蛋鸡智能养殖机器人

i蛋鸡智能养殖机器人项 8.2人员培训方案..............................................................................................................错误!未定义书签。8.2.1培训目标..........................................................................................................错误!未定义书签。 122全国首创蛋鸡“1+3”养殖运营模式全国首创的蛋鸡“1+3”养殖运营模式，通过蛋鸡养殖机器人的应用，替代饲养。增集鸡的体温状态、声音状态、图像状态、活跃度状态，识别蛋鸡生产过程的环境因素，343项目内容环境监测舍湿度，发现高湿或低湿报警，并点光照度传感器，监测鸡舍光照度，发现光照度太强或照度和有害气体等传感器，通现局部环境异常进行报警，并适时记录巡检数据测鸡粪形态、颜色和干湿情况，发5外或热成相传感器，监测鸡只体温，发现发烧和死64实施目标模块，更高。蛋鸡在发生疾病之初，会出现体温偏高等现象，为了预防疾病,及时发现异常问题,本项目选择红外测温系统对蛋鸡进行体温7监测8互式远程诊断体系及组成示意图该诊断系统借助于互联网与多媒体信息传输技术,在专家和养殖场终端配置相关设备,实畜(禽)疫病的智能诊断。b.远程诊断模块，采用3G等现代信息技术，实现网上诊断决策系统9舍某鸡群有异常信息时，如何把异常信息定位(可以根据人工标定特征编号识别或者根据AGV器人的告警信息，及时查看核对设备状态并汇报调度处理。模式，的高效与科学性。5技术设计方案蛋蛋鸡养殖机器人管理层移动机器人巡检监测环境监控光照、温度、湿度、有害气体、风速活跃度监测体温监测疫病监控声音监测粪便监测样本采集声音、分辨、图像、热成像固定点采集监测预警中心巡检轨迹应用层巡检任务垃圾清理(附带能)温湿度监测病鸡行为监测光照度监测风速监测行为预警气体监测体温监测体温预警声音监测声音预警粪便监测提供训练用样本数据粪便异常预警遗传算法CNN斯蒂芬-波尔兹曼定律DeepCNNfasterR-cnn算法层快速随机搜索树Kalman滤波算法RNNRNNGMMAKAZE提供训练用样本数据人工蜂群算法VOCVOCGMM-HMMK-Meas初始状态概率分布π、隐含状态序列的转移矩阵A、某个隐含状态下输出观察值的概率分布BA*搜索算法定位及地图3D模型/室内空间病鸡行为识别热成像训练识别训练层机械手训练ROS基础层SLAM/LidarSLAM环境指标图层DBMS通讯模块视频识别后处理数据预处理器特征抽取CUDA视频识别CUDA语音知识数据挖掘鸡数信号处理技术统计建模方法NLPKaldi蛋鸡语音模型LabelmePASCALVOCCaffeOpenCV/DNN提供训练用样本数据究所、图像文件、音视频文件图像识别服务器声音频谱识别服务器热成像识别服务器云计算服务器GPUCPU网络及通讯单元硬件层AGV中央控制器传感器驱动装置机械手中央控制器传感器驱动装置光照传感器温度传感器湿度传感器风速传感器有害气体传感器高清广角摄像仪热像仪矩阵式麦克风高清广角摄像仪高清广角摄像仪矩阵式麦克风热像仪(1)搭载机器人所需硬件，包含移动机器人AGV(驱动装置方向传感器、运动传感器)及(2)搭载人工智能核心部件，包含GPU、CPU、网络及通讯组件等。(3)搭建人工智能所需云计算/边缘计算服务器。(1)用于搭建各类基础操作系统，驱动各基础组件工作。(2)AGV及机械手臂基础操作系统。(3)环境监控各驱动系统。(4)人工智能算法操作层，用于驱动人工智能操作底层。。(1)图像识别训练，包含粪便识别，识别鸡的疾病类别。(2)声音识别训练，包含蛋鸡各类声音体现鸡的身体症状。(3)体温识别训练，识别蛋鸡的体温，判定鸡的身体状态。(4)行为识别训练，识别蛋鸡的行为，判定鸡的运动状态。(1)图像识别算法，根据不同的鸡粪识别鸡是否发生疾病，及疾病类别。(2)定位算法，用于移动机器人的位置控制信息，指导移动机器人的移动轨迹。(3)声音识别算法，识别鸡的不同声音，并判定鸡的身体症状。(4)体温识别算法，识别鸡的实时体温，并判定鸡的体温状态。(5)行为识别算法，识别鸡的运动状态及行为状态。据(二氧化碳浓度、空气温湿度、硫化氢浓度、氨气浓度等)，让管理者对圈舍内的环境变化了时也是对外展示的首选呈现方式。机器人携带红外热成像仪，准确识别蛋鸡(死鸡、病鸡)及环境温度，通过先进的红外双视便管理人员及时处理，提高企业经济效益。若干高清变倍球机(安装轨道机器人上，变倍观察畜禽个体细节、体表异常，为专家远程诊断提卷积神经网络简介(ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN)卷积神经网络是近年发层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks-简称CNN)。免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。K.Fukushim在a1980年提出的新识别机是卷积神经网络的第一个实现网络。随后，更多的科研。优图像可以直接输入网络这一特点避免了特征提取和分类过程中数据重建的复杂度。链式求导法则对隐含层的节点进行求导，即梯度下降+链式求导法则，专业名称为反向2.卷积神经网络在图像处理中，往往把图像表示为像素的向量，比如一个1000×1000的目与输入层一样，即也是1000000时，那么输入层到隐含层的参数数据为1000000×一经元就是局部接受信息的(即这些神经元只响应某些特定区域的刺激)。如下图所示：4.参数共享但其实这样的话参数仍然过多，那么就启动第二级神器，即权值共享。在上面我们我们，将图像中符合条件(激活值越大越符合条件)的部分筛选出来。会以看将w2忽略，只看w1，那么在w1的某位置(i,j)处的值，是由四个通道上(i,j)处的去做分类。理论上讲，人们可以用所有提取得到的特征去训练分类器，例如softmax个样例(example)都会得到一个892×400=3,168,400维的卷积特征向量。学习特征)，同时还会改善结果(不容易过拟合)。这种聚合的操作就叫做池化(pooling)，卷积在实际应用中，往往使用多层卷积，然后再使用全连接层进行训练，多层卷积的目的是一层卷积学到的特征往往是局部的，层数越高，学到的特征就越全局化。3D马尔科夫过程可以看做是一个自动机，以一定的概率在各个状态之间跳转。P(qt=Sj|qt-1=Si,qt-2=Sk,…)=P(qt=Sj|qt-1=Si)Pqt=Sj|qt-1=Si)=P(qk=Sj|qk-1=Si)态和输出之间也是一个随机过程，如下图所示：POOOt|S1,S2,…,St)=P(O1|S1)*P(O2|S2)*...*P(Ot|St)事情中的一件)，假如一周内的天气变化是下雨->晴天->阴天->下雨->阴天->阴天，那么我这一周自习->宅着->游玩->自习->游玩->宅着->自习的概率是多大？B：输出矩阵(即隐藏状态到输出状态的概率)；PI：初始概率分布(隐藏状态的初始概率分布)；给定模型(五元组)，求某个观察序列O的概率(样例问题2)模型和观察序列O，求可能性最大的隐藏状态序列(样例问题4)。(即已知模型参数，寻找最可能的能产生某一特定输出序列的隐含状态的序列.通常使用Viterbi算法解决.)已知输出序列，寻找最可能的状态转移以及输出概率.通常使用Baum-Welch算法以及ReversedViterbi算法解决.)前向算法对于第一个基本问题，计算公式为：即对于观察序列O，我们需要找出所有可能的隐藏状态序列S，计算出在给定模型下S输出为O的概率(就是样例问题一啊)，然后计算概率之和。隐藏状态序列，计算复杂度极高O(NT)，暴力算法太慢了。解决方案就是动态规划(DynamicProgrammin。CSiC面。下面举两个例子说明他的应用，一个是输入法的整句解码，一个是语音识别。有图为证：汉字的对应模型。a而极少说“塔是谁”(不排除有个别奇葩的人的名字只有一个塔字)，这样，我们在考虑模型，i5.4.3RNN循环神经网络(循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks，RNNs)已经在众多自然语言处理(Natural1tt+101tt+101tt+1t1x为第一个词)；0sttttt1-1ttttt输出层的输出o只与当前步的st有关，在实践中，为了降低网络的复杂度，往往st只包含前面若ttttttt-1tts=f(Ux+Ws)(式2)(2)ttt1，循环层和全连接层的区别就是循环层多了一个权重矩阵o=g(Vs)tt=g(Vf(Ux+Ws))=g(Vf(Ux+W(f(Ux+Ws)))tt1t2W。W =g(Vf(Ux+W(f(Ux+W(f(Ux+Ws))))(6)tt1t2t3=g(Vf(Ux+W(f(Ux+W(f(Ux+W(f(Ux+...)))))(7)ttt2t3从上面可以看出，循环神经网络的输出值o，是受前面历次输入值x、x、x、x、...影ttt1t2t3最后再用随机梯度下降算法更新权重。爆炸问题(thevanishing/explodinggradientproblem)。s=f(Ux+Ws)ttt1ttt1t的计算lttt的计算?E首先，我们计算误差函数E对权重矩阵W的梯度。?WttE我们已经求得了权重矩阵W在t时刻的梯度W，最终的梯度E是各个时刻的梯度之和：WtWttt?net?W?f(net)t=f(net)+Wt一1?W?Wt一1?W?W我们先计算式7加号左边的部分。是矩阵对矩阵求导，其结果是一个四维张量(tensor)，?Wt这样，我们就证明了：最终的梯度WE是各个时刻的梯度之和。E=tEUUii=1爆炸和消失问题我们也可以设置一个梯度阈值，当梯度超过这个阈值的时候可以直接截取。1)合理的初始化权重值。初始化权重，使每个神经元尽可能不要取极大或极小值，以躲开5.4.4LSTMMRNN图片描述、自然语言处理等许多领域中成功MttLSTMc的内容，一个是遗忘门(forgetgate)，它决定了上一时刻的单元状态ct_1有多少保留到当前时刻ct；另一个是输入门(inputgate)，它决定了当前时刻网络的输入xt有多少保存到单元状态ct。LSTM用输出门(outputgate)来控制单元状态ct有tft_1tffht_1fxttit_1tiiittct1tctc=fc+ic(式4)ttt1ttthxbtot一1tohotanhc(式6)ttttttttt误差项沿时间的反向传递5.4.4.4将误差项传递到上一层的计算5.4.5Faster-rcnn算法这里要把slidingwindow和卷积层的滑动区别开，slidingwinsow的stride步长是1！(想到经典的slidingwindow只是选取所有可能区域，并没有额外的什么作用！经过前面的网络生成了一个多通道的特征图，接下来就是通过在这些特征图上应用滑动窗口加anchor机制类了，作用dconvlayer”1.RPN是一个卷积层(256维)+relu+左右两个层的(clclayer和reglayer)的小网络应用在滑动窗口区域上的，所有的滑动窗口共享这个应用在滑动窗口区域上的，所有的滑动窗口共享这个RPN这个卷积层对比普通的卷积层3，由于此时输出的是1*1*256，所有clslayer和reglayer是用1x1的卷积核进行进一步的特这里1x1卷积核卷积时，对各个通道都有不同的参数，因为输入又是1x1的图片，所以相当于全连接的or机制基本把目标可能出现的区域都涵盖了。所以滑动窗口加anchor就替代了滑动窗口加金字塔的功能。rywh1分配正标签给满足以下规则的区域非正非负的区域不算损失，对训练没有作用nn括背景，已经RPN输出的已经默认是前景了)RPN第一次出现在世人眼中是在FasterRCNN这个结构中，专门用来提取候选框，在RCNN和FastRCNN等物体检测架构中，用来提取候选框的方法通常是SelectiveSearch，是比RPN的引入，可以说是真正意义上把物体检测整个流程融入到一个神经网络中，这个网络结FasterRCNN=RPN+FastRCNN256x(HxW)。W的就是其中一个向量，然后我们要对每个特征向量做两次全连接操作，求区分是不是物体就行，那么就有两个分数，前景(物体)的分数，和背景的分数；了：妨把框的左上角或者框的中心作为锚点(Anchor)，然后想象出一堆框，具体多少，聪明的读者肯定已经猜到，K个，这也就是图中所说的Kanchorboxes(由锚点产生的K个框)；n=3，即3*3的滑窗)生成一个长度为256(对应于ZF网络)或512(对应于VGG网络)维h(2)cls-layer，用于判定该proposal是前景还是背景.slidingwindow的处理方式保证的功能.全连接特征的映射.然后再用两个Num_out分别为2*9=18和4*9=36，kernel_size=1*1，g的中心点坐标x，y和宽高w，h四个参数.采用卷积的方式实现全连接处理并不会减少参数的数量，但是使得输入图像的尺寸可以更加灵活.在RPN网络中，我们需要重点理解其中的k都具有尺度不变性.Lossfunctions:Loss前，作者设置了anchors的标定方法.正样本标定规则：标记为负样本.4)剩下的既不是正样本也不是负样本，不用于最终训练.(即L1loss)按一定比重组成的.计算softmaxloss需要的是anchors对应的groundtruth标定结果和预测结果，计算iii.groundtruth:标定的框也对应一个中心点位置坐标x*,y*和宽高w*,h*.因此计算为1：1.亦然.剩下没有的层参数用标准差=0.01的高斯分布初始化.5.4.6A*算法概述A*算法是一种启发式搜索，它的实现方法利用估价函数F(N)找出最接近目标状态的状态，再去搜索，搜索方式类似广度优先搜索。黑点就是我们当前已经搜索到的状态，白点(即T点)为目标状态，那么我们就应当选其中G(N)是起始节点S到任意节点N的最佳路径的实际代价G*(N)的估算值GNGN是正向的，即搜索到N时G*(N)已经被计算出来了，情况下可以认为G(N)=G*(N)。启发函数H(N)在A*算法中的作用最为重要，它不是一个固定的算法，不同的问题，其5.4.6.1A*算法的实现AF能小的待扩展结点进行搜索。，对某个节点扩展之后，此节点不再是待扩展结点，我们可以对待扩展结点按照小根堆的模式建堆，每次取出代价最小的结点，维护堆，【题目】个滑牌都可以移动到相邻的空位。【输入样例】456780456708【输出样例】1456780456708【题目分析】HN=H*(N)，所以我们可以把当前状态和目标状态的相差个数作为H(N)。另外，八数码的每一个状态都可以看成排列，所以可以用康托展开式压缩状态。【代码】//A*算法八数码问题#include<iostream>#include<string.h>#definebase99999999usingnamespacestd;structX{intnowxs;}p[37000];structXtmp,d;0inth[370000]={0},g[370000]={0};记录到某种状态的H(N),G(N)intall=0,now[9]={0},end[9]={0};//分别记录待扩展节点数，当前状态，目标状态boolin_[370000]={0};//表示某个结点是否在堆内intcantor(ints[])//用康托展开式压缩{intnum=0,i=0,j=0,b=0;for(i=8;i>=1;--i){b=s[i];for(j=8;j>i;--j)if(s[j]<s[i])--b;num+=b;num*=i;}returnnum;}intcps(ints[])//压缩状态{inti=0,num=0;for(i=0;i<9;++i)num=num*10+s[i];returnnum;}voiddcp(intnum,ints[])//解压状态{ifor(i=8;i>=0;--i)s[i]=num%10,num/=10;return;}{inti=0,num=0;for(i=0;i<9;++i)if(s[i]!=end[i])++num;returnnum;}voidinit(){ichara=0;memset(g,-1,sizeof(g));memset(h,-1,sizeof(h));for(i=0;i<9;++i){cin>>now[i];if(now[i]==0)p[1].s=i;}for(i=0;i<9;++i)cin>>end[i];p[1].x=cantor(&now[0]);p[1].now=cps(&now[0]);in_[p[1].x]=1;all=1;}voidmtd(intx)//维护堆{if(x*2<=all&&g[p[x*2].x]+h[p[x*2].x]<g[p[d].x]+h[p[d].x])dx2;if(x*2+1<=all&&g[p[x*2+1].x]+h[p[x*2+1].x]<g[p[d].x]+h[p[d].x])d=x*2+1;{tmp=p[x],p[x]=p[d],p[d]=tmp;mtd(d);}}voidmtu(intx)//维护堆{while(x>1&&g[p[x].x]+h[p[x].x]<g[p[x/2].x]+h[p[x/2].x])tmp=p[x],p[x]=p[x/2],p[x/2]=tmp,x/=2;}voidTry(intstep){intnum=cantor(&now[0]);if(g[num]==-1||g[num]>g[d.x]+1){g[num]=g[d.x]+1;if(in_[num]==0){p[all].x=num,p[all].now=cps(&now[0]),p[all].s=step;mtu(all);in_[num]=1;}}return;}{ttempwhile(all>=1){if(h[p[1].x]==0){cout<<h[p[1].x]+g[p[1].x]<<"\n";return;}d=p[1],p[1]=p[all],--all;//取出堆顶结点mtd(1);in_[d.x]=0;dcp(d.now,&now[0]);fds{temp=now[d.s],now[d.s]=now[d.s-3],now[d.s-3]=temp;Try(d.s-3);temp=now[d.s],now[d.s]=now[d.s-3],now[d.s-3]=temp;}ifd.s%3!=0){temp=now[d.s],now[d.s]=now[d.s-1],now[d.s-1]=temp;Try(d.s-1);temp=now[d.s],now[d.s]=now[d.s-1],now[d.s-1]=temp;}if((d.s+1)%3!=0){temp=now[d.s],now[d.s]=now[d.s+1],now[d.s+1]=temp;Try(d.s+1);temp=now[d.s],now[d.s]=now[d.s+1],now[d.s+1]=temp;}fds{temp=now[d.s],now[d.s]=now[d.s+3],now[d.s+3]=temp;Try(d.s+3);temp=now[d.s],now[d.s]=now[d.s+3],now[d.s+3]=temp;}}cout<<"-1\n";return;}main{freopen("input.in","r",stdin);freopen("output.out","w",stdout);return0;}络枪机主要布设在养殖场内主干道、主要建筑及圈舍内部(每个角落各1个)看全景，对畜禽动物个体日常生活、饮食、排泄、防疫等过程和进出重要区网络球机主要布设在鸡舍内(中间位置)，查看室内高清画面，随时掌握畜息状态、产出(蛋)过程等情况。图2.养鸡场(笼养)前端点位部署图所。工作人员活动情况，在工厂化鸡舍走道中央棚顶布设轨道机(或地面移轨)，再搭载黑光球，可复核，及时减少病鸡、死鸡的产生。测温框，可节省人工标定，操作简单，易用性更高。在一台工作站的显示器上能实时同时显示红外以及可见光图像(并且不改变5.8.1性能指标数值数值800×560×1960全金属结构无轨化参数尺寸(mm)重量(kg)速度(m/s)材质运动方式爬坡能力(°)越障能力(mm)涉水深度(cm)定位精确(cm)紧急停车距离(m)连续巡检时间(h)信息传输距离(km)监控系统最小转弯半径(°)5.8.2工作环境要求工作环境地形条件能见度(km工作温度(℃)工作相对湿度(%)存储环境(℃)存储环境相对湿度积雪高度(mm)5.8.3蛋鸡养殖机器人系统架构5无7无无环境要求无要求无无-20~55无无非凝结无5.8.4机器人系统组成人序号部件名称激光传感设备序号部件名序号(10)红外热成像仪可见光摄像仪拾音设备模式开关后碰撞设备急停开关超声传感设备前碰撞设备警示灯夜间照明设备手动充电接口镜头盖扇5.8.4.2机器人充电房机器人具有实时电量检测及双向自动充电功能。充电方式采用电池与地面充电系统接触非运行状态下的停放处。蛋鸡养殖采用室内充电模式需要在鸡舍专门找位置安装充电装置。网络通讯系统5.8.5本地监控后台客警以及控制机器人执行相关任务，以实现事故预防与应急处理。5.8.5.1a)服务器端序号名称作用1客户端端口实现对客户端服务的开启与关闭2开启服务按钮开启相应的服务3关闭服务按钮关闭相应的服务4机器人服务实现对机器人服务的开启与关闭5连接状态显示实时显示与客户端、机器人的链接状态6服务日志显示实时显示与客户端、机器人的服务日志5.8.5.2b)客户端1723834656实时显示环境温度、湿度和风速信息实时显示机器人任务状态、任务名称、当前巡检点、已巡检点数信息，其中任务状态有正在充电，自动任务，手动控制，返回充电房几种状态实时显示机器人当前位置、机内温度、电池电流、机器人速度、云台水平位置、云台垂直位置以及相机倍数信息实现对机器人车身的控制以及云台的控制，具体见“机器人控制栏功能导航”实时显示机器人位置、自动任务欲走路径以及全局地图信息。具有界面缩放、移动、手动定点巡检、开启追踪等功能，具体见“全局地图窗功能导航”实时显示系统消息、实时消息、报警信息，具有对消息进行分类筛选、定位等功能，具体见“消息提示窗功能导航”实时显示可见光摄像机拍摄的视频信息实时显示热成像仪采集的红外视频信息序号名称1环境状态栏2任务状态3机器人状态栏4机器人控制栏5全局地图6消息提示窗7视频监控8红外监控10实时监控标签11统计信息标签对传感器采集的信息进行查看、分析与导出12任务管理标签增加、删除、运行、修改巡检任务地图编辑标签编辑RFID14系统设置标签对智能机器人系统、软件平台进行相关设置显示服务器与多个机器人的通信连接状态，绿色表示已连接，红色15连接状态断开16语音对讲左边是麦克风，右边是扬声器(点击可以分别实现开关切换)用显示报警显示信息显示当前状态对智能巡检机器人车身进行控制一键返回充电房式报警指示灯屏状态显示灯车身控制区返航键模式键序号1345675.8.6系统框架介绍本机器人系统主要由控制中心(客户端软件)和机器人本体以及机器人充身控制中心客户端软件8G无线机器人碰撞开关机器人音器控制系统框图采集的环境状态数据及病害生物数据等数据通过无线网络传送回机器人监控后5.9.1外部环境检查外部坏境检查的内容包括鸡舍环境、更换鸡群、路面情况等。(1)更换鸡群(鸡笼更换雏鸡)(3)大面积检修(检修时所使用的设备对定位及图像抓取有影响)。5.9.2机器人状态检查初始位置、客户端自检模块报警状态、机器人定位状态等。5.9.3本地监控后台操作息(主要为表记设备)。红外视频微气象信息近期巡检任务机器人信息软件信息模检任务的下发、特殊巡检任务的下发及自主充电任务的下发。5.9.5遥控巡检见光视频和激光雷达等辅助控件来观察机器人当前周边的环境。制，手动截取该设备的高清或红外信息，完成任意设备的遥控巡检。5.9.6查询操作巡检数据的查询可以通过报表查询和设备查询两种模式。任信息。5.9.7远程集控后台操作远程遥控界面。示。车体控制。云台控制模式切换5.10.1AGV的基本用途纵观国内外AGV的应用实例，AGV大体上用于以下三个方面：在工业现场AGV常用于工位间或自动仓库与工位间的物料搬运作业。例如在组装线上，AGV从自动仓库取出机器零件并送到相应的组装工位。又如在柔AGV依照加工工序顺次将被加工工件送到相应自动机床进行加工，加工好的零件由AGV送到质检站测，最后合格品送到半成品库。在组装或柔性加工系统中AGV常作为移动工作台使用。以欧美一些汽车厂座椅到整车配电等一系列组装过程都是在一台AGV上进行的。又如在欧美一些柴油机厂中，柴油机一系列的组装过程也都是在一台AGV上完成的。在AGV上可以安装机器人或机器手，在特殊工作环境下代替人工作业。例5.10.2AGV基本车型和典型应用1．列车型AGV列车型AGV是最早开发的产品，它由牵引车和拖车组成，一辆牵引车可以上等装在金属网箱里运输。当仓库远离生产车间时运送小机器零部件用列车型AG2．平板车型AGV这种AGV需要由人工装卸载。载重量500Kg以下的轻型车主要用于小地方。载重量0.5T以上的平板车型AGV可在组装线上作为组装移动工作台3．带移载装置的AGV这种AGV小车上装有输送带或辊子输送机等类型移载装置。它们常和地面4．货叉型AGV这种AGV小车类似人工驾驶的叉车式起重机，本身具有自动装卸载的能力。一般货叉起重量为0.5－－2T。按货叉在小车上的位置分外普通货叉型AGV和横向移载货叉型AGV。其中横向移载货叉型AGV货叉安装在车的中部，货叉可升降及横向移动。货叉型AGV在工厂里主要用于物料自动搬运作业以及在组装线上作为组装移动工作台使用。这种AGV适用于在新闻印刷厂和新闻5．带升降工作台的AGV这种AGV主要用于机器制造业和汽车制造业的组装作业。由于车上装有液近年来在汽车制造长带升降工作台的AGV用于发动机合装线上。为了便于6．载机器人或机械手的AGV这种AGV小车实际上是机器人或机械手的运载工具，它将机器人或机械手5.10.3AGV的基本运行方式随着AGVS技术的不断进步，AGV的运行方式有很大变化。大体有两种端设备或由AGV地面管理系统(以下简称VSM)通过FSK无线感应式数字在车载微电脑控制下按要求完成一系列作业。这种控制方案不需要VSM给予更第二种：控制方案设计思想是强调VSM的作用，由VSM对系统中的AGV进行实时控制。AGV与VSM间以无线数字通讯方式交流信息，VSM掌握的障碍是无线数字通讯环节，一旦通讯环节受到干扰小车就要失控。对于简单系统来说第一种小车控制方案比较适用，在实际应用中AGV主要用于从一个站到另一个站的物料搬运或在生产流水线上按工艺流程次序依次从一个站到另一个站做物料搬运。这是AGV小车两种最基本的运行方式。为了使AGV小车在不倚靠VSM给予更多支持条件下能按上述两种基本运行方式运由VSM通过FSK感应式数字通讯方式向车载电脑输入小车要去地方的目标线就被确定下来了。之后小车在微电脑的控制下自动驶向目标地址。5.10.4AGV的导向系统AGV导向系统是AGVS的基本组成部分之一。近年来AGV导引技术已5.10.5AGV的区域闭锁为了防止AGV小车在合流点以及追尾相撞，在系统中我们划分了若干区域一些分支(道岔)和交叉路口，为了防止AGV小车在这些地方的合流点处发生撞这样就能有效地防止来自不同方向的车辆在道岔或交叉路口合流处发生撞车事5.10.6AGV通讯AGV通过通讯手段与VSM(地面管理系统)互相联系和传送信息。通常使用道德通讯方式有：超短波无线数字通讯、FSK无线数字通讯、红外光通讯波无线数字通讯和FSK无线数字通讯用于AGV小车与AVSM间的通讯，而红外光通讯主要用于AGV小车与地面周边设备如辊子输送机间的通讯。美国WEBB公司AGVS采用载频460MC－－465MC超短波无线数字通讯，发射功率为此1W。采用超短波无线数字通讯的主要问题是首先必须向用户推荐长波FSK感应式无线数字通讯方式，因为长波在我国很少使用，同时一般为9600波特率以下。当系统较大要求通讯速度较高时必须使用超短波无5.10.7AGV地址识别技术在AGV场中每一个道岔、交叉路口和停车站都设置一个携址装置或设施，每一辆AGV小车上都装有一个地址编码阅读器，这些就构成了地址编码系统。AGV小车靠系统中的携址装置或设施了解当前行驶到什么地方，从而决定下一和不可改写两种产品。在AGVS中这个“电子标牌”被埋设在道岔、交叉路口或停车站的地板下。在AGV小车上安装一个地址阅读器。AGV小车行驶到道S－－232串行口输出，可与微电脑RS－－232串行口相接。，一块块小磁铁以S极、N极按编码交错排列布置，形成磁性编码板。读址器主要由干簧管组成。磁性编码板安装在道岔、交叉路口或停车站上，AGV小车经过光地址编码系统也是一种被动式的地址码系统。携址装置是一块光地址牌 (code)。使用时只需将光地址牌安装在地板上即可。当安装在AGV车上的阅5.10.8AGV中的停车站AGVS中的停车站按其功能分为装／卸载停车站，工位停车站和排队停车一般装／卸载停车站常安排在立体仓库AS／RS(自动存取系统)出入载机旁或辊子输送机旁。在这里AGV可以自动完成装／卸载作业。在生产车间里有许多加工工位和组装工位，AGV小车要在操作工位上停的定位准确度，一般采用定位销二次定位方法。求5.10.9AGV蓄电池充电一周或半个月进行一次彻底充电。工业生产的要求，近年来国外已有在自动运行时能前进和后退甚至全方位行驶 (前进、后退、侧向和旋转)的AGV产品了，这些成就归功于行走机构的进步。速轮既是舵轮又是行走驱动轮，后面两个车轮是无动力支承轮。三轮行走机构的。改进，推出了三井－麦卡纳姆车轮系统，其性能比原来又有所提高。这种AGV小车可实现全方位行驶。，小车路径表能在小车上输入或者显示计算机传送的路径信息，共可预设27AGV车计算机通讯协议H应答计算机的轮讯H发送路径信息04H----------小车应答路径信息，接收成功并请求H内所有路径，到达H执行路径，非正常停车AAH+BBH+00H+01H+0DH+0AH，AAHBBH+00H+02H+0DH+0AH，AAH+BBH+00H+03H+路径编号+导引线号+小车速度+小车方向停车时间分+停车时间秒+滚筒阀动作+0DH+0AH，AAH+BBH+00H+04H+0DH+0AHAAH+BBH+00H+05H+0DH+0AHAAH+BBH+00H+06H+0DH+0AHAAH+BBH+00H+07H+0DH+0AHAAH+BBH+00H+08H+0DH+0AHAAH+BBH+00H+09H+0DH+0AH5.10.13技术参数．导引方式：电磁导引，导引介质电磁线9．防撞装置：前后带有超声波雷达。并带有开关保险杠，触发器件：行程5.11网络及视频传输方案5.11.1组网示意及说明EE制等业务需求，同时能满足未来对无线传感器网络环境应用的可行性。核心业务网络SDH/MSTP、无线宽核心业务网络带网络防火墙接入控制器AC防火墙交换机接入点接入点AP接入点AP点AP固定无线终端固定无线终端固定无线终端视频监测系统系统环境监测系统机环境监测系统器人系统方案及网络模型示意图方式，实现二次网络安全防护5.11.2工程实施设计BAP6A.B.5.161/27AA.B.5.193/27AP2.传输和承载网络Hz。先应对目标区域现场进行频率检测，对于覆盖区域内已有避免天线主瓣对准干扰源的5、室内AP覆盖区频点配置时应充分利用建筑物内部结构，从平层和相邻楼层的角度尽量避免每一个AP所覆盖的区域对横向和纵向相邻区域可能存在调整功能，防止频率的频繁调整而导致用户无法接入。构发考虑到无线网络维护的方便性，所有室内室外AP，都由位于汇聚层的的无DHCP规划、网络的扩展可以集中而简单地对DHCP作配置即可，而无需去修改分散各地的成百上千的远程AP。。统良好连接。根据相关国标/国际标准，要求必须在室外无线设备旁架设避雷针(直击雷设置相应避雷器(感应雷防护处理)；射频线缆的金属屏蔽层、避雷器必须做等当天馈线系统受到雷击时(或有高压磁场)所产生浪涌不要进入系统设备，无信道干扰，无线网络做到最为优化的运行。AP都会在设定的时间内自行扫描其它的无线频道。所谓射频信号扫描，是指MotorolaAP从一个射频信号频道跳到另一频道时，如Ch1到Ch2到Ch一频率上的无线终端)的传输过程是不受到影响的。当AP停留在一个频道时，Motorola频信号情况有了一定了解和记录。当某一覆盖范围内的射频信号改变，如出现干扰AP所发出的射频信号或其它应用所发出的射频信号等，Motorola无线交换机就会把所获取的无线射频信号资质量。不同应用的优先级，在无线接口上共有四个队列，每个队列均有相应的CWMIN/CWMA值X，对应访问无线链路的不同优先级，从而不同队列中的应用数据QoS指的是网络通过不同的网络技术为特定的网络流量提供更出色服务的让网络管理人员可以与他们的网络用户制定服务水平协议(SLA)。QoS能更加有•为关键的用户和应用提供专用带宽•控制抖动和延时(满足实时流量的需要)•管理和最大限度地减少网络拥塞•对网络流量进行整形，让流量平稳传输QoS功能的作用在一个负担较轻的网络上表现得并不明显。的确，如果。通过从接入点提供下行优先级设置功能，上行客户端流量会被作为尽力而为型流量处理。这样，客户端必须与其他客户端竞争(上行)传输带宽，以及与来自接入点的尽力而为型(下行)流量进行竞争。在特定的负载情况下，即使基于类别映射的优先级设置：对于基于类别映射的优先级设置，数据流可以基于组播地址的优先等级设置安全用户，也有恶意用户。P网络传播病毒蠕虫、盗用机密信息、银行帐号以及无线上网帐号，或者发起DOS密钥(静态)的方式，也可以使用动态更新密钥的方式。间，动态生成基于用户和通话的密钥以保障WLAN客户端和接入点之间的通信。Token通过每个用户独立的PIN动态生成密码，也可以保证只有合法的用户才能接入网络。▪入侵检测和阻断▪状态包检测防火墙AP于网络各处的探测器能完成数据包的捕获和解析的无线客户，其异常行为的特征主要有:持续时间攻击;探测“anySSID”设备;为了避免网络冲突，无线节点在一帧的指定时间内可以发送数据，根据D长时间，不能接受服务，从而造成对其他节点的拒绝服务。WLAN的数据业务吞吐量是容量设计的重要因素。在设计中应充分考虑各类配置IP支持在自适应模式下通过1到48种方法采用独立的摩托罗拉AP51X1的解决方案第3层移动性(子网间漫游)接入点无线射频自动化通道选择(ACS)；传输功率控制(TPC)管理；基于国家/地区代码的RF配置；支持802.11b、802.11g、802.11a和802.11nL3/4状态数据包分析；控制列表(ACL)：网络地址转换(NAT)宾访问安全基于Web的本地认证无线RADIUS支持(标准和摩托罗拉•基于MAC的认证(标准)供应商特有属性)表(ACL)；EAPPEAP)；Kerberos带EAP-TTLS、EAP-PEAP(包括内置的用户名/密码数据库；支持LDAP)和EAP-SIM集成AAA/RADIUS服务器WEP40/128(RC4)、KeyGuard、WPA—TKIP、WPA2-CCMP(AES)、WPA-TKIP针对用户登录的URL(hotspot提供)重新定向；可自定义的登录/认证/登记系统aVSA优化的无线QOSRF优先级Wi-Fi多媒体扩展11流量优先级排定WMM-容许节能控制pVLAN先级；DiffServ/TOSActive:Standby；Active:Active和1:Many冗余(带无线接入点和MU负载平衡)；自行修复(在检测到RF干扰或RF覆盖范围丢失时)命令行接口(串行、telnet、SSH)；基于Web的安全GUI(SSL)；SNMPv1/v2/v3；SNMPtraps—40多个用户端/服务器/中继)、交换机自动配置和固件更新(通过DHCP选项)；多用户角色(用于交换机访问)；slogMIBMIBIIEtherstat35千克太网端口(29.7瓦的以太网供电功率)1x10/100管理接口(OOB端口)1xUSB2.0主机1xExpressCard™插槽(USB模式)1x串行接口(RJ45样式)00小时90–264VAC50/60HzAVACAVAC665BTU/小时UL/cUL60950-1、IEC/EN60950-1FCCIndustryCanadaCE)、VCCICTick兰)时间AC输入电压AC最大输入电流EMC标准AP：-------------802.11n无线局域网接入点AP天线)米AP-0650-60010-WW;AP-0650-60010-US;AP-0650