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。

论文目录

摘要
Abstract
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相机标定
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
2.4.3 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

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