在仓库搬运的领域中,应用了自主导航移动机器人来取代这些重型移动工程。为了提高使用多个机器人的效率,可以为机器人分配多个交付任务,而不是一次只交付一个包。首先,详细的介绍了仓库搬运机器人的概念和机器人的控制仿真平台,其次,对机器人的双轮差动控制和多任务协调分配进行了研究,这种多任务分配算法(MTA),依靠一个模拟器来测量算法的性能。模拟器对仓库搬运环境进行建模,并通过改变机器人的数量来比较交付生产率。再次,对机器人如何能够在仓库搬运中找到目标位置,提出了导航运动控制方案。最后,提出了一种NURBS算法,提高了机器人在运动过程中的轨迹连续性。实验表明,与使用相同数量的机器人时的单任务分配相比,MTA的效率显着提高。并且机器人能够在无人的环境下精确导航,把物体移动到目标位置点。

全自主机器人的导航控制未对目标对象定位,无法获取有效目标路径,导致控制方法精度低且效率差,提出全自主机器人视觉信息采集与导航控制方法。该方法采集机器人信息数据,根据相关数据以及粗定位和精定位的方法精确目标物的位置,在Q算法的帮助下得到最优控制策略,结合基于Boltzmann探索方案生成机器人的下一步运动角度,根据奖惩值避开障碍物,通过不断训练机器人不断得到最优导航动作,实现全自主机器人的导航控制。实验结果表明,所提方法控制的轮转角和航向角均与理想角一致,横向位移偏差达到了0m,跟踪目标在Y轴最高偏差值为0.5m,因此,该方法导航控制效果好和目标对象跟踪精度高。

结合农业机械车辆动力学方程,提出一种基于模糊控制规则的农业机械自动导航控制算法。为提高农业机械定位的精度,首先引入ZigBee的测距算法和两边测量方式,得到农业机械的位置,从而极大地提高了坐标定位的精度;然后结合模糊控制理论,以车辆坐标和航向角作为输入变量,以前转向角作为输出变量,对农机移动方向进行控制;最后通过MATLAB仿真软件对文中算法进行了分析,分析结果证明了算法的可靠性。