基于视觉的AGV路径识别和跟踪控制研究

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所属分类:AGV设计资料
摘要

自动引导车(Automated Guided Vehicle,简称AGV)是一种集合了现代智能化工业技术的运输装备,涵盖了机器视觉、传感器检测、计算机技术、现代控制理论以及机械制造等多种学科领域。其中最具有发展前景的是视觉导引AGV,主要通过视觉传感器感知并提取路径信息,经过车内决策单元的信息处理,分析决策后下达工作运行指令。因此,精确的路径识别以及良好的控制策略对于AGV稳定工作至关重要。本文分别从视觉导引AGV路径识别和跟踪控制这两个方面进行较深入的研究,主要工作如下:1、针对两种特殊条件下路径信息提取问题进行预处理,其中包括运用图像处理技术解决在非均匀光照下的路径带提取问题以及拍摄平台发生抖动后的去抖稳像处理,同时对去抖稳像算法进行适当的改进,提高视觉传感器获取路径图像的质量,更好的为AGV视觉导航提取路径信息和计算偏差做准备。2、为满足实际应用中视觉导航AGV对多种状况的运行需求,在路径导引线旁设计了导航标识符,使得提取的标识符信息能够被匹配算法准确识别。同时对传统匹配算法上进行了改进,提出了基于字符细化的模板匹配算法,提高了识别速率和准确性。3、为提升视觉导引AGV沿“线”行驶的精确度,在提取路径中心线后以直线路径、圆弧路径、以及非圆弧路径为研究对象,使用数学模型来计算该路径的偏差参数,最后采用一种曲率估计方法对不同路径模型进行分类,并通过实验验证了该种分类方法的可行性,提高了视觉导引路径测量精度。4、为提升AGV路径跟踪控制效果,研究了模糊控制理论在距离偏差与角度偏差上的控制方法,在此基础上增加速度模糊控制器,提出了多模糊控制器共同参与偏差调控的控制策略,通过仿真实验验证了该控制算法的可行性。

目 录

摘 要
Abstract
插图索引
附表索引

第 1 章 绪论

1.1 课题背景及意义
1.2 国内外 AGV 种类研究现状
1.3 视觉导引 AGV 关键技术研究现状
1.3.1 路径识别技术研究现状
1.3.2 运动控制技术研究现状
1.4 本文主要研究内容与结构安排
1.5 本章小结

第 2 章 非均匀光照下的路径识别与图像消抖

2.1 引言
2.2 视觉导引图像预处理介绍
2.2.1 AGV 相机标
2.2.2 图像的二值化
2.3 非均匀光照下路径信息提取问题研究
2.3.1 RGB 色彩空间
2.3.2 HSV 色彩空间
2.3.3 RGB 与 HSV 模型转换和图像分割
2.3.4 数学形态学操作
2.4 视觉采集图像去抖处理
2.4.1 灰度投影稳像算法原理
2.4.2 转弯路径去抖策略
2.4.2 改进的灰度投影算法
2.5 本章小结

第 3 章 AGV 路径标识符的设计与识别算法

3.1 引言
3.2 标识符的选取
3.3 标识符的倾斜校正处理
3.3.1 基于特征点变换的逆透视变换
3.4 改进的模板匹配算法标识符识别
3.4.1 模板匹配算法原理
3.4.2 字符细化算法原理
3.4.3 改进的 ZS 细化算法
3.5 改进的细化字符模板匹配实验分析
3.6 本章小节

第 4 章 AGV 路径中心线提取与模型分类

4.1 引言
4.2 导航图像边界与中心线提取
4.2.1 导航标示线边缘检测
4.2.2 路径中心线的提取
4.3 AGV 路径模型建立和分类
4.3.1 曲率估计的路径模型分类方法
4.3.2 直线路径模型
4.3.3 圆弧路径模型
4.3.4 非圆弧路径模型
4.3.5 路径模型分类阈值求解
4.4 路径模型辨识实验与分析
4.5 本章小结

第 5 章 多模糊控制器组合的 AGV 路径跟踪策略

5.1 引言
5.2 模糊控制器的设计
5.2.1 模糊控制器的结构
5.2.2 模糊控制器的选择
5.3 多模糊路径跟踪模糊器的设计
5.3.1 AGV 路径跟踪问的提出
5.3.2 路径控制的输入参数的模糊化
5.3.3 模糊规则的建立
5.3.4 模糊控制器的去模糊化
5.4 速度模糊控制器仿真与分析
5.5 多模糊控制器组合的设计仿真和分析
5.6 本章小结

总结和展望

结论
展望
参考文献
致 谢

基于视觉的AGV路径识别和跟踪控制研究

图 1.1 各种类型 AGV 仓储运输

插图索引

图 1.1 各种类型 AGV 仓储运输
图 2.1 图像预处理流程图
图 2.2 世界坐标系转换为相机坐标系
图 2.3 相机坐标系转换为像平面坐标系
图 2.4 像平面坐标系与图像坐标系关系图
图 2.5 路径信息二值化
图 2.6 非均匀光照下路径信息和提取的二值图
图 2.7 RGB 色彩空间
图 2.8 HSV 颜色模型
图 2.9 非均匀光照路径 HSV 模型
图 2.10 图像分割提取路径带
图 2.11 形态学膨胀操作
图 2.12 形态学去噪声
图 2.13 电子稳像流程图
图 2.14 AGV 转弯路路径发生抖动图像
图 2.15 转弯路径当前帧和参考帧 X 轴投影
图 2.16 转弯路径当前帧和参考帧 Y 轴投影
图 2.17 不同情况抖动的帧图像示意图
图 2.18 灰度投影进行分块计算旋转角的示意图
图 2.19 分块灰度投影解决路径图像旋转抖动效果图
图 3.1 导航标识符
图 3.2 标识符位置示意图
图 3.3 路径标识符灰度图像
图 3.4 路径标识符二值化图像
图 3.5 特征点逆透视变换效果图
图 3.6 倾斜校正后路径标识符
图 3.7 模板匹配示意图
图 3.8 P 点八邻域
图 3.9 细化像素点的分类
图 3.10 数字标识符细化效果
图 3.11 ZS 字符细化效果图
图 3.12 改进后 ZS 字符细化效果图
图 3.13 传统模板匹配
图 3.14 改进的字符细化模板匹配
图 4.1 非极大值抑制原理
图 4.2 Sobel 边缘检测图
图 4.3 非极大值抑制 Sobel 边缘检测
图 4.4 Hough 拟合中心线
图 4.5 几种路径模型曲率角估计
图 4.6 直线路径模型
图 4.7 圆弧路径模型
图 4.8 非圆弧路径模型
图 4.9 不同转弯半径分段直线拟合均方差
图 4.10 不同转弯半径下总曲率分布
图 4.11 折线转弯半径总曲率分布
图 4.12 直线圆弧过渡路径曲率均方差分布
图 4.13 0 到 120 帧内采集的三种路径信息图像
图 4.14 0 到 120 帧路径估计分布
图 5.1 模糊控制原理图
图 5.2 二维模糊控制器结构
图 5.3 AGV 多模糊控制器组合结构图
图 5.4 速度模糊控制器隶属度函数仿真图形
图 5.5 速度模糊控制规则
图 5.6 速度模糊控制器仿真系统示意图
图 5.7 速度控制角度偏差
图 5.8 速度控制距离偏差
图 5.9 距离模糊控制器隶属度函数仿真图形
图 5.10 距离模糊控制规则
图 5.11 角度模糊控制器隶属度函数仿真图形
图 5.12 角度模糊控制规则
图 5.13 多模糊控制器组合仿真系统示意图
图 5.14 多模糊控制角度偏差
图 5.15 多模糊控制距离偏差

附表索引

表 2.1 分块灰度投影参数表
表 3.1 三种识别算法的识别效果比较
表 5.1 距离偏差模糊规则表
表 5.2 角度偏差模糊规则表
表 5.3 速度偏差模糊规则表

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