AGV视觉导航设计方案-经典….doc

AGV搬运机器人视觉导航方案 AGV（Automated Guided Vehicle，AGV）作为现代制造系统中的物料传送设备已经得到了广泛应用。从理论上看，视觉导引 AGV 具有较好的技术应用前景，然而其却没能像电磁导引和激光导引 AGV 那样广泛使用，主要问题在于视觉导引技术在实时性、鲁棒性和测量精度方面还有待进一步突破。 由多个 AGV 单元组成的 AGV 系统（ Automated Guided Vehicle System，AGVS）配有系统集成控制平台，对 AGV 的作业过程进行监管和优化，例如，创建任务、地图生成、发出搬运指令、控制 AGV 的运行路线、跟踪传送中的零件以及多 AGV 的任务规划和调度。将 AGV 与外部自动化物流系统、生产管理系统有机结合，对系统内每台 AGV 合理地分配当前任务、选择最佳路径、实时图形监控、管理运行安全，实现信息化的管理和生产，方便地构成由调配中心计算机控制的自动化生产线、自动仓库和全自动物流系统。 目前视觉导引方式主要方法有基于局部视觉和全局视觉两种方法。基于视觉导引的 AGV 还没有大规模产业化，但其潜在的市场前景使其成为近几年来国内外 AGV 研究的热点。 全局视觉导引方法是将摄像机安装在天花板或者墙上，以整个工作环境为目标，对包括 AGV、导引路径、障碍物等进行对象识别，对各个摄像机获取的图像进行基于特征的图像融合，得到全局地图。在生成的全局地图中，每个 AGV 单元，导引线，障碍物的绝对坐标都能够实时获取。全局视觉方法相对于将摄像机安装在车体上的局部视觉方法，在多 AGV 调度、障碍物检测（固定和移动）、避障、全局监测方面更具优势。尤其是可以对AGV 和障碍物的特征进行分类，通过增强型的卡尔曼滤波方法进行运动估计，动态跟踪每一个目标的位置、速度。但是这种方法要根据不同的现场环境，按照视野不被遮挡并覆盖整个工作空间的原则，根据摄像机放置算法决定摄像机的数目、安装位姿。因此这张全局视觉方法仅仅适用于室内且空间较大的场合，而且导引精度较低。 相对而言，目前国内外研究较多的是局部视觉导引方式。局部视觉导引方式是将单车看作一个智能体，在车上安装摄像机和图像采集系统实时地处理环境信息，其主要有基于自然场景和结构化场景两种导航方式。基于自然场景的导航方式通过运行路径周围环境的图像信息与环境图像数据库中的信息进行比较，从而确定当前位置并对运行路线做出决策。这种方法不要求设置任何物理路径，在理论上具有最佳的柔性；但三维图像处理的实时性差和环境图像数据库的难以建立，限制了它的实际应用。 基于结构化场景的导引方式一般是在地面粘贴或铺设一些特殊形状或颜色的线路和符号，由视觉系统识别预定义的路经，包括导引路径相对 AGV 的位置偏差和角度偏差、路径节点、工位、转弯、停车、加减速等标识。这种视觉导航方式的优点是视觉系统只需提取预设的特定目标，并根据目标特征的先验知识做进一步的计算，提高了图像处理的速度和系统的鲁棒性。基于结构化场景的视觉导航技术能较好满足柔性制造系统对物流设备在导向柔性、空间利用、运行安全性以及成本等方面的要求，具有路径设置柔性高、信息识别速度快、导航稳定程度好、导航行走精度高和导向信息容量大等突出优点，因此有着更广阔的应用前景，也是国内外研究机构和学者近年来研究较多的视觉导引方式。 1、视觉导引 AGV 系统 运动型视觉导引 AGV 系统模型图如图 1 所示。 图 1 视觉导引 AGV 系统模型图 AGV 的差速驱动系统由左右两个直流伺服电机驱动的驱动轮组成，其前后两个万向轮起支撑作用，这种驱动结构可以通过调节两个驱动轮的速度和转向，实现前进、后退双向运动。当两驱动轮的速度相同且方向一致时，AGV 做直线运动；当两驱动轮的速度相同且方向相反时，AGV 绕驱动轮轴线的中心点做原地自转运动；当两驱动轮的速度不同时，AGV 能做任意转弯半径的圆弧运动。差速转向驱动方式具有无最小转弯半径限制且能够双向运动的优点。控制系统通过安装在驱动轴上的编码器反馈，组成一个闭环系统。基于两轮差速驱动的 AGV 路径跟踪法采用PID 控制法。 导引用摄像机位于运动控制中心点上方，垂直于地面安装。这种设计方式使得运动控制中心点在摄像机视野内，能够获得即时和未来小范围内前进、后退两个方向的路径信息。这种安装方式因视野小，模型估计的精度相对较高，同时也不易受到外界环境的干扰；但其也弱化了对路径的预测功能，因此对视觉测量和运动控制的实时性要求更高。封闭的 AGV 车体内成像较暗，有必要放置辅助照明光源，同时也可以提高对环境光的抗干扰性，将用于照明的环形 LED 光源与摄像机同轴放置有利于系统的模块化设计，便于安装和维护。 1）视觉定位 利用 AGV 上车载传感器的感知信息估计其在给定环境中的位姿。AGV 作