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轮式AGV沿葡萄园垄道行驶避障导航算法与模拟试验

更新时间：2019-12-30 14:46:53 大小：2M 上传用户：IC老兵查看TA发布的资源 标签：轮式自动导引车循迹导航避障算法 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

针对轮式AGV沿葡萄园垄道循迹受到障碍物阻碍的问题,应用滚动优化原理提出了基于超声波测距与航向角检测的AGV防碰避障导航算法。采用交叉布置的8路超声波传感器检测垄道边界与障碍物,提出了同一障碍物匹配与类型判据及动态障碍物轨迹预测模型。以AGV横向位置偏差和航向偏角作为模糊控制器输入,获得AGV前轮期望导向角,为AGV绕行障碍物提供参考航向角。基于滚动优化原理提出了调节绕行偏角和调节车速的避障导航策略,设计了AGV绕行静态障碍物、减速或停车避让动态障碍物的导航算法。试验系统的上位机采用Lab VIEW开发的避障导航算法程序,实时将导航数据发送到下位机PLC来控制AGV转向。模拟试验结果表明,该导航算法实现AGV沿垄道预设路径纠偏行驶的同时,可导引AGV避免与垄道上的障碍物发生碰撞,验证了防碰避障导航算法的有效性,可为无人化轮式拖拉机等前轮导向车辆沿垄道循迹的防碰预警与避障技术提供参考。


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2 0 1 8  
7
农 业 机 械 学 报  
49  
7
卷 第 期  
年
月
第
doi: 10． 6041 /j． issn． 1000-1298． 2018． 07． 002  
AGV  
轮式  
沿葡萄园垄道行驶避障导航算法与模拟试验  
1，2  
3
3
3
1
1
谢永良  
尹建军 余承超 贺 坤 胡旭东 李仁旺  
( 1．  
，
浙江理工大学机械与自动控制学院 杭州  
310018; 2．  
，
浙江经济职业技术学院物流技术学院 杭州  
310018;  
3．  
，
江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室 镇江  
212013)  
:
摘要 针对轮式  
AGV  
，
沿葡萄园垄道循迹受到障碍物阻碍的问题 应用滚动优化原理提出了基于超声波测距与航向  
AGV  
。
8
，
角检测的  
物匹配与类型判据及动态障碍物轨迹预测模型  
AGV AGV  
防碰避障导航算法 采用交叉布置的 路超声波传感器检测垄道边界与障碍物 提出了同一障碍  
。
AGV  
，
横向位置偏差和航向偏角作为模糊控制器输入 获得  
以
，
。
绕行障碍物提供参考航向角 基于滚动优化原理提出了调节绕行偏角和调节车速  
前轮期望导向角 为  
，
的避障导航策略 设计了  
AGV  
、
。
绕行静态障碍物 减速或停车避让动态障碍物的导航算法 试验系统的上位机采用  
PLC AGV 。 ，  
转向 模拟试验结果表明 该  
LabVIEW  
，
开发的避障导航算法程序 实时将导航数据发送到下位机  
来控制  
AGV ， AGV  
沿垄道预设路径纠偏行驶的同时 可导引  
，
避免与垄道上的障碍物发生碰撞 验证了防碰  
导航算法实现  
，
避障导航算法的有效性 可为无人化轮式拖拉机等前轮导向车辆沿垄道循迹的防碰预警与避障技术提供参考  
。
: ; ; ; ;  
关键词 轮式自动导引车 循迹导航 避障算法 预测控制 滚动优化原理  
: TP241. 3; S372 : A : 1000-1298( 2018) 07-0013-10  
文献标识码 文章编号  
中图分类号  
Obstacle Avoidance Navigation Algorithm and Analog Experiment  
for Wheeled AGV Running along Vineyard Ridge Road  
1，2  
3
3
3
1
1
XIE Yongliang  
YIN Jianjun YU Chengchao HE Kun HU Xudong LI Renwang  
( 1． School of Mechanical Engineering and Automation，Zhejiang Sci-Tech University，Hangzhou 310018，China  
2． Department of Logistic Technology，Zhejiang Technical Institute of Economics，Hangzhou 310018，China  
3． Key Laboratory of Modern Agricultural Equipment and Technology，Ministry of Education，Jiangsu University，Zhenjiang 212013，China)  
Abstract: Aiming at the problem of obstacles threat for wheeled AGV tracking along a vineyard ridge  
road，based on distance measurement and heading angle detection，rolling optimization principle was  
used to propose an anti-collision obstacle avoidance navigation algorithm of wheeled AGV． Cross-arranged  
8-way ultrasonic sensors were used to detect the boundaries of the ridge road and obstacles on the ridge  
road． The same obstacle matching，obstacle type criterion and trajectory prediction model of dynamic  
obstacle were put forward． The AGV lateral position deviation and heading deviation angle were used as  
inputs of fuzzy controller to obtain expected guidance angle of AGV front wheel，which provided a  
referenced heading angle for wheeled AGV to bypass obstacles． Based on the rolling optimization  
principle，the obstacle avoidance navigation strategies of adjusting heading deviation angle and vehicle  
speed were proposed，and the AGV navigation algorithm of bypassing static obstacles，avoiding dynamic  
obstacles by deceleration or parking of AGV were designed． The software of LabVIEW was used to  
develop the obstacle avoidance navigation algorithm program，and navigation data was sent to the PLC to  
control AGV steering in real-time． Simulation experiments showed that the navigation algorithm can make  
the AGV track with the mode of deviation rectification along preset path of ridge road，which can guide  
the AGV to avoid collision with obstacles on the ridge road，which verified the effectiveness of the  
navigation algorithms． It can provide a reference for anti-collision warning and obstacle avoidance  
technology of front-wheel guided vehicle like unmanned wheeled tractor to track along a ridge road．  
Key words: wheeled AGV; tracking navigation; obstacle avoidance algorithm; prediction control;  
rolling optimization principle  
: 2018-03-16  
: 2018-05-11  
修回日期  
收稿日期  
:
基金项目 国家自然科学基金项目  
( 51475212)  
:
作者简介 谢永良  
( 1972—) ， ， ， ， ，E-mail: 564059974@ qq． com  
男 博士生 浙江经济职业技术学院讲师 主要从事农业机器人和物流工程研究  
:
通信作者 尹建军  
( 1973—) ， ， ， ， ，E-mail: yinjianjun@ ujs． edu． cn  
男 研究员 博士 主要从事特种收获机械集成设计和采收机器人研究  
14  
2 0 1 8  
年
农
业
机
械
学
报
0
引言  
( Automated guided vehicle，  
轮式 自 动 导 引 车  
AGV)  
、
目前已广泛应用于车间物料运输 仓储物流  
，
等领域 对企业柔性集成化生产模式起到至关重要  
［1］  
。
，AGV  
主要从事果实套  
的作用  
在农业生产领域  
、 、 、 ， 、  
袋 施药 采摘 搬运等工作 为减少劳动力 提高生  
［1 － 2］  
。
，
因而 实现  
AGV  
产效率提供了一种解决方案  
1
图
葡萄园环境描述  
按既定路线自主导航行驶和防碰避障的智能化局域  
Fig． 1 Environment description sketches of vineyard  
路 径 优 化 逐 渐 成 为 国 内 外 众 多 学 者 的 研 究 重  
［3 － 11］  
，AGV  
，
沿垄道中线行驶 设定为  
若垄道无障碍  
。
点
。 ，  
预定轨迹 若垄道存在静态障碍物 则检测其与  
AGV  
环境信息已知的  
全局路径规划算法有可  
［4 － 6］  
AGV  
，
运行轨迹的相对位置关系 判断是否执行避障  
、 、  
视图法 自由空间法 栅格法等  
，
但此类算法不  
。 ，  
策略 若垄道存在动态障碍物 任意相邻瞬时时间  
、
适用于障碍物复杂多变 环境信息未知的非结构化  
。
间隔内认为其以直线轨迹移动 由于  
AGV  
在果园  
。
果园环境 对于环境信息未知的局部路径规划算  
［12］  
，
环境下作业是一种慢动态场景 若能预测动态障碍  
，
法 势场蚁群算法存在易陷入局部极小值问题  
;
［13］  
， ，  
物的当前时刻运行轨迹 找到预测碰撞点 则可引导  
，
遗传算法 计算量大 难以保证在复杂环境中的实  
［14］  
AGV  
。
避让动态障碍物  
AGV  
;
时性和快速性 模糊逻辑算法 控制规则数目多达  
2 :  
果园自主行驶分为 种模式 全局预设路  
。
几十条时会占用大量系统资源 上述算法在静态障  
。
径的纠偏行驶和局域轨迹下的防撞避障行驶模式  
，AGV  
，
碍物的避障路径全局规划应用中取得了良好效果  
，
对于前者  
保持在果园垄道匀速行驶 根据  
右侧的测距传感器探测的距离和航向偏角纠  
，AGV  
，
但并没有考虑在规划过程中局域路径优化问题 在  
AGV  
。
未知的动态障碍物环境中缺乏有效的规划方法  
席
［15］  
。
，
模拟驾驶员避障经验 分  
偏行驶 对于后者  
裕庚 将预测控制的基本原理从控制问题推广到  
AGV  
为调节  
AGV  
节
航向偏角的绕行静态障碍物避障和调  
，
一般广义控制问题求解 利用机器人实时探测得到  
。
车速的动态障碍物避让  
，
的局部环境信息 以滚动窗口方式实施优化与反馈  
。 ［16 － 17］  
相结合的在线路径规划 文献 运用该原  
2
AGV  
沿垄道行驶的运动学模型  
。
理在动态不确定环境中取得了良好的避碰效果  
AGV  
，
纯滚动转向 左前轮  
对于前轮导向的轮式  
，
本文面向葡萄园自主行驶应用需求 针对轮式  
［18 － 20］  
转角 φ 与前轮期望导向角 φ 的关系  
L
为
AGV  
，
沿葡萄园垄道循迹受到障碍物阻碍的问题 基  
AGV  
，
航向偏角检测 应用滚动优化  
于超声波测距与  
w
cot = cot －  
φ φ  
L
( 1)  
2L  
w———  
AGV  
原理研究轮式  
沿直线垄道行驶的避障导航策  
L———  
、
前 后轮轴距  
式中  
车体宽度  
，
略和算法 以工控机与  
PLC  
AGV  
构建主从控制的  
AGV  
，
前进方向为计量基准 左转时 φ 为正  
以
，
试验系统 通过模拟试验来验证导航算法的有效性  
，
，
值 右转时 φ 为负值  
。
以期为轮式拖拉机等前轮导向车辆无人化作业时沿  
R
左前轮转角 φ 与两后轮中点处转弯半径  
L
满
0
。
垄道循迹的防碰预警与避障技术提供参考  
［18 － 20］  
足
1
问题描述与分析  
R = Lcot + w /2  
φ
L
( 2)  
0
AGV  
以篱架整枝的食用葡萄园垄道为  
作业道  
， 4 ～ 6 m，  
所示 葡萄植株成行种植 行距  
R
右前轮转角 φ 与两后轮中点处转弯半径  
R
满
0
［18 － 20］  
，
路 如图  
1a ，  
足
。
植株行之间的垄道即为作业道路 大中型食用葡萄  
2R + w  
0
cot  
=
( 3)  
φ
R
，
、
，
。
园内设绿肥基地 养殖猪 鸡等 为植株提供粪肥  
1b ，AGV ，  
沿葡萄园垄道行驶过程中 预设  
2L  
前轮左转时 两后轮的转速比  
2R + w + 2e  
［18 － 20］  
如图  
所示  
，
k
为
( 、 )  
路径可能会出现静态障碍物 筐 篓等用具 或突发  
R
R
0
R
L
k =  
=
( 4)  
( ) ，  
性动态障碍物 管理员工或畜禽 要求  
AGV  
R
2R － w － 2e  
0
必须  
L
，
R ———  
右后轮转弯半径  
R
具备环境探测和障碍物躲避的局域路径规划能力  
式中  
［15］  
。
R ———  
L
求解出一条从初始位置到目标终点的无碰路径  
左后轮转弯半径  

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