AGV的工作原理流程是感知-决策-执行”的闭环

一、感知：环境与任务信息的采集 AGV通过多传感器融合技术，实时获取环境状态与任务需求，为决策提供数据基础。 1. 环境感知 激光雷达： 发射激光束并计算反射时间，生成360°环境点云图，精度可达厘米级。 应用场景：检测障碍物距离（如仓库货架、行人），触发避障策略。 视觉摄像头： 通过图像识别技术识别二维码、地标或自然特征，辅助定位与导航。 应用场景：在无反射板环境中，通过SLAM技术实时建图。 超声波传感器： 检测近距离障碍物（0.1-3米），补充激光雷达的盲区。 应用场景：在狭窄通道中避免碰撞。 惯性导航（IMU）： 测量加速度与角速度，结合轮速计数据，估算AGV的姿态与位移。 应用场景：在GPS信号缺失的室内环境提供辅助定位。 2. 任务感知 上位系统交互： 通过Wi-Fi/5G与WMS（仓库管理系统）或MES（制造执行系统）通信，接收搬运任务（如从A点搬运货物到B点）。 数据格式：JSON/XML格式的任务指令，包含起点、终点、货物类型等信息。 货物识别： 通过RFID读写器或条码扫描器，读取货物ID，验证任务匹配性。 应用场景：在分拣中心确认货物目的地。 二、决策：路径规划与行为选择 AGV基于感知数据，通过算法生成最优路径与控制指令。 1. 路径规划 全局路径规划： 使用A*算法或Dijkstra算法，根据地图拓扑结构计算从起点到终点的最短路径。 优化目标：最小化行驶距离、时间或能耗。 局部路径优化： 结合动态窗口法（DWA）或TEB（Timed Elastic Band）算法，实时调整路径以避开障碍物。 应用场景：在行人突然出现时，绕行而不中断任务。 2. 行为决策 任务优先级调度： 通过调度系统分配任务优先级，避免多车冲突。 策略：先到先服务（FCFS）、最短任务优先（SJF）或基于时间窗的调度。 交通管制： 在多AGV场景中，通过区域锁定或速度协调避免碰撞。 技术：基于令牌环的通信协议或集中式调度系统。 3. 控制指令生成 运动控制： 将路径规划结果转换为电机控制指令（速度、转向角）。 算法：PID控制或模型预测控制（MPC），确保轨迹跟踪精度。 移载控制： 根据货物类型生成辊道、皮带或机械手的动作指令。 应用场景：在到达目标点后，自动升降托盘并释放货物。 三、执行：物理动作的完成 AGV通过驱动系统与移载装置，将决策指令转化为实际动作。 1. 运动执行 驱动方式： 差速轮驱动：通过两轮差速实现转向，适合直线行驶。 舵轮驱动：单个舵轮集成驱动与转向，适合全向移动。 麦克纳姆轮驱动：通过四轮独立控制实现平移、旋转，适合狭窄空间。 速度与转向控制： 通过编码器反馈实时调整电机转速，确保轨迹跟踪误差小于±10mm。 2. 移载执行 货物装卸： 辊道式：通过辊筒旋转将货物推入/推出AGV。 链式/皮带式：通过链条或皮带传输货物，适合箱体类货物。 机械手式：通过六轴机械臂抓取/放置货物，适合复杂场景。 状态反馈： 通过压力传感器或光电开关确认货物是否装载完成，避免误操作。 四、闭环反馈：持续优化与容错 AGV通过闭环反馈机制，确保任务可靠完成。 1. 状态监控 实时数据上传： 将位置、速度、电量等数据上传至调度系统，供监控与分析。 异常检测： 通过机器学习算法识别异常行为（如路径偏离、电机过热），触发预警或自动修复。 2. 容错机制 任务重试： 在移载失败时，自动返回起点或尝试其他装卸方式。 路径重规划： 在遇到不可通行区域时，重新规划路径并通知调度系统。 人工干预： 在紧急情况下，通过远程控制或现场按钮接管AGV。 五、实际案例：电商仓库的“货到人”拣选 感知阶段： AGV通过视觉摄像头识别地面二维码，结合激光雷达确认货架位置。 通过RFID读取货物ID，确认任务匹配性。 决策阶段： 调度系统分配最优路径，避开其他AGV与行人。 生成控制指令：以1m/s速度行驶，转向角30°。 执行阶段： 差速轮驱动AGV行驶至目标货架，辊道式移载装置将货架顶起并搬运至拣选站。 拣选完成后，AGV将货架送回原位。 闭环反馈： 上传任务完成时间与电量消耗数据，优化后续任务分配。 AGV的“感知-决策-执行”闭环通过多传感器融合、智能算法与精确控制，实现了物料搬运的自动化与智能化。其核心优势在于： 高效率：24小时连续运行，单台AGV可替代3-5名人工。 高精度：路径跟踪误差小于±10mm，货物装卸成功率>99.9%。 高灵活性：支持动态路径规划与多车协同，适应复杂环境。