基于QR碼的視覺導航AGV系統

徐 慶， 徐志偉， 杜曉峰

(1.南京航空航天大學 機械結構力學與控制國家重點實驗室，江蘇 南京 210016；2.江蘇法爾勝光通有限公司，江蘇 無錫 214433)

0 引 言

自動導引車(automated guided vehicle,AGV)是指以各類電、磁、聲、光學傳感器為導引裝置，能夠按照預定的導引路徑自動運行，并完成一系列規定任務的運輸車。1973年,Volvo轎車裝配廠使用AGV進行裝配，使裝配時間減少了57 %，裝配故障減少39 %，投資回報時間減少57 %，勞動力減少5 %[1]。2000年,海爾集團使用9臺AGV組成一個柔性庫內搬運系統完成每天23 400件貨物的搬運[1]。AGV在物流行業有著突出的優勢[2]，已被國內各大物流公司成熟應用。2016年,我國AGV的銷量超過11 000臺，市場規模突破11億元。

AGV導航方式有磁導航、慣性導航、視覺導航、激光導航和超聲導航。激光導航[3]和超聲導航[4]易受環境干擾，應用相對較少；磁導航運用電磁感應原理，技術成熟，導航元件多種多樣，如導線[5]、磁條[6]、地標磁釘[7]、電渦流線圈[8]和射頻器件[9]。慣性導航利用慣性傳感器，以非接觸方式測量載體的位姿[10,11]，實現導航功能；視覺導航通常采用圖像處理技術作為AGV導航的核心技術，可分為視覺尋跡導航[12,13]和視覺避障導航[14]兩類。磁導航目前在AGV行業中應用最多，但初期設備架設成本高，運行線路的后期修繕與調整困難，無法滿足生產操作序列和工廠布局多變的要求，因而企業對慣性導航、視覺導航等具有高度自主性的AGV更青睞[15]。

與慣性導航相比，視覺導航AGV在定位精度、生產成本等方面更占優勢，因此,本文利用快速響應代碼(quick response code,QR code)和車載攝像頭構成AGV的視覺導航組件，并設計了一種能夠自主高精度定位的視覺導航的AGV控制系統。

1 AGV視覺導航系統設計

本文所研究的AGV在不同的站點之間運行，站點處進行轉向，相鄰站點間直線運行。在站點處采用QR碼圖像識別進行導航，利用車載攝像頭采集站點QR碼以計算AGV站點姿態誤差，包括橫、縱向位置偏差、航向角誤差，隨后進行站點誤差修正和站點轉向，從而實現對AGV相應的導航控制，相鄰站點之間通過驅動電機的編碼器對行進距離和方向進行精確控制。

QR碼是一類矩陣式二維碼，其符號由功能圖形和編碼區域組成。每個QR碼都有3個相同的位置探測圖形，分別位于符號的左上角、右上角和左下角，如圖1所示。

圖1 位置探測圖形

每個位置探測圖形可以看作是由3個重疊的同心正方形組成。在QR碼符號中，遇到類似探測圖形的可能性極小，因此QR碼可以在視場中迅速地識別，并準確地確定視場中符號的位置和方向。利用位置探測圖形確定AGV的站點誤差。

實際應用中，采集的圖像通常為真彩圖，需要轉換為灰度圖像以保證在受到光線干擾時，上述算法仍具有較高的成功率和效率。因此本文先對采集的圖像通過閾值化處理，將初始圖像轉化為灰度圖像。閾值化處理時需要設定初始閾值，經多次試驗，初始閾值設定為120時算法解算的成功率和效率相對較高。

當圖像解算不成功時，將適當減小當前閾值化處理的閾值，同時與最小閾值比較，若大于最小閾值，則對采集的原始圖像重新進行閾值化后繼續解算；否則給出錯誤提示。因此，圖2(a)中的最小閾值用于控制圖像解算時嘗試的最多次數。最小閾值越小，成功率越高，但越耗時。經多次試驗，最小閾值設定為30較為合理。

圖2 QR碼解算流程與解算結果

對于規則圖形而言，圖像輪廓的中心坐標即為圖像的一階中心矩，即

(1)

(2)

站點橫、縱向位置誤差為

(3)

式中 Δx和Δy分別為橫、縱向位置誤差，實際采集QR碼的中心坐標為o(ox,oy),車載攝像頭分辨率為(2X)×(2Y),Sx為QR碼的位置探測圖形像素面積，S0為QR碼的實際面積，D為圖2(b)中位置探測圖形輪廓實際邊長。

2 視覺導航AGV系統設計

本文所設計的AGV系統采用2個萬向輪導向和2個驅動輪差動驅動方式。

2.1 AGV結構設計

AGV結構設計如圖3所示。其中，驅動輪直徑150 mm，輪間距476 mm；傳動帶傳送比1∶2；減速器減速比1∶8；驅動電機采用無刷直流伺服電機，額定功率1.5 kW，額定轉速1 500 r/min，額定扭矩9.6 N·m；車載攝像頭分辨率320×240，距地面17.5 cm；通信模塊采用ZigBee無線通信協議[16]。驅動電機轉速n(r/min)(由光電編碼器測量得到)與AGV車速vAGV(m/s)換算關系為vAGV=4.908 7×10-4n。

圖3 AGV結構設計

2.2 AGV測控系統設計

AGV測控系統硬件設計如圖4所示。

圖4 AGV測控系統設計

圖4中，AGV測控系統由PC主站和車載從站組成，彼此通過ZigBee無線協議通信。車載從站控制器包括STM32控制器和S5PV210控制器。其中，STM32控制器是基于CortexM3內核的ARM處理器，適用于系統底層硬件的驅動控制，負責接收來自PC主站的系統指令、AGV驅動控制以及AGV站點誤差修正控制，但無法進行數據運算量很大的圖像處理任務；S5PV210控制器是基于CortexA8架構的ARM處理器，可移植嵌入式Linux操作系統以及各類圖像處理插件和集成開發庫，用于QR碼的圖像處理和站點誤差解算。兩處理器通過串口通信。PC主站的功能包括：系統指令和運行地圖的下發，接收并存儲從站實時上傳的相關數據等。

2.3 AGV控制器設計

視覺導航AGV控制流程如圖5所示。各站點誤差修正時，先利用車載攝像頭檢測AGV的橫、縱向位置誤差和航向角誤差；控制AGV進行一系列的旋轉和直行操作，實現站點誤差的修正。

為了能夠實現AGV精確控制，并保證AGV調速時的平滑性、可靠性，本文將其正常運行狀態細分為7種，包括靜止、勻加速直線、勻速直線、勻減速直線、勻加速旋轉、勻速旋轉、勻減速旋轉。此外，鑒于驅動電機的轉速響應存在明顯的遲滯現象，因此,AGV驅動控制器設計時通過定時調速的方法擬合驅動電機的轉速響應參數，從而進一步提高AGV直行運行和旋轉運行的控制精確。

圖5 視覺導航AGV控制流程

3 視覺導航AGV實驗測試

實驗用AGV實物如圖6所示。在進行導航實驗之前，首先對AGV導航系統中各組成部件的測量及控制精度進行了測定。

3.1 AGV站點誤差測定實驗

圖7為AGV站點誤差修正前，在站點處采集的QR碼(攝像機拍攝的圖片)，其圖像處理過程如圖8所示(參照圖2)。

圖6 AGV實物 圖7 修正前站點誤差

圖8 圖像提取和處理過程

實驗所用車載攝像頭視野范圍：22.5 cm×16.9 cm，可求出AGV相對于QR碼的航向角為-8.6°，求出AGV橫、縱向位置誤差分別為-5.5，-0.5 cm。

3.2 AGV直線與旋轉運行測試實驗

AGV直線運行距離、旋轉角度的精確控制是利用高精度的驅動電機光電編碼器實現，實際運行測試結果如表1、表2所示。

表1 直線運行測試

根據表1和表2，AGV直線運行時，位移誤差小于±0.3 cm；±90°旋轉時，誤差在±0.6°以內。

表2 旋轉運行測試

3.3 AGV站點誤差修正實驗

AGV位于各個站點時，根據所檢測到的航向角和位置誤差信息，進行站點誤差修正。修正方法如下所述：

1)控制AGV直線運行，修正縱向位置誤差；同時，結合航向角誤差計算出此直線運行操作對于橫向位置誤差產生的修正量，并與初始橫向位置誤差疊加，從而得到橫向位置誤差更新值；

2)將航向角誤差作為站點轉向補償值，通過站點轉向實現航向角誤差的修正；

3)將方法(1)中橫向位置誤差更新值作為AGV轉向后前往下一站點的直線運行補償值，從而修正橫向位置誤差。

本文利用上述誤差方案，對AGV在站點位置處的人為擺放誤差進行修正測試，得到結果如表3所示。可知，站點誤差均能夠得到較好的修正，修正后的位置誤差小于1.2 cm，角度誤差小于±1°。

表3 起始站點修正前后誤差比較

3.4 導航實驗結果

為了驗證本文所設計AGV系統性能，設計了如圖9所示的方形運行軌跡地圖(不規則的多邊形軌跡也可)，其中，A0既是起始站點，也是實驗終點，A1～A3均為中間站點，在各站點處布置QR碼，AGV運行方向為圖中虛線箭頭。

圖9 AGV實驗地圖

AGV回到A0站點后，利用QR碼站點標定方法測量得到：AGV運行結束時的航向角誤差0.9°；橫向位置誤差-1.1 cm；縱向位置誤差-0.5 cm，能夠按照地圖的軌跡穩定運行?？紤]到直線運行時的航向角誤差與轉向后的航向角誤差的疊加，最大直線運行距離是5.7 m。

4 結 論

本文對利用QR碼進行視覺導航的AGV系統進行了研究，理論和實驗研究表明:AGV在站點處的位置誤差修正后可控制在±12 mm以內，航向角修正后誤差可控制在±1°以內，直線運行距離小于5.7 m,能夠保證AGV沿既定軌跡穩定可靠的運行。該導航方法簡單、成本低，AGV的航向角和位置累積誤差能夠在站點處被有效的修正，并保證AGV能夠準確的到達下一個目標站點，具有較強的實際應用價值。