基于機器視覺的AGV動態(tài)路徑識別算法研究.pdf

1、隨著工業(yè)自動化技術的發(fā)展,多功能立體化倉庫的廣泛應用,自動導引車(AGV)作為聯(lián)系和調節(jié)柔性物流系統(tǒng)的樞紐,已經(jīng)成為自動化連續(xù)作業(yè)的必備輸送裝置。為了提高視覺導航式AGV路徑識別的實時性、準確性、適應性,更好的進行路徑規(guī)劃,實現(xiàn)靈活導航,本文采用圖像處理技術,在動態(tài)環(huán)境中,根據(jù)序列圖像相鄰幀之間的連續(xù)性對路徑中的導航線、標識符以及障礙物分別進行檢測和識別研究。
　　 通過了解自動導引車國內外研究狀況,分析和比較多種導引／導航方式

2、的工作原理,闡述了視覺導航式AGV在應用領域中存在的優(yōu)缺點,從而引出了本論文所要研究和解決的問題。
　　 通過對攝像機系統(tǒng)的數(shù)學建模,包括坐標系的建立以及車道模型的分析,在圖像預處理過程中,經(jīng)過基于序列圖像的灰度圖像二值化處理后,對導航標示線邊緣進行檢測,獲得了自動導引車在行駛過程中關于路徑環(huán)境的動態(tài)信息。為了使自動導引車更準確地跟蹤路徑,研究了導航標示線的中心線檢測算法,發(fā)現(xiàn)常規(guī)Hough變換提取導航中心線的算法實時性較差,因

3、此研究基于預測的Hough變換算法對導航中心線進行提取。實驗結果表明,改進的Hough變換算法提高了系統(tǒng)的實時性,并具有較好的檢測效果。
　　 針對視覺導航式AGV實際運行狀況中單一的導航標示線提供給AGV的信息量匱乏這一缺點,為了使路徑信息豐富,改善AGV系統(tǒng)的智能性,在對自動導引車工作現(xiàn)場環(huán)境的模擬分析的基礎上,本文設計了兩類簡單且易于識別的導航標識符:控制標識符和數(shù)字標識符。采用圖像投影的方法分別對這兩類標識符確定感興趣區(qū)

4、域,依據(jù)標識符各自特征分別構造特征向量進行識別。實驗表明,在有噪聲的情況下,圖像投影的方法能夠提高標識符的識別率,并且具有較強的抗干擾能力和較好的魯棒性。
　　 為了滿足AGV安全行駛的要求,對路徑上的障礙物進行空間定位。對于序列圖像中障礙物的檢測與跟蹤,是先從單幀圖像中采用水平投影的方法檢測出障礙物,然后通過特征融合,利用均值平移算法對障礙物進行跟蹤,并使用檢測與跟蹤互動的策略來優(yōu)化檢測和跟蹤流程；最后使用射影幾何中交比不變這