目前仓库货物的运输主要依靠人力，存在工作效率低，人力 资源浪费严重等问题， 因此迫切需要工业 AGV（Autonomous Guide Vehicle）取代这一方面的工作，提高生产效率和资源利 用率。机器视觉的飞速发展为工业AGV 的自动导航提供了更多 解决问题的思路。用于工业 AGV 自动导航的机器视觉系统通常 可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分［1］。
传统 AGV 定位方法主要包括以电磁感应导引为主的固定路 径导引，利用 RFID、超声波、红外等无线传感器的测距定位导引， 基于图像传感器的视觉导引。 固定路径导引必须预先设定路径且 不可变更，灵活性较差；测距定位导引抗电磁干扰能力较强，且不 受光线影响，但在多机运行和较复杂的室内环境中无法保持较高 的定位精度；视觉导引包括固定路线（标识线图像导引）和自由路 线（动态环境识别导引）两种，固定路线对标识线要求较高且灵活 性较差，自由路线通过对 AGV 行驶区域的环境进行图像识别，实 现无固定路线的智能化行驶。 本文所设计基于机器视觉的室内 AGV 定位系统属于视觉导引中的自由路线方式［2－3］。
1 AGV 视觉定位系统方案设计
1．1 AGV 视觉定位系统数字化标签设计
本文设计的 AGV 视觉定位系统主要包含以下两个部分：经 标签数字化后的外部环境和固定在 AGV 上的图像采集与处理系 统。 一般基于视觉的自由路线导引方式是利用图像传感器获取 AGV 行驶区域的环境图像，提取环境图像中的信息，并与已建好 的环境图像数据库中的信息进行比对，从而确定 AGV 当前位置。 其优点是可以灵活设置行驶路线，解决了其他传统引导方式对行 驶路径的限制问题；缺点是实时性较差，且环境图像的信息库建 立困难，难以投入到实际生产与应用中。 本文设计了一种包含位 置与方向信息的数字标签，可以有效地将环境数字化，不仅提高 了识别速度与精度，而且可以方便快速地建立标签数据库。
本文设计的数字化标签如图1a 所示。标签颜色选用易于识 别的红色，大小为 18cm×18cm，分为边框区和数据区。 图 1b 中 阴影区域为边框区，是宽度为 2．25cm 的红色方框；中间无阴影 部分为数据区。 数据区是按 4×4 分布的 16 个 3．375cm× 3．375cm 的红白方块，其中红方块表示0，白方块表示 1，即表示16 位二进制信息，分为 3 部分：10 位数据位、4 位方向标志位、2 位校验位。
标签数据内容如图 1c 所示，16 位二进制信息分为3 部分： 10 位数据位A2A4A5A6A7A9A10A11A13A14、4 位方向标志位 A0A3A12A15、 2 位校验位 A1A8。 10 位数据位有 1024 种不同组合， 即可表示 1024 个不同标签。 4 位方向标志位处于四个顶点，将 A0A3A12 三 个方块设定为红色，A15 方块设定为白色， 用于唯一确定标签的朝 向。 2 位校验位的校验规则如下：当第 2、4、5、6、7 位中“1”的个数 为奇数时，第 1 位 A1 为“1”，否则为“0”；当第 9、10、11、13、14 位 中“1”的个数为奇数时，第 8 位 A8 为“1”，否则为“0”。
图 1 环境数字化标签
本文所采用的图像采集系统在距离目标3m 时的视野范围 可达到 4m×3m， 因此在 AGV 行驶区域的上方按照3m×3m 的 距离粘贴标签，并将标签内容与其在环境中的坐标一一对应，标 签朝向应保持一致，完成工作环境的数字化。
1．2 AGV 视觉定位系统图像采集与处理模块设计
本文选用的视觉传感器是大恒图像的工业数字相机 DH－ GV400UC－ML，该相机采用全帧曝光方式，而且可编程设置曝 光时间，保证 AGV 在运动过程中能够获取清晰的图像。 为保证 AGV 视觉采集模块获取图像范围尽可能大， 采用的镜头为 2．8mm 广角镜头，视场角约为 90°。
本文设计 AGV 视觉定位系统的图像处理模块主要根据图 像中标签的方向、位置来确定图像中心位置（AGV 位置）相对于 标签的实际方位， 通过识别出标签内容可以确定具体是哪一个 标签，即可以知道该标签对应的实际坐标位置，两者相结合可以 计算出 AGV 在实际环境中的位置与方向，图像处理模块流程图
暂无评论内容