自适应的智能搬运路径规划算法

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1、自适应的智能搬运路径规划算法　　【摘要】智能搬运在现代化工业中有非常广泛的应用，良好的路径规划算法是提高智能搬运效率的重要手段之一。以机器人比赛中智能搬运项目为蓝本，设计了一个自适应的路径规划算法，该算法可应用于垃圾智能分类和自动化物流，可在开始搬运前改变路线及目的地。　　【关键词】路径规划；自适应；智能搬运　　【Abstract】Intelligenttransportationhasaverywiderangeofapplicationsinmodernindustry.Inprovingrouteplannin

2、galgorithmisoneoftheimportantwaystoincreasetheefficiencyofintelligenttransportation.BasedonIntelligentTransportationProjectinChinaRobocupcompetition，anadaptiverouteplanningalgorithmisdesigned.Theproposedalgorithmcanbeappliedtotheintelligentclassificationofgarba

3、geandtheautomationoflogistics.Comparewiththeexistalgorithms，itcanchangetherouteanddestinationbeforethestartoftransportation.　　【Keywords】RoutePlanning；Adaptive；IntelligentTransportation　　0引言　　智能搬运机器人主要指按设定的路线，或者使用视觉、磁线、激光导航的自动行驶的机器人。智能搬运机器人是一种自动导向车（Automated5Gui

4、dedVehicle，简称AGV）[1]，也称自动导向搬运车、自动引导搬运车。随着AGV的性能逐渐提高，智能搬运机器人被广泛用于工业、农业、医学、国防等领域[2]。路径规划是提高智能搬运机器人性能的一个重要方向[3]。　　路径规划指的是根据既定的标准，如何规划一条从起始点到终点的最优路径[4]。根据环境信息的知情情况，路线规划又分为局部路径规划和全局路径规划[5-6]。本文讨论的路线规划以中国机器人大赛中的智能搬运项目为蓝本，利用颜色识别技术设计了一个自适应的路径规划算法，它可以应用于工业自动化过程中自动化物流、垃圾

5、智能分类等领域。　　1可适应的路径规划算法　　在描述本文提出的可适应的路径规划算法之前，首先介绍机器人大赛智能搬运项目的比赛规则，在1.2节将介绍根据算法设计的机器人。　　1.1路径规划规则　　图1所示为中国机器人大赛智能搬运项目中的使用的场地图。图中黑字A、B、C、D、E、F、G为待搬运的色块所在地，其中A、B、C、D、E可随机放置3-5个色块，F和G点每点可随机放置不超过5个色块。O点所在为起点及终点，图中a、b、c、d、e为目标所在地，机器人要识别待搬运色块的颜色，并搬运到相应的颜色目标所在地，机器人的路径除点

6、a、b、c、d、e外只能为图中黑色的线条。根据要求，设计的机器人必须有颜色识别、路径识别存储等功能。色块共用5种颜色：绿色、白色、红色、黑色、蓝色。本文假设图中目标点a、b、c、d、e的颜色在搬运前是可以随机调整的，但搬运过程中是固定的5，这种假设与生活中的情形比较相符。现有比赛中用到的算法都是固定了目标点的颜色、每个夹角的度数和每段路径的长度，应用性低，因此本文提出自适应的路径规划算法。　　1.2智能搬运机器人设计　　本文设计的智能搬运机器人包括如下几个模块：（1）路径检测；（2）转向控制；（3）电机驱动；（4）车

7、速检测；（5）电源管理；（6）物体检测（7）物体抓取；（8）路径规划。主控制器是51单片机，它负责接收赛道数据、赛车速度等反馈信息，并对这些信息进行恰当的处理，形成合适的控制量来对舵机与驱动电机进行控制，采用红外传感器控制小车沿着预设的轨道黑线及时调整车身姿态，使之准确、快速地跑完全程，采用四驱差速来进行原地转向与前进，使用稳压芯片7805稳定电压，用颜色传感器准确识别要抓取物块的颜色，超声波传感器定位需抓取物块，测算出距离出来以便接下来准确的搬运至目的地。实现这些功能共包含电机模块，超声波模块，颜色传感器模块，红外

8、模块，伺服电机抓手模块，电源稳压模块。智能车的设计主要体现在电路板和机械结构上面，车的前部携带着超声波探头，与颜色传感器，用于识别物体，在颜色传感器与超声波探头下面是红外模块用来循迹，来到车身是双层的结构，在上层前端固定着有三个伺服电机控制的抓手，上层的中间是红外驱动模块，车的尾部则是放置电池及电源模块，由一根铜柱支撑着51的最小系统外加电机驱