视觉引导下AGV智能差速转向控制策略研究

本文主要探讨了"视觉AGV差速转向控制方法研究"，发表于2009年的昆明理工大学学报（理工版）。文章首先概述了基于机器视觉技术的AGV（自动引导车）两轮差速转向的基本原理和系统构成，这是一种利用视觉传感器来精确导航和控制车辆行驶路径的先进技术。AGV的计算机控制系统设计是关键环节，包括图像信息识别，这使得车辆能够根据实时获取的环境信息进行决策和动态调整。 文章进一步聚焦在几种不同的控制策略上，即常规PID（比例积分微分）控制、线性二次型最优控制以及智能控制方法。PID控制是一种广泛应用的传统控制策略，它通过设置比例、积分和微分项来实现系统的稳定控制。线性二次型最优控制则是在满足一定性能指标的同时，寻求最小化控制成本或能耗的方法。而智能控制方法，如模糊控制和HSIC（高斯混合模型支持向量机）等，旨在提供更灵活且适应性强的控制方案，尤其在没有精确数学模型的情况下也能实现良好的控制效果。 仿真和实际实验结果显示，智能控制方法相较于传统的PID控制具有显著优势。它不需要精确的AGV转向控制数学模型，能够保证样车在运行过程中保持稳定，路径跟踪准确，控制性能优越。这表明智能控制在实际应用中的潜在价值和高效性，尤其是在复杂环境和不确定性的动态环境中，能够提高AGV的自主性和灵活性。 该研究对于提升AGV在制造业、物流等领域中的应用有着重要意义，特别是在减少人为干预、提高工作效率和精度方面具有潜在的革新作用。同时，文章还提到了云南省自然科学基金的支持项目编号，以及第一作者艾青的简介，他作为在读硕士研究生，专注于智能控制领域的研究，为该领域的发展做出了贡献。