摘 要
自动搬运车作为现代物流和仓储系统的重要组成部分，其结构设计是确保其高效、稳定运行的关键。自动搬运车的结构设计包括多方面的内容，主要涉及车体的力学计算与SolidWorks建模。首先，车体的设计需要考虑其承载能力、稳定性、驱动系统的布局以及电池和传感器的安装位置等。车体结构计算是保证自动搬运车工作稳定的重要环节。通过对车体的力学模型进行分析，计算出车体所能承载的最大重量、分布的压力以及各部件的受力情况，确保车体在运行过程中不会因超载或不合理的力学设计而出现故障。此外，车体的稳定性和刚度是设计时重点考虑的因素，特别是在高速或转弯时，车体的稳定性直接影响到搬运车的精度和安全性。
在完成结构计算后，利用SolidWorks进行三维建模，是自动搬运车设计过程中至关重要的一步。SolidWorks作为一种强大的计算机辅助设计（CAD）软件，可以帮助设计师准确地绘制出自动搬运车的各个部件，并进行装配与虚拟仿真。通过SolidWorks的建模功能，可以在设计阶段对各个部件进行细致调整，确保各部件的尺寸、配合与装配关系无误。在建模过程中，可以进行动态仿真，模拟搬运车的运动轨迹和受力情况，提前发现潜在的结构问题。此外，SolidWorks还支持对设计进行应力分析和热分析，进一步优化车体的结构，提高其整体性能和可靠性。通过结构计算和SolidWorks建模的紧密结合，可以实现自动搬运车的精准设计与高效制造，确保其在实际应用中表现出 色。
关键词：搬运车，结构设计，SolidWorks
1.1 研究背景及意义 1
1.2 国内外研究现状 1
1.1.1 国内研究现状 1
1.1.2 国外研究现状 3
1.3未来发展现状 4
1.4本文设计内容 5
2 总体设计方案 7
2.1总体设计要求 7
2.2设计方案 7
（1）方案一 8
（2）方案二 8
2.3确定设计方案 10
2.3方案创新点 12
3 搬运车结构设计 14
3.1电机的选型计算 14
3.2丝杠的选型和校核 15
3.2.1 丝杠的选型计算 15
3.2.2 螺母的选型计算 16
3.3轴的设计和校核 16
（3） 轴的设计 17
（4） 轴的校核 17
3.4齿轮的设计和校核 18
由式 18
（3）校核齿根弯曲疲劳强度 20
4 控制系统的设计 21
4.1控制核心的选型 21
4.2 电机驱动系统 21
4.3 电机控制设计 22
4.4 地图构建和导航系统 23
4.5 机器视觉模块 24
5 结论 25
参考文献 26
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ABSTRACT IV
1 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 国内外研究现状 1
1.1.1 国内研究现状 1
1.1.2 国外研究现状 3
1.3未来发展现状 4
1.4本文设计内容 5
2 总体设计方案 7
2.1总体设计要求 7
2.2设计方案 7
（1）方案一 8
（2）方案二 8
2.3确定设计方案 10
2.3方案创新点 12
3 搬运车结构设计 14
3.1电机的选型计算 14
3.2丝杠的选型和校核 15
3.2.1 丝杠的选型计算 15
3.2.2 螺母的选型计算 16
3.3轴的设计和校核 16
（3） 轴的设计 17
（4） 轴的校核 17
3.4齿轮的设计和校核 18
由式 18
（3）校核齿根弯曲疲劳强度 20
4 控制系统的设计 21
4.1控制核心的选型 21
4.2 电机驱动系统 21
4.3 电机控制设计 22
4.4 地图构建和导航系统 23
4.5 机器视觉模块 24
5 结论 25
参考文献 26
1.1 研究背景及意义
自动搬运车（Automated Guided Vehicle，简称AGV）是一种能够自主或半自主地在预定路径上完成物料搬运任务的自动化设备。随着科技的迅猛发展，尤其是在工业自动化领域，AGV作为一种智能化物流搬运设备，已逐渐成为现代仓储、生产线、港口等重要领域的核心组成部分。自动搬运车的研究背景可追溯到20世纪60年代，当时由一些简单的轨道式自动导引车逐步发展为具有自主导航、路径规划、环境感知等多功能的现代AGV。随着人工智能、机器人技术、传感器技术及控制系统等技术的进步，AGV的应用领域已从最初的仓储管理扩展至医疗、港口、矿山等多个行业，极大提升了生产效率、节省了人力成本，并且减少了事故发生的概率。因此，研究和设计高效、安全、可靠的自动搬运车，具有重要的学术和实践意义。
从学术角度来看，自动搬运车的设计涉及多个领域的知识，包括机械工程、电子工程、计算机科学、控制理论等。随着人工智能、物联网（IoT）以及大数据技术的应用，自动搬运车的智能化水平不断提高，研究重点逐渐从基础的自动导航向多功能、高效能、协同作业等方向发展。如何使AGV能够适应复杂多变的环境、具备灵活的调度和实时响应能力，成为学者们研究的重点。此外，随着工业4.0概念的提出，生产线的智能化和灵活性需求不断上升，AGV在智能工厂、智能仓库中的作用愈发突出。研究AGV的智能控制、路径规划、任务调度、能源管理等方面的技术，对于提升工业制造、物流管理的效率和质量具有重要的理论价值和前沿意义。
从实际应用角度来看，自动搬运车在物流、制造业、仓储等领域的广泛应用为企业带来了显著的效益。传统的人工搬运方式存在着操作不规范、效率低下、安全隐患等问题，而AGV作为一种高效、安全、节能的搬运工具，能够有效解决这些问题。在物流领域，AGV能够与仓库管理系统（WMS）无缝衔接，通过自动化搬运和分拣大大提高工作效率，降低劳动强度，减少人为错误，提升运营精度。在制造业中，AGV能够实现生产线的自动化物料输送，缩短生产周期，提升整体生产效率。此外，随着智能化技术的不断发展，AGV可以与其他自动化设备协同工作，形成高度集成的自动化生产系统，极大提升工厂的生产灵活性和响应速度。因此，自动搬运车的研究和应用不仅能够帮助企业降低成本、提高生产效率，还能为行业创新和升级提供有力的支持。
1.2 国内外研究现状
1.1.1 国内研究现状
自动搬运车（AGV）的设计和应用在国内近年来取得了显著的进展。随着我国工业自动化、智能制造、物联网和人工智能等技术的不断发展，AGV在多个行业中的应用逐渐深入，尤其在智能仓储、智能物流、制造业和港口等领域发挥了重要作用。国内的研究现状主要体现在AGV技术的创新、设计的多样性、以及与其他智能设备的协同工作等方面。随着工业4.0理念的推广，国内研究逐步从单一的搬运功能向多元化、高效能、智能化方向发展，推动了自动搬运车技术的广泛应用和不断更新。
国内在AGV的技术研究方面取得了许多成果，尤其是在导航与定位、控制系统、路径规划、避障算法等领域取得了长足的进展。传统的AGV大多采用磁条、激光或视觉传感器进行导航，但随着科技的进步，基于激光雷达、视觉识别、惯性导航、无线电频率识别（RFID）等技术的AGV系统越来越多，技术路径也逐渐从低精度的定位和导引方式向高精度、灵活性的导航系统过渡。例如，采用激光SLAM（同步定位与地图构建）技术和多传感器融合技术的AGV，不仅能够在复杂环境中自我定位，还能够实时避开障碍物，提高了运行效率和安全性。路径规划方面，国内研究人员也提出了多种优化算法，如A*算法、Dijkstra算法和基于人工智能的深度学习算法，能够在动态环境中实现最短路径规划或根据任务的变化灵活调整路径，提高了AGV的适应性和稳定性。
在AGV设计的应用领域方面，国内企业和研究机构也取得了突破性进展。许多国内企业如京东、阿里巴巴、格力、海尔等公司在仓储和物流行业中应用AGV系统，以实现物料的自动化搬运和分拣。这些企业的研究和应用实践推动了AGV在国内物流行业中的落地与推广。具体来说，国内的AGV设计趋向于定制化、多功能化发展。例如，一些AGV系统不仅能完成传统的物料搬运，还可根据需要进行自动分拣、自动装卸、货物跟踪等操作，逐渐向集成化和多元化发展。此外，随着智能制造和工业互联网的兴起，AGV与其他自动化设备的协同作业成为研究的热点，如何通过多AGV协同调度来优化物流流程、提升生产效率，成为国内研究的重要方向。国内在这一方面已取得一些初步成果，并逐步向智能制造系统、无人化工厂等方向发展。
然而，尽管国内在AGV技术和应用上取得了较大进展，但仍面临一些挑战，特别是在复杂环境中的自主导航、智能协作、多车调度等方面。与国外发达国家相比，国内的AGV技术在一些关键领域，如高精度导航、系统稳定性、长时间运行等方面的研究和应用仍有较大的提升空间。
