随着物流成本所占比例的逐渐增加，各种物流技术正在发展，以通过降低物流成本获得产品的价格竞争力。特别是，由于亚马逊Kiva系统等物流运输机器人的成功商业化，物流机器人的技术开发引起了极大的兴趣。此外，还正在研究可应用于各种物流领域的元件技术和机器人系统。许多公司正在采用各种自动化和信息系统来提高利润和物流效率。

自动导引车（AGV）在物流中心的应用最为活跃，亚马逊等先进物流公司已经证明了AGV在物流仓库中的有效性。此外，正在开发无人机和自动车辆，用于传统物流行业的自动化。运输机器人技术的发展旨在更快地执行订单处理并提高工作效率。已经开发了多种物流运输机器人，包括位置识别系统、电源系统、操作系统、装卸系统和防撞功能[1–5]. 物流运输机器人可以识别出货架在导航路径上的准确位置以及货架货架上篮子的位置。因此，需要一个叉形升降机来升降、捡起产品篮并将其从货架上的堆垛中取出[4,5]. 为了降低安装和维护成本，还正在开发使用标记识别机器人实时位置并驱动规划路线的自主导航技术[2,三].

在本文中，我们提出了一种基于AGV的物流机器人，该机器人结合了叉形机械手，能够高效地运送各种托盘和篮子。为了最大限度地提高物流运输的效率，研究了一种具有峰值、旅行和协同工作能力的自主运输机器人。首先，设计了一种带有滑道的运输机器人，通过减少货架之间不必要的周期性运动来提高效率。叉形机械手采用直线电机设计，降低了控制复杂度。

该机器人的运输任务是移动到目标机架，伸展货架上的叉子，提起并拉动篮子，将机器人向后移动，并返回目标位置。对于此类操作，需要机器人和货架支架的位置识别。因此，机器人通过底部的摄像头读取二维码信息，可以实时识别其位置，并可以自主运行。通过使用QR码三个点，可以确定行进方向，并通过使用附着在每个货架前部的QR码来实现机器人与货架的最佳距离。虚拟栅格地图用于多目标机器人控制中的路径规划，并创建一条路径，使每个机器人不会同时跨越相同的坐标。同时，搜索并设计从当前位置到目标点的最佳路径，以移动到实时最优路径。

为了评估所提出的运输机器人系统的性能，进行了评估实验。通过计划行驶路径和实际行驶路径之间的误差来评估运行测试的性能。通过测量出现错误工作的频率来评估重复性工作测试的性能。

2.1运输移动机器人设计

应用于物流中心的运输机器人需要驱动技术、定位技术和任务处理技术。驾驶技术是将物体安全运输到目标位置。位置识别是在多个机器人操作的动态环境中驾驶和避免碰撞所必需的。任务处理技术是使用托盘、货架或货架将产品交付给操作员，机器人的行为因任务而异。在设计这些机器人时，最重要的考虑因素是物流中心的内部环境和操作类型。执行多样化和精确任务的物流运输机器人相应地增加了其开发成本。因此，考虑到效率和成本，选择和开发机器人所需的任务类型和功能可能更为重要。因此，本文设计了一种使用叉车进行各种物流处理的自主运输机器人系统。

考虑物流中心的动态环境，设计了运输机器人的驱动部分。它有两个驱动轮和四个辅助轮，以优化稳定的运动。机器人设计用于确保在运输过程中对振动和干扰具有鲁棒性。车轮由防滑或耐磨的聚氨酯车轮制成。主要驱动部分采用无刷直流电机，考虑到机器人的体重和最大输送重量，电机容量选择为200W（3000RPM）。蓄电池选择24 V（10 Ah）并为主驱动电机、控制板和传感器供电。表1是物流运输机器人的规范。图1显示了驱动单元的设计和所提出的运输机器人系统的原型。开发的原型仅用于评估驾驶和操作精度，不考虑结构稳定性、强度和耐久性测试。

在地板不平的情况下，运输机器人偏离路径或占用特定路径。这些情况会使物流操作系统瘫痪，许多机器人无法一起操作。因此，为了准确地移动和识别机器人的位置，需要一个平坦的防滑地板。然而，物流中心的地面建设成本很高，很难克服地面上的任何问题。本文将减震器应用于车轮上，使车轮在非平坦区域接受弹簧力并到达地面。这个减震器系统防止运输机器人偏离计划的路径。

如所示图2辅助轮的外部驱动力以及两个电机的不同动作导致直线运动出现问题。图3结果表明，在非平坦区域，当驱动运输机器人的减震器的弹簧张力很强时，主轮的高度会高于辅助轮的高度。为了解决这个问题，减少了辅助轮的数量，改变了车轮位置的设计，并调整了弹簧张力。此外，模拟电机驱动器被数字电机驱动器取代。

利用编码器、加速度传感器和车轮陀螺传感器计算机器人的相对位置和路径。可以基于图像特征点（如地标）识别绝对位置。亚马逊的KIVA系统具有在配送中心地板上应用条形码的位置识别方法。在本文中，摄像头安装在机器人的中心，如所示图4基于图像处理，可以通过检测和跟踪运动路径来移动路径。二维码用作位置识别的地标。为了通过QR码和图像处理计算位置，我们使用Raspberry Pi-3板，并使用Wi-Fi通信与集成控制服务器接收路径规划。图5是带有叉车的运输机器人的原型。

2.2叉形救生圈的设计

我们设计了一种叉形升降机，通过搬运不同于托盘或货架运输系统的货架，可以减少分拣时间，如所示图6一般来说，机器人手臂具有较高的自由度，因此具有运输货物的灵活性，但对于简单的物流任务来说，它在经济方面是不利的。叉形升降机可以上下、前后移动，如所示图7并且可以通过提升到目标货架的高度来用叉子提升货架。当叉子升起然后缩回时，货架与货架支架分离。当以相反的顺序执行操作时，机架安装在支架上。

升降机升降运动采用200W无刷直流电机，采用链式结构，考虑了货架上负载的稳定性。此外，在升降器的底座侧安装了一个接近传感器，从而可以识别每个搁板的位置。升降机的工作范围选择类似于人的高度，与物流运输机器人结合时设计为2米。此外，其操作能力设计用于承载1.5米的垂直运动、37厘米的前后运动以及最多10公斤的载荷。

2.3嵌入式控制系统的设计

该机器人的控制系统可分为主服务器、驱动控制器和叉车运动控制器，如所示图8主服务器计划单个运输机器人的路径和叉车的任务时间表。路径和时间表的信息通过Wi-Fi通信发送给机器人。已完成任务的信息被接收并存储在服务器的数据库中。它基于存储的数据库信息，连续计算各个运输机器人的路径，并将更新后的路径和工作计划实时传输给物流运输机器人。

驱动控制器控制驱动电机沿正确的路径行驶，以执行直线运行和方向改变。二维码的位置信息是通过机器人处的摄像头获取的。通过树莓Pi-3的图像处理算法计算当前位置，并根据路径误差控制电机。叉车运动控制器根据任务时间表使用叉子将货架从指定的货架支架上移除，然后将其移动到指定位置。控制传感器使用摄像机进行位置识别，使用陀螺传感器进行方向识别，使用超声波传感器进行障碍物检测。图9显示了嵌入式控制器的软件功能。

控制板如所示图10是为了控制运输机器人而制造的。主CPU使用TMS320F28335，并使用继电器连接到电机驱动器以防止反向电压。用于关机和被动模式测试的蓝牙模块通过UART通信连接，以允许通过无线通信进行远程控制，并具有IMU传感器，用于纠正旋转或路径跟踪错误。此外，它还通过SPI通信与加速度传感器相连，以获取机器人的姿态信息。该电池使用24伏电池。BLDC电机由驱动器单独控制。

3.1移动机器人的运动学模型

两轮移动机器人驱动控制的运动学模型如所示图11[5–8]. 假设满足非滑移条件以简化机器人的运动学模型，则移动机器人的速度方程表示为等式（1）.

哪里我是两个车轮中心之间的距离，第页是车轮的半径，v（v）是机器人的线速度，w个是机器人的角速度，V（V）_L（左）和V（V）_R（右）是两个车轮的线速度，w个_L（左）和w个_R（右）是两个轮子的角速度。

图12给出了运输机器人的运动学模型和运动轨迹的变化。d日是机器人沿旋转半径移动时生成的圆的半径，以及S公司_L（左）和S公司_R（右）是每个车轮在给定时间内的运动距离，则可以根据运动轨迹得出比例公式，如所示等式（2）这里，如果机器人绘制的圆弧角度为Δθ机器人中心的移动距离为S公司, Δθ和S公司如所示等式（3）.

3.2机器人的控制算法

主服务器计算路线、规划任务并通过通信将其传输给机器人。根据传输的路径信息，机器人开始行进，并将地板表面的二维码信息实时传输给主服务器。在每个QR码点，驱动控制器使用PID控制器控制电机，如所示图13.

当主控制器通电时，寄存器被初始化以进行操作，控制器使用GPIO执行通信初始化。该模式通过SCI通信在RX缓冲器中设置，并根据用户初始设置的速度和加速度值驱动。这些值可以根据用户进行计算和经验选择。如果选择了速度和加速度值，则处理并显示陀螺仪传感器的偏航值。控制器根据偏航值的角度变化进行前进和后退，并使用PID控制进行连续控制。此外，控制器根据90度左右切换方向，并执行加速和减速控制，以实现精确的方向切换。图14显示了运输机器人整体驱动模式的流程图。该控制器根据模式有一个单独的PID控制器，PID增益值根据经验进行调整。

3.3运输机器人的任务规划

主服务器规划运输机器人的路径和任务。主服务器具有货物的位置信息，包括使用数据库的货架位置。因此，主服务器将每个叉车的最佳行驶路径和任务序列发送给运输机器人，以便处理订单。机器人到达目标货架时，任务计划在叉车控制器中进行处理。如所示图15叉车控制器根据货架的位置信息取出吊篮，并将吊篮交付给操作员或将吊篮返回工作场所。通过安装在每层中的传感器可以知道每层的高度。

3.4多运输机器人的操作程序和任务管理

物流操作系统应管理和控制多个机器人。此外，操作系统向机器人发送数据并从机器人接收数据，以完成每项任务。需要进行协议设计，以可靠地传输和接收命令数据，例如每个机器人的唯一ID、当前位置、机器人的运动路径、行驶速度、叉车的操作模式以及要执行的任务。从主服务器传输到运输机器人的数据协议如表2.驱动命令和相应操作的配置如表3.

此外，我们提出了一种配送中心高效订购任务的操作算法。首先，操作员扫描任何订单历史的条形码。扫描订单的信息在主控制服务器中注册。然后，物流操作系统分析注册的订单历史，识别单个项目的位置和运输机器人的信息。系统使用确认的信息规划机器人的路径和任务，并将其发送给机器人。接收计划路径和任务的机器人按照计划路径移动到选定的篮子。捡起篮子后，机器人将其交给操作员。工人从机器人的篮子里拿出必要的货物，取下条形码，并按照消费者的订单进行包装。此时，产品的条码信息被传输到操作算法，用于配送中心的仓库管理和库存管理。图16显示了物流中心的操作程序和数据信息。使用此信息，可以通知操作员缺少特定产品，物流中心的经理可以轻松找到需要向中心提供哪些产品的信息。

为了评估开发的运输机器人的性能，进行了20次驾驶测试。地板上安装了二维码和跟踪线，以测试驾驶性能，并通过摄像头拍摄计划路线的图像。使用Raspberry-Pi中的图像和图像处理算法计算驱动误差。图17显示了安装在地板上的线条和二维码，以及图18显示了机器人驾驶期间的实时图像。

驾驶实验是在两个QR码之间直线运动进行的，驾驶测试时在145个点收集了驾驶误差和角度误差。图19显示了通过计划的精确路径在驾驶实验的每个点计算的平均值和标准偏差。实验结果表明，最大和最小标准偏差分别为1.54mm和0.36mm。图20显示了驾驶实验中每个点的角度误差。图19和20表现出良好的驾驶性能。

为了评估吊篮运输操作的性能，进行了100次叉车提升和装载试验。我们表明，所开发的机器人反复执行正确操作，没有出现故障。图21展示了使用叉车的操作实验。进行了许多操作实验，并显示了理想的性能。因此，预计开发的带叉车的运输机器人可以应用于配送中心，以提高物流运输操作的准确性和效率。

本文提出了一种高效的叉车物流运输机器人系统。该系统由移动机器人、主服务器和叉车组成。移动机器人的设计考虑了稳定高效的运动，叉车的设计是为了拉出货架上的篮子。主服务器计算机器人的总体路径和任务计划，并通过与每个机器人通信来指示操作。为了评估所提出的运输机器人的性能，进行了驾驶试验和叉车工作试验。实验结果表明，该传输系统的性能令人满意。

这项工作得到了韩国教育部资助的韩国国家研究基金会（NRF）的资助（编号：2015R1D1A1A01060400）。

表1。运输机器人的规格。

表2。从服务器传输到机器人的数据协议。

表3。驾驶命令和操作。