复杂工况下视觉AGV导航标识带中心线的提取研究

针对光照不均匀、导航标识带破损、少量杂物干扰的复杂工况条件下,对视觉AGV采集到的路面导航标识带图片进行特征提取,采用灰度化、中值滤波进行了图像预处理,研究了Otsu法和迭代法等动态阈值分割算法以及形态学在图像分割中的应用,并对预处理图像作了分割对比实验;然后对分割后的图像进行边缘提取,分析了基于最小二乘法和Hough变换算法的直线拟合原原理,提出了Hough算法下基于边缘线的中心线拟合算法,并作了直线拟合对比试验;实验表明,复杂工况下,采用基于形态学和Otsu算法相结合的方法对图像进行分割,得到的二值图像边界更完整,效果更好,基于Hough变换算法较最小二乘法能更精确有效地提取出导航标识带中心线及其方程。

装配生产线的视觉AGV跟踪检测算法研究

为实现AGV对产线高精度实时跟踪,提出了一种基于机器视觉的跟踪检测方法。首先设计了一种红色圆形前景蓝色矩形背景的标识物挂载于装配生产线上,通过RGB-D相机对图像进行深度搜索及HSV空间上的滤波初步检测标识物是否存在于图像中,将标识物所在区域选作图像ROI区域;其次,对二值化后的图像使用边界跟踪算法寻找出圆形边界并剔除孤立点,使用RANSAC算法拟合出圆心;最后,结合生产线控制信号与坐标转换模型,使用信息滤波对标识物中心坐标进行更新。实验结果表明,该算法速度可达到20～25帧/秒,检测精度达到±1.5mm。

视觉导引AGV轨迹跟踪控制及仿真验证

针对双向双驱视觉AGV的轨迹跟踪问题,建立AGV运动学模型和控制系统状态方程,基于直线、圆弧、非圆弧三种路径模型,采用最小均方差法和内切圆弧修正法分别获得AGV在直线、圆弧和非圆弧三种路径运行过程中的距离偏差和角度偏差;设计并验证模糊PID控制器,同时采用PreScan软件进行轨迹跟踪控制的仿真验证。结果表明,模糊PID控制器能够通过模糊规则智能调节参数,减少超调,稳定AGV的运动轨迹,且稳定时间较短,能够实现AGV稳定有效的轨迹跟踪。

视觉导航AGV多路径快速检测算法研究

为了实现视觉导航AGV在分叉路下的自动导引,提出了一种多路径快速检测算法。首先对图像进行灰度化、平滑、边缘检测等操作得到梯度图像,然后结合多路径图像特征,利用行扫描方式提取各路径边缘坐标,最后利用改进的增量式最小二乘法拟合路径中心线。实验表明,该算法运算简单、实时性强,适用于基于嵌入式系统开发的视觉导航AGV。