基于改进蜉蝣优化算法的机器人磁定位方法

doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.05.003

计算机与现代化 ›› 2024, Vol. 0 ›› Issue (05): 11-15.doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.05.003

基于改进蜉蝣优化算法的机器人磁定位方法

（1.厦门理工学院电气工程与自动化学院，福建厦门 361024； 2.厦门市高端电力装备及智能控制重点实验室，福建厦门 361024； 3.中国科学院福建物质结构研究所，福建福州 350002）

出版日期:2024-05-29 发布日期:2024-06-12
作者简介: 作者简介：张源超（1996—），男，福建漳州人，硕士研究生，研究方向：磁钉定位导航，E-mail： 961397861@qq.com；通信作者：杨贵志（1983—），男，福建漳州人，讲师，博士，研究方向：移动机器人自主导航，E-mail： ygz0515@163.com。
基金资助:
福建省中青年教师教育科研项目（JAT200487）；中央引导地方科技发展专项资金资助项目（2021L3047）

Parking Positioning Method for Automatic Guided Vehicle Based on MA-LM Algorithm

（1. School of Electrical Engineering and Automation， Xiamen University of Technology， Xiamen 361024， China；
2. Xiamen Key Laboratory of Frontier Electric Power Equipment and Intelligent Control， Xiamen 361024， China；
3. Fujian Institute of Research on the Structure of Matter， Chinese Academy of Sciences， Fuzhou 350002， China）

Online:2024-05-29 Published:2024-06-12

摘要/Abstract

摘要： 摘要：针对现有物流机器人自主导航停车充电方案在远距离时停车定位精度差，造成自动回充模式下移动机器人无法对准充电桩的难题，提出一种基于改进蜉蝣优化算法（MA-LM）的物流机器人停车定位方法。本文方法将多个磁传感器阵列的磁钉定位数据融合，提高物流机器人停车定位的定位精度和定向精度。为了量化评估磁钉定位的提升效果，本文方法使用9个磁传感器组成的传感器阵列和两轮差速移动机器人在充电桩场景测试。相较于遗传优化算法和粒子群优化算法，本文提出的MA-LM算法的定位精度具有优势，在停车定位环节使用MA-LM算法的物流机器人达到定位精度±1.65 mm和定向精度0.9°。

关键词: 关键词：物流机器人, 蜉蝣优化算法, 磁钉导航, 停车定位, 充电桩导航

Abstract: Abstract： To address the challenge that autonomous navigation parking and charging solutions have poor positioning accuracy at long distances， resulting in AGVs not being able to align with the charging pile in automatic charging back mode， a parking positioning method based on an improved mayfly optimization algorithm （MA-LM） is proposed. This method fuses the magnetic nail positioning data from multiple magnetic sensor arrays， thereby improving the position accuracy and attitude accuracy of the parking positioning. To quantitatively evaluate the improvement effect of magnetic nail localization， this method is tested in a charging pile scenario using a sensor array of nine magnetic sensors and a two-wheeled differential speed mobile robot. Compared with the genetic optimization algorithm （GA-LM） and the particle swarm optimization algorithm （PSO-LM）， the experimental results show that the MA-LM algorithm has the localization accuracy of ±1.65 mm and the orientation accuracy of 0.9° in the parking localization.

Key words: Key words： automatic guided vehicle, mayfly algorithm, magnetic nail navigation, parking positioning, charging station navigation

中图分类号:

TP242.6

张源超1, 2, 3, 杨贵志1, 2, 薛广1, 3, 姚瀚晨3, 彭建伟3, 戴厚德3. 基于改进蜉蝣优化算法的机器人磁定位方法[J]. 计算机与现代化, 2024, 0(05): 11-15.

ZHANG Yuanchao1, 2, 3, YANG Guizhi1, 2, XUE Guang1, 3, YAO Hanchen3, PENG Jianwei3, DAI Houde3. Parking Positioning Method for Automatic Guided Vehicle Based on MA-LM Algorithm[J]. Computer and Modernization, 2024, 0(05): 11-15.

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