一种基于多传感器的室外自动避障AGV导航方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多传感器的室外自动避障AGV导航方法，包括以下步骤：根据当地路线规划图以及目标起点、终点计算得到最短路线；利用激光雷达模块对周围环境进行检测，对障碍物进行避让；将道路正确行驶方向与电子罗盘得到的当前车头所指的方向角度比较得到小车行驶方向修正角度θ

An outdoor automatic obstacle avoidance AGV navigation method based on multi-sensor

The invention discloses an automatic method for obstacle avoidance and navigation multi sensor based on AGV outdoor, which comprises the following steps: according to the roadmap and starting point, end point target is calculated by the shortest route; using laser radar module to detect the surrounding environment, to avoid obstacles; the front direction angle to the right path the direction of travel and the electronic compass get get the car driving direction angle

【技术实现步骤摘要】
一种基于多传感器的室外自动避障AGV导航方法
本专利技术属于AGV导航领域，特别涉及一种基于多传感器的室外自动避障AGV导航方法。
技术介绍
随着劳动力成本的不断攀升，越来越多的领域开始引入AGV系统，而且AGV系统已经发展成为现代化生产物流系统中不可缺少的重要组成部分。而现有的AGV导航方式一般有以下几种：磁导航：在地面铺设磁性轨道，利用磁力计对磁性轨道强度大小进行检测以用于引导小车巡迹导航，但不适用于室外导航。激光雷达导航：激光雷达导航系统具有精确定位优点，测距装置根据反射板返回信号的距离与角度关系计算出所处位置坐标与偏航角度，在周围都是障碍物时可以很容易避障，但是却很难有效引导。GPS结合电子罗盘定位导航：根据卫星返回的信号结合电子罗盘进行导航。图像识别的视觉导航：通过对获取的图像进行处理，实现避开障碍物、寻找正确行驶方向来自动导航行驶，虽然精度较高，但是在比较复杂的环境使用时具有致命缺陷，因此不适合在多变的环境中仅靠摄像头模块进行准确导航。以上的导航方式都存在各自的优缺点。其中，利用磁导航时，在地面铺设的磁条很容易损坏，而且不适宜在室外布置线路。而激光雷达导航，虽然能准确识别障碍物的具体位置，若周围都是障碍物而且非常接近车子时，无法判断在道路上的行驶方向是否正确。而GPS结合电子罗盘定位导航时，由于马路上干扰大，会影响定位的准确性，而且，稍有错误会引发安全问题。图像识别和激光雷达一样具有一定局限性，当障碍物十分靠近摄像头时或者由于光线等原因，不能更好自动识别进行导引。因此，提供一种适用于多种复杂情况下的AGV导航方法具有重要的意义。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于多传感器的室外自动避障AGV导航方法，能够在复杂的情况下实现室外精准自动避障导航。本专利技术的目的通过以下的技术方案实现：一种基于多传感器的室外自动避障AGV导航方法，包括以下步骤：S1、从上位机获得当地路线规划图，根据当地路线规划图以及目标起点、终点计算得到最短路线；S2、利用激光雷达模块对周围环境进行检测，并根据获得的数据建立模型；当在小车行驶的前方检测到障碍物，判断是否可以一定的转弯角度行驶通过，如果可以，则通过转弯绕过；否则进行左右移动避让；S3、利用GPS定位结合路线规划图中的道路行驶方向图得到道路正确行驶方向，通过电子罗盘模块获得的参数分析得出小车当前车头所指的方向，将道路正确行驶方向与电子罗盘模块得到的当前车头所指的方向之间的角度进行比较得到小车行驶方向修正角度θ1；S4、利用摄像头模块对道路标志线进行识别，分析得到小车行驶方向修正角度θ2；S5、对θ1和θ2进行处理，得到不同环境下的最优修正角度θ，将θ发送到工控机，工控机通过PID控制方法对小车车轮进行速度调整，同时工控机将运行位置、状态、路线发给协调器，协调器进行协调规划和检测。优选的，步骤S1中，从车体上的上位机获得当地路线规划图，将当地路线规划图中的每个交通灯设置为一个节点，节点总数为n个，计算两两交通灯之间的距离，根据距离值构建一个n×n的矩阵N，在矩阵N的基础上，进行最短路径求解。进一步的，步骤S1中，若需要访问的目标只有一个，则可利用Floyd算法对矩阵N求解最短路径的最优解；若需要访问的目标不止一个，此时可利用模拟退火算法对最短路线图进行规划。优选的，步骤S2中，当左边方向检测到障碍物时，利用万向轮使小车向右平移一定的距离；对右边方向也作同样处理；若平移后前方的通道宽度比小车的宽度大，则可以直接前行，若平移后前方的通道宽度比小车的宽度小，则可以继续平移；假如经过kz次平移检测都不能前行则可以停车，发送警示信号。优选的，在步骤S2中，利用激光雷达模块对周围环境进行实时检测，在小车当前的位置测量出周围障碍物的方向角度以及相应的距离，根据上述参数勾勒障碍物位置图，对所得图像进行二值化处理：其中，上式中的(i，j)为坐标点，k＝1，2，3为对应三种颜色通道，gijk为点对应的RGB值，T1、T2为阈值范围；以得到的二值化图像正中心为原点，建立图像坐标系，在图像坐标系中利用LSD算法进行障碍物线段提取，提取方法是：以尺度s对图像进行高斯采样，把图像缩小一定的比例(0.8)，再进行梯度计算并排序，建立状态表并与梯度阈值p比较，大于梯度阈值的像素点进行直线构建，，接着进行NFA计算：NFA＝NNFA*ΣPi*(1-P)n-i，i＝kNFA，kNFA+1，...nNNFA＝(m*n)2.5其中，NNFA为当前m×n大小图像中直线的数量，kNFA为矩形主方向在容忍度为一定阈值角度pπ方向内的像素点个数，假如NFA＞∈，∈为容忍度，则认为结果有效，判定这是背景中一部分，否则是合适的障碍物线段；根据得到的障碍物线段位置，再根据激光雷达模块在小车的位置得到车子四周边缘坐标，分别计算边缘每个坐标点到其同一侧障碍物的最短距离，并与障碍物距离小车的安全值Ds比较，Ds根据小车的大小以及速度参数确定，若小于Ds则不能安全通行，否则可以通行。优选的，步骤S4中，通过摄像头模块检测成像，得到小车前方道路路面情况RGB图像，将得到的RGB图像转换为二值化图像，令道路标志线成的二值化数字为1，然后对每个像素点进行判断插值，若此时某一个点Kii的周围8个像素点值有kx个以上是1，则此时这个像素点值置1，否则这个像素点值置0；多次运行上述插值步骤得到新的二值化图像，再进一步利用Canny算子对新的二值化图像进行边缘分割处理；然后可以利用hough算法，得出其对应的一个主要直线函数表达式，并对其斜率、两端的顶点进行分析，假设nh×mh的图像中第nh行为x轴，第一列为y轴，θ2为最佳更正角度，有其中，kc为摄像头模块的缩放倍数，hp为图像中所得线段两端的顶点的纵向位移，ht为实际箭头的两端顶点的纵向位移，xt为图像中所得线段两端的顶点的横向位移，α为摄像头的倾斜角度。优选的，步骤S5中，最优修正角度θ的模型求解方法如下：θ＝f(θ1，θ2)＝a1θ1+a2θ2a1+a2＝1其中，a1、a2分别为对应每个角度的相关系数，各系数的比例大小与实时环境有关。具体的，小车运行在正常环境下，若修正角度θ2与修正角度θ1相差不超过1度时，则可以使a1＝a2＝0.5，若超过再进行多次测算，多次测算后相差依旧超过1度时以修正角度θ2为主，修正角度θ1为辅。具体的，若此时小车出现处在十字路口或者三岔口、激光雷达模块检测到前方的障碍物离小车小于一定距离、光照强度小于一定阈值的情况之一时，以修正角度θ1为主，修正角度θ2为辅；若此时的GPS模块收到的信号小于一定阈值，以修正角度θ2为主，修正角度θ1为辅；此时再利用上述所说的数学线性规划模型进行最优修正角度θ的求解。优选的，步骤S5中，得到最优修正角度θ，通过在一段时间内，每隔一定时间测量θ值，再结合卡尔曼滤波算法，经过滤波后将所得估算值求出平均值，得到滤波后的最优修正角度θt。本专利技术与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：1、本专利技术通过寻找设计出最优的路线，综合利用激光雷达、GPS、电子罗盘以及图像识别的技术，解决了现有AGV在没有导引线而不能自动导航的问题，2、本专利技术可以使小车按照室外不同的环境进行自适应调整，在多种复杂的情况下，都本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多传感器的室外自动避障AGV导航方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、从上位机获得当地路线规划图，根据当地路线规划图以及目标起点、终点计算得到最短路线；S2、利用激光雷达模块对周围环境进行检测，并根据获得的数据建立模型；当在小车行驶的前方检测到障碍物，判断是否可以一定的转弯角度行驶通过，如果可以，则通过转弯绕过；否则进行左右移动避让；S3、利用GPS定位结合路线规划图中的道路行驶方向图得到道路正确行驶方向，通过电子罗盘模块获得的参数分析得出小车当前车头所指的方向，将道路正确行驶方向与电子罗盘模块得到的当前车头所指的方向之间的角度进行比较得到小车行驶方向修正角度θ

【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器的室外自动避障AGV导航方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、从上位机获得当地路线规划图，根据当地路线规划图以及目标起点、终点计算得到最短路线；S2、利用激光雷达模块对周围环境进行检测，并根据获得的数据建立模型；当在小车行驶的前方检测到障碍物，判断是否可以一定的转弯角度行驶通过，如果可以，则通过转弯绕过；否则进行左右移动避让；S3、利用GPS定位结合路线规划图中的道路行驶方向图得到道路正确行驶方向，通过电子罗盘模块获得的参数分析得出小车当前车头所指的方向，将道路正确行驶方向与电子罗盘模块得到的当前车头所指的方向之间的角度进行比较得到小车行驶方向修正角度θ1；S4、利用摄像头模块对道路标志线进行识别，分析得到小车行驶方向修正角度θ2；S5、对θ1和θ2进行处理，得到不同环境下的最优修正角度θ，将θ发送到工控机，工控机通过PID控制方法对小车车轮进行速度调整，同时工控机将运行位置、状态、路线发给协调器，协调器进行协调规划和检测。2.根据权利要求1所述的基于多传感器的室外自动避障AGV导航方法，其特征在于，步骤S1中，从车体上的上位机获得当地路线规划图，将当地路线规划图中的每个交通灯设置为一个节点，节点总数为n个，计算两两交通灯之间的距离，根据距离值构建一个n×n的矩阵N，在矩阵N的基础上，进行最短路径求解。3.根据权利要求2所述的基于多传感器的室外自动避障AGV导航方法，其特征在于，步骤S1中，若需要访问的目标只有一个，则利用Floyd算法进行最短路径的求解；若需要访问的目标不止一个，则利用模拟退火算法进行最短路径的求解。4.根据权利要求1所述的基于多传感器的室外自动避障AGV导航方法，其特征在于，步骤S2中，当左边方向检测到障碍物时，利用万向轮使小车向右平移一定的距离；对右边方向也作同样处理；若平移后前方的通道宽度比小车的宽度大，则可以直接前行，若平移后前方的通道宽度比小车的宽度小，则可以继续平移；假如经过kz次平移检测都不能前行则可以停车，发送警示信号。5.根据权利要求1所述的基于多传感器的室外自动避障AGV导航方法，其特征在于，在步骤S2中，利用激光雷达模块对周围环境进行实时检测，在小车当前的位置测量出周围障碍物的方向角度以及相应的距离，根据上述参数勾勒障碍物位置图，对所得图像进行二值化处理：其中，上式中的(i,j)为坐标点，k＝1,2,3为对应三种颜色通道，gijk为点对应的RGB值，T1、T2为阈值范围；以得到的二值化图像正中心为原点，建立图像坐标系，在图像坐标系中利用LSD算法进行障碍物线段提取，提取方法是：以尺度s对图像进行高斯采样，把图像缩小一定的比例，再进行梯度计算并排序，建立状态表并与梯度阈值p比较，大于梯度阈值的像素点进行直线构建，接着进行NFA计算：NFA＝NNFA*ΣPi*(1-P)n-i,i＝kNFA,kNFA+1,…nNNFA＝(m*n)2.5其中，NNFA为当前m×n大小图像中直线...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱静，黄文恺，江卓燊，冼润铖，韩晓英，伍冯洁，吴羽，
申请(专利权)人：广州大学，
类型：发明
国别省市：广东,44