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AGV搬运机器人的障碍物检测原理及方法

AGV搬运机器人是通过特殊导航自动将物品运输至地点，常见的引导方式为磁条引导，激光引导，RFID引导等。那么AGV搬运小车是怎么避开障碍物实现自动搬运的

AGV搬运机器人障碍物检测原理：

采用超声波方式进行测距，得到量化的间隔信息，进一步将该量化的间隔信息作为对AGV进行调速控制的参考，一般来说障碍物挨近检测设备，在一定的间隔范围内，AGV降速行进，驱动总成批发，在更近的间隔范围内，AGV小车中止，而当解除障碍物后，AGV将自动恢复正常行进状况。

市场上现有的AGV使用的障碍物检测办法中均是通过障碍物监测设备输出I/O状况来判别的，即办法检测中仅仅能判别有输出信号/没输出信号时对应前方有/无障碍物，淮南驱动总成，而不能对障碍物间隔进行量化。且一旦检测到障碍物，AGV控制系统会立刻停车，由此若AGV工作在较高速度下会由于小车及小车上的物品运动进程中有惯性在当即中止时带来风险。

AGV搬运机器人障碍物检测办法：

障碍物检测设备，它包含超声波传感模块、测距模块及AGV调速模块;其中超声波传感模块，用于发射、接纳超声波信号;测距模块，用于对超声波信号进行处理转化为量化的间隔信息后输出至AGV调速模块;AGV调速模块，用于根据测距控制单元输出的量化间隔信息对AGV的行进速度进行相应调整，实现减小惯性，缓慢停车。

方便机器人AGV小车障碍物检测包含速度探测，载重探测，另外还采用光学视觉感知和超声波传感器用来对车辆距离进行探测。多重障碍物检测较大限度的保证了AGV在使用中的安全。

AGV所依靠的技术是哪些呢？

这里做一个简单的概括

导引及定位技术：

作为AGV技术研究的部分，导引及定位技术的优劣将直接关系着AGV的性能稳定性、自动化程度及应用实用性，表1为AGV的常见导引及定位技术。

路径规划和任务调度技术：

1.行驶路径规划。行驶路径规划是指解决AGV从出发点到目标点的路径问题，即“如何去”的问题。现阶段国内外已经有大量的人工智能算法被应用于AGV行驶路径规划中，如蚁群算法、遗传算法、图论法、虚拟力法、神经网络和A*算法等。

2.作业任务调度。作业任务调度是指根据当前作业的请求对任务进行处理，包括对基于一定规则的任务进行排序并安排合适的AGV处理任务等。需要综合考虑各个AGV的任务执行次数、电能供应时间、工作与空闲时间等多个因素，以达到资源的合理应用和优分配。

3.多机协调工作。多机协调工作是指如何有效利用多个AGV共同完成某一复杂任务，并解决过程中可能出现的系统冲突、资源竞争和死锁等一系列问题。现在常用的多机协调方法包括分布式协调控制法、道路交通规则控制法、基于多智能体理论控制法和基于Petri网理论的多机器人控制法。

这些就是AGV技术重点知识啦

去哪——调度问题

很多传统的AGV厂商由于软件和算法的弱势，驱动总成订购，对于调度可能都是敬而远之。调度系统需要处理每一台AGV的任务调度，路径规划，交通管理，报警信息管理等等，一旦AGV的数量增多，驱动总成售后，路径复杂度增加，调度系统的通讯和处理速度都会遭到挑战。

怎么去——导航问题

从初开始的磁条导航，到现在的二维码导航，惯性导航，激光导航，各种导航技术都有优缺点，目前各种导航设备及传感器都需要分开安装，单独进行数据处理和调试。

这些就是AGV技术重点知识啦？AGV对环境有着很强的适应能力，不会受到光线影响，温度对其影响不大，加上铺设和更改路径简单方便，目前主要是用在工厂运输货物。在未来的工厂、物流仓储，将会有越来越多的AGV产品投入，以提高工作效率。