基于機器人操作系統(tǒng)的室內(nèi)運輸自動導(dǎo)引車系統(tǒng)及其設(shè)計

汪云云, 王連明, 關(guān)建文, 王富興

(1.東北師范大學(xué)物理學(xué)院，長春 130024; 2.海南熱帶海洋學(xué)院海洋科學(xué)技術(shù)學(xué)院，三亞 572022)

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，工業(yè)自動化程度日益提高，自動導(dǎo)引車(automated guided vehicle，AGV)作為原始人工勞動力的替代工具已經(jīng)被應(yīng)用到一些大型加工制造工廠之中。AGV是指裝備有自行定位導(dǎo)航裝置，可以依據(jù)規(guī)劃的路線行駛，具有安全保護和移載功能，能夠在物流運輸自動化中不需駕駛員實地操作的運輸車[1]。AGV作為一種自動化的運輸車，針對自動化工廠無人駕駛、安全高效等現(xiàn)實需求，要求其具備地圖構(gòu)建、自主定位、路徑規(guī)劃、路徑跟蹤、自主導(dǎo)航等功能。

導(dǎo)引技術(shù)是AGV實現(xiàn)諸多功能的核心技術(shù)，目前AGV的導(dǎo)引技術(shù)以激光導(dǎo)引為主，磁體導(dǎo)引、視覺導(dǎo)引等方式并存發(fā)展。文獻[2]采用磁體導(dǎo)引AGV方式，穩(wěn)定性較好，但需要定期更換磁體，潛在成本高。文獻[3]提出基于反光板的激光叉車AGV定位導(dǎo)航系統(tǒng)，該方法定位較精確，但是容易受外界光線、地面平整度等環(huán)境因素影響。文獻[4]通過圖像處理識別道路顏色實現(xiàn)視覺導(dǎo)引AGV系統(tǒng)，優(yōu)點是路徑維護方便，但該算法受環(huán)境光照影響比較大，對圖像處理算法魯棒性要求比較高。

本文以室內(nèi)運輸任務(wù)為目標(biāo)，從自動化、柔性化、低成本化等現(xiàn)實需求出發(fā)，設(shè)計了一款易開發(fā)、易維護、適應(yīng)性強、操作簡便且運行靈活的室內(nèi)運輸AGV系統(tǒng)。

1 ROS輔助設(shè)計AGV系統(tǒng)

開源機器人操作系統(tǒng)(robot operating system，ROS)是由斯坦福大學(xué)人工智能實驗室開發(fā)的一套提供類似操作系統(tǒng)服務(wù)的機器人專用開源系統(tǒng)。其包括對硬件的抽象描述、消息傳遞、底層控制等功能，同時提供機器人開發(fā)所需的通用工具包和函數(shù)庫，比如機器人自主導(dǎo)航的相關(guān)功能包，能夠極大地提高機器人研發(fā)的代碼復(fù)用率[5]。

ROS的分布式點對點通信機制如圖1所示，圖1中的一個節(jié)點就是一個ROS進程，兩個節(jié)點之間的一對一通信稱為服務(wù)，多個節(jié)點之間的通信可以通過話題機制實現(xiàn)。該通信機制使用了基于TCP/IP的通信方式，實現(xiàn)模塊間點對點的松耦合連接[6]。基于ROS進行機器人的開發(fā)，可降低機器人開發(fā)難度，縮短開發(fā)周期。

圖1 ROS分布式點對點通信機制Fig.1 Distributed point-to-point communication mechanism of ROS

鑒于AGV有地圖構(gòu)建、自主定位、路徑規(guī)劃等功能需求，而ROS恰好提供了實現(xiàn)這些功能的框架，因此可以借助ROS平臺開發(fā)AGV。AGV與ROS兩者的結(jié)合充分利用了ROS平臺的優(yōu)勢，極大地提高了AGV系統(tǒng)的開發(fā)效率，降低了開發(fā)難度。

2 基于ROS的室內(nèi)運輸AGV系統(tǒng)的總體架構(gòu)設(shè)計

本文設(shè)計的基于ROS的室內(nèi)運輸AGV系統(tǒng)可以分為軟件系統(tǒng)和硬件系統(tǒng)兩大部分，如圖2所示。從AGV的功能需求出發(fā)，進行硬件選型、設(shè)計與搭建硬件系統(tǒng)。在ROS規(guī)劃端進行地圖構(gòu)建、自主定位、路徑規(guī)劃、路徑跟蹤、自主導(dǎo)航五大模塊的設(shè)計與實現(xiàn)。通過制定ROS規(guī)劃端與硬件系統(tǒng)的通信協(xié)議，使整個AGV系統(tǒng)軟硬件協(xié)同開發(fā)、協(xié)調(diào)工作。

圖2 基于ROS的AGV系統(tǒng)整體方案框圖Fig.2 The block diagram of AGV system based on ROS

軟件部分分為ROS規(guī)劃端和網(wǎng)頁人機交互端。ROS規(guī)劃端設(shè)計與實現(xiàn)AGV的五大功能。網(wǎng)頁人機交互端基于rosbridge通信機制，實現(xiàn)在線發(fā)布AGV控制命令，完成動態(tài)人機交互功能。

硬件系統(tǒng)設(shè)計為三個模塊：電源模塊、傳感器模塊、控制器模塊。其中電源模塊采用直流蓄電池組為整個車載系統(tǒng)提供所需電能。傳感器模塊包含舵機內(nèi)置編碼器、用于地圖構(gòu)建和避障的激光雷達、提供車體轉(zhuǎn)向信息的慣性測量單元、用于AGV手動調(diào)試的遙控手柄?？刂破髂K包括STM32核心芯片和工業(yè)控制計算機，工業(yè)控制計算機作為上位機通過串口與STM32芯片進行數(shù)據(jù)傳輸，實現(xiàn)上位機與底層控制器的實時通信。

3 基于ROS的單舵輪AGV系統(tǒng)設(shè)計

為測試基于ROS的室內(nèi)運輸AGV系統(tǒng)的可行性與實用性，以室內(nèi)無人工廠為實際應(yīng)用場景，設(shè)計并實現(xiàn)了一款基于ROS的單舵輪室內(nèi)運輸AGV系統(tǒng)。設(shè)計采用的車體行走結(jié)構(gòu)為單舵輪輪系結(jié)構(gòu)，包括一個主舵輪和兩個從動輪，主舵輪選用的是中大的CFR轉(zhuǎn)向驅(qū)動輪。單舵輪式結(jié)構(gòu)承載負荷小、行走速度快、轉(zhuǎn)向靈活，因此選作實驗設(shè)計的平臺。

3.1 硬件系統(tǒng)設(shè)計與搭建

3.1.1 單舵輪AGV硬件系統(tǒng)設(shè)計

AGV系統(tǒng)地圖構(gòu)建、自主定位、路徑規(guī)劃、路徑跟蹤、自主導(dǎo)航五大功能的實現(xiàn)，必須基于相應(yīng)的硬件平臺。本文設(shè)計的基于ROS的室內(nèi)運輸AGV硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如圖3所示。Ubuntu16.04操作系統(tǒng)運行在主控制器工控機上，在該系統(tǒng)下又搭載了一個Kinetic版本的ROS機器人操作系統(tǒng)。SICK LMS1xx系列激光掃描儀通過網(wǎng)口掛載到工控機上，作為地圖構(gòu)建和避障的傳感器數(shù)據(jù)來源。微軟XBOX游戲手柄通過USB串口掛接在工控機上，用于手動調(diào)試控制AGV。STM32核心控制芯片通過USB-TTL轉(zhuǎn)換器連接到工控機上，與ROS 系統(tǒng)進行雙向通信。一方面STM32控制板接收ROS端發(fā)來的速度及轉(zhuǎn)向指令，根據(jù)CANopen協(xié)議通過CAN總線與兩個驅(qū)動器進行通信，以達到同時控制直行舵機和轉(zhuǎn)向電機的運動；另一方面，STM32以50 Hz頻率向ROS端上傳舵機編碼器脈沖數(shù)、MPU9250慣性測量單元等傳感器的數(shù)據(jù)。直流蓄電池組為整個系統(tǒng)供給電能。

圖3 基于ROS的AGV硬件結(jié)構(gòu)框圖Fig.3 Hardware structure diagram of AGV based on ROS

AGV硬件系統(tǒng)中核心部件是主控制器。由于主控制器控制著AGV的通信、行駛、裝卸和故障診斷等任務(wù)，所以一般要求其具有較高的可靠性、靈活性和抗干擾能力。選用Intel公司的具有酷睿i7雙核處理器、2 GB內(nèi)存的研華工業(yè)控制計算機。底盤輔助控制芯片采用的是STM32F103ZET6芯片。AGV主控制系統(tǒng)程序流程圖如圖4所示。

圖4 AGV主控制系統(tǒng)程序流程圖Fig.4 Flow chart of the main control system program of AGV

3.1.2 單舵輪AGV運動學(xué)模型建立與分析

AGV的運動學(xué)模型是運動控制的基礎(chǔ)。通過結(jié)合AGV的運動學(xué)模型和編碼器采集的數(shù)據(jù)等已知條件，可以求解AGV的里程計信息，進而可以實現(xiàn)AGV的實時定位[7]。反之，當(dāng)AGV接收到上位機的運動指令時，通過逆運動學(xué)解析，可將運動指令解析為驅(qū)動控制器和轉(zhuǎn)向伺服控制器的控制命令，從而驅(qū)動相應(yīng)電機進行運動。

單舵輪輪系結(jié)構(gòu)如圖5所示，主舵輪既是驅(qū)動輪也是轉(zhuǎn)向輪，分別由直行電機驅(qū)動器和轉(zhuǎn)向電機驅(qū)動器進行驅(qū)動。車體后方的固定從動輪僅僅起支撐車體作用[8]。因此，AGV的運動學(xué)模型僅僅由主舵輪與從動輪安裝的相對位置和布局方式?jīng)Q定。

圖5 單舵輪AGV示意圖Fig.5 Schematic diagram of single wheel AGV

單舵輪AGV的運動學(xué)模型建立如6所示，在本模型中，坐標(biāo)系XOY為二維世界坐標(biāo)系，點O1為從AGV車體中軸線向兩個從動輪軸線作垂線得到的交點，作為AGV車體位置的參考點。前輪和后輪的軸距為l。β為舵輪與車體中軸線的夾角，可以通過轉(zhuǎn)向編碼器獲??；α為車體中軸線與世界坐標(biāo)系X軸的夾角；vsteering為舵輪的行駛速度;vagv為車體中軸線上的速度，即AGV的前向行駛速度；vt為車體的橫向速度。vx、vy分別為舵輪速度在X、Y軸上的分量。ω為車體的角速度，定義逆時針方向為正值。假設(shè)車體初始位姿為 (x0,y0,α0)，則經(jīng)過dt時間后，車體在目標(biāo)點處位姿為(x1,y1,α1)，兩者之間的關(guān)系如下。

(1)初始位姿(x0,y0,α0)。

(2)AGV車體前向速度和角速度。

(1)

(3)dt時間段內(nèi)位移增量和方位角增量：

(2)

(4)dt時間后AGV在目標(biāo)點處的位姿(x1,y1,α1) 為

(3)

經(jīng)過以上對單舵輪AGV運動學(xué)模型的建立與分析可知，通過運動學(xué)模型結(jié)合AGV的初始位姿(x0,y0,α0)可推算出任意時刻AGV的姿態(tài)(x1,y1,α1)。AGV的位姿信息可作為ROS里程計的數(shù)據(jù)來源，里程計是衡量機器人從初始位姿到終點位姿的一個標(biāo)準(zhǔn)，可以提供機器人往哪個方向行進了多少距離的信息。ROS里程計包含AGV的位姿信息和速度信息。位姿即AGV實時的位置(x,y)和轉(zhuǎn)角α；速度指的是AGV的直行速度vagv和轉(zhuǎn)向角速度ω。ROS里程計為地圖構(gòu)建算法提供數(shù)據(jù)依據(jù)，并且在后期的自主定位導(dǎo)航算法中，為車體基座坐標(biāo)系和地圖坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換搭建了一個橋梁。

3.2 AGV軟件系統(tǒng)設(shè)計

3.2.1 ROS規(guī)劃端的功能模塊設(shè)計

ROS規(guī)劃端進行AGV的地圖構(gòu)建、自主定位、路徑規(guī)劃、路徑跟蹤、自主導(dǎo)航方案設(shè)計，這五大功能的實現(xiàn)需要以AGV的URDF(unified robot description format)模型為前提。

URDF是ROS中機器人模型的統(tǒng)一描述格式[9]。為了給AGV的地圖構(gòu)建、自主定位、路徑規(guī)劃、路徑跟蹤、自主導(dǎo)航提供TF坐標(biāo)變換所需要的底盤各部件之間的坐標(biāo)變換關(guān)系，所以需要創(chuàng)建AGV的URDF模型。根據(jù)AGV硬件架構(gòu)設(shè)計其URDF模型如圖7所示。

紅色軸、綠色軸、藍色軸分別代表以車體中心為參考點車體坐標(biāo)系的X軸、Y軸、Z軸圖7 AGV的URDF模型Fig.7 URDF model of AGV

3.2.2 AGV地圖構(gòu)建方案

ROS中開源地圖構(gòu)建算法使用最廣泛的是同步定位與建圖(simultaneous localization and mapping,SLAM)，SLAM主要用于解決機器人在未知環(huán)境運動時的定位與地圖構(gòu)建問題[10]。地圖構(gòu)建方案采用Google的cartographer SLAM算法。該算法可以生成分辨率為0.05 m的二維柵格地圖，實現(xiàn)實時室內(nèi)地圖構(gòu)建。由于其采用強大的圖優(yōu)化算法并且具備回環(huán)檢測，可以消除積累誤差，因此建圖效果比較穩(wěn)定，成本較低的雷達也能跑出不錯的效果[11]。

3.2.3 AGV定位方案

定位方案采用AMCL自適應(yīng)蒙特卡洛定位算法[12]，該算法實現(xiàn)的是一種自主移動機器人在二維環(huán)境下基于概率的定位系統(tǒng)。它使用KLD方法采樣來更新粒子[13]，機器人在已知的地圖環(huán)境中進行位姿跟蹤。基于ROS平臺的AMCL，充分利用了ROS開源平臺的優(yōu)勢，有利于AGV自主定位導(dǎo)航的加速實現(xiàn)。

AMCL可以通過編碼器等傳感器獲取外部環(huán)境信息并傳遞給里程計，所以必須要存在一個TF變換樹來完成從獲取傳感器數(shù)據(jù)信息的基座坐標(biāo)系到里程計坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換[14]。TF變換示意圖如圖8所示。在AGV運動過程中，基于地圖的AMCL定位將/base_link基座坐標(biāo)系利用航跡推演法轉(zhuǎn)換到/Odom里程計坐標(biāo)系，并且通過里程漂移數(shù)據(jù)可以得到/Odom到/map的TF變換關(guān)系，從而完成/map_frame地圖坐標(biāo)系和/base_link坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換，進而可對AGV的位姿進行估算。

圖8 AMCL定位中的TF變換Fig.8 TF transformation in AMCL location

3.2.4 AGV路徑規(guī)劃方案

AGV路徑規(guī)劃方案采用ROS中的move_base路徑規(guī)劃方案，move_base包括全局路徑規(guī)劃器global planner、局部路徑規(guī)劃器local planner、行為執(zhí)行器behavior recovery等模塊[15]。全局路徑規(guī)劃采用waypoint-global-planner算法[16]，該算法可根據(jù)用戶對導(dǎo)航路徑走向的要求人為地在地圖上點擊多個路徑點，自動連接成全局導(dǎo)航路徑。該算法與A*尋路算法相比，算法復(fù)雜度較低，操作簡便，路徑更換簡單高效，路徑規(guī)劃的結(jié)果更貼近用戶的意愿。

3.2.5 AGV路徑跟蹤實現(xiàn)方案

路徑跟蹤的實現(xiàn)基于局部路徑規(guī)劃器。局部路徑規(guī)劃是經(jīng)過全局路徑規(guī)劃器規(guī)劃出一條大致可行的路線之后，結(jié)合局部環(huán)境的障礙物情況動態(tài)地進行躲避障礙物方案的規(guī)劃。采用ROS中默認的Dynamic Windows Approach動態(tài)窗口法局部路徑規(guī)劃器[17]。路徑跟蹤的具體實現(xiàn)算法如下。

(1)將全局路徑規(guī)劃器輸出的全局路徑點通過TF坐標(biāo)系變換關(guān)系轉(zhuǎn)換到Odom局部地圖坐標(biāo)系下。

(2)根據(jù)局部地圖大小截取全局路徑，獲得局部路徑。

(3)在AGV的速度約束范圍內(nèi)，采樣若干組線速度和角速度。

(4)依據(jù)AGV運動學(xué)模型與航跡推演原理，對各組采樣速度進行時長為sim_time的軌跡模擬。

(5)由(4)可得若干條模擬軌跡，依據(jù)評價函數(shù)尋找最優(yōu)軌跡，從而得到對應(yīng)的最優(yōu)速度。評價函數(shù)包括終點處的角度偏差是否滿足閾值要求、AGV在模擬軌跡上與障礙物的最近距離條件、當(dāng)前軌跡的速度大小是否滿足速度閾值要求，若以上三個條件都滿足，則尋得的軌跡便是最優(yōu)軌跡，對應(yīng)的速度為最佳采樣速度。

(6)將最佳采樣速度下發(fā)給AGV底盤，控制AGV沿最優(yōu)模擬軌跡運動。

(7)判斷AGV是否到達全局路徑目標(biāo)點，到達目標(biāo)點則路徑跟蹤結(jié)束；未到達，則返回(2)，截取下一段局部路徑，繼續(xù)執(zhí)行路徑跟蹤步驟。

3.2.6 AGV自主導(dǎo)航功能實現(xiàn)方案

在AGV實現(xiàn)地圖構(gòu)建、自主定位、路徑規(guī)劃、路徑跟蹤等子功能的基礎(chǔ)上，結(jié)合ROS端與底盤驅(qū)動的通信機制，即可實現(xiàn)AGV的自主定位導(dǎo)航。ROS與底盤驅(qū)動節(jié)點具體的通信過程如圖9所示。ROS將控制AGV運動的指令封裝為ROS消息Twist，該消息發(fā)送到/cmd_vel速度命令話題上，被底盤驅(qū)動控制節(jié)點監(jiān)聽，底盤驅(qū)動節(jié)點實時訂閱/cmd_vel話題上的Twist消息，通過通信協(xié)議解析成驅(qū)動器能夠正確接收的數(shù)據(jù)和指令，從而控制AGV運動。

圖9 ROS與底盤驅(qū)動節(jié)點的通信機制Fig.9 Communication mechanism between ROS and chassis driver nodes

3.3 網(wǎng)絡(luò)人機交互端設(shè)計

AGV的網(wǎng)絡(luò)人機交互端采用rosbridge通信機制。rosbridge是一個Web瀏覽器和ROS之間進行數(shù)據(jù)交互的中間件，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)[18]。rosbridge允許使用HTML5 Web sockets進行ROS的消息傳送，由此便可以順利接入已有的基于ROS框架的AGV系統(tǒng)中。對于rosbridge的應(yīng)用框架如圖10所示，AGV在ROS層面的功能應(yīng)用通過rosbridge橋梁采用HTML5 Web sockets進行消息傳送，下位機接收到ROS的消息后進行相應(yīng)的命令解析處理。

圖10 rosbridge的應(yīng)用框架Fig.10 Framework of rosbridge’s application

借助rosbridge進行網(wǎng)絡(luò)交互平臺設(shè)計，與直接采用HTML、PHP、CSS等網(wǎng)絡(luò)編程語言進行Web 網(wǎng)頁設(shè)計相比，該方法充分利用了ROS平臺的優(yōu)勢，降低了網(wǎng)頁界面的編程難度，提高了開發(fā)效率，縮短了AGV系統(tǒng)開發(fā)的周期。

4 AGV系統(tǒng)測試與分析

4.1 系統(tǒng)測試

為測試本文設(shè)計的AGV系統(tǒng)的導(dǎo)航性能，以實驗室為測試環(huán)境，進行各個功能模塊的測試。

4.1.1 Cartographer地圖構(gòu)建

Cartographer地圖構(gòu)建過程及結(jié)果如圖11所示，首先通過錄制里程計、激光掃描儀、慣性測量單元等傳感器的數(shù)據(jù)包rosbag，當(dāng)AGV熟悉環(huán)境之后，傳感器數(shù)據(jù)就存放到ROS的bag包里。然后再通過回放傳感器數(shù)據(jù)作為Cartographer算法數(shù)據(jù)輸入，在算法各模塊被啟動后開始建圖。地圖構(gòu)建完成后通過地圖服務(wù)程序包map_server將其保存為.pgm格式的柵格地圖。

圖11 Cartographer構(gòu)建實驗室柵格地圖Fig.11 Laboratory grid map building based on Cartographer

4.1.2 路徑規(guī)劃

路徑規(guī)劃功能包將Cartographer構(gòu)建的柵格地圖作為輸入數(shù)據(jù)，首先開啟ROS的可視化工具RVIZ，從中打開導(dǎo)航配置文件，然后在RVIZ中初始化AGV當(dāng)前位置，鼠標(biāo)在地圖上點擊多個路徑點如圖12(a)所示，在全局路徑規(guī)劃器的作用下，會將這多個路徑點連線成全局路徑，如圖12(b)中的綠色路徑軌跡線所示。

圖12 路徑規(guī)劃測試Fig.12 Path planning result

4.1.3 路徑跟蹤

根據(jù)路徑規(guī)劃器可得到一條全局路徑，局部路徑規(guī)劃器依據(jù)路徑跟蹤步驟，對全局路徑分段完成跟蹤。如圖13所示為AGV跟蹤一條完整全局路徑時截取的兩個位置點跟蹤效果。

圖13 AGV路徑跟蹤測試Fig.13 AGV path tracking test

4.1.4 自主導(dǎo)航

局部路徑規(guī)劃器結(jié)合全局路徑、地圖數(shù)據(jù)和傳感器實時反饋的障礙物層costmap信息，規(guī)劃出AGV在局部運動時所需的實時速度和角度，通過話題/cmd_vel發(fā)送給AGV運動底盤執(zhí)行，從而實現(xiàn)動態(tài)的自主避障導(dǎo)航。AGV在室內(nèi)運輸貨物自主移動效果如圖14所示。

圖14 自主導(dǎo)航效果圖Fig.14 Diagram of autonomous navigation result

4.1.5 網(wǎng)頁交互界面

通過在電腦、平板、手機等電子產(chǎn)品的瀏覽器中輸入工業(yè)控制計算機的網(wǎng)絡(luò)IP地址，即可訪問AGV網(wǎng)頁交互界面。網(wǎng)頁交互端的操作舉例如圖15所示。

圖15 網(wǎng)頁人機交互界面操作舉例Fig.15 Examples of human-computer interface operation in web page

4.2 系統(tǒng)測試結(jié)果分析

系統(tǒng)導(dǎo)航性能測試結(jié)果如圖16所示。路徑對比圖表明，直線跟蹤誤差在可接受范圍內(nèi)，路徑中四個轉(zhuǎn)彎處的軌跡跟蹤誤差稍大，這是由單舵輪自身存在的機械限位所致。通過對期望路徑和實際路徑等距采樣了170個路徑點，以對應(yīng)兩個路徑點的歐氏距離作為路徑跟蹤誤差，計算得到的跟蹤誤差如圖17所示。轉(zhuǎn)彎處的最大誤差不超過0.04 m，該誤差在室內(nèi)運輸?shù)膽?yīng)用環(huán)境中是可以接受的。

圖16 路徑跟蹤對比圖Fig.16 Diagram of path tracing comparison

圖17 采樣點路徑跟蹤誤差值Fig.17 Error value of path tracking for sampling point

5 結(jié)論與展望

(1)設(shè)計的基于ROS的室內(nèi)運輸AGV系統(tǒng)，通過在搭建的單舵輪AGV硬件平臺上進行地圖構(gòu)建、自主定位、路徑規(guī)劃、路徑跟蹤、自主導(dǎo)航五大功能測試，結(jié)果表明該系統(tǒng)性能穩(wěn)定，可控性、靈活性與磁條導(dǎo)引、激光反射板導(dǎo)引、光學(xué)導(dǎo)引等方式相比較好。路徑規(guī)劃完全依賴上位機的規(guī)劃算法，可根據(jù)用戶需求和環(huán)境情況在ROS端隨時進行修改，并不會受到固定路徑更改困難、替換代價高、環(huán)境限制等問題的影響。另外，友好便捷的網(wǎng)頁人機交互界面有利于用戶在云端與AGV進行遠程交互。研究表明，基于ROS的室內(nèi)運輸AGV系統(tǒng)實現(xiàn)了自主導(dǎo)航功能，能夠有效地完成室內(nèi)運輸任務(wù)，具有一定的現(xiàn)實意義和工程應(yīng)用價值。

(2)選取單舵輪輪系結(jié)構(gòu)作為系統(tǒng)測試平臺，如果采用其他輪系結(jié)構(gòu)，本文所設(shè)計的AGV系統(tǒng)仍然適用，只需要依據(jù)所選輪系結(jié)構(gòu)修改運動學(xué)模型部分即可。

(3)為了不斷地滿足現(xiàn)代智能化工廠的需求，AGV的導(dǎo)引技術(shù)發(fā)展趨勢必然是恰當(dāng)融合多種導(dǎo)引技術(shù)的優(yōu)勢，共同提高導(dǎo)引精度和系統(tǒng)可靠性。