多窗口實時測距的視覺導引AGV精確定位技術研究

隆康+趙曉偉

摘 要：針對為提升視覺導引自動導引車（AGV）精準定位，探討出多窗口實時測距精確定位方案。這種方案利用定位點設置圓形標識來進行定位標識符，首先依據車載視覺裝置組裝，建設模型進行視覺實時測距。提取運用橢圓幾何特點來使用，并且利用橢圓周邊來的曲角率估算方法來進行精確識別定位，而后使用最小二乘擬合直線來取得橢圓中心點，最后，采取多個窗口進行圖像分別處理的辦法，把定位劃分成多個不同的進程來處理，緩步逼近，已達到精確定位的目的。實驗結論表明，這種方案能把視覺導引AGV精確定位提高到2mm。

關鍵詞：自動導引車；視覺導引；實時測距；精確識別

中圖分類號：TP242 文獻標識碼：A

0.引言

物料運輸的最好的工具是自動導引車（AGV），分別很好地運用在不同的行業領域。但是，AGV在使用過程中，定位精度不足，在各種工業領域很難推廣使用。當前AGV有各種各樣的驅動定位方式，AGV在各種領域使用不同驅動定位方式的使用成本和性能也有很大的區別。其中方便低廉的定位方法是磁力定位驅動方案，這種定位方式十分簡單，但是不精確，大多數定位精度在±20mm范圍內；AGV利用激光導引定位的精度能達到±5mm，但是其成本高，而且傳感、發射器以及反射裝置安裝很復雜；定位的精確以及性價比高的方案就是采用視覺導引AGV，其前景市場發展很好，只是其精確定位技術存在不足，定位精度大多數在±10mm范圍內。

使視覺導引的定位精度得到突破，就能解決它在AGV推廣運用中遇到的瓶頸。

時下的視覺導引AGV存在著諸如定位的精確度不高、定位方法單一等多種缺點。以往的相對定位算法主要包括里程計法與慣性導航法，出現的誤差主要是由輪子側滑或者積分累積導致的，其定位精度也不盡人意。曾有人利用基于慣性導航和視覺里程計法的定位方式，也有人使用設備同一時間定位跟地圖創建（SLAM），在大場景下實現了AGV定位，但其缺陷是缺少工作點處精確定位的策略，還需要額外安裝大量傳感器，而且沒有實時測距功能。利用導航信標定位方案，是在地面架設工位標識，通過系統識別圖像的定位標識后，進而給出停車信號，AGV接收執行后，反饋不能實時傳達視覺信息，進而不能達到驅動系統進行閉環控制的目的，所以是相對較差的定位方案，而且該系統存在運輸過程中如果速度過快或者負載過重，都會對系統的精確定位產生直接影響。

綜上所述，根據多窗口實時測距的視覺導引AGV精確定位技術來進行研究，利用具有特殊性視覺導引AGV，搭建模型來進行視覺實時測距，并且利用橢圓周邊來的曲角率估算方法來實現精確識別定位，而后使用最小二乘擬合直線來取得橢圓中心點來進行合成，來進行坐標的精確定位；最后，使用多個窗口進行圖像分別處理的辦法，將把設備定位停車劃分成3個進程初步標識定位、根據預測進行減速、在進行精確定位，實時測量AGV和標識點之間的距離與角度，把測量的數據傳達給AGV運動系統。再結合反饋所得視覺信息，對AGV移動線路進行調整，最終在顯示器上展現采集、提前處理、位置識別、定位標識、距離實時測量、定位點精準停車的功能。

1.多窗口視覺實時測距模型

本文所設計的視覺導引AGV裝置（如圖1所示），采用多個麥克拉姆輪作為其動力裝置，通過運動控制器對多個麥克拉姆輪進行控制，實現AGV可以沿著任何方向自由運動，其特點是靈活性高。其導引與定位監控設備置于AGV的前面，采用傾斜安裝的方法。

跟視頻頭使用垂直安裝方法比較，AGV的視野范圍更大，可獲取更多路線信息，能加強AGV對導引路徑與目標工位點檢測能力，能提升動力系統的精準性與實時性。本文探究多窗口視覺測距系統（如圖2所示），該方式利用多窗口來劃分單幅圖像。利用上部窗口來進行預測，AGV提前預判地面信息，如若識別了橢圓標識，則立馬進行減少操作；位于中間的顯示器進行初步定位，依靠獲得定為引導的路線對AGV進行調整，位于最下部顯示器進行精確定為和精準測量距離。

2.精準定位與定位標識識別

2.1預先處理定位標識

倒相（PAL）的視頻信號采用彩色模擬CCD監控裝置進行采集，再通過視頻解碼，就會在顯示器上顯示出8位BT.601YCbCr分辨率720×480彩色圖像。利用YCbCr顏色格式系統，其顏色格式中的Cb與Cr兩種元素能辨別藍色與紅色。此次在以水磨石為基礎的路面的實驗環境下進行，在路面上鋪設藍色引導帶。當實驗設備的行進線路與藍色圓形標識來作為定位辨別點，輔助照明設備是采用LED光源，使用LED光源的非均勻光照和高光自然現象，利用對缺省的led光源使用補償法，補色高光區域的Cb元素。同時，利用后TsaiR.Y.對增強后的圖像的畸變參數進行校準，使用中值濾波器進行濾波處理。進而使用自適應全局閾值分割法，得到一副前景為1后景為0的二值圖像，至此完成圖像分割。

2.2進行檢測與跟蹤定位點邊緣

由于用于檢測定位的區域只是個整區域中的很小部分，為了提高定位系統的工作效率，所以只需在標記點附近設置成圖像熱點方位，獲取只含有標記的區域圖像，從而減輕計算龐大的像素點。再結合膨脹掩膜，進行掃描的熱點方位，來對橢圓標記外圍進行高效率掃描獲取。但是傳統的外圍檢測方式比較不好融入實現，而且也沒辦法保證在顯示器中出現實時信息。實驗總結出了幾點非常好的利用橢圓的幾何特征獲取完美的邊緣，如圖3所示。

2.3進行識別定位點

實驗總結出根據曲率角預算橢圓辨別方法，大力使用橢圓曲率角特征，來精準識別橢圓標記。曲線上兩個相鄰切向量中間夾角稱作曲線角，可很有效地對曲線形狀進行描述，就理論而言曲率角度越大，曲線的彎曲程度越大。

2.4進行定位標識

根據目標橢圓顯示的輪廓中心進行精確定位，參數需要圖像空間映射來進行多維計算，運算消耗非常大而且運算效率十分低下，實時傳輸不能達到AGV要求。最小二乘橢圓擬合方案根據橢圓外圍點數據，估算橢圓方程的數據，采用數據參數，獲得相對高橢圓擬合精度（如圖4所示）。只是，此方案假定的數據噪聲達到了獨立的分布環境，在橢圓外圍不完全的條件下，獲得的數據誤差很大。本文總結出利用最小二乘擬合橢圓正中心直線橢圓正中心定位方式。根據標準橢圓幾何特點，兩個平行的橢圓，其中點必定在一條直線，利用圖像像素坐標程序的特征，來運用雙邊界外圍進行掃描，就進行由左向右、由上至下對圖像逐行逐列掃描，分別獲得目標區域圖像橫向坐標和縱向坐標采樣弦數據。

3.實驗與其結果分析

本文使用的視覺導引AGV實驗裝置，其視覺采集裝置使用車載廣角攝像頭與以DM642為主要的嵌入式圖像處理設備，微控芯片是STM32F407，AGV利用ZigBee無線裝置與上位機進行通信，上位機發送不同任務指令給AGV，不同的任務指令包含路線信息和不同的定位點。為了總結實驗的穩定性和精確定位，此次采用普通水磨石為基礎的路面的實驗環境下進行，在路面上鋪設藍色引導帶當實驗設備的行進線路與藍色圓形標識作為定位辨別點，使用分辨率為720×480的采集器模擬視頻信號，使用25幀/秒的采集頻率。

為判斷本文的定位方法有作用，視覺導引AGV定位精度準確，進行了連續在同一個工位上連續長時間實驗停車運行300次，AGV的定位誤差如圖5所示。實驗結果表明AGV定位在水平方向距離偏差Δy穩定在±1mm，角度偏差Δθ穩定在±1°、停車誤差Δy穩定在±2mm。

結語

結合多窗口實時測距的橢圓標志識別定位技術，車載導引識別設備為主要適用對象，組建木星來實現視覺實時測距。使用橢圓圖像幾何特點獲得曲率角，并且根據曲率角估算獲得橢圓外圍的精確辨別；隨后，利用最小二乘擬合直線得知該橢圓的中點的具體位置，最后，使用多窗口圖像處理，精確劃分為多個程序。實驗表明，這種方案能使視覺導引AGV的定位精度提升到±2mm，為將來提高視覺導引AGV的定位精度提供參考作用。

參考文獻

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