工业车辆创新耦合系统：AGV导向的方法和发展

一种提高AGV车辆拖车轨迹精度的新型耦合系统

Davide Pereira，Joseacute;Machado，Joatilde;oPedroMendonccedil;a

机械工程系

米尼奥大学

吉马良斯，葡萄牙

dpereira@dem.uminho.pt，jmachado@dem.uminho.pt，jpmas@dem.uminho.pt

摘要 - 在本文中，可以找到工业车辆耦合系统的分析和开发。 在对该主题的介绍中，分析了系统开发的目标和优势。 还介绍了一些以前发表的具有相似内容或理解所研究系统所必需的结论的研究。 为了开发一个比目前使用的系统更精确的系统，本文研究了通用系统，重点研究了4个轮式拖车，改变了联接系统的旋转中心，它可以位于前部车辆或后部车辆。 在通常使用的系统中，拖车倾向于从旋转中心关闭，这意味着拖车具有较低的轨迹线，具有不理想的精度。 在研究了现今车间所使用的系统之后，开发了一种新的耦合系统，目的是增加拖车的轨迹精度。 正在研究两种不同的系统。 第一个是控制拖车转向机构，以便将拖车定位在更好的位置，而另一个系统只是简单地改变连接系统的长度和旋转中心。 通过分析结果，系统解决方案随着每辆拖车后桥的旋转保证了更高的精度，拖车执行100％的轨迹精度。 但更适合工业现实的解决方案是改变连接系统长度和旋转中心的解决方案。 该解决方案允许精度较低，但其价格，成本和实施效果更好。

关键词 耦合器; 挂车; 拖车 ; 拖车弹道;

工业车辆。

导言

978-1-5386-0774-9/17/$31.00 copy;2017 IEEE

随着普通人口生活水平的提高，对产品的需求也越来越大。 为了满足这一需求，需要大规模生产以不断增长的速度产出产量。 随着产量的增加，行业必须能够提高效率，以提高生产速度以满足需求。

拖拉机拖车系统是一个系统，其中几个拖车被耦合在一起，它们是被动的，这意味着它们没有任何类型的机动化或对其轨迹的控制。 工业拖拉机车辆拖曳拖车，由此构成长度较高的车辆，其中控制仅通过牵引车辆，位于系统的前部位置。

本文的目的是分析和开发与现今使用的系统相比精度提高的耦合系统。 改变尺寸，转向机构，旋转中心等变量以提高拖拉机挂车系统的性能。 因此，为了使用由自主车辆开发的系统，联接系统需要确保最准确的位置。

通过本文的开发工作，可以确定拖车与拖拉机车辆相比的位置。 因此，与本研究成功相关的优点是创建更高效​​的系统，如果成功完成，该系统可以减少拖车在弯曲时的偏差，从而使系统能够驾驶通过更受控制的环境，具有弯曲能力更加紧凑，无论是弯曲还是扭转。

二. 技术梗概

在整个研究过程中发现的大部分研究都是基于数学预测被无人驾驶车辆牵引的被动式两轮拖车的行为。 通过拖拉机车辆转向的动态输入来寻找关于拖车转向系统的自主控制的研究也是常见的，这是通过拖拉机车辆的反馈以电子方式控制拖车。

可以得出结论，关于创建能够提高拖拉机挂车系统准确性的系统并没有太多的信息，以及预测被动拖车位置。 Per Yoshihiko Nakamura等人在[1]中可以通过运动的非激励控制来控制拖车轨迹。 图1显示了拖车车轮控制的可能解决方案的示意图。最后，本文论证了该解决方案的理论精度[1]。

图1. Yoshihiko Nakamura等人发现的解决方案。 控制拖车轨迹[1]

可以分析的是，该解决方案在实践中不起作用，因为所提出的解决方案将拖车车轮的角度与耦合系统的角度相关联，两个角度彼此相关，但独立于车轮的角度的拖拉机车辆。 也就是说，当拖拉机车辆在直线上移动时，拖车的轮子可以转动，这是一个不可预知和不切实际的系统。

另一项突出的研究是德国Koblenz-Landau大学的Dieter Zobel，David Polock，Philipp Wojke开发的论文。 本研究试图建立一个数学方程，将卡车的几何长度与拖车的几何关系相关联，以确定拖车的位置，这些尺寸如图2所示[2]。

图2拖拉机和拖车之间的几何尺寸实现[2]

根据这项研究，对于与单轴挂车联接的卡车，关键控制点是拖车后桥的中心。 根据作者，拖拉机拖车系统的长度与角度之间的关系如下式所示：

(1)

在（1）中可以确定下一个变量：

• -拖拉机车辆（卡车）的转角;
• -拖拉机车辆（卡车）的前后轴之间的长度;
• -拖车与牵引车之间的角度（拖车偏差）;
• -挂车轴与联轴器系统旋转点之间的长度;
• -拖拉机车辆后轴与联轴器系统旋转点之间的长度。

通过分析这些作者提出的关于拖车定位的解决方案，可以分析存在问题，拖拉机车辆的旋转中心与拖车的旋转中心不同，这意味着如果系统总是在一个圈内，拖车相对于牵引车的偏差会增加到拖车车轮侧向滑动的位置。

自动驾驶汽车有很多种类型，本文中最相关的是自动驾驶汽车（图3）。 这些自动导引车通过手动或自动启动挂钩来拉动装载有负载的非驱动手推车。 这些类型的自动引导车辆是最具生产力的AGV，因为它们能够承载比任何其他类型更多的负载。 这样可以大大提高生产能力和效率，特别是与传统叉车相比[3]。

图3. Tugger AGV

还有其他类型的AGV，如KANPP Open Shuttle和Seegrid Vision Guided vehicle。 由KNAPP（奥地利）开发的Open Shuttle（图4）[4]是一种自由移动的车辆，能够运输各种类型的捆扎物，如托盘，容器，纸箱和托盘。 该系统的高度灵活性使得物料流动的变化不受运行可用性的限制。 车队管理系统可根据当前的运营需求快速调整车辆数量。 这意味着只有准确数量的开放式运输车才能处理所需的工作量。

图4.敞车：KNAPP开发的自主车[4]

Seegrid为自动化材料处理提供了新的自动化技术：VGV（视觉导向车辆）（图5）[5]。 自动托盘卡车和牵引拖拉机采用3D视觉导航。 该技术允许操作员通过步行或沿期望的路线驾驶VGV来训练VGV。 在训练阶段，车辆捕捉周围环境的图像并建立设施的3D地图。 训练完成后，车辆将使用此地图在设施中导航。 VGV可在自动或手动模式下运行，以实现最大的灵活性。

图5. Seegrid自主VGV托盘搬运车[5]

通用系统的准确性

这项研究的目标是开发比目前更精确的拖拉机拖车系统，该系统由一辆拖拉机车辆和两辆被动拖车组成。 因此，有必要研究当前使用的系统。 接近两种不同的系统，第一种在前方车辆中旋转（图6中的红点），第二种在后方旋转（图7中的红点）。

图6.在前部车辆上旋转的耦合系统

图7.在后部车辆上旋转的联接系统

为了以几何方式确定被动拖车在弯曲时的位置，必须保证连接旋转中心到后轮的线之间的垂直度，这是因为当拖拉机车辆和拖车具有相同的旋转中心时描述曲率。 这些关系在本章中有详细说明。

为了在系统之间进行精确比较，在拖车和牵引车之间使用了相同的尺寸，车辆之间长860毫米，宽660毫米和600毫米。 这些措施基于工业拖曳机器，包括在各种机器中。

在本章中分析的拖车的后轮固定在同一位置，也就是说，这些车轮与拖车侧面平行时，前轮是自由的，可以向任何方向旋转。 因此，前轮不会影响拖车的位置，该位置仅受后轮和曲率角度的影响。 因此，只研究前后车辆之间的耦合系统的旋转之间的差异。

A.前部车辆的耦合系统旋转中心

为了验证该系统的性能，详细阐述了具有拖拉机挂车系统实际尺寸的2D图纸（图8）。

在图8中示出了拖拉机车辆和两个联接在一起的拖车，其中联接系统的旋转发生在前部车辆中。 拖拉机车辆被表示为具有一个半圆侧（最右边）的矩形，第一拖车（中间矩形）和第二拖车（由最左边的矩形表示）。 以虚线表示的三个半圆是拖拉机车辆的车轮轨迹，最低的半圆是由后轴内轮规定的轨迹，其是规定较小轨迹的车轮。 最大的半圆是拖拉机的外前轮，它规定了更大的轨迹。 内半圆表示上述两者之间的中心线，旨在更好地观察拖车的偏差。 最后，与理想轨迹相比，彩色线将半圆的中心连接到车辆表示拖车的偏差。 当拖拉机拖车系统转弯时，所有车辆（包括拖车）具有相同的旋转中心。 通过对垂直于车轮的线进行追踪，可以得出结论：全部会聚到一个点，旋转中心，半圆形限定下限和上限，拖车可以循环以确保100％的准确性，来自旋转的线中心，定义到这个中心的距离，以便能够确定精度值。

图8.前部车辆有四个拖车位置，并有联轴器旋转

从图8的分析中可以很容易地分析出拖车规定的轨迹不是理想的，因为拖车不符合由半圆包围的理想轨迹。 这种类型的系统的效率可以通过系统旋转半径粗略分析，旋转半径越小，系统效率越高。 该系统的最小旋转半径为2663毫米，这意味着在这种拖拉机挂车配置下，系统只能实现5.5米的自由空间反向，该系统在所有研究的系统中旋转半径最大。

为了分析拖车偏离理想轨迹的程度，建立了一个图形，在该图形中（如图9所示），将图8中的彩色线与定义理想轨迹的半圆形进行比较。 与不同的旋转半径值进行比较。 在图9的图表中，理想路径用橙色表示，第一个拖车用蓝色表示，第二个拖车用灰色表示。

在该系统中，拖车总是比转向架车辆在转弯时具有更低的轨迹，只将最小半圆的距离（图8中的红线）与拖车与旋转中心的距离进行比较（图中的黄线8）。 在图9的图表中，橙色线上方的所有线表示拖车具有100％的准确性，并且在橙色线的下方精度越低。

通过分析图9，两辆拖车在转弯时的精确度均低于100％，但曲率半径越低，拖车的精度相对于拖拉机车辆轨迹越低。

图9.拖拉机车轮角度与拖车位置之间的关系

B.后部车辆的耦合系统旋转中心

已经开发出具有拖拉机挂车系统实际尺寸的2D图纸，其中拖车具有四个轮子并且联接系统的旋转中心位于后部车辆中。

在图10中是牵引车 - 拖车系统，其中拖车包含四个车轮，每个拖车的后轮固定，并且联接系统的旋转中心位于后部车辆中。 线条和颜色与之前定义的半圆相同，从定义下限和上限的半圆开始，拖车应该循环以达到100％的准确度，从旋转中心到定义到该中心的距离的线条为了确定精度值。

图10.后部车辆有四个拖车位置，并有联轴器旋转

像前面的例子一样，这些拖车规定的轨迹不太理想，从而破坏其最小旋转半径。 该系统的最小旋转半径大约为1663毫米，比其他四轮拖车系统大约多一米，这大致是这些拖车规定了拖拉机更近的轨迹，但通过对图10的分析，看到这两个拖车的轨迹比理想轨迹更低。

在图11中，可以分析两个拖车相对于理想轨迹的位置。 同样，颜色与之前定义的颜色相同，理想轨迹为橙色，第一个拖车用蓝色表示，第二个拖车用灰色表示。

在该系统中，拖车具有不太理想的轨迹，即图10中的黄线长度总是小于最低的半圆半径。 为此，为了定义系统精度，将它与图10的黄色和红色线的长度进行比较。在图11的曲线图中，橙色线上方的所有拖车线将具有100％的准确度，当这不会发生精度下降。 到橙线的距离越大，系统的精度就越低。

通过分析图11的图表，可以得出结论，没有一个拖车规定了完美的轨迹，这是，弯曲拖车总是比拖拉机车辆更低的轨迹。 该精确度减小了旋转半径。 该转动半径通过拖拉机车辆的轮角在x轴上进行描述。

图11.拖拉机车轮角度与拖车位置之间的关系

提高轨迹精度的解决方案

正如前一小节所总结的那样，带有四轮拖车的集装箱运输车系统的精确度低于100％。 因此，目标是尽可能增加预告片的确切位置。 针对四轮拖车研究了两种解决方案，并在本小节中相互比较。

A.改变拖车的转向系统

这里研究的四轮拖拉机挂车系统是一个系统，拖车后桥将会转动，而前轮则是自由的，仅用于支撑。 保持后轮固定是上述问题，其中从后轮到系统旋转中心的垂直线导致拖车做比拖拉机更小的轨迹。 因此，目标是旋转中心的垂直线位于拖车的中心，而不在后方，如图12所示。

图12.有轮拖车的理想位置表示

为了实现图12所示的内容，拖车的后轮不能被固定，即平行于拖车的侧面。 为了解决拖车定位的这个问题，后桥必须根据拖拉机车辆的车轮转向。

计算耦合系统的理想长度，并在后部车辆中旋转。 与旋转中心相连的这种耦合长度使得第一个拖车始终保持在限制范围内，从而达到100％的准确度。 这要求拖车的后轴以这样的方式旋转，即将后轮连接到旋转中心的线与该车轮垂直，并且将旋转中心连接到每个拖车的中心的线垂直于车轮的侧面拖车。 为了确定后轴需要旋转的确切角度，有必要将角度theta;与图13的角度alpha;相关联。

图13.牵引轮角度与第一拖车后轴表示之间的关系

为了验证后轴旋转是否解决了透射值恒定的问题，有必要确定图13中所示的alpha;和theta;值，并验证这两个角度之间是否存在线性相关性。 为了找到这两个角度之间的最佳关系，没有将alpha;的一个值与theta;的一个值进行比较，而是将theta;的最大值和最小值与拖拉机轮子角度的固定值进行比较，alpha;为了拖车停留在理想的轨迹。 例如，当牵引车车

全文共11442字，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

---

英语原文共 9 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

---

资料编号：[12601]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word

您可能感兴趣的文章

• 2.3港口吞吐量预测外文翻译资料
• 使用多标准移动通信分层遗传算法的阻抗 匹配网络的宽带优化外文翻译资料
• 移动RFID标签阅读与非重叠串联阅读器在输送带的应用外文翻译资料
• 利用数字图像进行的全场应变测量方法外文翻译资料
• 自然灾害中并发事件的多种应急资源的分配外文翻译资料
• 基于主机的卡仿真：开发，安全和生态系统影响分析外文翻译资料
• 实现基于Android智能手机的主机卡仿真模式作为替代ISO 14443A标准的Arduino NFC模块外文翻译资料
• 探索出行方式选择和出行链模式复杂性之间的关系外文翻译资料
• 信息系统研究、教育和实践的基本立场及其影响外文翻译资料
• 仓储和MH系统决策模型的设计优化与管理外文翻译资料