基于视觉导引的AGV系统研制
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第15-22页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 课题的国内外研究现状 | 第16-20页 |
| 1.2.1 AGV导引技术发展现状 | 第16-18页 |
| 1.2.2 AGV技术应用现状 | 第18-20页 |
| 1.3 课题研究的主要内容及工作 | 第20-22页 |
| 2 视觉导引AGV系统总体方案设计 | 第22-43页 |
| 2.1 AGV研发技术路线及设计指标 | 第22-23页 |
| 2.2 AGV车体结构设计 | 第23-28页 |
| 2.2.1 AGV本体负载方案的确定 | 第23-25页 |
| 2.2.2 AGV底盘驱动方案的设计 | 第25-28页 |
| 2.3 导引模块设计 | 第28-32页 |
| 2.3.1 AGV导引方式的确定 | 第28-29页 |
| 2.3.2 AGV视觉模块硬件选型 | 第29-32页 |
| 2.4 AGV车载控制模块设计 | 第32-34页 |
| 2.4.1 AGV控制系统业务划分 | 第32页 |
| 2.4.2 AGV控制器选型 | 第32-34页 |
| 2.5 驱动模块设计 | 第34-38页 |
| 2.5.1 电机容量的计算 | 第34-36页 |
| 2.5.2 减速器速比的确定 | 第36-37页 |
| 2.5.3 惯量匹配 | 第37-38页 |
| 2.6 其它模块设计 | 第38-41页 |
| 2.6.1 基于RFID技术的工位识别 | 第38-39页 |
| 2.6.2 安全模块 | 第39-40页 |
| 2.6.3 无线通信模块 | 第40页 |
| 2.6.4 电源模块 | 第40-41页 |
| 2.7 AGV总体方案 | 第41-43页 |
| 3 AGV视觉导引及图像处理 | 第43-59页 |
| 3.1 视觉导引技术原理 | 第43-45页 |
| 3.2 图像处理分析软件平台 | 第45-46页 |
| 3.3 基于统计排序滤波的图像平滑 | 第46-48页 |
| 3.4 阈值分割 | 第48-52页 |
| 3.4.1 固定阈值分割 | 第49-50页 |
| 3.4.2 二维最大熵阈值分割 | 第50-52页 |
| 3.5 边缘检测 | 第52-56页 |
| 3.5.1 图像的边缘特征 | 第52-53页 |
| 3.5.2 边缘检测算法实现 | 第53-56页 |
| 3.6 色带识别与导引信息提取 | 第56-58页 |
| 3.7 本章小结 | 第58-59页 |
| 4 AGV轨迹纠偏建模及控制算法设计 | 第59-72页 |
| 4.1 AGV差速纠偏过程分析 | 第59-60页 |
| 4.2 AGV轨迹纠偏控制建模 | 第60-62页 |
| 4.3 AGV轨迹纠偏控制算法设计 | 第62-71页 |
| 4.3.1 AGV纠偏控制算法的确定 | 第62-63页 |
| 4.3.2 AGV模糊纠偏控制算法设计 | 第63-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 5 AGV控制系统实验研究 | 第72-82页 |
| 5.1 实验平台搭建 | 第72-73页 |
| 5.2 图像处理性能测试 | 第73-76页 |
| 5.3 负载能力测试 | 第76-77页 |
| 5.4 纠偏能力测试 | 第77-79页 |
| 5.5 停障功能测试 | 第79-80页 |
| 5.6 定位精度测试 | 第80-81页 |
| 5.7 本章小结 | 第81-82页 |
| 6 总结与展望 | 第82-84页 |
| 6.1 全文总结 | 第82-83页 |
| 6.2 不足与展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-87页 |
| 作者简介 | 第87页 |
