0 引言

自動導引車 AGV ( automated guided vehicle) 是指以各類電、磁、聲、光傳感器為自動導引裝置，能夠按照預設導引路徑行駛的無人駕駛運輸車［1］． 隨著智慧工廠與智能物流的不斷發展，重載 AGV 有望成為智慧倉儲物流系統的關鍵角色，實現各生產環節物料的自動運輸，保證整個生產線高效運行［2－3］．
AGV的導航定位精度和路徑調整能力是制約其在工業領域推廣應用的瓶頸［4］．當前的導航方式主要有磁導航［5－6］、慣性導航［7］、激光導航［8］、視覺導航［9］等．
磁導航運用電磁感應原理，其導航元件多種多樣，如地標磁釘［5］、電渦流線圈和射頻器件［6］等，雖然磁導航在AGV行業中應用廣泛，但其鋪設成本較高，不便于后期維護與調整，難以滿足現代化柔性生產過程中的重載轉運需求;慣性導航技術定位準確性高，靈活性強，但對控制算法的要求較高且容易受周圍環境的影響;激光導航需在AGV行駛路徑的周圍安裝激光反射板，對安裝角度和位置都有非常精確的要求，成本較高，且易受環境干擾，不適合環境復雜的工廠環境;視覺導航利用圖像處理技術進行導航，應用于工業重載AGV經濟成本低、實用性強，但傳統的視覺導航方式大多采用色帶引導、掃碼定位方式，在實際應用中存在路徑鋪設復雜、色帶易受環境干擾等問題．在實際運行過程中，AGV的運行軌跡容易因非線性因素和系統內、外部擾動影響而出現偏差．
為了提高AGV系統控制精度，文獻［10］將PID與模糊控制相結合，采用模糊規則對PID控制參數進行在線調整，雖然系統具有一定的魯棒性，但對復雜多變的應用環境適應性較差．文獻［11］提出的自適應反演滑模控制方法使系統響應更快，魯棒性更強，且具有良好的瞬時性能，但用于重載AGV易出現抖振現象，直接影響控制效果．自抗擾控制 ADRC(active disturbance rejection control)技術在PID控制基礎上，將非線性因素和系統內、外部擾動視為總擾動，通過構造擴張狀態觀測器對總擾動進行實時估計與補償，消除各種不確定因素的影響［12］，具有控制參數少、收斂速度快、誤差補償效果好等優點．
基于此，本文擬采用3個獨立高速單目相機，對基于色帶引導和掃碼定位的傳統視覺導航方式重載AGV結構進行改進，在AGV控制系統中采用ADRC控制策略對擾動進行實時補償，以期提高AGV的運動靈活性和導航精度．

1 系統設計

AGV運行時的導航靈活性和精度是評價其系統性能的關鍵因素． 導航的靈活性與導航方式和AGV結構有關，導航精度與AGV控制算法有直接聯系．

本文對采用傳統視覺導航方式的重載AGV結構進行改進，將色帶引導和掃碼定位導航中的1個或2個單目高速相機改為3個獨立單目高速相機(3C)，且對其鋪設方式進行優化，改進后的AGV無需色帶引導，只需掃碼就可以實現導航，AGV運行靈活．在AGV控制算法上，采用ADRC策略對擾動進行實時補償，以消除各種不確定因素的影響，使AGV運行穩定、快速響應，能適用于復雜車間環境．經過改進的3C視覺導航重載AGV結構如圖1所示，其中AGV中心軸①—③位置安裝高速單目視覺相機，且相機1與相機2之間的中心距離和相機2與相機3之間的中心距離相等． 相機采用PGV光學相機，通過雙舵輪驅動設計，可實現原地360°轉彎; 為避免沖突，在④—⑦位置上安裝激光避障雷達．
AGV控制系統結構如圖2所示，主要由電池管理模塊、避障模塊、3C 視覺導航模塊、伺服驅動與轉向模塊、車載控制模塊和上位機控制模塊等組成． 控制系統采用分布式控制，由兩級微機組成，車載控制模塊采用西門子S7－1200PLC，上位機控制模塊采用工控機，既可以實現單AGV獨立運行，又可以實現多AGV同時運行．

圖 1 改進后的3C視覺導航重載AGV結構

圖 2 AGV 控制系統結構圖

1.1 3C視覺導航設計

根據改進后AGV上3個相機分布的結構特點，設計數據矩陣碼的鋪設方式，相鄰兩個數據矩陣碼之間的中心距離與兩個相機之間中心距離相等．AGV導航示意圖見圖 3，其中編號5—8是鋪設在地面上的數據矩陣碼．當AGV從站點5運動到站點6時，AGV運行分為兩步:1)相機1與相機3同時分別掃描站點6與站點5的信息，AGV減速運行; 2) 當相機2中心位置與站點6中心位置坐標重合時，AGV停止．
在行進過程中，AGV難免會出現軌跡誤差，因此為保證AGV軌跡出現誤差后能及時進行修正，3個獨立相機在站點間運行時(即從矩陣碼進入掃描區到離開掃描區)，不斷掃描站點誤差，并將掃描誤差信息實時傳遞給上位機．上位機控制算法對其軌跡進行修正并下發給AGV進行軌跡跟蹤，從而實現AGV導航．視覺相機在AGV中軸線上，AGV偏移量由數據矩陣碼偏差值和偏移角度組成．在AGV運行過程中，相機在某時刻掃描某數據矩陣碼時偏差和偏移角度如圖4所示．圖4以相機讀取區域建立局部坐標系，以工作車間建立全局坐標;由1，2，3，4組成的正方形區域是數據矩陣碼，偏差角是α0.在AGV運行過程中，只要有一個相機掃描到數據矩陣碼，前、后舵輪就會同時自動地進行誤差修正，這種修正方式較靈活，運算量較小．

圖 3 AGV導航示意圖

圖 4 掃描數據矩陣碼偏差和偏移角度示意圖

全局坐標下相機讀取區域中心位姿為O(x0'，y0'，α0')，將其轉化為AGV偏差位姿O(x0，y0，α0).數據矩陣碼中心位姿為O'(xr'，yr'，αr')，將其轉化為AGV期望位姿O'(xr，yr，αr)．AGV期望軌跡運動學模型為

其中，vr為期望速度，ωr為期望角速度，αr值可為0°，±90°，180°．將全局變量下位姿誤差轉換到局部變量下AGV位姿誤差公式［13］為

局部坐標下AGV位姿誤差微分方程為

其中，v0為AGV運行速度，ω0為AGV運行角速度．

1.2 ADRC跟蹤器設計

在AGV系統中，ADRC是用于上位機控制模塊的控制算法．通過3C視覺導航采集的坐標信息傳遞給上位機，經過上位機中的ADRC跟蹤器進行修正，將修正后的坐標指令下發給PLC，再通過PLC對AGV進行控制．

1.2.1 ADRC數學模型

ADRC跟蹤器主要包含微分跟蹤器、擴張狀態觀察器和誤差反饋系統．微分跟蹤器( TD) 線性狀態方程為

其中，r0 為跟蹤速度因子，r0 越大跟蹤速度越快; f0為輸入信號; f1，f2為 f0的跟蹤信號．
擴張狀態觀察器( ESO) 線性誤差方程為

其中，u為被控系統輸入;y為ADRC輸出;z1，z2，z3為系統狀態變量估計值;β01，β02和β03為設置參數;b為控制量系數．誤差反饋控制系統中目標與輸出值之間的誤差及其微分誤差信號和被控系統輸入，相應計算公式分別為

其中，e1是誤差，e2是微分誤差，b0為可調參數，u0為系統的控制律．

1.2.2 AGV軌跡跟蹤控制器設計AGV軌跡

跟蹤控制器結構如圖5所示，AGV軌跡姿態誤差值［xe，ye，αe］T 是ADRC輸入，ADRC輸出是［xe，ye，αe］T，系統輸出是AGV實際運行姿態［x0，y0，α0］T，此時系統是三輸入三輸出，因此需要3個獨立ADRC控制器，將軌跡姿態誤差看成3個單輸入單輸出系統．

圖 5 AGV 軌跡跟蹤控制器結構

3個獨立 ADRC 的控制律 u0x，u0y，u0α為

其中，k1和k2分別是比例和微分控制增益; e1x，e1y，e1α是3個獨立ADRC的姿態誤差; e2x，e2y，e2α是3個獨立ADRC的微分姿態誤差．

2 仿真結果與分析

為了驗證本文設計的基于ADRC的3C視覺導航重載AGV系統的性能，以Matlab為平臺進行仿真． 設定AGV速度為1m/s，ADRC控制參數r0= 10，b0 = 1，w = 10，β01 = 30，β02 = 300，β03 = 1000，k1 = 5，k2 = 3． 圓形軌跡和直線軌跡跟蹤曲線與位姿誤差曲線分別如圖6和圖7所示，圖中軌跡跟蹤曲線橫、縱坐標表示AGV在全局坐標下的軌跡位置;位姿誤差曲線橫坐標表示AGV運行時間，縱坐標表示AGV在全局坐標下的位姿誤差．

圖 6 圓形軌跡跟蹤與位姿誤差曲線

圖 7 直線軌跡跟蹤與位姿誤差曲線

由圖6和圖7可知，設置AGV起始位置在軌跡外，從初始時刻開始，圓形軌跡中AGV能在1.9S時成功跟蹤到給定的參考軌跡時成功跟蹤到給定的參考軌跡;直線軌跡中 AGV能在3.9s時成功跟蹤到給定的參考軌跡，說明基于ADRC的3C視覺導航重載AGV系統響應速度較快．運行穩定后，圓形軌跡中理想跟蹤位置誤差小于1mm，理想偏移角誤差趨近于0;直線軌跡中AGV理想跟蹤位置誤差和理想偏移角誤差趨近于0．因此，基于ADRC的3C視覺導航重載AGV系統能有效實現軌跡的實時跟蹤且導航精度較高．

3 實際應用結果與分析

為了驗證本文基于ADRC的3C視覺導航重載AGV系統在實際應用中的運行情況，在現場進行了實際運行測試．供測試用的AGV的長度為1.8m，車上安裝的兩個相鄰相機之間中心位置距離為0.75m，因此鋪設在地面上的相鄰兩個數據矩陣碼之間的中心距離也為0.75m．設置的直線路徑中，路徑長15m，共鋪設22個數據矩陣碼，為進一步測試其轉彎性能，在路徑中的起始位置進行原地零半徑轉彎．在0.5m/s，1.0m/s，1.5m/s，2.0m/s，2.5m/s和 3.0m/s速度下，分別記錄AGV前進( 后退)、原地左轉(右轉) 時的最大導航誤差和最大偏差角，重復進行50次，然后取平均值，結果見表 1 和表 2．

表 1 AGV 前進( 后退) 運行誤差

表 2 AGV 原地左( 右) 轉彎誤差

由表1和表2可知，在實際運行中，直行時最大導航誤差為7.44mm，最大偏移角為0.89°;原地90°轉彎時，最大導航誤差為7.21mm，最大偏移角為0.92°．該結果與仿真結果中的理想精度有一定差距，這與實際的地面平整度、光滑度、AGV車體的制造工藝等因素有關．由此可知，基于ADRC的3C視覺導航重載AGV系統最大導航誤差絕對值小于8mm，最大偏移角絕對值小于1°．此系統導航方式簡單，數據矩陣碼鋪設便利，導航精度高，AGV 運行穩定且靈活．

4 結語

本文對基于色帶引導和掃碼定位的傳統視覺導航方式重載AGV結構進行了改進，設計了基于ADRC的3C視覺導航重載AGV系統．該設計采用3個獨立單目相機，無需色帶引導，只需鋪設數據矩陣碼即可實現導航，在導航控制算法中采用ADRC以有效消除各種外界干擾．仿真與實際應用結果表明，AGV運行穩定、靈活，響應速度快，最大導航誤差絕對值小于8mm，最大偏移角絕對值小于1°，在復雜車間環境下可實現軌跡的實時跟蹤，性能高于同類產品且制造成本低，具有較高的工程實用價值．在該研究成果的基礎上，下一步將在ADRC控制中引入人工智能算法，利用智能算法自動調節ADRC中需要設置的常數參數，將其變成動態調整變量，進一步提高ADRC收斂速度，減少所需參數設置，進而提高AGV運行響應速度．

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