| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-23页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·AGV关键技术 | 第11-14页 |
| ·定义 | 第11-12页 |
| ·AGV关键技术及国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·AGV控制系统的发展趋势 | 第14-18页 |
| ·无中心控制系统 | 第14-15页 |
| ·AGV Agent体系结构 | 第15-16页 |
| ·AGV Agent控制的轨迹规划要求 | 第16-17页 |
| ·惯性组合导航系统 | 第17页 |
| ·AGV轨迹跟踪和路径规划 | 第17-18页 |
| ·本文的研究课题的确立 | 第18-22页 |
| ·课题研究的工程背景及实验条件 | 第18页 |
| ·课题来源 | 第18-19页 |
| ·自动导向牵引车系统要求 | 第19-20页 |
| ·本文的研究主要内容 | 第20-21页 |
| ·意义及应用前景 | 第21页 |
| ·论文结构 | 第21-22页 |
| ·本章总结 | 第22-23页 |
| 2 AGV AGENT控制系统 | 第23-38页 |
| ·概述 | 第23页 |
| ·AGV Agent系统的研究情况 | 第23-26页 |
| ·Agent | 第23-24页 |
| ·多Agent系统 | 第24-26页 |
| ·Agent在AGV控制系统中的应用 | 第26页 |
| ·AGV Agent控制系统总体框架 | 第26-29页 |
| ·Agent开发平台选择 | 第26-27页 |
| ·Java Agent与硬件交互技术 | 第27-28页 |
| ·AGV Agent控制系统两种结构 | 第28-29页 |
| ·系统框架优点 | 第29页 |
| ·中间件的开发设计 | 第29-32页 |
| ·Agent与PMAC运动控制卡的交互 | 第29-31页 |
| ·Agent与数据库交互 | 第31-32页 |
| ·AGV Agent控制系统设计 | 第32-35页 |
| ·任务分析 | 第32页 |
| ·Agent行为设计 | 第32-33页 |
| ·软件结构 | 第33页 |
| ·人机界面Agent设计 | 第33-34页 |
| ·AGV Agent运行 | 第34-35页 |
| ·AGV Agent控制系统在AS/RS中的链接方法 | 第35-37页 |
| ·本课题中的AS/RS简介 | 第35-36页 |
| ·AS/RS控制系统 | 第36页 |
| ·AGV Agent与AS/RS控制系统链接方案 | 第36-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 3 AGV系统组成及运动方程 | 第38-45页 |
| ·概述 | 第38页 |
| ·AGV车体结构 | 第38-40页 |
| ·AGV系统硬件配置 | 第40-41页 |
| ·前轮驱动操舵三轮AGV的运动方程 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 4 AGV轨迹规划及导引控制 | 第45-67页 |
| ·运动轨迹及控制要求 | 第45页 |
| ·轨迹规划的研究概况 | 第45-46页 |
| ·路径曲率与操舵角的关系 | 第46页 |
| ·AGV操舵角限值、速度和加速度控制 | 第46-47页 |
| ·笛卡尔坐标系中的五次Hermite插值曲线 | 第47-55页 |
| ·插值条件 | 第47-48页 |
| ·曲线插值方法 | 第48-50页 |
| ·Newton差商法计算的五次Hermite插值多项式 | 第50-51页 |
| ·路径曲率及AGV控制量计算 | 第51页 |
| ·路径仿真 | 第51-52页 |
| ·坐标系插值曲线路径实验 | 第52-55页 |
| ·五次参数曲线 | 第55-66页 |
| ·参数曲线概述 | 第55-56页 |
| ·常用的参数曲线 | 第56-57页 |
| ·五次参数曲线推导 | 第57-58页 |
| ·端点切向量的确定 | 第58-62页 |
| ·参数曲线路径曲率及AGV控制量计算 | 第62-63页 |
| ·实验说明 | 第63页 |
| ·参数路径仿真 | 第63-65页 |
| ·参数曲线轨迹实验 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 5 AGV导航系统设计 | 第67-86页 |
| ·AGV组合导航技术 | 第67页 |
| ·Kalman滤波器 | 第67-71页 |
| ·Kalman滤波器 | 第67-69页 |
| ·Kalman滤波器用于数据融合的方法 | 第69-70页 |
| ·扩展Kalman滤波器(Extended Kalman Filter,EKF) | 第70-71页 |
| ·编码器和陀螺仪的数据融合 | 第71-75页 |
| ·简化的Kalman滤波器 | 第71-72页 |
| ·陀螺仪中值及方差 | 第72-73页 |
| ·姿态角变化量Δθ_k估计实验 | 第73-75页 |
| ·磁钉校正及EKF数据融合 | 第75-80页 |
| ·磁钉磁栅尺校正系统 | 第75-77页 |
| ·EKF数据融合 | 第77-80页 |
| ·导航系统结构 | 第80-81页 |
| ·系统框图 | 第80-81页 |
| ·系统更新过程 | 第81页 |
| ·EKF数据融合实验 | 第81-85页 |
| ·预测方差Q | 第81页 |
| ·磁尺和磁钉的测量方差设定 | 第81-83页 |
| ·EKF实验 | 第83-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 6 磁钉路径的迭代学习与智能规划 | 第86-99页 |
| ·引言 | 第86页 |
| ·磁钉路径设计 | 第86-88页 |
| ·磁钉目标的迭代学习 | 第88-91页 |
| ·迭代学习算法 | 第88页 |
| ·实验 | 第88-91页 |
| ·小结 | 第91页 |
| ·磁钉路径智能规划 | 第91-98页 |
| ·研究概况 | 第91-92页 |
| ·强化学习 | 第92-93页 |
| ·Q学习(QLearning) | 第93-94页 |
| ·Q学习算法进行路径规划 | 第94-97页 |
| ·多台AGV Q学习任务竞争 | 第97页 |
| ·路径占用时Q学习 | 第97-98页 |
| ·本章小结 | 第98-99页 |
| 7 全文总结及展望 | 第99-102页 |
| ·全文总结 | 第99-100页 |
| ·创新点 | 第100页 |
| ·不足与展望 | 第100-102页 |
| 致谢 | 第102-103页 |
| 参考文献 | 第103-109页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及研究成果 | 第109页 |
