基于視覺的AGV導(dǎo)航控制與障礙物檢測研究.pdf

1、隨著自動化水平的提高，AGV系統(tǒng)的應(yīng)用越來越廣泛，發(fā)揮著愈加重要的作用，成功地應(yīng)用AGV系統(tǒng)能夠大幅度減少人力成本，提高生產(chǎn)效率。近些年，伴隨著計(jì)算機(jī)和傳感器等硬件能力的不斷提升，視覺導(dǎo)引技術(shù)逐漸成為研究熱點(diǎn)。本文以實(shí)際裝配車間的物料運(yùn)輸為場景，針對裝配車間存在的光照不均勻、導(dǎo)航標(biāo)識帶破損、障礙物阻擋等實(shí)際問題，對AGV的視覺導(dǎo)航識別和障礙物檢測方法進(jìn)行了研究。主要的研究內(nèi)容和成果如下：
　　1．導(dǎo)航標(biāo)識帶圖像處理及識別。針對實(shí)際

2、場景中存在光照不均、標(biāo)識帶破損等因素引起的視覺導(dǎo)引標(biāo)識帶中心線提取不完整、不精確的問題，提出了一種復(fù)雜工況下導(dǎo)航帶中心線的提取算法，經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該算法能夠消除上述不良因素的影響，有效提取出標(biāo)識帶中心線；針對運(yùn)輸場景中，AGV需要加減速、轉(zhuǎn)彎、停車等實(shí)際功能需求，設(shè)計(jì)了一系列導(dǎo)航標(biāo)識符，并提出一種基于改進(jìn)hu不變矩的圖像識別算法，能夠讓AGV正確有效識別出相應(yīng)的導(dǎo)航標(biāo)識符；
　　2．導(dǎo)航控制方法及障礙物檢測。在無障礙路徑下，AGV行

3、駛應(yīng)當(dāng)快速高效并保持較高精度，但對于非線性系統(tǒng)，PID控制效果并不理想，本文采用模糊PID控制方法。并針對PID和模糊PID控制分別進(jìn)行了軟件仿真和實(shí)驗(yàn)對比，結(jié)果表明模糊PID控制效果更好；存在障礙物時，AGV需要有效識別并獲取障礙信息，本文提出一種基于雙目深度檢測的障礙物判定算法，同時提出一種定量獲取障礙方位和速度信息的算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明算法能有效識別障礙物并獲取其參數(shù)信息；
　　3．實(shí)驗(yàn)平臺搭建與算法驗(yàn)證。搭建了AGV小車實(shí)驗(yàn)