基于RFID定位技術的AGV機器人網(wǎng)絡路線引導方法

楊文軍

摘 要：本文提出了一種新型設計的基于射頻識別（RFID）技術的定位模塊，用于AGV尋跡機器人對路線編號進行識別，從而使機器人在網(wǎng)絡路線中可以正確選取行駛路段，同時該定位模塊對機器人在一些工位的停靠具有較精確的引導能力。還提出了AGV機器人在一些復雜網(wǎng)絡路線中的路線規(guī)劃和路線引導方法，為多AGV機器人的調(diào)度系統(tǒng)實現(xiàn)提供了基礎。

關鍵詞：RFDI；機器人定位；AGV；網(wǎng)絡引導；調(diào)度系統(tǒng)

AGV（Automated Guided Vehicles）也被稱之為無人引導車，屬于輪式移動機器人系統(tǒng)[1]。近年來，由于工廠自動化生產(chǎn)的需要，對無人引導車的使用越來越廣泛，例如智能倉庫、車間柔性制造、物流系統(tǒng)等，同時對AGV機器人的路徑規(guī)劃、群體合作、智能調(diào)度提出了一些新的要求。要實現(xiàn)AGV在一些復雜網(wǎng)絡路線的引導，準確可靠的定位較為關鍵，目前國內(nèi)外對AGV定位方法的研究主要包括：視覺定位、超聲波定位、紅外定位等[2-3]。而本文將給出一種基于射頻識別（RFID）技術的定位方法，相對于其他定位方法而言，射頻識別技術具有較高的可靠性、準確性和快速性等優(yōu)點[4]。在此基礎上，我們設計的射頻定位模塊采用對偶式感應識別，使其具備對工位點的精確引導能力。

AGV機器人在一些較為復雜網(wǎng)絡的派遣過程當中，需要對其進行路線的規(guī)劃，并讓機器人按照預定的路線行駛。這就需要機器人具備對路線編號進行識別的能力，這種對路線的識別過程也可稱之為定位。在知道自己所處的路段之后，就可以在岔路時選擇合適的線路，進行線路的切換，類似于鐵道系統(tǒng)，選擇合適的軌道行駛。

在網(wǎng)絡路線上對機器人的引導能力也給機器人調(diào)度系統(tǒng)的實現(xiàn)提供了支撐，從而使多機器人具備協(xié)調(diào)合作的能力。

1 RFID射頻定位模塊設計

本AGV機器人采用機器視覺技術對地面鋪設的線路進行識別，并具有雙向引導能力，既可以正向?qū)ほE，也可反方向?qū)ほE。視覺識別只能對單條路線進行偏距、偏角的獲取，從而引導機器人進行尋跡操作。而在一些復雜的網(wǎng)絡線路當中，還需要機器人能夠?qū)β范尉幪柡凸の贿M行識別，從而引導機器人進行路段選擇和工位停靠。在對路段的識別當中，由于機器人存在一定的運動速度，就需要定位識別模塊具有良好的動態(tài)檢測能力，即機器人在運動情況下仍能準確、快速識別；對于工位的識別，一些地方對機器人的停靠具有精度的要求，這還需要定位模塊具有一定的精度識別能力。為此設計了一種對偶射頻定位模塊，不僅加大了感應區(qū)域范圍的大小，還對AGV機器人具有一定精度的位置引導能力。

1.1 RFID定位模塊組成

圖1 RFID定位模塊構成圖

該模塊可對所有滿足ISO14443 typeA協(xié)議的射頻卡片進行識別。模塊主要包括：兩塊射頻讀寫器、微控制器、射頻讀寫器兩塊、CAN接口、RS232接口。RS232接口用來提供射頻定位模塊與機器人的數(shù)據(jù)交互，將射頻卡片的數(shù)據(jù)信息和位置信息傳輸出去。CAN數(shù)據(jù)接口可實現(xiàn)射頻模塊的多節(jié)點數(shù)據(jù)通訊，并將其接入到CAN局域網(wǎng)中，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式收集和控制，增強了模塊的可擴展性。

1.2 RFID定位原理

該感應模塊由兩塊射頻讀寫器組成，每個讀寫模塊都有一個近似圓形的感應范圍，兩個感應范圍相交的部分為精確識別區(qū)域，可利用這個區(qū)域讓機器人進行相對精確的位置停靠，能滿足一些工位的精確性要求。定位模塊將感應到的射頻卡片所在區(qū)域發(fā)送給機器人，機器人根據(jù)卡片所在區(qū)域的引導，進行位置調(diào)整，當射頻卡片處于A、B區(qū)域相交范圍內(nèi)時停止調(diào)整，就達到了較為精確的位置定位效果。可將兩個讀寫模塊的距離進行調(diào)整，控制A、B相交區(qū)域大小，從而實現(xiàn)精度的調(diào)節(jié)。同時這種設計也將原有的識別范圍擴大了近一倍，使機器人在運動時有更多的時間對射頻卡片中的信息進行獲取，增加了識別的動態(tài)性能。

圖 2 RFID定位模塊感應區(qū)域圖

2 AGV機器人的網(wǎng)絡引導方法

在一些車間當中，為AGV鋪設的路線可能會成較為復雜的網(wǎng)狀結(jié)構，出現(xiàn)環(huán)路等情況，因此需要一種高效、快捷的網(wǎng)絡引導方案，指導機器人的在復雜網(wǎng)絡中的路段選取。AGV機器人的網(wǎng)絡線路引導主要包括：車間網(wǎng)絡地圖構建、最短路徑算法、機器人引導控制。

2.1車間網(wǎng)絡地圖構建

地圖信息構建是指：將實際的路徑線路圖用數(shù)據(jù)方式進行描述，這樣計算機夠識別，從而進行運算和推理。

將地圖中的路段或需要調(diào)度的工位點進行編號，由于每條路段兩端岔路可供選擇路段是不同的，因此路段具有方向性，所以還需要要定義路段的參考正方向。如圖3所示，箭頭方向為路段參考正方向：

圖3調(diào)度地圖

將地圖信息用鄰接矩陣描述：

（1）

鄰接矩陣反應了調(diào)度點之間的距離信息，可為最短路徑算法提供距離參數(shù)。但機器人的尋跡也具有方向性，鄰接矩陣還不能為機器人指明從一個路段通向另一個路段的方法，因此可通過轉(zhuǎn)移矩陣進行描述：

（2）

其中元素的絕對值為1、2、3分別表示機器人需要左轉(zhuǎn)、直行、右轉(zhuǎn)，元素符號為正值表示路段參考正方向所通向的路段，負值表示反方向所通向的路段。例如Trv（1，2）=1表示：機器人如果想從路段1到路段2，需要沿路段1的正方向行駛，在遇到岔路時左轉(zhuǎn)。

2.2 最短路徑規(guī)劃算法

最短距離算法主要包括Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、SPFA算法等。在此我們采用經(jīng)典的Dijkstra算法。Dijkstra算法是一種基于貪心算法思想的單源最短路徑算法，將所有點劃分成兩個集合，集合A存放算法已獲得的最短距離點，其他點放入集合B中。

Dijkstra算法的主要步驟為：

（1）、進行距離初始化：記錄直接與S點相連頂點的距離，不與S點相連的記為INF，開始時刻，只有S點在集合A中，其余在集合B中。

（2）、尋找局部最短點：在所有屬于集合B的頂點中找到一個點K，使起點S到該點最近，，將其從B中移除，加入到A中，當前記錄的S到K的距離即為最短距離。

（3）、更新頂點距離：根據(jù)A中新加入的點K，更新集合B中每個頂點到S點的距離。并記錄他們的上一個點為K，以便進行路徑的追溯。

（4）、重復執(zhí)行（2）、（3），直到S點不能到達所有B中的點時跳出循環(huán)，結(jié)束算法。

圖4 Dijkstra算法流程圖

其中：dis[i]記錄起點S到i點的距離；p[i]記錄i點是否屬于集合A；pre[i]記錄i點最短路徑的前一個點。

2.3 機器人的引導控制

在通過最短路徑算法進行完路徑規(guī)劃后，還需要得到機器人的控制命令，指明機器人需要正尋跡還是反尋跡，遇岔路左轉(zhuǎn)還是右轉(zhuǎn)。這些指令可在機器人知道當前所在路段的方向后通過查詢轉(zhuǎn)移矩陣Trv（i，j）獲得，若B（i）表示機器人在路段i的方向（值為1同向，值為-1反向），則機器人要從路段i到路段j的控制指令為：B（i）* Trv（i，j）。例如機器人當前在2號路段，方向相反，需要到達7好路段，則（-1）*Trv（2，7）=-3，即反向?qū)ほE，遇岔路右轉(zhuǎn)。

因此機器人對B（i）的獲取較為關鍵，下面提供兩種獲取方法：

（1）、射頻卡片次序感知：順著路段方向依次擺放射頻卡片A、B，機器人可以根據(jù)自己當前的尋跡方式和感應到兩張射頻卡片的先后次序獲得B（i）。例如：機器人當前為反向?qū)ほE，若先檢測到卡B再檢測到卡A，則機器人當前在路段的方向為正向，B（i）=1。

（2）、通過Trv矩陣遞推：若已知B（k），則：

其中：k為i的前一個路段，初始方向需要預先設定。

3 結(jié)束語

本文采用的一種新型設計的射頻定位模塊提高了AGV機器人的定位可靠性，在一些工位上還具有較為精確的引導能力。同時對AGV機器人在一些復雜網(wǎng)絡中的派遣提出了一種可靠實用的最短距離引導方案，也為多機器人的調(diào)度提供了理論基礎。

參考文獻

[1] 黃志球，自動導航車（AGV）發(fā)展綜述，技術信息與應用

[2] 燕學智 王樹勛，基于超聲波與紅外的AGV定位方法，吉林大學學報

[3] Gerasimos G. Rigatos，Derivative-free distributed filtering for integrity monitoring of AGV navigation sensors

[4] 李全林 郭龍巖，綜述RFID技術及其應用領域 ，中國電子商情（RFID技術與應用）