmer også nøglefaktorerne såsom AGV-funktionalitet, applikationspraktiskhed og automatiseringsgrad. Positionering er at opfatte ekstern information gennem sensorer og bestemme positionen af det kontrollerede udstyr i feltlayoutet gennem effektiv styring af hovedcontrolleren. Positioneringsteknologi kan styre AGV'ens position i stien og præcist tildele tilsvarende opgaver gennem positionsinformation. AGV har også forskellige navigationsmetoder, som hovedsageligt er opdelt i magnetisk navigation, optisk navigation, lasernavigation, visuel navigation, GPS-navigation og inerti-navigation. Forskellige navigations- og vejledningsteknologier har også deres egne fordele og ulemper og er velegnede til forskellige lejligheder. Da hver navigationsmetode har sine egne fordele og ulemper, kan en integreret navigationsmetode baseret på flere navigations- og vejledningsmetoder opnå komplementære vejledningseffekter. Det er blevet et hot spot i aktuel forskning og anvendelse.
(3) Vejplanlægning
AGV fuldender opfattelsen af omgivende information gennem navigationssystemet. Næste trin er, hvordan man planlægger kørestien baseret på den opnåede information. Alt efter om der er fuldstændige miljøoplysninger i starten af stiplanlægningen, kan stiplanlægningsmetoder opdeles i to kategorier: stiplanlægning i kendte miljøer og stiplanlægning i ukendte miljøer. Ukendte miljøer omfatter helt ukendte eller delvist ukendte miljøoplysninger i begyndelsen af stiplanlægningen, samt tilstedeværelsen af bevægelige forhindringer og uforudsigelige bevægelser i miljøet. Gennem opfattelsen af vores eget sensorsystem og vores egen bevægelsestilstand planlægger vi løbende forhindrings-frie stier i det aktuelle miljø.
(4) Bevægelseskontrol og stisporing
Efter planlægning af AGV'ens kørebane er næste trin at kræve, at AGV'en nøjagtigt og hurtigt sporer den ønskede sti. AGV-bevægelseskontrol og stabilitetssporing af målbanen er kerneteknologierne for uafhængig kørsel. På nuværende tidspunkt er lukkede-sløjfekontrolstrategier baseret på afvigelsesfeedback stadig i brug for at eliminere systemsporingsfejl. For at sikre realtid, robuste AGV stabile kørselskrav er AGV i øjeblikket, beregningen af kinematik og dynamik og hvordan man designer en god feedbackkontrollov for AGV en aktiv bevægelseskontrolforskningsindustri.
(5) Intelligent kontrolteknologi
Siden begyndelsen af det 20. århundrede har kontrolteorien udviklet sig og udviklet sig. I takt med at moderne styringsteori fortsætter med at integrere nye discipliner og teknologier såsom fuzzy matematik og neurale netværk, har traditionel styringsteknologi gradvist udviklet sig til intelligent styringsteknologi, som bedre kan håndtere komplekse systemstyringsproblemer. Intelligent kontrol (intelligentcontrols) er en slags intelligens, der imiterer mennesker, med tjenester som autonom læring, inferens og{3}}beslutningstagning. Den kan træffe effektive konklusioner og beslutninger uafhængigt uden menneskelig indgriben eller hjælp i henhold til ændringer i kontrolmål eller kontrolmiljøer. Intelligent kontrol er en uundgåelig tendens i udviklingen af kontrolteori. Den er væsentligt overlegen i forhold til traditionelle bekæmpelsesmetoder i dybden og bredden. Det er den gensidige indtrængning af viden inden for discipliner som datalogi og teknologi, informationsteknologi osv., og styrer den kontinuerlige udvikling af videnskabelig og teknisk forskning. I AGV-robotternes bevægelseskontrolmodel og effektstyringsmodel har systemet karakteristika som usikkerhed, kompleksitet, ulinearitet osv., og intelligent kontrol kan godt opnå kontrol. På nuværende tidspunkt er fuzzy kontrol, neural netværkskontrol, genetisk algoritmekontrol, mønstergenkendelseskontrol osv. alle almindeligt anvendte kontrolmetoder til AGV.