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现代物流系统中智能移动机器人的自主性控制技术分析.docVIP

现代物流系统中智能移动机器人的自主性控制技术分析.doc

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现代物流系统中智能移动机器人的自主性控制技术分析   摘 要:在智能物流需求的背景下,智能机器人在现代物流系统中的应用成为机器人应用的热点领域。提升物流系统的智能性,要求系统中的智能机器人具有更强的自主性。从导航、通信、分布式管理三个方面对智能物流机器人的自主性相关控制技术进行分析,并结合物流应用探讨了其技术特点,并对其提升我国物流装备水平的应用前景进行了展望。   关键词:物流系统;移动机器人;自主控制   中图分类号:F253.9 文献标识码:A   Abstract: On the command of intelligent logistics, applying intelligent robots in modern logistics system is a hot spot of robot applications. To improve the logistics intelligence, robots in the system should be more autonomous. From navigation, communication and decentralized control, the relative technologies for autonomous control are analyzed, the features with logistics application are discussed, and the prospect of enhancing domestic logistics equipment with these technologies is proposed.   Key words: logistics system; mobile robot; autonomous control   0 引 言   智能?C器人是一种新型的高科技技术,是涵盖运用了计算机技术、信息化技术、仿生学特征、传动感应技术等多领域学科而形成的新型技术,是当前科技研究的热点方向。2015年5月,我国出台了《中国制造2025》规划,规划中将智能制造列为我国当前的首要目标发展战略,要加快对智能制造的研究进度,使制造过程步入智能化[1]。在这一规划中,智能机器人制造是最具有代表性的领域,成为当前最重要的发展方向。尤其是近些年来我国国民经济发展迅速,人民需求不断提升,促进了仓储物流行业飞速发展,智能化设备在物流运输过程中的重要性日益突出,而智能机器人的出现,不仅降低了企业的生产成本[2],而且大大提高了物流企业的生产效率。   现有的物流系统机器人大多采用集中式的控制系统,自身的智能性和自主性不足,常用于结构化的相对静态的工作环境中,对于可变环境的适应能力不够,因此只能完成较为简单和固定的物流作业。因此需要将智能化移动机器人与物流系统相结合[3],依靠智能移动机器人的自主性控制实现物流系统的智能化作业。智能化的移动物流机器人能够通过传感器感知外界环境和自身状态,实现在有障碍物环境中面向目标的自主运动,从而完成一定作业功能。其本身能够认识工作环境和工作对象,能够根据指令和自身认识来独立地工作,能够利用操作机构和移动机构完成复杂的任务[4]。   本文将针对物流系统中智能移动机器人的自主性控制相关技术,如导航、定位、通信、分布式控制等方面的研究发展进行综述,并分析未来智能物流系统中智能机器人应用的关键问题。   1 物流智能机器人自主性导航技术   若要使移动物流机器人具有特定的智能,首先就需具有多种感知功能,进而进行复杂的逻辑推理、规划和决策,并在作业环境中自主行动。在这其中,导航和定位技术是智能移动机器人所要解决的核心技术。定位和导航功能是自主式移动机器人的一项重要功能,也就是通过这个最核心功能,机器人根据自身的感知系统确定自身的位置,从而根据任务做出正确的行为决策和路径选择。没有这种功能,移动机器人的任何自主运动都是盲目的。因此,物流移动机器人的多种导引方式相继出现。根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型、导航地域等因素的不同,主要分为电磁导航、地面标识导航、惯性导航和激光扫描导航、视觉导航等。而这些导航技术中,移动机器人的同步定位和地图构建(SLAM)方法是该技术的核心难题。   目前SLAM问题的研究方法主要分为两类:一类是基于数学概率统计方法,如卡尔曼滤波、粒子滤波等,这是目前研究最广泛的方法,但这类方法大多依赖于对环境的假设,配以昂贵的高精度传感器如激光测距仪来实现。Dissanayake等人在2001年提出了解决SLAM问题的卡尔曼滤波技术[5],之后针对卡尔曼滤波算法的复杂性和计算量问题,Thrun、Koller和Walter等人提出了稀疏

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