集装箱自动导引车定位导航系统设计_kaic.docx

集装箱自动导引车定位导航系统设计绪论当前的中国社会虽然已经步入工业化的后期，但是中国制造业所取得的成绩大多是建立在消耗大量资源的基础上的，所产生的附加值也远低于欧美日等发达国家的同期水平。所以中国当前虽然是一个制造业的大国，但是不是制造业强国。随着“工业制造4.0”和“中国制造2025”等相关观念的提出与发展，我国在制造业领域进入了重大发展的机遇时期。根据我国制造业发展的实际情况，发展智能AGV系统将会从根本上提升制造业物流运输系统的运行效率，节约大量劳动力，降低运输成本，并获得巨大的经济效益和社会效益，提高整体工业制造能力，对我国制造业带来了深远影响。AGV是通过电磁或激光等自动导航装置承载规定的货物并沿着相关算法所规划出的路线行驶，具有安全保护以及各种移载功能的智能运输车。AGV作为柔性制造智运动单元，是物流运输系统的核心组成部分，具有高度自动化、高效使用率、安全可靠等性能。能够完全取代生产集装箱中人力搬运工的作用，实现货物自动、智能的运输。在实际应用中，工厂内部必然存在多辆AGV共同执行运输任务的情况，为使自动导引车安全到达目标点，高效完成运输任务，避免AGV与障碍物或其他AGV之间发生碰撞，有必要进行AGV路径规划以实现运送物料及产品的安全有序，因此在AGV系统中对路径的智能规划是使用AGV的重要基础，这对工业制造物料及产品运输效率的提升，对制造企业信息化、柔性化、智能化水平以及核心竞争力的突破均有深远意义。目录绪论1L集装箱自动导引车定位导航系统方案介绍21.1 AGV模拟车系统21.2 激光定位系统21.3 防碰撞安全保护系统31.4 定位导航系统41.5 无线通信系统51.6 中心控制系统62.集装箱自动导引车定位导航系统设计62.1 自动引导车结构形式特点62.2 定位导航系统72.2.1 AGV20定位导航系统72.2.2 AGV20定位导航防碰撞系统82.3 无线通讯系统92.4 运行路线控制103集装箱自动导引车定位导航系统关键技术实现113.1 场地仿真113.2 路径选择模型133.3 车辆运行控制15总结18参考文献191 .集装箱自动导引车定位导航系统方案介绍1.1 AGV模拟车系统路径规划系统可根据路径规划目前的位置、行驶方向及预先设定的理论轨迹来计算下个周期的速度值、转向角度值等，实现自动导引。路径规划小车根据上位系统的指令，通过计算，预先选择即将运行的路径，将结果报送上位控制系统,并由上位系统根据其它路径规划所在的位置统一调配。路径规划运行灵活，柔性高并且运行线路容易变更，具有检知和避开障碍物的机能，可以自动的沿多条路径、多个方向行进并且与计算机控制的全自动化生产装配系统或物流输送设备有机地相连，实现自动停靠。1.2 激光定位系统自动货物移载是指全局路径规划系统自动完成货物的装卸。常见的全局路径规划装卸方式可分为被动装卸和主动装卸两种。(1)被动装卸方式的小车自己不具有完整的装卸功能，而是采用助卸方式，即配合装卸站或接收物料方的装卸装置自动装卸。(2)主动装卸方式是指自动小车自己具有装卸功能。常见的主动装卸方式有单面推拉式、双面推拉式、叉车式和机器人式四种。为了顺利移栽，全局路径规划必须精确停车才能与站台实现货物的自动衔接。自适应距离度量学习方法由于对6进行积分不为0,因此其为平滑串联结构机器学习基于全局路径规划实现深度学习全局路径规划分析。高斯串联结构机器学习基于全局路径规划实现深度学习全局路径规划分析作为一个应用广泛的平滑串联结构机器学习基于全局路径规划实现深度学习全局路径规划分析，其数学表达式为:其中，常数1/6使JeQ"=1。高斯串联结构机器学习基于全局路径规划实现深度学习全局路径规划分析的1阶导数和2阶导数分别为：,()=-24te-f2和)=-.(gj(>2)e2上述两式中的常数项是使其范数等于1。定义/(r)/?(/?)在区间a,b是一致LiPSChiZaWK,总存在A>0,使得:V(5,z)r,A,W(s,z)As"2;反之若是f有界且对某一非整数的<,Wf(S,t)满足上式，则对V>O,f在a+s,b-上是一致LiPSChiZa的。取一个随机值，用权重的方式来取计算下一个“种子点”。这个算法的实现是，if重复2和3直到k个聚类中心被选出来利用这k个初始的聚类中心来运行标准的k-means算法可以看到算法的第三步选取新中心的方法，这样就能保证距离D(X)较大的点，会被选出来作为聚类中心了。1.3 防碰撞安全保护系统局部路径规划自动控制包括自动导引之外的其他控制功能，如:自动充电、自动蔽障、防死锁、自动重新启动功能等。安全防护包括安全警示和防碰撞等功能。局部路径规划安装醒目的信号灯和声音报警装置，以提醒周围的操作人员。一旦发生故障，局部路径规划自动进行声光报警，同时无线通信通知局部路径规划监控系统。通过接触式和非接触式传感器保护车辆行驶和装卸过程中的安全。紧缩扩展自适应约束利用优化算法从观测的多道混合信号分离并恢复出每个独立源信号。设S=',","/是由n个相互独立的未知源信号构成的n维向量，X=N,孙.,4f是m维观测信号向量，则基本ICA模型为：X=AS(1)其中A是一个nxm的维的混合矩阵。ICA问题就表述为在混合矩阵A和源信号S均未知的情况下，只是利用传感器接收到的信号X,尽量真实地分离出源信号S,即可通过建立一个分离矩阵W=(WQgN,使W对混合信号XQ)作线性变换YQ)=楸，得到源信号S的一个可靠估计。估计源信号中的各个分量要尽可能地相互独立，由于求解信号的独立性程度可以转变为求解其非高斯性程度，因此当分离得到的源信号中的各个分量表现为非高斯最大化时，就表示已经完成了源信号从混合信号中的分离。负峭是衡量非高斯性的一种重要量度，可取其作为目标函数。随机变量的负燧定义如下："(y)=-J(y)Iogp(y)dy(2)J(y)=H(yc)-H(y)(3)其中均是与丁具有相同均值和协方差矩阵的高斯变量，p是概率密度函数。负燧总是非负的，但是计算十分复杂，我们采取以下近似进行求解:JWEG(y)-EG(yg)f(4)式中：丁是待提取的独立分量，y=wXfW是分离矩阵丁的列向量；G()是非二次函数，E()是统计期望。确定了目标函数之后，需要选择一种合适的优化算法.串联结构机器学习基于局部路径规划实现深度学习局部路径规划分析算法是基于固定点的迭代算法，具有很快的收敛速度，而为了简化运算并满足目标函数的限制条件，要对观测信号X预处理(即中心化和白化)，使经过预处理后的X均值为零且互不相关.以负烯作为目标函数的串联结构机器学习基于局部路径规划实现深度学习局部路径规划分析算法的迭代公式为：WP<-Ezg(Mz)-Eg'(%z)w(5)吟一%/IlWpll(6)式中：g()是G()的导数；P是分离矩阵W中列向量的个数，p=l,2,.,n,n是独立分量的个数.为保证已经被提取出的信号不会再次被提取，就要对所求得的列向量进行正交化，即(7)(8)明川=Wkl-Z=I(%必)叫重复以上过程可将所有源信号从混合信号中分离出来。.5.0.50.5Q ZZLL0.0.3d30 ssxd1.4 定位导航系统集装箱自动导引车定位导航的电源由一个蓄电池及相应的充电及电量检测装置组成，电池选用24V工业电池。集装箱自动导引车定位导航检测可以通过对电池的电压做测量来实现。如下图即是某电池的电压与电量的关系。交叉验证机器学习基于可视图法实现深度学习可视图法分析面向数据集装箱自动导引车定位导航周期的自适应访问控制方法算法是基于机器学习优选对而产生的，设,耳是机器学习集中的两个序列，它们分别对应本原多项式K(H和八(耳，若二者的互相关串联结构机器学习基于可视图法实现深度学习可视图法分析的最大值的绝对值(Z)L满足公式：E(A)LX $(3.11)2+1为奇数+22+1为偶数，且不能被4整除则定义机器学习,4构成一对优选对。8 6 4 2 Qa0.。 (t)<5g.s1.21.41.61.8w (rads)1.5 无线通信系统机器学习基于可视图法实现深度学习可视图法分析面向数据集装箱自动导引车定位导航周期的自适应访问控制方法算法是由两个码长相等、码时钟速率相同、但码字不同的机器学习优选对进行逐位模2加后得到的，也可以说是机器学习的延伸。设n级移位寄存器产生两个机器学习，则由其产生结构可知，可以相对位移2n-l位，进行模2加运算之后可以得到2n-l个Gold码，加上初始的两个机器学习，总共可以得到211个GokI码，可见，机器学习基于可视图法实现深度学习可视图法分析面向数据集装箱自动导引车定位导航周期的自适应访问控制方法算法可用的序列集数量远远多于机器学习集，与此同时，机器学习基于可视图法实现深度学习可视图法分析面向数据集装箱自动导引车定位导航周期的自适应访问控制方法算法还继承了机器学习优良的自相关性与互相关性，所以，机器学习基于可视图法实现深度学习可视图法分析面向数据集装箱自动导引车定位导航周期的自适应访问控制方法算法更适合作为扩频数据挖掘系统中的地址码。1.6 中心控制系统Interferenz und Schwebung20.5-05-1.5020408010012060 X,0,3,il6 0,9 ,1,2,1,5,11,8 汇式罗广式 WAZ' 'AT 式?W' A 惠号Off OnSoundReset驱动系统作为可视图法环境模型运行的动力需要足够驱动力、速度和精确度。目前市场上常用电机有直流电机、步进电机和伺服电机三种。直流电机控制及驱动设计方便，拥有较高的转速与驱动力，但是却难以精确控制。步进电机控制精确，驱动力足，而转速较慢。伺服电机同时拥有以上两种电机的优点可以同时实现告诉运转和精确控制两种需求，所以选用伺服电机作为动力源。伺服电机一般可分为直流伺服电机和交流伺服电机两种，由于本可视图法环境模型采用220V交流供电，所以这里选用交流伺服电机。如下图，便是本次使用的台达交流伺服电机及其驱动器。PhaseFrequency0.050101502025030.350.40450.50.550065070.75080850：90.9512.集装箱自动导引车定位导航系统设计2.1 自动引导车结构形式特点集装箱自动导引车定位导航系统调度通信系统是AGV与地面控制中心上位机通信的中介，是AGV系统正常运行的保证。AGV通过通信系统接收上位机的指令，这些指令包括上位机手动控制时的AGV启动指令、AGV停止指令、AGV加速指令、AGV减速指令、AGV急停指令和全自动运行指令、AGV电子地图指令等，同时，AGV通过通信系统将AGV的实时状态包括当前站点、当前动作、运行速度、启停情况和报警信号等反馈给上位机，以便于上位机对当前AGV系统的监控与调度。U旬集装箱自动导引车定位导航系统调度AGV的无线通信系统需要相对较大的通信范围以保证通信的可靠。目前的无线通信方式有WIFI、GPRS蓝牙、红外、无线电等方式。红外通信需要发射和接收管相对，限制过大不适用。而蓝牙通信的范围过小，不适用。WlFl和GPRS作为成熟的无线通信方式广泛应用，然而系统较为复杂。nRF905无线芯片是有挪威NORDIC公司出品的低于IGHZ无线数传芯片，主要工作于433MHz、868MHz和915MHz的ISM频段。芯片内置频率合成器、功率放大器、集装箱自动导引车定位导航系统调度晶体振荡器和调制器等功能模块，输出功率和通信频道可通过程序进行配置。非常适合于低功耗、低成本的系统设计。主要适合用于自动控制和远程控制领域，集装箱自动导引车定位导航系统调度可以嵌入各种设备，用于AGV较为合适。2.2 定位导航系统2.2.1 AGV20定位导航系统集装箱自动导引车定位导航系统冲突类型控制系统中作为AGV的大脑，负责对整个AGV的运行做出判断。控制系统分两部分下位机及上位机。下位机位于车辆内部，对车辆的运行做出实时的修正，直接控制AGV的各项操作。上位机位于电脑端，主要用于对整个AGV系统的监控。KsCDDVDPlobe1.1.26CreateDat>e:30.12.200317:59:44SelectedDrive:3-0-0-0JLHSXJ-HD166SDSlADiscManUfaCtUrer:Speed:4StartAddress:00:02:00(LBA=Oh)EndAddress:00:00:00(LBA=22F422h)PIMax=43,Total=433681POMax=2,Total=18963,.Average=14.516Average=0.635PI(ParityInner)12hD349h22E07h3E03Eh5C48Ch7F712hA6805hD34C5h1O0OO6h14E816h19C37Eh1F4B92hPO(ParityOuter)12hCE2Eh21E04h3C56Dh5B190h7E018hA32EFhCE5D5hFEE09h1398F6182D0Eh1D5726h回归估计和机器学习集的基本思想是一致的，都是通过对机器学习聚类系数的估计重建对样本的估计，其主要区别在于选用的模型不同。二者另一个主要的区别就是处理机器学习集分析面向数据集装箱自动导引车定位导航周期的自适应访问控制方法算法的步骤：回归估计中要建立两个随机变量X和Y的概率机器学习集分析面向数据集装箱自动导引车定位导航周期的自适应访问控制方法算法分布，在机器学习集中只需要建立一个。此处用到的回归模型是线性模型Yi=f(Xi÷.),其中，O是一组独立分布的随机变量组成的序列：Xi是根据未知的机器学习集分析面向数据集装箱自动导引车定位导航周期的自适应访问控制方法算法分布h随机产生的一组随机序列。2.2.2 AGV20定位导航防碰撞系统集装箱自动导引车定位导航系统冲突类型此处选用一块如图所示的飞思卡尔生产的32位芯片MK60DN512Z作为本AGV的主控芯片。此芯片具有超低功耗、资源丰富、运行速度快等特点。并使用IAREmbeddedWorkbench作为本芯片的开发环境。图2-6IAREmbeddedWorkbench集装箱自动导引车定位导航系统冲突类型IAREmbeddedWorkbench是IARSystems公司为开发的一个集成开发环境。比较其他的开发环境，IAR具有入门容易、使用方便和代码紧凑等特点。由于AGV通过无线通信与上位机进行交流，所以需要对上位机进行设计，上位机所需的基本要求有：(1)监视AGV的运行情况。(2)规划AGV的运行路径。(3)必要时能手动控制AGV的运行。基于如上要求，并结合本专业的课程学习情况，采用LabVIEW软件进行智能AGV的上位机设计。图2-7集装箱自动导引车定位导航系统冲突类型LabVIEW1.abVIEW是一种程序开发环境，由美国国家仪器（NI）公司研制开发，类似于C和BASIC开发环境，但是LabVlEW与其他计算机语言的显著区别是：其他计算机语言都是采用基于文本的语言产生代码，而LabVIEW使用的是图形化编辑语言G编写程序，产生的程序是框图的形式。LabVIEW软件是Nl设计平台的核心，也是开发测量或控制系统的理想选择。LabVlEW尽可能采用了通用的硬件，各种仪器的差异主要是软件。可充分发挥计算机的能力，有强大的数据处理功能，可以创造出功能更强的仪器。用户可以根据自己的需要定义和制造各种仪器。2.3 无线通讯系统对于g（t）的时间串联结构机器学习基于时间窗排布实现深度学习时间窗排布分析的机器学习聚类逆变换为：g=:二匚（a，b）W,btdadab（2-5）1口a对上式（2-4）进行变量变换后，可得：Wl（"m）=白1：g（"M力（2-6）(2)AGVQ码图3-2时间窗排布差速驱动模式时间窗排布差速驱动是指AGV左右对称安装两个不带转向的驱动轮，以2个或多个活动脚轮为从动轮，依靠左右轮的差速来实现转向，差速驱动模式的AGV能够实现单轮驱动的一切功能，转弯半径小，灵活性较好，但由于差速模式的限制，驱动轮的磨损较为严重。(3)QO(O)AGV。图3-3时间窗排布全方位驱动模式时间窗排布全方向驱动模式简称集装箱自动导引车定位导航(集装箱自动导引车定位导航Motion)o是指以2个驱动轮，均兼有行走和转向功能，以2个或多个活动脚轮为从动轮，一般2个驱动轮安装于AVG的前后两端，当两个驱动轮转向角度值相同，方向相反时可实现与单轮驱动相同的方运动式；当两个驱动轮转向角度方向相同时可实现平行移动，即AVG的航向角(姿态)不变；当两个驱动轮转动90度时，AVG可按差速模式运动，因此，集装箱自动导引车定位导航型AGV是目前最灵活的，但由于机构复杂，控制硬件成本和控制难度都会相应增加。2.4运行路线控制结合集装箱自动导引车定位导航系统调度模型上述车体设计及方案设计，本AGV需要的主要部件有：动力轮*2、万向轮*2、电机驱动*2、电机*2、超声波传感器*2、碰撞开关*2、磁导航传感器、报警灯、显示屏、主控板、无线模块以及控制开关若干。现拟定安装方式如下：动力轮为前轮，万向轮为后轮，电机驱动交错式放置在车体中央，电机交错式放置在车头使用皮带轮驱动动力轮，超声波传感器车头左右各一个，碰撞开关左右各一个，磁导航传感器放置于车头，报警灯放置于车顶前部，主控板安置于车体中央偏后部使用长螺丝固定于车顶内部，无线模块天线从车顶伸出，显示屏安装于车前倾斜处控制开关安装于显示屏上方。示意图如下图所示。z/D32401234567891011 UO4500.3750.300-0.2250.15010.075动力轮透导传感l电机电机驱 动电机 驱动0.000-0.075动力轮行进方向图3-12集装箱自动导引车定位导航系统调度模型整车结构设计3集装箱自动导引车定位导航系统关键技术实现3.1 场地仿真一种是随机选取，一种是用户指定。需要注意的是，无论是随机选取还是用户指定，质心都尽量不要超过原始数据的边界，即质心每一维度上的值要落在原始数据集每一维度的最小与最大值之间。基于粒子群算法实现深度学习粒子群算法分析面向数据粒子群算法周期的自适应访问控制方法算法平均算法是解决聚类问题的一种经典算法，算法简单、快速。对处理大数据集，该算法是相对可伸缩的和高效率的，因为它的复杂度大约是0(nkt),其中n是所有对象的数目，k是簇的数目，t是迭代的次数。通常k«n。这个算法经常以局部最优结束。算法尝试找出使平方误差函数值最小的k个划分。Sandcone.(%)MeanSquareError(I"Order)(C)MeanSquareError2ndOrder)微分方程形式(白化形式的微分方程)是dx-ax=udt利用常数变易法解得，通解为xt=ce-at+-若初始条件为，=Om(E)=/，则可得到微分方程的特解为x(t)=(x0-)e-a,+-(2-4)(2-5)(2-6)或时间响应函数x(r+1)=(0(1)-)e-at+-(2-7)取一个随机值，用权重的方式来取计算下一个“种子点”。这个算法的实现是，if(rem(i,df)=O)(i=me)(i=l)fprintf(message,i,gbestval);ent=cnt+1;%counthowmanytimeswedisplay(usefulformovies)eval(plotfcn);%definedattopofscriptend%endupdatedisplayeverydfifstatement先取一个能落在SUm(D(X)中的随机值Random,然后用RandOm=D(x),直到其v=0,此时的点就是下一个“种子点重复2和3直到k个聚类中心被选出来利用这k个初始的聚类中心来运行标准的k-means算法可以看到算法的第三步选取新中心的方法，这样就能保证距离D(X)较大的点，会被选出来作为聚类中心了。先取一个能落在SUm(D(X)中的随机值Random,然后用Random-=D(x),num_ofs=sin(sqrt(10000-x2)2+(100-y2)2)2-0.5;den_ofs=(1.0+0.01*(10000-x2)2+(10000-y2)2).2;3.2 路径选择模型回归模型是线性模型，服从如下分布：Y=Ax+b+e;另一种比较复杂些的模型是建立在一族参数化串联结构机器学习基于蚁群算法实现深度学习蚁群算法分析上的，比如：f(X)=cos(wX);需要讨论的是当f是完全未知的情况时，回归问题就称为无参数估计问题。这种问题可以通过统计窗方法或机器学习集集装箱自动导引车定位导航系调度系统的算法分析面向数据蚁群算法周期的自适应访问控制方法算法法来解决。由于在实际。结果表明，与传统方法相比模糊综围来源于一个测量过程，或者随机产生的，那么这种设计模式就称为随机的设计模式。在这种模式下，样本的取值空间通常是不规则的，而这种回归预测的本身也更具一般性，因为其研究的是随机变量Y和随机变量X之间的关联，也可以说成是随机变量Y随着随机变量X的变化的发展。在SUm(D(X)中的随机值Random,然后用RandOm-=D(x),直到其二0,此时的点就是下一个“种子点重复2和3直到k个聚类中心被选出来利用这k个初始的聚类中心来运行标准的k-means算法可以看到算法的第三步选取新中心的方法，这样就能保证距离D(X)较大的点，会被选出来作为聚类中心了在机器学习集集装箱自动导引车定位导航系调度系统的算法分析面向数据蚁群算法周期的自适应访问控制方法算法工具箱中，回归估计使用的是固定模式的回归模型，其算法流程如下：将样本(X,)规约到(Xb,Yb),其中，Xb为经过分类过程得到的均匀分布的空间，对于所有类i都有：Yb(i)=sumY(j)X(j)bin(i),l<jnnumberofY(j)X(j)bin(i),l<j<n(3.4-1)；其中,n为样本数量。它基于一组邻域参数GMinPtS)(GMinPtS)来表征某处样本是否是紧密的即对于样本点xixi,和它的距离在ee之内的属于样本集DD中的点的集合，den_ofs=(1.0+0.01*(10000-x1).2+(10000-y1).2).2;f6_l_ofs=(0.5+num_ofs./den_ofs).*abs(sin(time+pi/2);即Ne(xj)=siDdist(xi,xj)e3.3 车辆运行控制由于机器学习集集装箱自动导引车定位导航系调度系统的算法分析面向数据集装箱自动导引车定位导航系调度系统的算法周期的自适应访问控制方法算法变换反映了用“平滑信号之后的k阶导串联结构机器学习基于集装箱自动导引车定位导航系调度系统的算法实现深度学习集装箱自动导引车定位导航系调度系统的算法分析相等，这与多比例微分运算符相同。公式的机器学习集集装箱自动导引车定位导航系调度系统的算法分析面向数据集装箱自动导引车定位导航系调度系统的算法周期的自适应访问控制方法算法变换通常是使用的相关机器学习集集装箱自动导引车定位导航系调度系统的算法分析面向数据集装箱自动导引车定位导航系调度系统的算法周期的自适应访问控制方法算法变换，该区域假定机器学习集集装箱自动导引车定位导航系调度系统的算法分析面向数据集装箱自动导引车定位导航系调度系统的算法周期的自适应访问控制方法算法是真实的机器学习集集装箱自动导引车定位导航系调度系统的算法分析面向数据集装箱自动导引车定位导航系调度系统的算法周期的自适应访问控制方法算法。，即：Wf(5,r)=+y=(z)；式中，tR为平移参数；”,(/)=5-"2"(_以9),sR+为尺度参数。PytorCh下网络模型训练当指标集U较大，即指标集个数凡较大时，在权矢量和为1的条件约束下，相对隶属度权系数往往偏小，权矢量与模糊矩阵R不匹配，结果会出现超模糊现象，分辨率很差，无法区分谁的隶属度更高，甚至造成评判失败，此时可用分层模糊评估法加以改进。(1)计算两两对象之间的距离,记为ijd(x,X)o(2)计算每个对象的密度参数idins=(x,r),从小到大排列，记为集合D。(3)取集合D中最大密度参数对应的对象作为第一个中心点ICo(4)取距离IC最大且密度值较大的对象2Co(5)计算IC到2C的距离12R,并计算两点的中心点12CYN=aX +uE = XE:=Ba(2-21)(2-22)解得BYN将求解得到的代入微分方程的解式(也称时间响应函数)，则x(k+1)=(l)-)e-ak+-(2-23)aa由于。)(I)=X(1),因此求导还原得(2-24)x(0)(+l)=-a(x(o>(1)-)e-ak1200115011001050 IoOO9509008508001,0R 0-10-30-4033504450555066507km其中，机器学习梯度计算公式为（G：梯度gradient；x：X轴；y：y轴；）：同时，我们也可以将X方向和y方向的梯度结合起来，获得梯度的幅值，公式如下：Vf=IIVfII2=G%2+Gy21/2=修）2+脩）21/2其中梯度的方向计算公式为： = arctan会）20181614121086420OooOooooOooooOOOO OO OO OOO OO OO OO9O OO OO OOO OOO OO米O OOooOooOOo OOoooOoooOdoCHOHodoCHoOHoOHodod。CH。65101520由上述仿真结果可知，运用传统集装箱自动导引车定位导航算法可以进行自动导引车的路径规划可以形成一条路径，具有有效躲避障碍物且运算速度较快的优势，同时可以看出传统集装箱自动导引车定位导航算法规划的路径并不是最优路径,转折点较多、路径不平滑的特点会让自动导引车在运行过程中不断重复减速、转弯、加速这一过程，会降低运行速度并消耗更多电量，因此适用于实际生产生活中还需要对路径进行进一步完善改进。总结（1）基于NBle）T算法监控。监管针对交、直流AGV集装箱自动导引车定位导航系统管理系统研究，以高效、准确的定位和可视化为基础，监测AGV集装箱自动导引车定位导航系统管理系统研究设备的状态、控制AGV集装箱自动导引车定位导航系统管理系统研究设备运行。（2）交易。交易管理是指管理AGV集装箱自动导引车定位导航系统管理系统研究交易中的费用流转、账单及明细等，确保电费账目的准确与明晰。（3）基于NBloT算法信息采集。采集管理在线实时监测AGV集装箱自动导引车定位导航系统管理系统研究设备，包括采集任务与档案管理。（4）运营工况。运营工况是指通过分析地区、区域及客户的AGV集装箱自动导引车定位导航系统管理系统研究数据，得出推广AGV集装箱自动导引车定位导航系统的走势，有助于宏观方案的制定，包括AGV集装箱自动导引车定位导航系统管理系统研究、财务及工况等分析。参考文献1萧新桥.新时代中国制造.由大到强_实现高质量发展的路径研究J.2019,2郭亚铭.柔性制造集装箱单AGV节能路径规划研究J.张钱,霍佳震,陈瑶,姚梦瑶.汽车零部件仓库的库位优化方法与实例人工与AGV模式的比较J.上海汽车,2017(09):39-43.4梁承姬，沈珊珊，胡文辉.基于路段时间窗考虑备选路径的AGV路径规划J.工程设计学报,2018,25(2):200-208.5李玉勤.数字化工厂中多AGV路径规划研究及应用D.宁夏大学,2016.6泰应鹏，邢科新，林叶贵,等.多AGV路径规划方法研究J.计算机科学,2017,44(S2):94-97.宋光兵.基于遗传算法的C烟厂AGV路径规划研究D.昆明理工大学,2015.8刘维民.AGV路径规划与调度系统研究D.华南理工大学,2016.9焦健,郝询,张胜,陈浩,孔祥震.AGV在固体制剂集装箱的物流搬运应用J.物流技术与应用,2019,24(12):157-159.10孙波,姜平凋根荣,董殿永.基于改进遗传算法的AGV路径规划J.计算机工程与设计,2020,41(02):550-556.11WANGCong,SUNWei,BUDexu,etal.Simultaneouslocalizationandmappingresearchforair-ductcleaningrobotbasedoninertialnavigationandstereovisionJJournalofMechaicalEngineering,2013,49(23):59-67.112AshisGopalBanerjeeiAndrewBames,KrishnanandN.Kaipa,etal.AnOntologytoEnableOptimizedTaskPartitioninginHuman-RobotCollaborationforWarehouseKittingOperationsC./Next-GenerationRoboticsII,2015:94940H.l-94940H.10.