进行自主导航小车AGV定位方法的研究资料说明

　　AGV 是一种用于FMS 中以实现物料自动运输的轮式移动机器人，对其进行定位是实现物料准确运输的基本保证。通过对移动机器人现有定位方法及其定位精度的分析，提出了利用安装于A GV 侧两模拟量超声波传感器为其实现定位的定位方法。 理论分析证明了该方法是可行的，实验验证了该定位方法是可靠的。 实验结果表明，采用所设计的定位方法为AGV进行定位，其定位精度可满足FMS 对A GV 定位精度的要求.

　　人类研究问题所涉及到的环境上至宇宙，下至海底，迫切需要一种能代替人完成一定工作的移动机器人。 随着机器人技术的发展，特别是计算机技术、传感器技术和通讯技术的飞速发展，具有高度自规划、自组织、自适应能力的移动机器人诞生了。 关于移动机器人的研究，首要解决的问题是“Wheream I ？” 即定位。 定位问题是移动机器人研究的主要问题之一，也是完成其它各类任务的前提。 近几年，随着制造业自动化程度的提高，对用于FMS 中实现物料运输的室内用移动机器人A GV 的研究倍受关注，其定位问题也是许多学者研究的热点。

　　定位就是利用移动机器人上车载传感器的感知信息估计机器人在给定环境中的位姿 。 目前，根据工作环境的特殊性，可用的定位方法很多。 就定位效果而言，有相对定位和绝对定位之分;根据定位时所依据的传感器信息类型分惯性定位、信标定位等。 惯性定位独立性强，但定位误差有累积效应，需定期修正［ ;信标定位中常用的有激光定位和视觉定位等。激光定位的标识物张贴和维护困难，视觉定位所需处理的图像因受许多因素影响如光照条件、阴影、杂物等，并且同一路标形状比例具有多样性，定位精度差;再者，由于图像识别、路径规划等高层决策交由车载计算机完成使车载计算机工作量大从而影响了定位的实时性 。 GPS 的定位精度控制权在别人手里，即便仅供美国军方使用的定位系统，最好的定位精度也在10 m 左右，且数据更新频率和信息利用率低［5 ］ ，适合于室外移动机器人［6 ］ 。 对A GV ，工作场地虽然固定，但其工作在非结构化的光照条件较差的环境中，再者，为实现物料的准确运输，要求的定位精度较高（位置精度±25 mm ，姿态精度±1°） 。 可见，以上提到的定位方法均不适用。 由于超声波传感器具有良好的环境适应能力，采用超声波传感器为A GV 实现定位的定位方法也不少，但定位精度不能满足FMS 对A GV 的定位要求，文献［ 7 ］所采用的定位方法其位置定位精度为70 mm ，姿态精度为0.3°，文献［ 8 ］的定位精度为50 mm. 因此，为其设计一定位方法十分必要。