一种基于视觉的AGV导航方法技术

一种基于视觉的AGV导航方法，首先在自动导引运输车上安装视觉系统，并在地面粘贴导引线、驻车标志，实时采集图像后在图像中设置多个子图像组成的方形区域，进而计算得到目标曝光量、灰度梯度变化，然后根据梯度变化得到边缘像素后，去除污点并进行数据处理得到导引线方程，最后根据导引线方程得到导引线两侧边缘直线斜率及截距，进而控制自动导引运输车运动，完成驻车。本发明专利技术通过去除污点、遍历边缘像素得到最精准的导引线方程，解决了现有技术不能识别导引线或导引线识别精度低的问题，实现了自动导引运输车的精准导航运行。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及工业控制领域，特别是一种基于视觉的AGV导航方法。
技术介绍
现有的AGV生产厂家采用的导航方式包括视觉导航、激光导航、磁导航、光电导航，其中，磁导航的优点是引线隐蔽，不易污染和破损，导引原理简单且可靠，便于控制和通讯，对声光无干扰，制造成本较低，缺点是路径难以更改扩展，对复杂路径难以适应，应用局限性较大。激光导航AGV定位较精确，在地面无需其它辅助定位设施，行驶路径可灵活多变，能够适合多种现场环境，是目前许多AGV生产厂家优先采用的先进导航方式，但是其制造成本较高，对试验环境要求较相对苛刻。GPS导航是通过卫星对非固定路面系统中的控制对象进行跟踪和制导，目前此项技术还在发展和完善，通常用于室外远距离的跟踪和制导，其精度取决于卫星在空中的固定精度和数量、控制对象周围环境等因素，根据GPS导航发展出来的iGPS(室内GPS)、dGPS(用于室外的差分GPS)精度高于民用GPS，但是其制造成本较高。视觉导航是对AGV行驶区域的环境进行图象处理和智能学习，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于视觉的AGV导航方法，其特征在于包括如下步骤：(1)在自动导引运输车的前方、后方、左侧、右侧中心位置各安装一套视觉系统，其中，视觉系统包括相机、光源、镜头及位置调整机械机构。(2)在地面任意位置粘贴任意数量纵向导引线、横向导引线、驻车标志，其中，自动导引运输车的运动轨迹为纵向导引线或横向导引线，驻车标志位于纵向导引线或横向导引线的末端，纵向导引线、横向导引线相互垂直；(3)令自动导引运输车上的相机实时采集自动导引运输车前方、后方、左侧或右侧图像，在采集得到的图像中设置N个尺寸为a像素×a像素子图像组成的方形监控区域，计算得到N个子图像的平均灰度值为G‾=1N&Cente...

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉的AGV导航方法，其特征在于包括如下步骤：
(1)在自动导引运输车的前方、后方、左侧、右侧中心位置各安装一套视
觉系统，其中，视觉系统包括相机、光源、镜头及位置调整机械机构。
(2)在地面任意位置粘贴任意数量纵向导引线、横向导引线、驻车标志，
其中，自动导引运输车的运动轨迹为纵向导引线或横向导引线，驻车标志位于
纵向导引线或横向导引线的末端，纵向导引线、横向导引线相互垂直；
(3)令自动导引运输车上的相机实时采集自动导引运输车前方、后方、左
侧或右侧图像，在采集得到的图像中设置N个尺寸为a像素×a像素子图像组
成的方形监控区域，计算得到N个子图像的平均灰度值为
G‾=1N·a2Σk=1NΣi=1aΣj=1agij]]>其中，gij为一个子图像中第i行第j列像素的灰度值，i＝1，2，3…a，j＝1，
2，3…a，k＝1，2，3…N；
(4)从外部获取图像目标亮度G0，得到N个子图像的平均灰度值与目
标亮度G0的比例因子d为
d=G0/(G‾+1)]]>进而得到目标曝光量＝当前曝光量×d，然后调节当前相机的曝光量至目标
曝光量；
(5)将采集得到的图像中第x行、第y列的像素灰度值记为f(x,y)，然后
得到图像灰度增量Δf(i,j)为
Δf(i,j)＝[f(i+1,j)-f(i,j)]+[f(i,j+1)-f(i,j)]
进而得到x方向的图像灰度梯度变化Gx，y方向的图像灰度梯度变化Gy，
得到图像总的灰度梯度变化G为
G=Gx+Gy;]]>(6)根据图像总的灰度梯度变化G得到图像中第i行的最小梯度，并记为

\tMin(i)，然后计算图像中各行最小梯度的平均值Min_Avg为
Min_Avg=1NΣi=1MMin(i)]]>其中，M为图像的行数，i＝1，2，3…M；
(7)从外部获取附加阈值T0，检测图像中第i行第j列的梯度Gij，如果
Gij>Min_Avg+T0，则图像中第i行第j列的像素为边缘像素，否则为背景像素；
其中，附加阈值T0为的取值范围为[20,70],i＝...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘净瑜，张仰成，王海峰，漆嘉林，王颜，韩建超，董礼港，
申请(专利权)人：北京卫星制造厂，
类型：发明
国别省市：北京;11