基于权重贡献率网络神经算法的AGV协同作业系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了基于权重贡献率网络神经算法的AGV协同作业系统及方法，包含控制终端以及与其通过TCP/UDP通信连接的多个AGV控制终端；所述AGV控制终端包含核心控制器、图像识别模块、伺服电机模块、IO控制模块、电源管理模块，MEMS陀螺仪、激光雷达，利用AGV上的多种传感器进行数据采集，并融合得到任意区域的实时位置和姿态数据，针对不同的路径采取不同的控制策略进行路径跟踪，以最大限度实现AGV的柔性运行；本发明专利技术多传感器信息融合可以消除噪声干扰，同时对AGV自身的位置和姿态进行描述，减少了由于某一个传感器测量数据不稳定给位姿估算带来的影响。通过多传感器的应用，可降低对单个传感器的性能要求，AGV的应用成本也大大降低。大降低。大降低。

【技术实现步骤摘要】
基于权重贡献率网络神经算法的AGV协同作业系统及方法


[0001]本专利技术属于自动搬运车领域，尤其涉及基于权重贡献率网络神经算法的AGV协同作业系统及方法。

技术介绍

[0002]目前，在物料搬运作业中，某一货物在同一时间只能被一台AGV(Automa tedGuided Vehicle，指装备有电磁或光学等自动导航装置，能够沿规定的导航路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能的运输车)处理，AGV的承载能力限制了其所能搬运的最大货物重量。因此，客户不得不根据最大货物重量来采购对应承载能力的AGV，这会造成AGV在搬运其他轻载货物时的资源浪费；或者，客户需要购买多辆不同承载能力的AGV，以适配不同重量的货物，这会造成车辆零部件的不统一，给维护带来困难。
[0003]自1972年NDC公司为瑞典沃尔沃公司创建了全球第一家使用AGV的汽车生产厂以来,AGV技术已经历了几十年的发展。AGV是一种涉及了多门学科技术的智能轮式移动机器人，随着计算机及相关工业技术的发展，很多低成本、高可靠性的技术不断应用于AGV，比如单片机控制、图像识别、磁条引导、激光雷达等，使得AGV在柔性制造业、物流业和仓储物流领域具备了广泛的应用前景和价值。
[0004]应用于众多领域,AGV的行驶路径更加多样化，运行工况也更加复杂,传统的单一固定路径行驶已经无法满足要求。因此，需要一种基于权重贡献率网络神经算法的AGV协同作业系统及方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术所要解决的技术问题是针对
技术介绍
的不足提供一种基于权重贡献率网络神经算法的AGV协同作业系统及方法，基于图像识别的多传感器融合实现AGV的位置和姿态估算出发,提出AGV在各种行驶路径下的轨迹跟踪及控制技术,能对AGV在各种行驶轨迹中实时进行位置和姿态误差控制,根据对AGV在实际项目现场运行数据的分析,该技术能较好地适用于常规仓库路面上AGV的运行。
[0006]本专利技术为解决上述技术问题采用以下技术方案：
[0007]一种基于权重贡献率网络神经算法的AGV协同作业系统，包含控制终端以及与其通过TCP/UDP通信连接的多个AGV控制终端；所述AGV控制终端包含核心控制器、图像识别模块、伺服电机模块、IO控制模块、电源管理模块，MEMS陀螺仪、激光雷达，所述图像识别模块、伺服电机模块、IO控制模块、电源管理模块，MEMS陀螺仪、激光雷达分别与核心控制器连接；
[0008]所述伺服电机模块通过CAN通信与核心控制器连接，用于驱动AGV移动机器人运动；
[0009]所述电源管理模块分别通过CAN通信与核心控制器连接，用于提供AGV协同作业系统所需电能；
[0010]所述图像识别模块通过SCI通信连接核心控制器，用于图像数据采集，同时上传至
核心控制器；
[0011]IO控制模块通过GPIO通信连接核心控制器，用于控制AGV协同作业；
[0012]MEMS陀螺仪通过SPI通信连接核心控制器，用于采集AGV自身的位置和姿态，同时上传至核心控制器；
[0013]所述激光雷达通过CAN通信连接核心控制器，用于安全避障及特殊工况的机机协同控制。
[0014]作为本专利技术一种基于权重贡献率网络神经算法的AGV协同作业系统的进一步优选方案，所述AGV控制终端的核心控制器包含芯片U2、电容C3、电容C4、电容C5、晶振X1、开关S1、电阻R1、电阻R2、电阻R3、电阻R4；其中，电容C3的一端分别与晶振X1的一端、芯片U2的引脚19连接，晶振X1的另一端分别与电容C4的一端、芯片U2的引脚18连接，电容C3的另一端接地，电容C4的另一端接地，电阻R5的一端分别与电容C5的一端、开关S1的一端、芯片U2的引脚9连接，电阻R5的另一端接地，电容C5的另一端分别与VCC端、开关S1的另一端连接，电阻R1的一端与芯片U2的引脚39连接，电阻R1的另一端与VCC端连接，电阻R2的一端与芯片U2的引脚38连接，电阻R2的另一端与VCC端连接，电阻R3的一端与芯片U2的引脚37连接，电阻R3的另一端与VCC端连接，电阻R4的一端与芯片U2的引脚36连接，电阻R4的另一端与VCC端连接。
[0015]作为本专利技术一种基于权重贡献率网络神经算法的AGV协同作业系统的进一步优选方案，所述激光雷达包含红外光电传感器模块包含电阻R5、电阻R6、滑动变阻器RV1、电压比较器Q1、红外光电模块U3；其中，电阻R5的一端与红外光电模块U3的引脚1连接，电阻R5的另一端分别与电阻R6的一端、电压比较器Q1的正电源端连接，红外光电模块U3的引脚2接地，红外光电模块U3的引脚4接地，红外光电模块U3的引脚5分别与电阻R6的另一端、电压比较器Q1的同相输入端连接，电压比较器Q1的反相输入端与滑动变阻器RV1的引脚1连接，滑动变阻器RV1的引脚2与VCC端连接，滑动变阻器RV1的引脚3与电压比较器Q1的负电源端连接，电压比较器Q1的输出端与GD连接。
[0016]作为本专利技术一种基于权重贡献率网络神经算法的AGV协同作业系统的进一步优选方案，所述伺服电机模块包含直流电机及电机驱动模块，所述直流电机及电机驱动模块包含电机驱动U4、电容C6、电容C7、电容C8、二极管D2、二极管D3、直流电机M1、直流电机M2；其中，电机驱动U4的引脚1、引脚15、引脚8接地，电容C6的一端分别与电机驱动U4的引脚9、引脚4以及VCC端连接，电容C6的另一端接地，直流电机M1的一端分别与电容C8的一端、电机驱动U4的引脚2、二极管D2的正极连接，直流电机M1的另一端分别与电容C8的另一端、电机驱动U4的引脚3连接，电机驱动U4的引脚13分别与二极管D3的正极、电容C7的一端、直流电机M2的一端连接，电机驱动U4的引脚14分别与电容C7的另一端、直流电机M2的另一端连接，二极管D2的负极接地，二极管D3的负极接地。
[0017]作为本专利技术一种基于权重贡献率网络神经算法的AGV协同作业系统的进一步优选方案，所述图像识别模块包含用CMOS图像传感器以及与其连接的放大电路和双运放带通滤波器，所述CMOS图像传感器选用OmniVision公司OV5640摄像头，其为500万像素级别CMOS图像传感器，支持分辨率可达2K级别，能输出多种图像格式数据。
[0018]作为本专利技术一种基于权重贡献率网络神经算法的AGV协同作业系统的进一步优选方案，所述电源管理模块包含芯片U1、电源B1、电容C1、电容C2、电感L1、稳压二极管D1；其
中，芯片U1的引脚1分别与电源B1的正极、电容C1的一端，电源B1的负极接地，电容C1的另一端接地，芯片U1的引脚3接地，芯片U1的引脚5接地，芯片U1的引脚2分别与稳压二极管D1的负极、电感L1的一端，稳压二极管的正极接地，电感L1的另一端分别与电容C2的一端、芯片U1的引脚4以及Output输出端连接，电容C2的另一端接地。
[0019]一种基于权重贡献率网络神经算法的AGV协同作业系统的控制方法，具体包含如下步骤；
[0020]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于权重贡献率网络神经算法的AGV协同作业系统，其特征在于：包含控制终端以及与其通过TCP/UDP通信连接的多个AGV控制终端；所述AGV控制终端包含核心控制器、图像识别模块、伺服电机模块、IO控制模块、电源管理模块，MEMS陀螺仪、激光雷达，所述图像识别模块、伺服电机模块、IO控制模块、电源管理模块，MEMS陀螺仪、激光雷达分别与核心控制器连接；所述伺服电机模块通过CAN通信与核心控制器连接，用于驱动AGV移动机器人运动；所述电源管理模块分别通过CAN通信与核心控制器连接，用于提供AGV协同作业系统所需电能；所述图像识别模块通过SCI通信连接核心控制器，用于图像数据采集，同时上传至核心控制器；IO控制模块通过GPIO通信连接核心控制器，用于控制AGV协同作业；MEMS陀螺仪通过SPI通信连接核心控制器，用于采集AGV自身的位置和姿态，同时上传至核心控制器；所述激光雷达通过CAN通信连接核心控制器，用于安全避障及特殊工况的机机协同控制。2.根据权利要求1所述的一种基于权重贡献率网络神经算法的AGV协同作业系统，其特征在于：所述AGV控制终端的核心控制器包含芯片U2、电容C3、电容C4、电容C5、晶振X1、开关S1、电阻R1、电阻R2、电阻R3、电阻R4；其中，电容C3的一端分别与晶振X1的一端、芯片U2的引脚19连接，晶振X1的另一端分别与电容C4的一端、芯片U2的引脚18连接，电容C3的另一端接地，电容C4的另一端接地，电阻R5的一端分别与电容C5的一端、开关S1的一端、芯片U2的引脚9连接，电阻R5的另一端接地，电容C5的另一端分别与VCC端、开关S1的另一端连接，电阻R1的一端与芯片U2的引脚39连接，电阻R1的另一端与VCC端连接，电阻R2的一端与芯片U2的引脚38连接，电阻R2的另一端与VCC端连接，电阻R3的一端与芯片U2的引脚37连接，电阻R3的另一端与VCC端连接，电阻R4的一端与芯片U2的引脚36连接，电阻R4的另一端与VCC端连接。3.根据权利要求1所述的一种基于权重贡献率网络神经算法的AGV协同作业系统，其特征在于：所述激光雷达包含红外光电传感器模块包含电阻R5、电阻R6、滑动变阻器RV1、电压比较器Q1、红外光电模块U3；其中，电阻R5的一端与红外光电模块U3的引脚1连接，电阻R5的另一端分别与电阻R6的一端、电压比较器Q1的正电源端连接，红外光电模块U3的引脚2接地，红外光电模块U3的引脚4接地，红外光电模块U3的引脚5分别与电阻R6的另一端、电压比较器Q1的同相输入端连接，电压比较器Q1的反相输入端与滑动变阻器RV1的引脚1连接，滑动变阻器RV1的引脚2与VCC端连接，滑动变...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐军红，廖青清，
申请(专利权)人：南京金理念信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：