汽车总装车间智能物流输送技术研究

某总装车间目标建设100%全自动化物流输送。该系统以物流自动导航小车(Automated Guided Vehicle,AGV)系统为载体,辅以智能物流器具、配套输送设备搭建硬件框架,通过物流执行系统(LES)依据生产信息发布配送指令,利用AGV智能调度系统分配任务,通过上位控制系统及AGV自身控制系统实现物料的随机精准配送上线。通过对全车间生产系统及物流系统建立模型,利用仿真技术对物流配送节拍满足性、通道通过性进行模拟仿真,同时对路径、设备数量进行优化。实现质量、成本、效率的最优化。通过该研究,对汽车生产总装车间自动化物流技术实现重大突破,该经验可扩展到汽车生产其他车间。     

高德地图发布第三代车载导航

正日前,高德地图发布第三代车载导航,车载导航能力从"导人"升级为"人车共导",利用AI视觉技术和高精地图,实现车道级导航,让道路规划及引导更加精准。第三代车载导航在技术方案上与全栈自研的车企深入合作,打通了彼此割裂的信息娱乐域和自动驾驶域两个技术场景,将导航能力和高精地图能力深度融合,不仅将导航由道路级升级为车道级,同时将自动驾驶系统感知到的动态信息及自动驾驶决策信息与车道级导航更精准匹配,     

基于A＊算法的AGV路径规划研究

基于经典A＊算法的原理,提出一种能充分运用已有搜索信息实现自动导引小车（AGV）局部避开障碍物的改进A＊方法,使AGV在环境信息未知的情况下能快速进行路径规划;使用MATLAB软件对经典A＊算法、二次规划、改进的A＊算法在AGV路径规划中的运用进行仿真和比较,证明了改进A＊算法的优势.     

AGV调度系统设计

AGV可以根据不同的运行工况、工艺布置和多种储存要求进行灵活部署,车辆可以根据调度系统进行实时控制和调整。降低了人员的工作负荷和成本投入,并且可以将AGV调度系统与工厂已经部署的MES系统进行信息联通,间接提高整个生产系统的运行效率。研究设计了一种模块化的调度系统,通过数据库、任务分配、路径规划、交通管制、网络通信多个方面的模块化设计,实现了对AGV运行状态功能进行有效监管和控制。目前已经完成了16台AGV的调度控制。     

基于人工智能技术的高职院校在线课程开发与应用研究

随着人工智能技术的不断发展,其在高职在线课程领域中的应用也越来越广泛,在线课程实践开发与应用过程中深度融合人工智能技术成为课程研究的关键问题所在。与此同时,智能时代也给高职教师带来了巨大的挑战,促使高职教师不断学习,提升人工智能素养,强化育人角色。     

浅谈AGV在汽车厂总装车间中的应用

随着我国汽车行业的快速发展,现代物流技术和自动化生产技术的不断推广,AGV的普及在汽车行业中的应用越来越广泛。为此,国内出现了适合于汽车生产线的AGV,用于汽车底盘装配和物料配送。能够在一定程度上提高生产线的自动化水平,同时降低操作人员劳动强度,更是实现汽车柔性制造和柔性装配的最佳运输工具。     

基于机器视觉的AGV自动转向结构设计

随着智能技术的迅速发展,基于机器视觉的Automated Guide Vehicle(AGV)已经广泛应用于工厂、仓储等领域,而基于机器视觉的AGV能够实现自主行走要依靠能够执行控制指令进行自动转向的结构。文章设计了一种自动转向结构,能够方便在现有的微型电车等现有的转向基础上进行安装,结构紧凑。     

物流自动化技术在汽车总装车间的应用

汽车工厂总装车间的有序、高效生产基于物流的有效组织。首先介绍了汽车总装车间常用的物流自动化技术的分类及优缺点,包括货物自动验收设备、物流仓储技术、AGV自动配送技术、SPS配送技术、自动随行技术、物流仿真技术等。随后结合某总装车间物流配送系统项目,对AGV自动配送、RFID技术应用、SPS配送、自动随行技术、物流仿真技术进行应用层面分析。     

拓扑地图的路口局部路径生成策略

交叉路口是自动驾驶开发过程中面临的复杂交通场景,采用高精度地图方案成本高昂,而仅通过车载传感器难以有效识别路口形状,因此,提出了一种基于开源拓扑地图与视觉可行驶区域检测技术的路口局部路径规划算法。首先,基于开源拓扑地图采用A*算法规划全局导航路径作为引导线,然后通过语义分割技术识别当前可行驶区域,并结合车辆实时定位信息,在路口确定局部路径的起点、终点与一组备选控制点,最后采用贝塞尔曲线插值方法,得到备选路径的曲线簇,根据多维度加权代价函数结果选取最优局部路径,进而实现车辆在路口转弯过程的自动驾驶。实验结果表明,该策略能够在不依赖高精地图的情况下,在路口处有效规划出局部路径,提高自动驾驶车辆在路口处的通过能力,路口通过率可达99%。该策略不依赖高精地图和激光雷达,对于自动驾驶量产降本具有重大意义。     

5G保证ADAS、自动驾驶系统安全可靠地运行

本文简介从设备层、网络层到服务层5G提供了整套的基础通信、定位和计算能力与自动驾驶深度融合。藉ADAS、车联网(V2X)和人工智能,以实现更安全、智能的交通运作系统,让车辆进入自动驾驶时代。     

人工智能，自动驾驶的思维起步

<正>自动驾驶作为与大家吃穿住行中与行密切关联的一项技术，在过去几年内得到了快速发展，成为关注的重点。然而自动驾驶技术的实现需要众多技术的支持，其中之一就是人工智能技术。1人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指计算机系统在完成类似人类智力所需的任务时所表现出来的能力。它是一种复杂的技术，通过将大量的数据输入到算法中进行学习，不断调整和改进自己的算法，从而不断优化其性能。它可以被应用于各种各样的领域，包括自然语言处理、图像识别、语音识别、     

基于STM32F407的激光导航AGV叉车底盘控制系统

随着我国工业的不断发展，无人叉车和AGV在工业生产、物流等领域中的应用日益广泛。为了扩大激光导航AGV叉车的应用场景，分析了一种将反光板激光导航方式应用于AGV叉车的研发情况。车体集成了基于STM32F407的控制板，通过CAN总线和RS232/485串口通信，集成底盘控制系统、叉臂液压系统、激光导航定位系统、避障雷达系统，研制了室内反光板激光导航AGV叉车。激光导航定位系统结合实际场景的使用要求来布置反光板，采用三角定位原理，通过激光传感器采集反光板以确定自身定位，建立了电子地图，并通过核心算法实现在电子地图中AGV叉车实时位置的更新，叉臂液压系统采用拉升编码器，通过STM32的RS485串口通信，实现了AGV叉车叉臂的升降的实时控制；避障雷达采用兴颂激光雷达，通过STM32的RS485串口通信，结合场景需求调整避障范围，实现了AGV叉车行走安全避障功能。     

车路协同自动驾驶技术在民航机场的应用前景展望

通过分析民航机场飞行区内围绕航空器的保障车辆,结合物联网技术、三维可视化技术、智能决策系统、专家决策、人工智能、深度学习、智能网联以及移动通信等先进技术,针对航班生产作业过程,探讨民航机场飞行区保障车辆引入基于车路协同自动驾驶技术的实现方式,通过对民航机场空侧车辆典型应用场景的分析和阐述,切实提高机场航班运行生产效率、提升机场旅客服务水平、增强机场核心竞争力.     

智能快递车避障路径规划系统设计与实现

文章提出一种基于高精度RTK惯性组合导航和激光雷达的智能快递车避障路径规划系统设计与实现方案。智能快递车利用高精度RTK惯性组合导航自主行驶,激光雷达感知前方障碍物。在障碍物聚类分析的基础上,进行避障算法的设计。将障碍物投影到二维平面上,用平行于坐标轴的矩形进行包络,将投影轮廓规则化。利用延长系数实现面积膨胀,并将膨胀后的矩形左侧边作为避障路径,进行高斯坐标的统一。之后与GPS路网曲线融合,完成避障路径的规划。     

面向动态导航的城市路网实时交通信息服务系统研究

结合国内外的研究现状，基于实时GPS数据和高架线圈检测数据的数据融合处理技术，给出了面向动态导航的实时交通信息服务系统的总体框架，实现了城市路网的实时交通流状态估计；通过构建实时交通信息系统，借助无线通讯方式为车辆提供实时交通信息和动态路径规划服务，实现了在动态路径规划基础上的车辆动态导航。     

考虑冲突规避的自动化集装箱码头AGV优化调度方法

合理调度自动化导引车（AGV）对于降低自动化集装箱码头的作业成本具有重要意义。针对AGV调度中的任务分配和路径规划问题,考虑AGV电量和多载等因素,结合自动化码头布局特点,以AGV作业总时间最小和多AGV作业路径无冲突分别为第一阶段和第二阶段的优化目标建立两阶段模型。设计改进模拟退火算法求解第一阶段模型,为了加速算法收敛并保证解的质量,解的改进优先考虑任务的时间成本和AGV数量;设计基于时空网络的路径规划算法求解第二阶段模型,将作业区域离散成网格网络后添加时间信息构建可更新的时空网络,在时空网络上运用最短路径算法规划路径并规避冲突。对于任务分配不均衡导致的路径规划无可行解的拥堵情况,在冲突规避基础上重新计算AGV执行任务的成本并再次进行任务分配,不断迭代直到生成多AGV间路径无冲突的调度方案。以洋山四期自动化集装箱码头为例进行仿真实验与对比分析,结果表明:与使用传统路径规划和避障策略的AGV调度方法对比,所提方法下的总作业时间平均降低了7.31%,AGV冲突数量降低为0,任务总延期时间最大降低2 895 s,最大降低路网拥堵度10.79%,验证了提出方法解决冲突规避和拥堵问题的有效性。      

车辆感知与定位研究——第29届国际智能车大会综述

近年来,由于摄像头、激光雷达等传感器的更新换代和大数据、人工智能等高科技在汽车领域的广泛应用,汽车智能化的程度越来越高,智能汽车的整体制造近在眼前.第29届国际智能车大会(The 29th IEEE Intelligent Vehicles Symposium,IV 2018)旨在促进全球智能汽车技术发展和国际汽车领域的交流合作.会议整体分为智能车的感知、决策、路径规划和控制等主题,探讨了当前智能车领域的最新技术动态以及未来发展前景.综述了会议报告的热点,从传感器数据融合、智能车定位与导航、激光雷达感知与定位和目标检测与识别等方面对车辆感知与定位技术的发展状态进行了分析,展望了未来车辆感知与定位研究的发展趋势,提出了深度学习方法与基于激光雷达的定位方法是未来车辆感知与定位可能的研究热点.      

数字经济背景下职业院校实训基地运作效率提升探索——以市场营销课程为例

伴随“产教融合”理念的不断发展,很多职业院校都在积极创新教学方法,提升产教融合效果。基于市场营销课程,文章系统介绍和探索如何将理论课程与实训基地紧密结合,对理论课程教学进行改革,提升实训基地的运作效率,帮助学生在学习理论知识的过程中整合所学知识,熟练运用理论知识解决实际问题,从而实现理论与实践的深度融合,提升产教融合教学效果,提高学生解决问题的综合能力。     

自动驾驶汽车基础技术解析

正自动驾驶汽车是一个完整的软硬件系统。硬件系统除了常规的汽车的配置之外,还涉及到专用于无人驾驶技术的传感器,比如摄像头,雷达等。全智能化智能车(Intelligent vehicle)是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术,是典型的高新技术综合体。如下图所示,给自动驾驶技术做一个总的分类,其关键技术依次可以分为环境感知,行为决策,路径规划和运动控制四大部分。     

浅谈重卡零部件第三方物流的库房布局规划

库房是为生产一线服务的,而库房的物流源头都是工厂生产部下达的生产计划产生的物料需求,生产产能提升对物料配送的要求就越来越高。为了能提供高质量的配送服务,库房布局的合理规划已刻不容缓。