| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 AGV物流车技术研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 AGV的发展和研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 AGV小车导航控制技术 | 第16-17页 |
| 1.2.2 AGV运动控制算法 | 第17-19页 |
| 1.3 论文章节内容安排 | 第19页 |
| 1.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第2章 全向AGV结构设计和硬件电路设计 | 第20-35页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 全向AGV的车体选材和结构设计 | 第20-25页 |
| 2.2.1 全向AGV的结构设计 | 第20-22页 |
| 2.2.2 全向AGV的电机选型 | 第22-25页 |
| 2.2.3 全向AGV的电源选型 | 第25页 |
| 2.3 总线式磁检测传感器设计 | 第25-27页 |
| 2.4 全向AGV的驱动电路设计 | 第27-34页 |
| 2.4.1 驱动系统电源电路 | 第27-29页 |
| 2.4.2 驱动系统控制电路 | 第29-32页 |
| 2.4.3 基于增量式光电编码器的速度环 | 第32-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 全向AGV的运动学建模与动力学建模 | 第35-45页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 基于麦克纳姆轮的全向AGV的受力分析 | 第35-37页 |
| 3.3 全向AGV运动学建模 | 第37-39页 |
| 3.4 全向AGV动力学建模 | 第39-44页 |
| 3.4.1 拉格朗日动力学方程 | 第39-41页 |
| 3.4.2 保守力学体系的拉格朗日方程 | 第41-42页 |
| 3.4.3 全向AGV动力学建模 | 第42-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 全向AGV的运动控制 | 第45-54页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 运动控制算法对比分析 | 第45-48页 |
| 4.2.1 算法概述 | 第45-46页 |
| 4.2.2 PID控制的基本原理及算法流程 | 第46-47页 |
| 4.2.3 模糊控制的基本原理及算法设计流程 | 第47-48页 |
| 4.3 滑模控制的基本原理 | 第48页 |
| 4.4 基于反演滑模的全向AGV的运动控制 | 第48-51页 |
| 4.5 基于自适应反演滑模的全向AGV的运动控制 | 第51页 |
| 4.6 自适应反演滑模全向AGV运动控制算法实验仿真及仿真结果分析 | 第51-53页 |
| 4.7 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 全向AGV运动控制算法实验 | 第54-90页 |
| 5.1 引言 | 第54页 |
| 5.2 四种运动控制算法对比实验仿真及结果分析 | 第54-63页 |
| 5.2.1 PID运动控制算法实验仿真 | 第54-57页 |
| 5.2.2 反演滑模运动控制算法实验仿真 | 第57-58页 |
| 5.2.3 模糊自适应滑模运动控制算法实验仿真 | 第58-61页 |
| 5.2.4 自适应反演滑模运动控制算法实验仿真 | 第61-63页 |
| 5.3 四种运动控制算法仿真实验对比 | 第63-64页 |
| 5.4 AGV运动控制的实验测试 | 第64-67页 |
| 5.4.1 PID运动控制算法离散分析 | 第64-65页 |
| 5.4.2 反演滑模运动算法离散化分析 | 第65-66页 |
| 5.4.3 自适应反演滑模运动控制算法离散化分析 | 第66-67页 |
| 5.5 全向AGV的轨迹跟踪实验 | 第67-89页 |
| 5.5.1 直线路径实验过程及结果分析 | 第68-74页 |
| 5.5.2 “S”路径实验过程及结果分析 | 第74-82页 |
| 5.5.3 圆形路径实验过程及结果分析 | 第82-89页 |
| 5.6 本章小结 | 第89-90页 |
| 第6章 结论与展望 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-96页 |
| 攻读硕士论文期间所取得的科研成果 | 第96-97页 |
| 致谢 | 第97页 |