基于QR码视觉定位的移动机器人复合导航方法研究-AGV吧

0 引言

轮式移动机器人作为柔性自动化装配及搬运设备越来越引起各个行业的重视，对智能工厂、智能制造、智能物流及工业4.0的发展具有重要的促进作用。作为工厂基础装配和物料搬运装备，轮式移动机器人可高效、准确、灵活地完成装配和物料搬运任务且多台轮式移动机器人可组成柔性的搬运系统运动路线可随着生产工艺流程的变化及时调整对提高生产线的柔性有着重要的基础支撑作用。

轮式移动机器人的定位精度及路径柔性配置，一直是其在很多工业领域推广应用的难点。轮式移动机器人导航方式主要分为磁带导航、视觉标志线导航、激光导航、惯性导航等方法及衍生复合导航方法。地磁导航方法成本低，定位方式简单，一般定位精度较低，但改造和维护困难，缺乏柔性[1-3]；激光导航方法精度高但其成本较高且激光导航传感器及反射装置安装复杂[4-8]；视觉标志线导航方法定位精度较高、性价比较好，但其对环境要求较高，实时性较低[9-13]。同时，视觉标志线导航和磁带导航在生产工艺发生调整后需重新改造导航路径且需经常维护，二者均存在无法实现路径柔性调整和全局定位的缺点。纯惯性导航定位精度高且能实现移动机器人的全局定位，可实现移动机器人路径柔性调整，但累计误差的存在使得其严重依赖高精度陀螺仪（如光纤陀螺等），无形中增加的导航系统成本使其性价比降低[4]。因此，利用多种导航定位相结合以进行复合导航定位[“546]，解决实际运行中的机器人车间全局定位、路径柔性调整、低成本实现等关键问题对促进移动机器人在智能制造及柔性生产中的推广应用有着重要意义。

针对车间轮式移动机器人行驶路径动态柔性变更的需求同时避免激光传感器和高精度陀螺仪带来的高成本本文开展应用于智能轮式移动机器人的复合导航定位方法研究。利用离散QR（quick response)码地标构建运行空间栅格地图，通过摄像机拍摄地标进行视觉定位，计算机器人行驶在地标上时的纵侧向和方向偏差，实现机器人精确全局定位；当移动机器人离开地标时，将视觉传感器获取的地标偏差作为地标间行驶轨迹预测的偏差初始值，结合编码器测量的轮速和低成本微型机电系统14]（micro-electro-mechanical systems MEMS)惯性传感器获得的横摆角速度对移动机器人进行轨迹推算，从而实现地标间惯性导航定位和行驶。视觉传感器获取的地标位置偏差消除地标间轨迹预测产生的累计误差，提高移动机器人地标间运动的精度并实现全局定位。

1 复合导航定位方法

如图1所示根据车间的实际布局在车间地面每间隔一定距离放置带有坐标信息的QR码地标，离散的QR码地标构成栅格地图。图1中每个QR码地标代表了车间地面全局空间内中的一个坐标点QR二维码坐标编码格式为AXXXYYYV其中首尾字母为地标标志符，XXX和YYY分别为3位横坐标和纵坐标信息。图中横纵坐标范围分别为000~999（范围可根据具体车间尺寸确定）箭头指向为某一时刻柔性调整的移动机器人目标行驶路径。

复合导航方法流程如图2所示。当移动机器人行驶在格栅地图中QR码地标上方时开启CCD传感器检测地标QR码边框和角点等特征，并实时计算移动机器人的当前全局二维码坐标及相对地标的方向偏差、侧向偏差和纵向偏差，并捋此偏差信息作为地标间轨迹推算模块的初始偏差；当移动机器人离开地标时关闭CCD传感器，结合编码器测量的轮速、MEMS传感器测量的横摆角速度和初始导航偏差进行轨迹推算，获得机器人在二维码地标站点间的方向、纵向和侧向偏差实现机器人地标站点间惯性导航定位；机器人在移动过程中不断往复上述导航方式变换过程从而实现机器人实时全局导航定位。偏差计算模块根据导航模式实时推算移动机器人相对目标路径的纵侧向距高偏差和方向偏差将其作为移动机器人控制模块的输入，最终实现移动机器人的路径稳定跟踪。