视觉导向AGV两轮差速转向模糊控制系统设计

"基于视觉的AGV两轮差速转向模糊控制 (2007年) - 昆明理工大学学报(理工版) - 张立明等人" 这篇论文主要探讨了基于机器视觉导向的自动引导车辆（Automatic Guided Vehicle, AGV）两轮差速转向的控制方法。AGV是一种在工业环境中广泛应用的自动化运输工具，通常用于物料搬运。传统的AGV控制通常依赖于固定导轨或磁条等物理标记，但基于视觉的AGV则可以实现更灵活的自主导航。 论文首先介绍了两轮差速转向的基本原理。这种转向方式通过分别控制AGV左右两个驱动轮的速度来实现车辆的转向，而不是像传统汽车那样通过前轮的角度变化。两轮差速转向允许AGV在没有转向机构的情况下实现原地转弯和精确路径跟踪。 接着，论文讨论了计算机控制系统设计和图像信息识别在AGV控制中的重要性。计算机控制系统负责处理来自机器视觉系统的数据，如摄像头捕获的环境图像，然后解析这些图像以识别路径、障碍物和其他关键信息。图像信息识别技术是实现AGV自主导航的关键，它能帮助车辆理解周围环境并做出相应的驾驶决策。 论文提出了采用模糊控制方法来优化两轮差速转向的控制策略。模糊控制是一种基于模糊逻辑理论的控制技术，它能处理不确定性和非线性问题，适合于复杂环境下的AGV控制。模糊控制利用模糊规则库和推理机制，将输入变量（如车辆的速度和转向角度偏差）转化为控制输出，从而调整驱动轮的速度，确保AGV稳定运行并准确跟踪预设路径。 实验结果显示，应用模糊控制的AGV在运行过程中表现出良好的稳定性，路径跟踪性能可靠，表明这种方法能够有效提高AGV的控制性能。这一研究对于提升AGV在动态环境下的自主导航能力和适应性具有重要意义，特别是在需要高精度路径规划和复杂环境规避的应用中。 关键词涉及到的核心概念包括差速转向、模糊控制、自动引导车辆和计算机视觉。差速转向是AGV转向的主要方式，模糊控制提供了更灵活和适应性强的控制策略，而计算机视觉则使得AGV能够理解和响应复杂的视觉信息。这些技术的结合为AGV的智能化和自主化提供了强有力的支持。