利用自动化控制程序实现AGV小车在可视化产线与模拟产线上的一致性

在大规模发展无人工厂的背景下,数字孪生技术快速兴起。结合实际案例,提出利用自动化控制程序,实现AGV小车在可视化产线与模拟产线的一致,包括瞬间动作一致,各产线相同阶段运行时间相同。该程序解决了各产线数据同步、实时性的问题,为生产安全性、数据可靠性、实时性、一致性提供了支持。

支持二三维视角互切的AGV电子地图的模型设计

由于目前主流AGV电子地图只有单一显示模式,导致实际生产过程中,操作人员对车间实时信息掌握不全面、不及时。现提出了一种支持二维视角和三维视角互相切换的AGV电子地图模型,设计了智能车间各组件的模型架构,采集车间各组件的几何信息,构建了车间三维模型库,虚拟了车间生产场景,让操作人员能够以二维视角设计编辑地图,并可以在二维与三维视角中监控AGV运行情况。实验结果显示,上述地图能让操作人员更准确的掌握车间实时信息。

AGV自动导航控制系统单目视觉测距研究

本文主要研究了单目视觉测距技术在AGV自动导航控制系统中的应用,首先介绍了单目视觉测距技术的原理,然后开展了实验验证,最后展望了单目视觉测距技术的发展趋势,认为该技术将向智能化、多模态、高精度方向发展。实验结果表明,该技术能够实现精确测距,为AGV自动导航控制系统提供更加全面、精确的感知能力。

Study of Visual Information Acquisition Technology based on AGV Robot

Visual information acquisition is an important component of the AGV robot. The system adopts STM32F4 embedded application of the ARM Cortex-M4 kernel as the main control module,using shift algorithm to finish on a specific color piece of target tracking. For multi-sensor fusion of three methods,quaternion method is used to correct the attitude,the stability of AGV robot visual information acquisition and image clarity are improved.

大长宽比AGV循迹导航控制方法研究

为解决现有的大长宽比AGV远距离横向移动存在的累积姿态偏差问题,提供可配合控制方案的机械结构,设计用于大长宽比AGV横向移动的控制方法,给出横向行驶的姿态调整算法。该方法利用车首和车尾安装的视觉相机识别循迹导航条,反馈至控制系统,调整AGV行进姿态。结合车身偏移类型,控制系统形成控制策略,实现大长宽比AGV循迹行走。并用一个应用实例验证了该方法可有效识别出大长宽比AGV的偏移并进行调整矫正。

多窗口实时测距的视觉导引AGV精确定位技术研究

为了提高视觉导引自动导引车(automated guided vehicle,AGV)的定位精度,提出了一种多窗口实时测距的精确定位方法。该方法通过在定位点铺设圆形标识作为定位标识符,首先根据车载视觉系统结构,建立视觉实时测距模型。通过对获得的椭圆图像的几何特征进行提取,并采用基于曲率角估计方法对椭圆边缘精确识别;然后,基于最小二乘拟合直线获取椭圆中心位置。最后,结合采用多窗口图像处理方法,将定位过程分为多个阶段进行,逐步逼近,最终实现精确定位。实验结果表明,该方法能使得视觉导引AGV的定位精度达到2 mm。

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。

基于场扫描的AGV路径识别

为了提高AGV系统的独立运行能力及其适应性,采用一种以图像处理技术为基础的视觉导引方式,实现了对各种复杂路径的定位识别。首先将车载CCD摄取到的路径图像进行滤波预处理,并依据自适应阈值法对其进行分割;其次,采用一种基于场扫描的图像去噪及修补方法对分割图像作去噪及修补处理,以提高系统对各种复杂路径图像的适应性;最后,通过边缘检测,确定路径中线,实现路径定位。实验结果表明,该方法对复杂路面环境具有良好的适应性,提高了AGV运行的可靠性。

基于图像视觉伺服的AGV动力学控制

针对具有非完整约束AGV点镇定控制问题,提出一种新的基于图像视觉伺服控制算法。采用眼在手上视觉伺服模型,利用图像视觉伺服原理,基于图像误差设计了AGV视觉控制器,求得AGV广义控制速度;然后根据非完整约束特点的AGV运动学和动力学模型,利用计算力矩法设计了AGV动力学控制器,由广义控制速度计算出AGV控制力矩;从而实现了基于图像误差AGV力矩控制。并利用Matlab和Simulink进行了仿真,仿真结果表明了控制方法的有效性和可行性。最后利用Reinovo型AGV进行了实验,表明该方法具有很好的实用性。

基于视觉的AGV轨迹跟踪控制

以物流搬运自动导向车AGV的轨迹跟踪为研究目标。对三轮式AGV的运动特性进行了分析,分别建立了AGV在任务空间和视觉空间内的运动学模型。根据针孔摄像机的成像原理,实现了AGV速度矢量由任务空间到视觉空间的映射。采用视觉伺服控制方法,获得了AGV轨迹跟踪的控制规律,并利用Lyapunov函数验证了控制系统的渐近稳定性。以具有任意初始误差的圆和直线为参考轨迹,对控制系统进行了仿真研究。仿真结果表明了控制策略的有效性和正确性。

基于交互式控制的AGV实时仿真系统研究

针对中文AGV (automated guided vehicle)在实际作业过程中,可能出现无法全面实时监控,偏离任务轨迹等问题,设计一个基于交互式控制的AGV实时仿真系统。视觉系统引导小车本体进行作业,仿真系统根据小车本体行驶规则建立虚拟小车运动模型,通过获取并处理小车本体行驶状态数据,实时同步模拟小车本体的作业情况。纠正算法检测小车作业状态,并在其出现偏离任务轨迹时,进行远程同步纠正。通过实验验证了仿真系统及纠正算法的实时性与有效性,为同类AGV实时仿真系统设计提供技术支持。

基于视觉伺服的AGV小车停车精度

视觉伺服的AGV小车系统工作原理做了介绍,并对各个环节的定位误差来源进行了全面的分析。提出了每个影响停车精度因素的解决和避免的方法,确定了视觉伺服系统作为高精度AGV小车的定位导航方式中的关键地位。

基于平面投影的单目视觉AGV定位算法

视觉定位是AGV视觉导航研究领域的重要问题,目前,视觉定位方法主要是通过对摄像机进行标定求取相机内外参数,过程复杂,计算量大。文中针对移动机器人AGV提出一种基于平面投影原理的单目视觉定位方法,建立了摄像机投影模型,由一个参考平面连接图像平面与现实平面,应用平面投影原理求解像素点与空间点的映射关系。实验结果表明,该方法可靠性强,计算简单,且具有较好的定位精度,可以满足AGV的定位系统要求。

改进型Faster R⁃CNN的AGV导航图案目标检测算法

AGV视觉导航定位技术目前大多是在AGV的预设轨道上铺设含目标对象的导航图案,在拍摄到导航图案后先利用目标检测算法检测其目标区域,然后用角点检测算法提取目标区域的参考角点,最后利用参考角点和工业相机的焦距等参数的几何关系计算出AGV的位姿。文中在目标检测算法中经典的Faster R⁃CNN网络模型基础上加以改进,在多层次的feature map上生成候选框且用两个3×3卷积核分别进行卷积运算,从而直接进行分类和回归。仿真测试结果显示:相比Faster R⁃CNN,改进型Faster R⁃CNN检测所设计导航图案的mAP值提高了0.032,FPS值提高了31。因此证明改进型Faster R⁃CNN的精确度和速度均提高了,应用到AGV视觉导航定位技术中可进一步提高该技术的精确度和速度。

一种多AGV系统的可视化监控技术研究与实现

提出一种基于超声波/射频测距定位技术的多AGV可视化监控技术,该方法首先在运行现场信安装信息节点和设定参考点、参考方向,将运行现场的物理坐标系投影到上位计算机的逻辑坐标系;然后,实时测出每辆AGV与各信息节点的距离并发送到上位机,上位机根据这些数据和已知信息节点的三维坐标计算出每辆AGV在现场的坐标,AGV的实际坐标投影到上位机的控制端;最后,在上位机上给每辆AGV的绑定运行路线,上位机根据AGV当前的位置和设定的路线计算AGV的运行方向、运行速度,实现AGV的可视化监视与控制;实验结果表明系统的AGV实际运行轨迹与规划路线基本吻合,达到了预期的效果。

一种用于小型敏捷仓库的AGV视觉导航方法研究

随着物流行业的发展,物流自动化仓库正在朝着多用户、多品种和高度灵活性的柔性自动化仓库发展,传统AGV(automatic guided vehicle)难以满足物流仓库的新需求。针对实际需求,基于色差阈值分割的方法对AGV的导航路径偏差进行提取并融合,采用"预瞄闭环控制"的思想设计路径跟踪控制器,实现了机器人高精度的路径跟踪。最后,在搭建的模拟仓库中,对设计AGV的导航性能进行了全面测试,实验结果表明,该视觉导航AGV导航灵活,精度高,运行平稳,可以满足柔性仓储的需求。

基于QR码的视觉导航AGV系统

鉴于视觉导航系统具有高精度的优点,设计了基于快速响应代码(QR Code)二维码的视觉导航自动导引车(AGV)系统。完成了AGV系统的结构设计、视觉导航原理及控制策略,确定了AGV系统的各项关键参数。实验研究表明:在导航运行过程中,AGV的站点位置修正后可控制在±12 mm以内,AGV的航向角修正后误差可控制在±1°以内,且AGV能够沿着已有的轨迹地图稳定可靠运行。

基于ARM Cortex系的视觉导航AGV双核控制器设计

为了实现视觉导航AGV的有效地实时控制,一方面需要高性能的运算处理器快速运行图像处理算法和路径跟踪算法,另一方面需要可靠的微控制器实现多样化的传感器信号采集及电机控制等低层行为。对此设计了基于ARM Cortex-A8和M3系列SoC的车载双核控制器。首先进行了操舵型AGV的机电系统分析,其次针对AGV的控制器功能需求分别进行了控制器的硬件设计和软件设计,其中使用了层次化的硬软件设计模型,并对主要功能程序模块进行了详细说明。最后在自主研制的AGV平台Anrot-I上进行了控制器的实验,通过对实际路径跟踪的数据图表分析,验证了该控制器能够同时运行图像处理算法和路径跟踪算法,并对AGV机电系统进行实时控制。实验结果显示,该控制器在性能和结构上的有效性。

基于全局稀疏地图的AGV视觉定位技术

为了实现自动导引车(AGV)在复杂工业环境下的高精度定位,克服环境变化给定位带来的影响,提出了基于全局稀疏地图的视觉定位方法。首先,设计了大容量二维编码点,作为人工路标铺设在工业环境的地面;然后,基于一种四边形识别算法,在复杂工业环境中准确分割和识别二维编码点;最后,利用二维编码点提供的编码信息,鲁棒匹配图像中的特征点,并以此为基础,使用一种分参数块优化的三维重建策略,实现了工业环境的大规模地图构建,为AGV视觉定位提供了一种稀疏电子地图。AGV视觉的定位通过匹配车载视觉传感器图像中的特征点和稀疏电子地图实现。停车重复定位精度小于0. 5 mm,角度偏差小于0. 5°,轨迹平均位移误差小于0. 1%。实际应用结果表明,该方法能在复杂工业环境中实现AGV视觉的定位,定位的速度和精度方面都满足工业应用的要求,为AGV的视觉定位提供了新的思路。

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。