一种基于视觉引导AGV智能车的控制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于视觉引导AGV智能车的控制方法及系统，属于AGV智能车技术领域，解决现有技术中AGV智能车的循迹精度较低的问题。一种基于视觉引导AGV智能车的控制方法，包括以下步骤：获取智能车所在道路的道路图像，对所述道路图像进行预处理，得到预处理后的图像，对所述预处理后的图像进行扫描与比对，获取智能车所处道路的边界及道路状况；根据智能车所处道路的边界及道路状况，获取道路中线信息，根据所述中线信息，规划出智能车的行驶路径；根据所述行驶路径进行加权求和处理，获取实际车身与所述规划路径的偏差值，根据所述行驶路径及偏差值，调整智能车的行驶轨迹。本发明专利技术所述的方法，提高了AGV智能车的循迹精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉引导AGV智能车的控制方法及系统
本专利技术涉及AGV智能车
，尤其是涉及一种基于视觉引导AGV智能车的控制方法及系统。
技术介绍
AGV智能车包括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智能车广泛应用与仓储业、制造业、邮局、图书馆及竞赛赛场，现有AGV智能车循迹程序复杂，严重影响AGV智能车的循迹精度及抗干扰能力。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种基于视觉引导AGV智能车的控制方法及系统，解决现有技术中AGV智能车的循迹精度较低技术问题。一方面，本专利技术提供了一种基于视觉引导AGV智能车的控制方法，包括以下步骤：获取智能车所在道路的道路图像，对所述道路图像进行预处理，得到预处理后的图像，对所述预处理后的图像进行扫描与比对，获取智能车所处道路的边界及道路状况；根据智能车所处道路的边界及道路状况，获取道路中线信息，根据所述中线信息，规划出智能车的行驶路径；根据所述行驶路径进行加权求和处理，获取实际车身与所述规划路径的偏差值，根据所述行驶路径及偏差值，调整智能车的行驶轨迹。进一步地，对所述道路图像进行预处理，得到预处理后的图像，对所述预处理后的图像进行扫描与比对，获取智能车所处道路的边界及道路状况，具体包括，对所述道路图像进行灰度化、二值化、压缩处理，分离出道路及非道路的轮廓，得到预处理后的图像，对预处理后的图像中道路轮廓中间向两边进行扫描，获取像素跳变点，得到智能车所处道路的边界，根据智能车所处道路的边界得到智能车所处道路状况，所述道路状况为直道、十字、环岛、弯道中的任意一种。进一步地，根据智能车所处道路的边界及道路状况，获取道路中线信息，根据所述中线信息，规划出智能车的行驶路径，具体包括，将预设道路分成n行m列，使预设道路形成了一个n×m的数组，预先存储预设道路各行在n×m大小图中的宽度；若智能车所处道路状况为直道、十字或弯道，则对于道路的边界，若左右两个边界都存在，则道路中对应行的中点即为两个边界对应数值的平均值，若有左边界无右边界，则左边界加上对应行的道路道宽度的一半得到该对应行的中点，若有右边界无左边界，则右边界减去对应行的道路宽度的一半得到该对应行的中点，若左右两边均为边界，则取上一行中点作为当前行的中点，将所有行对应的中点连接，得到中线信息，所述中线信息即为规划出的智能车的行驶路径，若智能车所处道路状况为环岛，则将所述像素跳变点和图像最近端的左边界点进行连线，以该连线作为左边界，然后进行智能车所处道路状况为直道、十字或弯道时，规划智能车的行驶路径的过程。进一步地，根据所述行驶路径进行加权求和处理，获取实际车身与所述规划路径的偏差值，具体包括，对预设道路每行中心进行幅权值处理并加权求和，将求和结果与道路位置中线作差，得到实际车身与所述规划路径的偏差值。进一步地，所述基于视觉引导AGV智能车的控制方法还包括，检测是否存在障碍物，若存在障碍物，则获取障碍物在n×m的数组中所处索引位置，确定所述障碍物在智能车的左侧还是右侧，以智能车前进方向为x轴正方向，获取障碍物到x轴的垂直距离，若所述垂直距离与智能车的半个车宽的比值小于预设值，则使智能车根据所述障碍物在智能车的左侧还是右侧，向右侧或左侧避障。另一方面，本专利技术提供了一种基于视觉引导AGV智能车的控制系统，包括道路状态获取模块、行驶路径规划模块及行驶轨迹调整模块；所述道路状态获取模块，用于获取智能车所在道路的道路图像，对所述道路图像进行预处理，得到预处理后的图像，对所述预处理后的图像进行扫描与比对，获取智能车所处道路的边界及道路状况；所述行驶路径规划模块，用于根据智能车所处道路的边界及道路状况，获取道路中线信息，根据所述中线信息，规划出智能车的行驶路径；所述行驶轨迹调整模块，用于根据所述行驶路径进行加权求和处理，获取实际车身与所述规划路径的偏差值，根据所述行驶路径及偏差值，调整智能车的行驶轨迹。进一步地，所述道路状态获取模块，对所述道路图像进行预处理，得到预处理后的图像，对所述预处理后的图像进行扫描与比对，获取智能车所处道路的边界及道路状况，具体包括，对所述道路图像进行灰度化、二值化、压缩处理，分离出道路及非道路的轮廓，得到预处理后的图像，对预处理后的图像中道路轮廓中间向两边进行扫描，获取像素跳变点，得到智能车所处道路的边界，根据智能车所处道路的边界得到智能车所处道路状况，所述道路状况为直道、十字、环岛、弯道中的任一一种。进一步地，所述行驶路径规划模块，根据智能车所处道路的边界及道路状况，获取道路中线信息，根据所述中线信息，规划出智能车的行驶路径，具体包括，将预设道路分成n行m列，使预设道路形成了一个n×m的数组，预先存储预设道路各行在n×m大小图中的宽度；若智能车所处道路状况为直道、十字或弯道，则对于道路的边界，若左右两个边界都存在，则道路中对应行的中点即为两个边界对应数值的平均值，若有左边界无右边界，则左边界加上对应行的道路道宽度的一半得到该对应行的中点，若有右边界无左边界，则右边界减去对应行的道路宽度的一半得到该对应行的中点，若左右两边均为边界，则取上一行中点作为当前行的中点，将所有行对应的中点连接，得到中线信息，所述中线信息即为规划出的智能车的行驶路径。若智能车所处道路状况为环岛，则将所述像素跳变点和图像最近端的左边界点进行连线，以该连线作为左边界，然后进行智能车所处道路状况为直道、十字或弯道时，规划智能车的行驶路径的过程。进一步地，所述行驶轨迹调整模块，根据所述行驶路径进行加权求和处理，获取实际车身与所述规划路径的偏差值，具体包括，对预设道路每行中心进行幅权值处理并加权求和，将求和结果与道路位置中线作差，得到实际车身与所述规划路径的偏差值。进一步地，所述基于视觉引导AGV智能车的控制系统还包括避障模块，所述避障模块，用于检测是否存在障碍物，若存在障碍物，则获取障碍物在n×m的数组中所处索引位置，确定所述障碍物在智能车的左侧还是右侧，以智能车前进方向为x轴正方向，获取障碍物到x轴的垂直距离，若所述垂直距离与智能车的半个车宽的比值小于预设值，则使智能车根据所述障碍物在智能车的左侧还是右侧，向右侧或左侧避障。与现有技术相比，本专利技术的有益效果包括：通过获取智能车所在道路的道路图像，对所述道路图像进行预处理，得到预处理后的图像，对所述预处理后的图像进行扫描与比对，获取智能车所处道路的边界及道路状况；根据智能车所处道路的边界及道路状况，获取道路中线信息，根据所述中线信息，规划出智能车的行驶路径；根据所述行驶路径进行加权求和处理，获取实际车身与所述规划路径的偏差值，根据所述行驶路径及偏差值，调整智能车的行驶轨迹；提高了AGV智能车的循迹精度。附图说明图1是本专利技术实施例1所述的基于视觉引导AGV智能车的控制方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例2本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视觉引导AGV智能车的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取智能车所在道路的道路图像，对所述道路图像进行预处理，得到预处理后的图像，对所述预处理后的图像进行扫描与比对，获取智能车所处道路的边界及道路状况；/n根据智能车所处道路的边界及道路状况，获取道路中线信息，根据所述中线信息，规划出智能车的行驶路径；/n根据所述行驶路径进行加权求和处理，获取实际车身与所述规划路径的偏差值，根据所述行驶路径及偏差值，调整智能车的行驶轨迹。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉引导AGV智能车的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取智能车所在道路的道路图像，对所述道路图像进行预处理，得到预处理后的图像，对所述预处理后的图像进行扫描与比对，获取智能车所处道路的边界及道路状况；
根据智能车所处道路的边界及道路状况，获取道路中线信息，根据所述中线信息，规划出智能车的行驶路径；
根据所述行驶路径进行加权求和处理，获取实际车身与所述规划路径的偏差值，根据所述行驶路径及偏差值，调整智能车的行驶轨迹。


2.根据权利要求1所述的基于视觉引导AGV智能车的控制方法，其特征在于，对所述道路图像进行预处理，得到预处理后的图像，对所述预处理后的图像进行扫描与比对，获取智能车所处道路的边界及道路状况，具体包括，
对所述道路图像进行灰度化、二值化、压缩处理，分离出道路及非道路的轮廓，得到预处理后的图像，对预处理后的图像中道路轮廓中间向两边进行扫描，获取像素跳变点，得到智能车所处道路的边界，根据智能车所处道路的边界得到智能车所处道路状况，所述道路状况为直道、十字、环岛、弯道中的任意一种。


3.根据权利要求2所述的基于视觉引导AGV智能车的控制方法，其特征在于，根据智能车所处道路的边界及道路状况，获取道路中线信息，根据所述中线信息，规划出智能车的行驶路径，具体包括，
将预设道路分成n行m列，使预设道路形成了一个n×m的数组，预先存储预设道路各行在n×m大小图中的宽度；
若智能车所处道路状况为直道、十字或弯道，则
对于道路的边界，若左右两个边界都存在，则道路中对应行的中点即为两个边界对应数值的平均值，若有左边界无右边界，则左边界加上对应行的道路道宽度的一半得到该对应行的中点，若有右边界无左边界，则右边界减去对应行的道路宽度的一半得到该对应行的中点，若左右两边均为边界，则取上一行中点作为当前行的中点，将所有行对应的中点连接，得到中线信息，所述中线信息即为规划出的智能车的行驶路径，
若智能车所处道路状况为环岛，则
将所述像素跳变点和图像最近端的左边界点进行连线，以该连线作为左边界，然后进行智能车所处道路状况为直道、十字或弯道时，规划智能车的行驶路径的过程。


4.根据权利要求3所述的基于视觉引导AGV智能车的控制方法，其特征在于，根据所述行驶路径进行加权求和处理，获取实际车身与所述规划路径的偏差值，具体包括，对预设道路每行中心进行幅权值处理并加权求和，将求和结果与道路位置中线作差，得到实际车身与所述规划路径的偏差值。


5.根据权利要求3所述的基于视觉引导AGV智能车的控制方法，其特征在于，还包括，检测是否存在障碍物，若存在障碍物，则获取障碍物在n×m的数组中所处索引位置，确定所述障碍物在智能车的左侧还是右侧，以智能车前进方向为x轴正方向，获取障碍物到x轴的垂直距离，若所述垂直距离与智能车的半个车宽的比值小于预设值，则使智能车根据所述障碍物在智能车的左侧还是右侧，向右侧或左侧避障。


6.一种基于视觉引导AGV智能车的控制系统，其特征在于，包括道路状态获取模块、行驶路径规划模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐帅，吴瀚，陈照奇，郑颖，吴泓晋，于作艺，
申请(专利权)人：徐帅，
类型：发明
国别省市：江苏;32