鄧依婷，徐 曦，李亞寧，沈 文

（1.湖南工業(yè)大學 計算機學院，湖南 株洲 412007；2.智能信息感知及處理技術湖南省重點實驗室，湖南 株洲 412007）

0 引 言

近年來，物聯(lián)網技術飛速發(fā)展并滲透到越來越多的行業(yè)，而傳統(tǒng)的工業(yè)物流方式的弊端也日漸顯現(xiàn)，越來越多的人致力于把物聯(lián)網技術運用于工業(yè)物流方面[1-3]，AGV小車便應運而生。

AGV是Automated Guided Vehicle的縮寫，即自動導引運輸車[4-5]。AGV小車備有自動導引裝置[6]，能夠沿著規(guī)定的布線方式行進，操作者只需根據(jù)上位機進行現(xiàn)場實時調度[7]。在工業(yè)應用中，AGV小車最常用于在工廠或倉庫中運送物料[8]。目前市面常見的AGV小車通常只能實現(xiàn)4個方向的轉動，難以適業(yè)工業(yè)物流領域多變的工作環(huán)境。為了應對工業(yè)物流中的靈活調度設計了基于麥克納姆輪的AGV小車。小車采用麥克納姆輪控制，具有更大的靈活性，系統(tǒng)以多變量協(xié)同控制的方式從多角度獲取小車信息，能夠更加精準、直觀、立體地判斷小車方位，從而完成自動化物流操作。

1 系統(tǒng)優(yōu)勢

本次設計的基于麥克納姆輪的AGV小車其車輪采用麥克納姆輪，系統(tǒng)運用多變量輸入協(xié)同控制的方式，比以往傳統(tǒng)的4輪AGV小車更有優(yōu)勢。

（1）傳統(tǒng)AGV小車只具備4個運轉方向，但該小車采用全向驅動技術以及麥克納姆輪控制方式，可以完成8個方向的運行，如直行、斜行、橫行、零半徑任意角度旋轉等。

（2）小車實行多變量輸入協(xié)同控制，其運行狀態(tài)由多模塊共同控制，可完成地點、時空的三維立體觀測，具有獲取全局信息的能力。

（4）小車的感知系統(tǒng)由超聲波、紅外模塊、攝像頭等構成，依靠模塊識別、障礙物識別以及適當?shù)娜斯ぶ悄芊椒ㄩ_發(fā)全局模型。

2 系統(tǒng)總體設計

系統(tǒng)分為感知層、網絡層、處理層和應用層四部分，總體設計如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)總體設計

系統(tǒng)基于感知層實現(xiàn)小車三維立體檢測，以STM32F103ZET6為控制核心，搭載WiFi模塊實現(xiàn)人機交互，完成小車自動循跡、貨物自動裝卸等功能。

3 硬件總體設計

小車硬件部分由STM32F103ZET6、超聲波傳感器、紅外傳感器、電源模塊、WiFi模塊、驅動器等組成，主控芯片通過I/O接口和USART與各設備相連。系統(tǒng)硬件總體設計如圖2所示。

圖2 硬件總體設計

4 軟件設計

基于麥克納姆輪的AGV小車軟件設計主要分為以下幾部分：

（1）多變量輸入控制；

（2）光電循跡和超聲波避障設計；

（3）WiFi通信；

醫(yī)學檢驗專業(yè)實習教育是一項系統(tǒng)工程，全面提高學生綜合技能是實習教學的首要任務。然而，長期以來，醫(yī)學檢驗專業(yè)臨床教學以被動教育為主，學生大多被程序化操作所禁錮，忽視對問題的發(fā)現(xiàn)和思考，因而在整體能力上存在不足。

（4）閉環(huán)系統(tǒng)驅動設計；

（5）全局信息反饋。

4.1 多變量輸入控制

多變量輸入控制如圖3所示，多個傳感器協(xié)同工作，分別獲取小車不同狀態(tài)信息，核心芯片STM32F103ZET6通過獲取的多變量信息完成對小車的行進方向控制以及小車的狀態(tài)反饋，其主要工作包括如下幾方面。

（1）光電循跡模塊數(shù)據(jù)輸入控制。通過紅外傳感器輸出的高低電平，檢測小車行進路線。

（2）超聲波模塊數(shù)據(jù)輸入控制。運用超聲波測距原理實現(xiàn)小車避障功能，與光電循跡模塊協(xié)同工作，多方位觀察。

（3）紅外裝載模塊數(shù)據(jù)輸入控制。了解貨物裝卸情況，用于確定下一階段運行方式。

（4）攝像頭數(shù)據(jù)輸入控制。從空間三維立體角度判斷小車狀態(tài)并實時反饋給上位機。

圖3 多變量輸入控制

4.2 循跡避障算法設計

4.2.1 循跡算法設計

PID控制方法是智能控制技術中一項較為重要的控制方法，已被廣泛應用于智能汽車、智能儀表、智能調節(jié)器等方面[9-10]。

PID算法模型如下：

式中：KP表示比例系數(shù)；KI表示積分系數(shù)；KD表示微分系數(shù)。

由于小車在行進過程中情況多變、路線多樣，采用傳統(tǒng)的PID控制難以建立數(shù)學模型。因此，在小車的運動和轉向過程中采用模糊自適應PID算法（該算法由自適應模糊控制和PID算法結合而成）。模糊PID控制系統(tǒng)采用模糊算法對PID參數(shù)進行實時調整以滿足實際控制環(huán)境對被控對象的要求，具有良好的適應能力[11-12]，能夠完成系統(tǒng)的實時控制，其結構如圖4所示。

圖4 模糊自適應PID算法結構

小車采用多輸入單輸出形式控制運行過程，通過建立的模糊控制規(guī)則表和輸入的各傳感器數(shù)據(jù)信息，利用模糊控制實現(xiàn)PID運算，最后以PWM脈寬調制的方式控制驅動設備。

4.2.2 避障算法設計

小車通過超聲波傳感器獲取周圍障礙物的距離。超聲波傳感器通過不斷發(fā)送超聲波信號，自動檢測有無信號返回，來判斷周圍障礙物信息。

4.3 閉環(huán)系統(tǒng)驅動設計

小車采取多變量輸入的方式控制運行，并配備多媒體設備，經過模糊PID算法形成反饋機制，進一步控制小車驅動運行。閉環(huán)系統(tǒng)如圖5所示。

圖5 閉環(huán)系統(tǒng)

小車采用閉環(huán)控制系統(tǒng)能夠更精確、快速地響應指令，在運行過程中不斷達到自我調整及自適應智能控制。

5 結 語

本文以麥克納姆輪全向移動運動學模型為基礎，采用模糊PID算法控制設計了一種基于麥克納姆輪的AGV小車。該小車比傳統(tǒng)的4輪AGV小車更加靈活，適應性更強，能夠針對不同環(huán)境實現(xiàn)自我運行控制，大大提高了物流效率，可以應用于現(xiàn)代工業(yè)物流、物資配送等領域。