AGV视觉定位与导航跟踪技术研究

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3.0 侯斌 2024-11-19 4 4 3MB 74 页 15积分
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摘 要
AGV是无人搬运车（Automated Guided Vehicle）的英文简称，它可以根据系
统下达的命令，按照传感系统获得的信息和预先规划的路径进行停靠和前行，自
主完成一系列的工作流程。当今工业现代化的进程不断加快，AGV得到越来越多
的应用，其相关技术也是当今各界的热门研究课题。
虽然AGV相关技术和应用已经很成熟，但是通过查阅大量资料可知，现有的AGV
导航技术都是基于其他辅助工具，如视觉巡线或者磁导线等。但是基于图像识别
技术的全视觉导航还处于试验阶段，没有成熟的应用产品。基于此，本文在大量
前人的基础之上，通过已有的图像识别技术对全视觉导航进行初步研究。
首先，研究了国内外在AGV方面的研究方向和发展现状，了解其发展趋势以
及所面临的实际问题，比较系统的分析了AGV的特点及关键技术的应用。
其次，立体视觉技术是本文的关键技术，双目立体视觉技术在视差原理的基
础上，从多幅图像中得到物体三维信息的一种方法。本文使用左右两个摄像机在
不同的方向上同时获取周围场景的两幅图像，在视差原理的基础上得到物体的三
维信息来重建周围景物的立体形状。本文利用OpenCV和OpenGL相结合的方法，
对场景进行了三维构建。
最后，通过SIFT算法对AGV工作环境进行特征点提取并匹配，获取到障碍物
特征点的三维信息，以此建立可视化路标数据库，并生成了基于障碍物特征点的
电子地图。运用Ford算法和遗传算法对未知环境进行了最优路径规划，并针对环境
中存在未知静态障碍物的情况，设计了相应的避障策略。
关键词： 立体视觉 特征提取与匹配 电子地图 路径规划
ABSTRACT
AGV(Automated Guided Vehicle) can operated according to the command based on
information of sensing system, it can forward and dock in a particular way, independent
through a series of working process. Today the modernization process accelerating in
industrial, the application of AGV become more and more, and its related technology
has become a hot research topic.
Although AGV related technical and application was mature, but by consulting a
large number of material, it is known that the existing technology are based on auxiliary
tools such as magnetic wires of navigation, but based on image recognition technology
of all visual navigation is still in the pilot phase, not mature application fields. So this
article, based on the basis of predecessors, through the existing image recognition
technology to research of the visual navigation.
First, study the research direction and development present situation of AGV in
domestic and overseas, understand the development trend and the actual problems faced,
and analysis of the system is the key technology of characteristic and application in
AGV.
Second, stereo vision technology is the key technology of this paper, binocular
stereo vision technology is based on the principle of the parallax, it from many images
of objects can get the 3d information. This article is about to use two cameras in a
different direction and get two images of the around scene, based on the principle of
parallax can get the 3d information of object to rebuild the scenery around the stereo
shape and position. In this paper, we according to the OpenCV and OpenGL to
established the 3d model.
Finally, matching the feature points of work environment and obtained the information
of 3d point, establish visual sign database, and finally formed the electronic
environment map. Use the Ford algorithm and genetic algorithm to get the shortest path.
And according to the unknown static obstacles, design the corresponding obstacle
avoidance strategy.
Key Words: Stereo Vision, Feature Extraction and Matching,
Electronic Map, Path Planning
目 录
中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪 论 ................................................................................................................... 1
§1.1 引言 .................................................................................................................. 1
§1.2 AGV 发展历史和现状 .................................................................................... 1
§1.3 AGV 的特点和行业应用 ................................................................................. 2
§1.4 本文研究内容及结构安排 ............................................................................. 5
第二章 立体视觉系统理论 ............................................................................................. 7
§2.1 摄像机模型 ..................................................................................................... 7
§2.1 .1 透视投影模型 ............................................................................................. 7
§2.1 .2 立体视觉模型 ............................................................................................. 9
§2.2 立体视觉中的线性几何 ................................................................................. 11
§2.3 立体视觉中的极线校正 ................................................................................ 12
§2.4 本章小结 ....................................................................................................... 13
第三章 视觉图像处理技术 ........................................................................................... 14
§3.1 图像增强理论 ................................................................................................ 14
§3.1.1 空间域滤波 ................................................................................................ 14
§3.1.2 边界处理 .................................................................................................... 15
§3.2 图像平滑 ........................................................................................................ 16
§3.2.1 均值滤波 .................................................................................................... 16
§3.2.2 中值滤波 .................................................................................................... 17
§3.3 直方图处理 .................................................................................................... 18
§3.3.1 直方图的典型用法 .................................................................................... 19
§3.3.2 基于直方图阈值化的色彩模糊聚类 ........................................................ 20
§3.4 SIFT 特征提取与匹配算法 ........................................................................... 23
§3.4.1 SIFT 特征匹配算法相关理论 ................................................................... 24
§3.4.2 特征提取 .................................................................................................... 24
§3.4.3 特征匹配 .................................................................................................... 31
§3.5 本章小结 ....................................................................................................... 32
第四章 重建三维场景和电子地图 ............................................................................... 33
§4.1 利用 OpenGL 实现三维物体重建 ................................................................ 33
§4.1.1 OpenGL 工作流程 ..................................................................................... 33
§4.1.2 OpenGL 中图元的描述 ............................................................................. 34
§4.1.3 重建结果 ................................................................................................... 35
§4.2 构建电子地图理论 ........................................................................................ 36
§4.2.1 环境表示方法 ............................................................................................ 37
§4.2.2 坐标系的建立 ............................................................................................ 37
§4.2.3 不确定信息描述和处理 ............................................................................ 38
§4.3 地图构建算法和实验分析 ............................................................................ 39
§4.3.1 环境特征点的提取及匹配 ........................................................................ 40
§4.3.2 特征点三维信息获取 ................................................................................ 44
§4.3.3 可视化路标数据库的建立 ........................................................................ 46
§4.3.4 环境特征地图的构建 ................................................................................ 47
§4.4 本章小结 ....................................................................................................... 48
第五章 AGV 路径规划 ................................................................................................. 49
§5.1 全局路径规划 ................................................................................................ 49
§5.1.1 自由空间法环境建模 ................................................................................ 50
§5.1.2 求解最短路径 ............................................................................................ 52
§5.2 优化最短路径 ................................................................................................ 54
§5.2.1 遗传算法原理 ............................................................................................ 54
§5.2.2 编码 ............................................................................................................ 55
§5.2.3 适应度函数 ................................................................................................ 56
§5.2.4 遗传算子 .................................................................................................... 56
§5.2.5 用遗传算法优化最短路径 ........................................................................ 58
§5.3 局部路径规划 ................................................................................................ 60
§5.3.1 几种典型的局部路径规划方法 ................................................................ 61
§5.3.2 躲避未知静态障碍物的路径规划 ............................................................ 62
§5.4 本章小结 ....................................................................................................... 65
第六章 总结与展望 ....................................................................................................... 66
§6.1 总结 ................................................................................................................ 66
§6.2 展望 ................................................................................................................ 66
参考文献 ......................................................................................................................... 68
在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 ............................................. 71
致 谢 ............................................................................................................................... 72
第一章 绪论
1
第一章 绪 论
§1.1 引言
AGV 是无人搬运车（Automated Guided Vehicle）的英文简称，是指能够根据
自身装备的电磁或者光学等自动引导装置，能够沿规定的引导路径行驶，具有编
程装置，安全保护以及各种移载功能的运输车。它是现代物流系统中的关键设备
之一，以电池为动力，进行非接触式引导，并可根据实际需要配备不同的移载机
构，以完成相应的操作任务[1]。
随着工业现代化的速度不断加快，自动化程度越来越高，传统制造业的生产
方式发生了深刻变化。为了节约成本、缩短生产周期，工厂自动化和柔性制造系
统(Flexible Manufacture System, FMS)等先进的生产方式逐渐发展起来。工厂自动
化和柔性制造系统的主要设备是机器人、自动化立体仓库、物料分检识别系统、
无人搬运车等，其中无人搬运车以自动导向小车为标志，它综合应用了传感器、
信号处理、计算机、自动控制、通讯和机械等多个学科的技术，是现代物流系统
中的关键设备。
§1.2 AGV 发展历史和现状
AGV 最早出现在 20 世纪 50 年代的美国，到 20 世纪 80 年代，在全球范围内
的各业装备了数万台 AGV，至今已更为普遍,主要制造商分布在欧洲及美国、日本
等发达国家。
20 世纪 60 年代早期，集成电子技术在 AGV 上的应用促进了 AGV 的自动化
及控制性能的提高，使控制系统功能复杂的 AGV 开发有了现实可行性。在这一时
期，欧洲地区的公司对托盘的尺寸与结构进行了标准化，这一措施有力地促进了
AGV 技术在欧洲的快速发展。
20 世纪 70—90 年代，随着集成电路电子技术和计算机技术的发展微处理器开
始普遍应用于 AGV 领域，AGV 的自动化和智能化程度大大提高。1974 年，瑞典
的沃尔沃轿车装配工厂与 Schiindler-Digitron 公司合作，开发研制出了一种可装载
轿车车体的 AGVS，并 且将多台改造的 AGV 组成了汽车装配线。1984 年，通用公
司使用了其第一个基于 AGVS 的轿车柔性装配线，到 1986 年，使用的 AGV 达到
1407 台，该公司成为 AGV 的最大用户，带动了 AGV 在工业领域的大规模应用。
AGV 视觉定位与导航跟踪技术研究
2
21 世纪以来，随着电子、计算机、通信、人工智能、图像处理技术的飞速发
展，AGV 的自动化和智能化程度进一步提高，各种满足不同需要的 AGV 也应运
而生。到目前为止，AGV 已被广泛应用于机械、物料装配、电子、化工、烟草、
医疗、汽车、民航、食品、核材料和感光材料等行业。
从20 世纪 70 年代末开始，我国有若干高校及科研院所对 AGV 进行了不同程
度的开发研制，并取得了一定的成果，缩短了与国际的差距。
2004 年，新松机器人股份有限公司成功开发出具有自主知识产权的激光导引
AGV（LGV），填补了国内空白。激光导航型 AGV 产品的研制成功，使新松在激
光导航方式、相应的控制技术等方面达到新的高度；彻底打破了国外在关键技术
上的垄断，同时形成了完全自主的技术优势，在 AGV 产品的发展历程中起到里程
碑作用。
2005 年昆明船舶设备集团成功研制出一套支持 AGV 项目从路径规划、流程设
计、项目仿真到系统实施全过程的系统技术——AGV 集成输送系统，建立起了一
套具有完全知识产权、技术独立的 AGV 系统技术平台。在 2006 年又推出了具有
自主技术的激光引导 AGV，具有国内先进水平。
吉林大学智能车辆课题组对智能车辆视觉自主导航机理和关键技术进行了深
入系统的研究，研制出的 JLUIV—3型视觉导航 AGV 经过实际应用试验有以下显
著优点：引导路径标线设置简单灵活、成本低，便于维护与改线；能够对直线、
弧线和只有转弯路径形态进行准确稳定跟踪；能够实时有效的识别状态标志，可
靠的完成相应状态控制；自动避障、自动报警、自动寻线功能可靠，智能化程度
高；全方位、多启停按钮设置，操作简便，保证车辆安全。
§1.3 AGV 的特点和行业应用
近年来，自动化技术呈现加速度发展的趋势，国内自动化仓库和自动化柔性
装配线进入发展和普及阶段。其中，在自动化仓库与生产车间之间，各工位之间，
各段输送线之间，AGV 起了无可替代的重要作用， AGV 的主要功能表现为能在
计算机监控下，按路径规划和作业要求，使小车较为精确地行走并停靠到指定地
点，完成一系列作业功能。它以轮式移动为特征，较之步行、爬行或其它非轮式
的移动机器人具有快捷、效率高、结构简单、可控性强、安全性好等优势，特别
是它的活动区域没有因铺设的轨道、支座架等固定装置，而使场地、道路和空间
受到限制，因此在自动化物流系统中，更能充分地体现其自动性和柔性，实现高
效、经济、灵活的自动化生产。
摘要：

摘要AGV是无人搬运车（AutomatedGuidedVehicle）的英文简称，它可以根据系统下达的命令，按照传感系统获得的信息和预先规划的路径进行停靠和前行，自主完成一系列的工作流程。当今工业现代化的进程不断加快，AGV得到越来越多的应用，其相关技术也是当今各界的热门研究课题。虽然AGV相关技术和应用已经很成熟，但是通过查阅大量资料可知，现有的AGV导航技术都是基于其他辅助工具，如视觉巡线或者磁导线等。但是基于图像识别技术的全视觉导航还处于试验阶段，没有成熟的应用产品。基于此，本文在大量前人的基础之上，通过已有的图像识别技术对全视觉导航进行初步研究。首先，研究了国内外在AGV方面的研究方向...

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