视觉导航AGV：基于Kalman滤波的最优控制器设计提高控制精度

本文主要探讨了在AGV（自动导引车）视觉导航系统中的Kalman滤波最优控制器设计。AGV是一种无人操作的自动化运输设备，依赖视觉导航技术，包括路径图像识别系统、中心控制系统、转向驱动系统等。在实际应用中，由于电子地图辅助导航存在误差，以及生产过程中的干扰噪声，使得自主导航控制器设计成为一个关键挑战。 文章的核心内容是将视觉传感器获取到的位置信号，如中心轴的偏距和偏角，离散化后作为Kalman滤波器的输入。Kalman滤波在此发挥了重要作用，通过在时域内运用递推算法，实现最优控制输入，从而稳定状态变量，提高系统的鲁棒性。这种方法有助于消除导航过程中的噪声，确保控制器在面对强电气噪声环境时仍能保持良好的性能。 控制器设计的目标是在保证系统稳定性和抗干扰能力的同时，精确控制AGV的转弯半径和方向偏差。实验结果显示，在控制器的作用下，即使转弯半径为特定值，方向偏差也能控制在一定范围内，侧向偏差控制也非常精确，这表明该控制器适用于工业环境中的复杂动态场景。 此外，本文的工作还重点考虑了滤波与最优控制的结合，以求得更高效、准确的导航控制输出。这种设计方法对于提升AGV在直线和曲线路径上的跟踪性能具有重要意义，符合工业应用对于高精度、稳定性的要求。 本文通过对视觉导航中的Kalman滤波最优控制器的研究，提出了一种有效的方法来改善AGV的定位精度和导航控制性能，为提高工业自动化运输设备的效率和可靠性提供了理论支持。