AGV視覺導(dǎo)引系統(tǒng)智能容錯(cuò)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、物流自動(dòng)化技術(shù)的不斷發(fā)展促進(jìn)了自動(dòng)導(dǎo)引小車（Automated Guided Vehicle，AGV）在制造、倉(cāng)儲(chǔ)和物流等行業(yè)的廣泛應(yīng)用，為適應(yīng)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)復(fù)雜的作業(yè)環(huán)境，AGV需要對(duì)可能造成視覺導(dǎo)引系統(tǒng)干擾的各種因素具備一定的容錯(cuò)能力。本文在總結(jié)現(xiàn)有 AGV視覺導(dǎo)引技術(shù)的基礎(chǔ)上，深入研究了針對(duì)光照、圖像污損、圖像遮擋和圖像抖動(dòng)的智能容錯(cuò)技術(shù)、路徑特征的魯棒識(shí)別技術(shù)以及AGV精確定位技術(shù)。
　　本文首先針對(duì)光照影響因素，提出了一種LE

2、D環(huán)形陣列光源的自適應(yīng)調(diào)光技術(shù)，采用PWM波調(diào)整光源的亮度，使采集到的圖像具有恒定的平均亮度；針對(duì) LED環(huán)形陣列光源，建立了LED環(huán)形陣列光源的光照模型，確定了使圖像高光區(qū)域具有均勻光照的光源最佳安裝高度，并確立了高光區(qū)域及低照度區(qū)域的范圍；針對(duì)光源遇到遮擋或部分LED燈珠損壞失效的情況，提出了一種基于圖像的光源狀態(tài)監(jiān)控方法，采用幀差法精確確定LED壞點(diǎn)區(qū)域。
　　其次，針對(duì)由于地面路徑污損導(dǎo)致路徑圖像分割失效的情況，提出一種基

3、于形態(tài)學(xué)的污損自修復(fù)方法，有效解決了由于圖像污損對(duì)路徑特征提取產(chǎn)生的干擾；針對(duì)導(dǎo)引路徑斷裂或者有遮擋的情況，提出一種基于最小二乘法擬合的圖像遮擋處理方法，采用最小二乘法擬合直線導(dǎo)引路徑以及圓弧轉(zhuǎn)彎路徑，在路徑斷裂處采用擬合的直線或圓弧上的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn) AGV的可靠導(dǎo)引；針對(duì)AGV運(yùn)行過程中攝像機(jī)易抖動(dòng)的情況，提出了一種圖像防抖動(dòng)算法，濾掉AGV出現(xiàn)的大抖動(dòng)，確保AGV平穩(wěn)運(yùn)行。
　　再次，針對(duì) AGV多分支路徑與工位點(diǎn)的可靠識(shí)別難題，

4、將整幅路徑特征圖像作為輸入特征，通過KPCA將圖像特征映射到高維空間并進(jìn)行KPCA降維，再利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法識(shí)別降維后的樣本矩陣；在圖像視野中設(shè)立了模式識(shí)別窗口以及導(dǎo)引掃描窗口，在導(dǎo)引掃描窗口中將路徑簡(jiǎn)化成直線模型計(jì)算偏差，在保證導(dǎo)引精度的前提下提高算法運(yùn)行速度；針對(duì)視覺導(dǎo)引AGV的精確定位問題，提出一種連續(xù)十字工位點(diǎn)二次視覺定位方法，消除車體慣性對(duì)精確定位的不利影響，實(shí)現(xiàn)AGV毫米級(jí)定位。
　　最后，本文研制出一款基于Meca