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视觉/激光/惯性自主导航AGV装置

  • 彭侠夫、仲训昱
  • 发布时间:2020-05-09 23:23:01
  • 浏览量:63

视觉/激光/惯性自主导航AGV

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1、达到的主要技术指标

负载能力:负载能力200Kg);

导航精度:综合导航精度±50mm);

 定位停止精度:重复定位精度±10mm);

移动速度:0—2m/s)(可自动调节)

避碰方式:激光扫描≤5m,紧急制动距离≤50mm);

外设接口:工业wifiUSBRS232

充电方式:自动充电。

2、国内外领先水平AGV产品对比分析

参数

指 标

本项目参数

国内同类产品(AMB300)

国外同类产品(LD90)

国外同类产品(MIR500)

基本参数

导航方式

车体尺寸/(cm)

车身自重/(kg)

额定负载能力(kg)

驱动结构

激光/视觉/惯性

104*65*32.5

150

200

两轮差速驱动

激光

100*70*20

143

300

两轮差速驱动

激光

69.9*50*38

62

90

两轮差速驱动

激光/视觉

135*92*32

250

500

两轮差速驱动

性能参数

最大运行速度/(m/s)

最大加速度/(m/s2)

重复定位精度/(mm)

节点停靠精度/(mm)

2.0

2.0

±25

±10

1.4

±5

1.8

±50

±10

2.0

±50

±10

电池信息

电池额定电压/(v)

电池容量/(Ah)

额定工作时间/(h)

充放电循环次数

充电时间/(h)

48

40

8

>1000

1.0

48

52

16

>1500

2.0

22-30

72

15

>2000

4.0

48

40

8

>600

1.0

安全性能

激光避障

视觉避障

超声避障

急停按钮

声光报警

具备

具备

具备

具备

具备

具备

具备

具备

具备

具备

具备

具备

具备

具备

具备

具备

具备

控制方式

通讯方式

状态显示方式

车载按钮

移动设备

PC监控

无线wifi

车载显示屏幕

支持

支持(Android)

支持

无线wifi

3.5寸屏幕

支持

支持

无线wifi

支持

双频无线wifi

支持

支持

3、已取得的成果

发表论文

[1] Unsupervised framework for depth estimation and camera motion prediction from video.Neurocomputing, 2020,V: 385, P:169-185.  2

[2] Hybrid Path Planning Based on Safe A* Algorithm and Adaptive Window Approach for Mobile Robot in Large-Scale Dynamic Environment. Journal of Intelligent & Robotic Systems, 2020, DOI: 10.1007/s10846-019-01112-z.  4

[3] An Adaptive Unsupervised Learning Framework for Monocular Depth Estimation.IEEE Access, 2019,V: 7 ,P:148142 -148151. 2

[4] Adaptive Neuro-Filtering Based Visual Servo Control of a Robotic Manipulator.IEEE Access, 2019,V:7, P: 76891-76901. 2

[5]A Novel Algorithm for the Fault Diagnosis of a Redundant Inertial Measurement UnitIEEE Access,2019, DOI: 10.1109/ACCESS. 2020. 29785 21.  2 

[6]  Adaptive Obstacle Detection for Mobile Robots in Urban Environments Using Downward -Looking 2D LiDAR.Sensors,2018,18 (6) 文献号:1749 . 3

[7] VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation.Soft Computing,2016, 20(5):1897-1908.3

[8]Robots visual servo control with features constraint employing Kalman-neural-network filtering scheme. Neurocomputing, 2015,V:151, P:268-277,子辑:1.(2)

[9]  Velocity-Change-Space-based dynamic motion planning for mobile robots navigation. Neurocomputing,2014, V:143 P:153-163.(2)

发明专利

[1]基于A*提取引导点的AGV路径跟踪与避障协调方法,授权号:ZL201710043581.0,授权日期:2019.05.24

[2]一种实体群建模系统数据定义和存取方法,授权号:ZL201410274677.4,授权日期:2017.06.09

[3]基于环境建模与自适应窗口的移动机器人路径规划方法,授权号:ZL200910113086.8,授权日期:2012.01.11

[4]面向智能车自主充电的柔性对接装置,专利申请号:CN201710389598.1,申请公布日:2017.08.11

[5]基于前倾2D激光雷达移动扫描的路面与障碍检测方法,专利申请号:CN201810183006.5,申请公布日:2018.08.14

[6]基于无监督深度学习的单目图像景深实时计算方法,专利申请号:CN201910256117.9,申请公布日:2019.07.12

[7]一种激光导航AGV高精度定位及目标对准控制方法,专利申请号:CN202010139789.4,申请公布日:2020.03.03

[8]基于颜色密度特征的道路图像聚类方法及道路识别的方法 ,专利申请号:CN201910759579.2,申请公布日:2019.11.19

[9]基于虚拟扫描与测距匹配的AGV激光SLAM方法,专利申请号:CN201710504910.7,申请公布日:2017.10.10

[10]四足机器人圆形足端球面矢量力检测装置及检测方法,专利申请号:CN201910722712.7,申请公布日:2019.11.12

[11]复杂环境树木主干多特征分离统计方法及树干识别方法,专利申请号:CN201910750754.1,申请公布日:2019.10.18



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