基于智能仓储的AGV道路识别系统

针对AGV在执行路径过程中出现位置错误或偏离道路的情况，课题组提出了一套利用激光雷达探测反光板的道路识别方案。介绍了基于智能仓储拓扑图的反光板布设方式；设计了基于数学几何知识的AGV动态识别位置信息的方案；设计了在不同地图属性条件下基于限幅或PID调节的道路修正的方案，防止AGV行进过程中偏离理想道路。应用结果表明：本设计具有较快的位置信息获取速度和错误位置信息处理能力；运行过程中能够较稳定地行走在规划路径中心位置，在阳光等干扰因素存在条件下依然可以保持优良的鲁棒性。该研究使用反光板能大幅提高激光雷达位置计算速度，在车身存在机械误差条件下，通过修正算法能够保证小车稳定行驶在道路的理想位置。     

基于改进遗传算法的柔性抛光工业机器人抛光时间优化

为实现抛光时间最优的目标，课题组对自主研发的柔性抛光工业机器人抛光轨迹进行了合理规划。从表壳的表耳处取得一系列工业机器人机械臂工作的位置点，通过求解逆运动学方程得到相应的关节位置，采用三次B样条曲线拟合的方法得到各关节的轨迹曲线；用B样条曲线的控制定点约束代替运动学约束，并基于改进的遗传算法，求解出时间最优的时间节点；在此基础上，规划得到满足时间最优的非线性轨迹曲线。研究表明：基于改进的遗传算法，能够很好地避免传统遗传算法的“退化”现象，更快地求得最优解，即抛光工业机器人的抛光工作时间达到最优。     

基于粒子群优化算法的上下料机械手加工空间优化

针对CNC车床上下料装置在狭小的加工空间进行自动上下料时可能出现的干涉和碰撞等情况，课题组通过粒子群算法(PSO)结合正逆运动学求解，对机械手的运动空间和各关节的运动变量进行优化设计。在已知加工起始点和终止点的情况下，在世界坐标系将各关节的移动量作为自变量，通过粒子群的不断迭代寻优，在设定的边界条件下得到优化结果，并结合蒙特卡洛法进行可视化。本研究能够直观得到机械手的最大移动空间，可将机械手在限制范围内的可移动空间最大化。