The invention discloses an automatic navigation car system based on a convolution neural network and a line method for a small car. The camera of the AGV car takes a video transmission to the control chip in front of the AGV car. The guiding mechanism includes the rectangular grid on the pavement, and the intersection point of the rectangular grid is attached to the road sign. The remote server transfers the structure of the rectangular grid, the coordinate information of the roadmap and the path information of the AGV car to the AGV car by wireless communication. From the starting point, the AGV car collects the road sign information before the AGV car, and compares the driving by controlling the chip and the path information. The AGV car camera for landmark recognition, no need to install ultrasonic, laser, infrared and other complex equipment, do not need to lay on the road track, equipment utilization rate is high, the use of convolutional neural network can simulate the human eye identification signs maximum function, and follow the line of precision with the convolutional neural network tuning time the optimization and upgrade, has very high research depth and market prospect.
【技术实现步骤摘要】
基于卷积神经网络的自动导航小车系统及小车循线方法
本专利技术涉及基于卷积神经网络的自动导航小车系统及小车循线方法。
技术介绍
AGV小车,指装备有电磁或光学等自动导引装置,能够沿规定的导引路径行驶,具有安全保护以及各种移载功能的运输车,AGV的全程是AutomatedGuidedVehicle。AGV小车可以安装不同的末端以完成各种不同形状和状态的工件搬运工作,可以广泛应用于机床上下料、冲压机自动化生产线、自动装配流水线、码垛搬运、集装箱的自动搬运,大大减轻了人类繁重的体力劳动,具有广阔的市场前景。我国搬运车发展历史较晚。在上世纪50年代,企业搬运还是主要使用落后的人工搬运,费时费力且效率低下。随着战后经济的复苏,政府和企业都认识到了物流对发展的重要性,高效搬运被单独提了出来,搬运物流业从人工转向了机械化搬运。近年来我国经济发展较快,对搬运车提出了更高的要求。目前市场上推出了由计算机控制的自动无人搬运车,通过计算机发出搬运指令,控制小车的行驶路线,小车循线的引导方式主要有电磁感应引导、超声波引导、激光引导或红外引导,考虑到功耗和成本问题,超声波引导、激光引导、红外引导相配套产品价格昂贵,性价比不高,不便于推广,现有大多数小车都采用电磁感应引导,需要在路面上敷设多条磁道进行导航,但是敷设多条磁条需要对路面进行改造,空间重复利用率低,增加额外的硬件开销和工程开销,影响实际循线效率。
技术实现思路
针对上述不足,本专利技术提供了一种基于卷积神经网络的自动导航小车系统及其小车循线方法。实现本专利技术目的的技术方案是:基于卷积神经网络的自动导航小车系统及其小车循线方法, ...
【技术保护点】
基于卷积神经网络的自动导航小车系统,其特征在于:包括AGV小车、引导机构以及远程服务器;所述AGV小车上设有摄像头与摄像头连接的包含卷积神经网络模型的控制芯片;所述引导机构包括由设置在路面上由若干条横线和纵线形成的矩形网格,矩形网格的每个交叉点处设有不重复的路标,路标位置即路标的坐标信息,每个路标的坐标信息均不相同。
【技术特征摘要】
1.基于卷积神经网络的自动导航小车系统,其特征在于:包括AGV小车、引导机构以及远程服务器;所述AGV小车上设有摄像头与摄像头连接的包含卷积神经网络模型的控制芯片;所述引导机构包括由设置在路面上由若干条横线和纵线形成的矩形网格,矩形网格的每个交叉点处设有不重复的路标,路标位置即路标的坐标信息,每个路标的坐标信息均不相同。2.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的自动导航小车系统,其特征在于:所述AGV小车上设有一个摄像头,摄像头安装在AGV小车纵向对称剖面内的中心线上。3.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的自动导航小车系统,其特征在于:所述AGV小车上设有多个摄像头,多个摄像头以AGV小车纵向对称剖面内的中心线为对称线布置。4.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的自动导航小车系统,其特征在于:所述路标为矩形标贴;每个所述路标的中心点与矩形网络中的交叉点重合,路标左右侧和前后侧的对称线与交叉点处的横线和纵线重合。5.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的自动导航小车系统,其特征在于:所述引导机构的路标颜色选择与路面主色反差较大的颜色。6.基于卷积神经网络的自动导航小车系统的小车循线方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤一、远程服务器将路面上的矩形网格的结构、矩形网格线中路标坐标信息保存并以无线通讯方式传输至AGV小车;步骤二、远程服务器接收到AGV小车路径规划请求,根据路面上矩形网格内所有AGV小车的实时位置信息,计算出AGV小车从出发点到目标点的多个候选路径,在多个候选路径中,根据每条路径中AGV小车总数量来进行路径优先级排序,优先选...
【专利技术属性】
技术研发人员:周源远,蔡梅高,
申请(专利权)人:南京轻力舟智能科技有限公司,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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