叉车型AGV视觉与激光复合导引技术研究

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叉车型AGV视觉与激光复合导引技术研究

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叉车型AGV视觉与激光复合导引技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5页
第一章绪论	第14-22页
1.1 课题研究的背景和意义	第14页
1.2 叉车型AGV国内外研究现状	第14-16页
1.2.1 国内发展现状	第14-15页
1.2.2 国外发展现状	第15-16页
1.3 AGV导引技术发展现状	第16-21页
1.3.1 AGV导引技术现状	第16-20页
1.3.2 复合导引技术的发展现状	第20-21页
1.4 本文研究内容	第21页
1.5 本章小结	第21-22页
第二章叉车型AGV运动学模型及运动控制方式	第22-35页
2.1 运动场景	第22-23页
2.2 叉车运动机构	第23-25页
2.3 复合导引方式	第25-31页
2.3.1 复合导引硬件体系结构	第26-27页
2.3.2 复合导引工位取货方式	第27-28页
2.3.3 复合导引高精度定位方式	第28-29页
2.3.4 复合导引路径导引方式	第29-31页
2.4 模糊控制原理及其导引应用	第31-34页
2.5 本章小结	第34-35页
第三章叉车型AGV视觉导引系统研究	第35-55页
3.1 叉车型AGV视觉的硬件体系结构	第35-39页
3.1.1 摄像头选择	第35-36页
3.1.2 图像处理芯片	第36-38页
3.1.3 运动控制器	第38-39页
3.2 软件处理平台	第39-41页
3.2.1 视觉软件处理平台	第39-40页
3.2.2 控制器软件处理平台	第40-41页
3.3 倾斜畸变校正	第41-44页
3.3.1 图像倾斜畸变模型	第41-42页
3.3.2 静态畸变校正	第42-44页
3.4 路径提取	第41-50页
3.4.1 边缘检测	第44-45页
3.4.2 边界线提取	第45-50页
3.4.2.1 霍尔夫边线提取	第45-46页
3.4.2.2 最小二乘法提取边线	第46-47页
3.4.2.3 粒子群算法提取边线	第47-49页
3.4.2.4 三种提取方法比较	第49-50页
3.5 路径定位与方向偏差测量	第50-51页
3.6 视觉二维码定位	第51-54页
3.6.1 二维码介绍	第51页
3.6.2 多线程编程	第51-52页
3.6.3 二维码识别	第52-54页
3.7 本章小结	第51-55页
第四章叉车型AGV激光导引研究	第55-67页
4.1 激光导引系统	第55-56页
4.2 激光导引传感器	第56-57页
4.2.1 传感器选型	第56页
4.2.2 NAV350 原理	第56-57页
4.3 地图建立	第57-60页
4.4 路径规划算法	第60-63页
4.4.1 两点之间沿直线路径行走	第60-61页
4.4.2 两点之间曲线路径行走	第61-62页
4.4.3 两点之间任意曲线行走	第62-63页
4.5 运用遗传算法提高激光定位精度	第63-65页
4.5.1 编码与解码	第64页
4.5.2 适应度函数	第64页
4.5.3 选择	第64页
4.5.4 交叉和变异	第64-65页
4.5.5 运行	第65页
4.6 本章小结	第65-67页
第五章叉车型AGV复合导引技术研究	第67-80页
5.1 复合导引系统	第67-68页
5.2 复合导引障碍物检测与叉高检测	第68-70页
5.2.1 避障检测	第68-69页
5.2.2 叉高检测	第69-70页
5.3 复合导引系统地图建立	第70-72页
5.3.1 初始地图建立	第70-71页
5.3.2 全局地图建立	第71-72页
5.4 复合导引软件监测平台	第72-75页
5.4.1 智能控制软件APP	第72-74页
5.4.2 车载智能控制监测平台	第74-75页
5.5 复合导引定位及试验数据分析	第75-76页
5.5.1 定位方式分析	第75-76页
5.5.2 定位精度对比	第76页
5.6 复合导引路径导引及试验数据分析	第76-79页
5.6.1 路径导引方式	第76-77页
5.6.2 直线场景数据分析	第77-78页
5.6.3 圆弧路径数据分析	第78页
5.6.4 自由路径数据分析	第78-79页
5.7 本章小结	第79-80页
第六章总结与展望	第80-82页
6.1 总结	第80页
6.2 展望	第80-82页
参考文献	第82-86页
致谢	第86-87页
在学期间的研究成果及发表的学术论文	第87页

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