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AGV的路径规划及运动控制研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 课题研究的背景及意义第11-12页
    1.2 AGV的研究发展现状第12-16页
        1.2.1 国内外AGV研究现状第12-14页
        1.2.2 AGV路径规划的发展现状第14-15页
        1.2.3 AGV运动控制的发展现状第15-16页
    1.3 主要研究内容及论文结构第16-17页
第2章 AGV总体方案设计与环境建模第17-29页
    2.1 AGV总体方案设计第17-19页
    2.2 AGV导航系统设计第19-23页
        2.2.1 AGV导航方式选定第19-20页
        2.2.2 二维码导航设计第20-23页
    2.3 仓储系统环境建模第23-28页
        2.3.1 环境建模方法概述第23-25页
        2.3.2 仓储环境建模的实现第25-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第3章 AGV路径规划研究第29-51页
    3.1 经典的最短路径算法第29-32页
        3.1.1 Dijkstra算法第29-30页
        3.1.2 遗传算法第30-31页
        3.1.3 蚁群算法第31-32页
    3.2 AGV路径规划算法的设计与实现第32-45页
        3.2.1 基于Dijkstra算法的路径规划第33-35页
        3.2.2 基于遗传算法的路径规划第35-42页
        3.2.3 基于蚁群算法的路径规划第42-45页
    3.3 自适应路径规划算法的设计与实现第45-49页
        3.3.1 自适应路径规划仿真试验第45-48页
        3.3.2 自适应路径规划算法设计第48-49页
        3.3.3 自适应路径规划算法扩展第49页
    3.4 本章小结第49-51页
第4章 AGV运动控制研究第51-75页
    4.1 经典的运动控制方法第51-53页
        4.1.1 模糊逻辑控制第51-52页
        4.1.2 PID控制第52-53页
    4.2 基于模糊PID的 AGV运动控制研究第53-64页
        4.2.1 运动学分析与建模第53-56页
        4.2.2 模糊PID控制第56-57页
        4.2.3 基于模糊PID的位置控制器设计第57-62页
        4.2.4 弯道位置控制研究分析第62-64页
    4.3 仿真实验与结果分析第64-71页
    4.4 位置控制实验与结果分析第71-73页
    4.5 本章小结第73-75页
第5章 总结与展望第75-77页
    5.1 全文总结第75-76页
    5.2 工作展望第76-77页
参考文献第77-82页
致谢第82页

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