双驱双向AGV控制系统设计

基于CANopen协议的AGV多轮驱动控制系统摘要：针对AGV多轮驱动控制系统存在接线复杂、成本较高、可靠性差等方面的问题，提出了一种基于CAN open 协议的AGV多轮驱动控制系统的设计方案。

结合物流行业低压伺服系统CAN总线的普及应用，分析并采用CAN总线的高层CANopen协议，实现了AGV多轮驱动系统的控制，将其用于AGV四轮驱动系统实验平台。

结果表明，该系统结构简单、性能稳定、可靠、适应性强。

关键词：AGV；多轮驱动；控制系统；CANopen1 引言随着现代科学与技术的飞速发展，自动引导车（AGV）在机械加工、汽车制造、自动化立体仓库等许多行业中得到了广泛应用。

AGV（Automated Guided Vehicle）即自动导引车，是指装备有电磁或光学等自动导引装置，能够沿规定的导引路径行驶的运输小车，并且还具有安全保护报警功能和相应移载功能。

AGV的工作特点要求控制系统应具备电机多轴控制、多传感器数据实时采集与处理、与上位机数据交换等功能。

本文设计了一种新型的基于CANopen协议的AGV多轮驱动控制系统，采用CANopen协议实现AGV多轮驱动系统的控制，在AGV行业将会有广泛的应用前景。

2 CANopen 控制协议的实现CAL（CAN Application Layer）协议是目前基于CAN的高层通讯协议中的一种，CANopen是在CAL基础上开发的，使用了CAL通讯和服务协议子集，提供了分布式控制系统的一种实现方案。

这里选用的电机驱动器是标准支持该协议的上位机的CAN从站设备，严格遵循CANopen2.0A/B协议，任何支持该协议的上位机均可以与其进行通讯。

CANopen通讯定义了四种通讯报文，分别是：服务数据对象SDO（Service Data Objects）、进程数据对象PDO（Process Data Objects）、管理报文NMT和预定义报文。

2.1 对象字典（OD）CANopen的核心概念是设备对象字典，所有的对象有明确的功能定义。

基于PLC控制的双驱AGV系统设计与实现摘要：文章主要讲述了以西门子s7-1200PLC作为AGV（自动导引）小车运动控制器，利用磁导航传感器对地面铺设磁条路径寻迹，通过射频识别RFID 对站点位置进行定位，采用一对直流无刷电机进行直线同速运行及转弯差速运行的控制技术，实现了AGV的直行、转向、自动运行、调速及站点停车等功能。

关键词：AGV；PLC；磁导航；双驱驱动引言AGV小车是一种无人驾驶自动化搬运车辆。

AGV 小车是多种技术融合的体现，具备自动导航能力、安全保护能力和移动负载等功能。

AGV小车主要由车架及相应的电气结构组成，可以分为以下几个子系统：驱动转向系统、导引系统、控制系统、安全系统和通信系统，涉及传感器技术、控制技术、导航技术、机电一体化技术等。

AGV小车的出现帮助工厂实现搬运自动化，是自动仓储物流重要组成部分。

作为AGV小车核心的车载控制器代表之一的西门子公司 S7-1200PLC 是一款集成有标准的通讯接口 Profinet，可以实现联网，适应了现代工业制造的通讯发展需求，基于西门子 S7-1200 PLC 硬件基础上开发 AGV 控制系统，对于智能制造生产线智能化、数字化、信息化、柔性化生产制造系统的研究和发展具有重要意义。

本文设计的AGV小车依托于一条智能制造生产线，用于将基于托盘的物料从智能仓储运送到指定位置，加工完毕后，再运送回智能仓储，要求可按照既定路线实现 AGV 小车自主导航、搬运、避障等功能。

1AGV小车总体设计智能运输AGV小车，要有足够的强度要求，采用铝合金作为主框架，容易组装且满足强度要求。

AGV 用轮系种类有驱动轮、万向轮、定向轮、舵轮、麦克纳姆轮等，本设计的底部安装有驱动模块和支撑万向轮，这种轮系组合中有两个驱动单元，启动转矩大，运行稳定，两个驱动单元位于车体中轴线上，有利于车体姿态调整和及时改变方向，四周的万向轮起到良好的支撑作用。

如下图1所示。

图1 小车车轮分布和导航系统示意图AGV 用电机有直流无刷电机，直流有刷电机，步进电机，交流伺服电机等。

AGV自动导航车控制系统的设计与改进AGV（Automatic Guided Vehicle）自动导航车是一种能够在工业环境中自动导航、运载物料的无人驾驶车辆。

AGV自动导航车控制系统的设计与改进，是为了提高生产效率，减少人工操作，实现自动化和智能化生产。

首先，AGV自动导航车的控制系统需要设计一个可靠的定位系统，以确定车辆的准确位置。

传统的定位方法包括激光导航、磁导航和视觉导航等，但这些方法都存在一定的局限性。

为了解决这个问题，可以采用多传感器融合的方法，结合使用激光、磁导航和视觉等多个传感器，提高定位的准确性和可靠性。

其次，AGV自动导航车的控制系统需要设计一个路径规划算法，以确定车辆的最佳路径。

传统的路径规划算法包括A*算法和Dijkstra算法等，但这些算法的计算复杂度较高，无法满足实时性的要求。

为了解决这个问题，可以采用快速路径规划算法，如D*算法和RRT算法等，减少路径规划的计算时间。

此外，AGV自动导航车的控制系统还需要设计一个动态避障算法，以确保车辆能够避免障碍物。

传统的避障算法包括静态避障算法和动态避障算法，但这些算法在遇到复杂环境时无法处理。

为了解决这个问题，可以采用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，实现车辆的智能避障。

此外，AGV自动导航车的控制系统还可以设计一个自适应控制算法，以应对不同工作场景下的变化。

自适应控制算法可以根据工作场景的变化，调整车辆的速度、加速度和转向角度等，使车辆能够更好地适应工作场景的变化，提高车辆的运行效果。

最后，AGV自动导航车的控制系统还需要设计一个远程监控和调度系统。

远程监控和调度系统可以实时监控车辆的运行状态和位置，并对车辆进行操作和调度，提高车辆的运行效率和生产效率。

总之，AGV自动导航车控制系统的设计与改进是一个综合性的工程，需要考虑定位、路径规划、避障、自适应控制和远程监控等多个方面，以实现自动化和智能化生产。

AGV自动导航车控制系统的设计与改进AGV（Automated Guided Vehicle）自动导航车是一种用于物料运输和自动化生产的设备，其控制系统设计和改进对于提高AGV的性能和效率至关重要。

下面将介绍AGV控制系统的设计和改进，并提出一些关键的考虑因素和建议。

首先，AGV控制系统的设计应考虑以下几个关键因素：1.导航技术：AGV的导航技术可以使用多种方法，如激光导航、视觉导航、磁导航等。

根据实际需求和环境条件选择最适合的导航技术。

同时，控制系统应提供可靠的定位和导航算法，以实现精准的路径规划和导航功能。

2.避障系统：AGV在工作过程中需要避免碰撞障碍物，因此控制系统应配备可靠的避障算法和传感器。

例如，可以使用红外线、超声波或激光传感器来检测环境中的障碍物，并通过控制系统中的避障算法实时调整AGV的路径。

3.通信系统：AGV与其他设备和系统之间需要进行数据交互和通信，因此控制系统应具备稳定的通信功能。

可以使用无线网络或有线网络实现与其他设备的连接，同时控制系统应提供可靠的数据传输和通信协议，以保证数据的实时性和准确性。

其次，对于AGV控制系统的改进，可以考虑以下几个方面：1.系统集成：AGV控制系统一般包括导航、避障、通信、路径规划等功能，可以将这些功能进行系统集成，以减少系统的复杂性和提高系统的性能。

例如，可以使用嵌入式系统来实现多个功能的集成，以提高系统的灵活性和效率。

2.自动调整和路径优化：AGV在工作过程中可能会出现路径偏差或时间延迟等问题，可以通过控制系统进行自动调整和路径优化，以提高AGV的导航精度和运行效率。

例如，可以根据实际情况对路径进行动态调整和优化，以避免不必要的行驶距离和时间浪费。

3.传感器和算法的改进：控制系统的性能和效率很大程度上取决于传感器和算法的质量和可靠性。

因此，可以对传感器进行升级或改进，以提高对环境的感知能力；同时，可以对算法进行改进和优化，以提高AGV的导航和避障能力。

2019.16科学技术创新（a ）偏色图片(b)去灰图片图2预处理偏色图片的前后对比图（e ）分割图片a (d)分割图片b 图3预处理部分偏色图片的前后对比图（a ）正常图片（b ）去灰图片图1预处理正常图片的前后对比图偏色数据执行随机选取训练，并检测其余部分。

研究中运用到SVM 、BP 神经网络法，开展MATLAB 仿真研究，参考实验经验对优化参数进行设定，把那个完成五百次BP 法练习，最大失败次数是5，且误差最小值和学习速率均为0.01。

研究中SVM 的核参数为[－1，1]，高斯指定尺度因子为2，分离支持向量机原理SMO 算法原理，最终得知：BP 法具有较好的效果，准确率的平均值是95.73512%；且SVM 下准确性是96.684%。

这就表明借助上述两大机器学习算法均可以有效检测图片偏色问题，具有理想的准确性。

参考文献[1]丁军,刘宏伟,王英华,王正珏,齐会娇,时荔蕙.一种联合阴影和目标区域图像的SAR 目标识别方法[J].电子与信息学报,2015(3).[2]张书洲.基于深度学习的Logo 检测与识别技术研究[D].成都：电子科技大学,2018.[3]丁军,刘宏伟,王英华,王正珏,齐会娇,时荔蕙.一种联合阴影和目标区域图像的SAR 目标识别方法[J].电子与信息学报,2015(3).作者简介：李超人（1988，1-），男，山西寿阳人，硕士，主要研究方向：人工智能，神经网络，机器学习。

(a)部分偏色图片(b)去灰图片所谓AGV 机器人，也被称作自动导引车，是一种智能搬运机器人，可采用电磁或磁条等导引装置，沿预定路线进行职能运动，自动搬运物料。

在这一过程中，自动化物流系统的构建，需充分体现AGV 机器人导引车运行的自动化与柔性化性能，合理扩大AGV 机器人的适用范围。

1双驱双向的AGV 机器人所谓AGV 机器人，全称为Automated Guided Vehicle ，也被称作自动导引车，属于一种轮式可移动机器人。

AGV自动导航车控制系统的设计与改进AGV（Automatic Guided Vehicle）自动导航车是一种可以自主行驶的无人驾驶车辆，广泛应用于物流、仓储、制造等领域。

其控制系统的设计和改进对于提高AGV的导航精度、安全性和效率至关重要。

首先，AGV控制系统的设计需要考虑以下几个方面：1.导航系统：AGV的导航系统是AGV自主行驶的核心。

传统的导航方式包括激光雷达导航、视觉导航等，但这些方式都存在一定的局限性，如对环境要求较高。

因此，可以考虑采用多传感器融合的导航方案，结合激光雷达、摄像头、惯性导航等多种传感器，提高导航的准确性和鲁棒性。

2.智能决策与路径规划：AGV的控制系统需要根据导航数据和环境信息进行智能决策和路径规划，以实现快速、稳定的自主行驶。

在设计控制系统时，可以采用基于规则的方法，如基于状态机的控制方法，将决策和路径规划过程表示为一系列状态和转移，并根据当前状态和环境信息决定下一步的行动。

3.通信与协同控制：在现代物流环境中，多个AGV往往需要协同工作，保持良好的通信和协同控制至关重要。

因此，AGV的控制系统需要支持无线通信，以实现AGV之间的位置和任务信息的共享。

此外，还可以采用分布式控制的方法，将控制指令和决策过程分布到多个控制器中，提高系统的可靠性和灵活性。

接下来，针对AGV控制系统的改进可以从以下几个方面进行：1.导航精度提升：改进AGV的导航系统，提高导航的精度和鲁棒性。

可以采用更先进的传感器技术，如基于光学的深度相机、激光雷达等，提高地图的建模精度和位置识别的准确性。

同时，还可以引入机器学习算法，通过学习历史数据和经验，提高导航的智能化水平。

2.安全性增强：AGV在自主行驶过程中需要保证安全性，防止与人员和障碍物发生碰撞。

可以加装多个安全传感器，如红外传感器、超声波传感器等，实时监测周围环境，并根据监测结果调整AGV的行驶轨迹。

同时，还可以通过引入机器视觉技术，实现对AGV行驶区域的实时监控，提高安全性。

AGV自动化系统的电气设计与控制方案一、引言AGV（Automated Guided Vehicle）自动化系统是一种通过电子技术和自动化设备实现物流搬运的系统。

本文将重点探讨AGV自动化系统的电气设计与控制方案，旨在提供系统设计者和使用者有关该领域的宝贵信息和建议。

二、电气设计要点1. 电源系统设计AGV自动化系统的电源系统设计需考虑供电方式、电源容量和电气安全等因素。

供电方式可选择为直流或交流电源，并应确保能够满足系统的工作要求。

电源容量应根据AGV的实际功耗需求和系统的稳定性要求来计算，以保证系统的正常运行。

此外，电气安全也是重要考虑因素，必须设计可靠的电气保护装置和接地措施，确保系统运行时人身和设备的安全。

2. 电气线路设计AGV自动化系统的电气线路设计需要考虑主要电气元件的布局和连接方式。

各元件间的线路应合理布置，避免短路和干扰，并尽可能减少线路的长度，降低能量损耗。

同时，应根据系统的布置和工作特点，合理选择电缆的类型和规格，以满足信号传输和能量传输的要求。

3. 控制系统设计AGV自动化系统的控制系统设计包括软件和硬件两个方面。

在软件设计中，需要开发相应的控制算法和逻辑，实现AGV的路径规划、避障和导航等功能。

在硬件设计中，需要选择合适的控制器、传感器和执行器，并进行合理的布局和连接，以确保控制信号的准确传递和执行。

三、控制方案要点1. AGV路径规划AGV路径规划是AGV自动化系统中至关重要的一环。

在控制方案中，应采用先进的路径规划算法，如A*算法、D*算法等来实现AGV的最优路径规划。

同时，应综合考虑AGV的行驶速度、载货量以及场地的工艺要求等因素，从而确定合适的路径规划策略。

2. AGV避障设计AGV自动化系统的控制方案中必须考虑到避障功能的设计。

避障功能能够使AGV在工作过程中能够自动检测和避免障碍物，并能够调整行进路线以实现工作任务的顺利完成。

在避障设计中，可以采用激光、红外线或超声波等传感器进行障碍物的检测，并通过控制算法实现AGV的避障功能。