一种基于人工智能的AGV小车稳定行驶方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及AGV自动导航车、人工智能及图像处理技术领域，具体涉及一种基于人工智能的AGV小车稳定行驶方法及系统。该方法包括：获得小车正视视角下的路径图像；分割路径图像中的磁路区域并将正视视角变换成俯视视角获得俯视磁路图；通过俯视磁路图中的图像信息和磁感应信号判断是否存在异常磁路；获得俯视磁路图中的非连续曲率转弯点；当非连续曲率转弯点移动至俯视磁路凸中的警戒区域内时，通过路径的转弯程度调整磁感应信号的反馈；获得非连续曲率转弯点在路径图像中的特征区域，并在后续采集的路径图像中进行特征匹配，若匹配失败则表示转弯结束。本发明专利技术通过检测异常磁路，根据转弯程度对小车运行进行控制调整，保证了小车工作过程中的平稳。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的AGV小车稳定行驶方法及系统
本专利技术涉及AGV自动导航车、人工智能及图像处理
，具体涉及一种基于人工智能的AGV小车稳定行驶方法及系统。
技术介绍
随着自动化的程度越来越高，自动导航(AGV)小车的使用领域也更加广泛。自动导航可以节省更多人力物力，提高生产效率。AGV导航方法有很多种，其中磁带导引以其成本低、铺设简单、导航精度高、添加更改路径方便容易等优点被广泛使用。磁带导引又称磁路导引、磁条导引等，通过在地面铺设具有特定频率磁性的磁路来设置小车的路径。在小车行驶过程中会存在一些问题，如磁路上出现避障系统无法识别的障碍物、磁路出现断裂、磁路本身性质变化等情况，使得小车无法判断当前路径是否异常，从而造成工作事故。在小车转弯处如果遇到铺设磁路为直角等曲率半径变化不连续的地方，会导致小车加速度产生突变，行驶不平稳的问题。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的AGV小车稳定行驶方法及系统，所采用的技术方案具体如下：本专利技术提出了一种基于人工智能的AGV小车稳定行驶方法，所述方法包括：采集小车当前正视视角下的路径图像；分割出所述路径图像中的磁路区域，将所述磁路区域由正视视角变换成俯视视角，并二值化处理，获得俯视磁路图；根据所述俯视磁路图的图像信息判断是否存在异常磁路；所述图像信息包括所述俯视磁路图的磁路边缘和磁路连通域；根据磁感应强度传感器的磁感应信号判断是否存在所述异常磁路；若存在所述异常磁路，则反馈异常信息；当所述俯视磁路图中不存在所述异常磁路时，通过所述磁路边缘获得拐点区域；通过角点检测获得所述俯视磁路图的角点；以在所述拐点区域内的所述角点作为前方路径的非连续曲率转弯点；当所采集的连续多帧所述俯视磁路图中的所述非连续曲率转弯点移动至所述俯视磁路图中预设的警戒区域内时，通过所述非连续曲率转弯点位置获得转弯程度，以所述转弯程度调整所述磁感应信号；获得所有所述非连续曲率转弯点在当前所述路径图像中的特征区域；将所述特征区域和后续采集的所述路径图像进行特征匹配，若特征匹配失败则表示转弯结束。进一步地，所述根据所述俯视磁路图的图像信息判断磁路是否异常方法包括：若所述磁路边缘两条曲线导数差异大于预设导数阈值，则判断当前磁路异常；若所述连通域个数大于预设连通域个数阈值，则判断当前磁路异常。进一步地，所述根据磁感应信号判断磁路是否异常方法包括：从历史数据中获得小车在正常磁路上不同运行状态的所述磁感应信号集合；所述集合包含了不同状态的所述磁感应信号组合；在小车行进过程中将实时采集到的所述磁感应信号与所述集合匹配，获得匹配误差；若所述匹配误差大于预设的误差阈值，则认为当前磁路异常。进一步地，所述拐点区域获取方法包括：对所述磁路边缘两条曲线分别求导，获得所述曲线的导数变化范围大的点的区间；以该点为圆心，以所述区间长度作为直径的圆形区域为所述拐点区域。进一步地，所述通过所述非连续曲率转弯点位置获得转弯程度方法包括：以所述非连续曲率转弯点在所述磁路边缘上的导数绝对值作为所述转弯程度；通过该导数的符号确定当前小车转向。本专利技术还提出了一种基于人工智能的AGV小车稳定行驶系统，所述系统包括图像采集模块、图像预处理模块、异常磁路检测模块、非连续曲率转弯点检测模块、转弯控制模块和转弯状态获取模块；所述图像采集模块用于采集小车当前正视视角下的路径图像；所述图像预处理模块用于分割出所述路径图像中的磁路区域，将所述磁路区域由正视视角变换成俯视视角，并二值化处理，获得俯视磁路图；所述异常磁路检测模块用于根据所述俯视磁路图的图像信息判断是否存在异常磁路；所述图像信息包括所述俯视磁路图的磁路边缘和磁路连通域；根据磁感应强度传感器的磁感应信号判断是否存在所述异常磁路；若存在所述异常磁路，则反馈异常信息；所述非连续曲率转弯点检测模块用于当所述俯视磁路图中不存在所述异常磁路时，通过所述磁路边缘获得拐点区域；通过角点检测获得所述俯视磁路图的角点；以在所述拐点区域内的所述角点作为前方路径的非连续曲率转弯点；所述转弯控制模块用于当所采集的连续多帧所述俯视磁路图中的所述非连续曲率转弯点移动至所述俯视磁路图中预设的警戒区域内时，通过所述非连续曲率转弯点位置获得转弯程度，以所述转弯程度调整所述磁感应信号；所述转弯状态获取模块用于获得所有所述非连续曲率转弯点在当前所述路径图像中的特征区域；将所述特征区域和后续采集的所述路径图像进行特征匹配，若特征匹配失败则表示转弯结束。进一步地，所述异常磁路检测模块还包括图像信息异常检测模块；所述图像信息异常检测模块用于判断所述磁路边缘两条曲线导数差异是否大于预设导数阈值；若大于，则判断当前磁路异常；判断所述连通域个数是否大于预设连通域个数阈值；若大于，则判断当前磁路异常。进一步地，所述异常磁路检测模块还包括磁感应信号异常检测模块；所述磁感应信号异常检测模块用于从历史数据中获得小车在正常磁路上不同运行状态的所述磁感应信号集合；所述集合包含了不同状态的所述磁感应信号组合；在小车行进过程中将实时采集到的所述磁感应信号与所述集合匹配，获得匹配误差；若所述匹配误差大于预设的误差阈值，则认为当前磁路异常。进一步地，所述非连续曲率转弯点检测模块还包括拐点区域获取模块；所述拐点区域获取模块用于对所述磁路边缘两条曲线分别求导，获得所述曲线的导数变化范围大的点的区间；以该点为圆心，以所述区间长度作为直径的圆形区域为所述拐点区域。进一步地，所述转弯控制模块还包括转弯程度获取模块；以所述非连续曲率转弯点在所述磁路边缘上的导数绝对值作为所述转弯程度；通过该导数的符号确定当前小车转向。本专利技术具有如下有益效果：1.本专利技术实施例利用图像信息和磁感应强度传感器的磁感应信号判断磁路是否异常，可以准确的判断异常磁路并通知工作人员对当前路径进行维修整理，避免了路径异常对工作的影响。2.本专利技术实施例通过图像信息检测路径下非连续曲率转弯点，通过调整磁感应信号使小车在转弯状态中能够平稳的行驶，避免了小车颠簸不稳造成工作事故。3.本专利技术实施例通过已知特征点的匹配算法对路径图像进行特征匹配，减少了计算量，能够准确的结束转弯状态，保证转弯过程的平稳。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。图1为本专利技术一个实施例所提供的一种基于人工智能的AGV小车稳定行驶方法流程图；图2为本专利技术一个实施例所提供的一种宽窄异常磁路示意图；图3为本专利技术一个实施例所提供的一种断裂异常磁路示意图；图4为本专利技术一个实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能的AGV小车稳定行驶方法，其特征在于，所述方法包括：/n采集小车当前正视视角下的路径图像；/n分割出所述路径图像中的磁路区域，将所述磁路区域由正视视角变换成俯视视角，并二值化处理，获得俯视磁路图；/n根据所述俯视磁路图的图像信息判断是否存在异常磁路；所述图像信息包括所述俯视磁路图的磁路边缘和磁路连通域；根据磁感应强度传感器的磁感应信号判断是否存在所述异常磁路；若存在所述异常磁路，则反馈异常信息；/n当所述俯视磁路图中不存在所述异常磁路时，通过所述磁路边缘获得拐点区域；通过角点检测获得所述俯视磁路图的角点；以在所述拐点区域内的所述角点作为前方路径的非连续曲率转弯点；/n当所采集的连续多帧所述俯视磁路图中的所述非连续曲率转弯点移动至所述俯视磁路图中预设的警戒区域内时，通过所述非连续曲率转弯点位置获得转弯程度，以所述转弯程度调整所述磁感应信号；/n获得所有所述非连续曲率转弯点在当前所述路径图像中的特征区域；将所述特征区域和后续采集的所述路径图像进行特征匹配，若特征匹配失败则表示转弯结束。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的AGV小车稳定行驶方法，其特征在于，所述方法包括：
采集小车当前正视视角下的路径图像；
分割出所述路径图像中的磁路区域，将所述磁路区域由正视视角变换成俯视视角，并二值化处理，获得俯视磁路图；
根据所述俯视磁路图的图像信息判断是否存在异常磁路；所述图像信息包括所述俯视磁路图的磁路边缘和磁路连通域；根据磁感应强度传感器的磁感应信号判断是否存在所述异常磁路；若存在所述异常磁路，则反馈异常信息；
当所述俯视磁路图中不存在所述异常磁路时，通过所述磁路边缘获得拐点区域；通过角点检测获得所述俯视磁路图的角点；以在所述拐点区域内的所述角点作为前方路径的非连续曲率转弯点；
当所采集的连续多帧所述俯视磁路图中的所述非连续曲率转弯点移动至所述俯视磁路图中预设的警戒区域内时，通过所述非连续曲率转弯点位置获得转弯程度，以所述转弯程度调整所述磁感应信号；
获得所有所述非连续曲率转弯点在当前所述路径图像中的特征区域；将所述特征区域和后续采集的所述路径图像进行特征匹配，若特征匹配失败则表示转弯结束。


2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的AGV小车稳定行驶方法，其特征在于，所述根据所述俯视磁路图的图像信息判断磁路是否异常方法包括：
若所述磁路边缘两条曲线导数差异大于预设导数阈值，则判断当前磁路异常；
若所述连通域个数大于预设连通域个数阈值，则判断当前磁路异常。


3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的AGV小车稳定行驶方法，其特征在于，所述根据磁感应信号判断磁路是否异常方法包括：
从历史数据中获得小车在正常磁路上不同运行状态的所述磁感应信号集合；所述集合包含了不同状态的所述磁感应信号组合；在小车行进过程中将实时采集到的所述磁感应信号与所述集合匹配，获得匹配误差；若所述匹配误差大于预设的误差阈值，则认为当前磁路异常。


4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的AGV小车稳定行驶方法，其特征在于，所述拐点区域获取方法包括：
对所述磁路边缘两条曲线分别求导，获得所述曲线的导数变化范围大的点的区间；以该点为圆心，以所述区间长度作为直径的圆形区域为所述拐点区域。


5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的AGV小车稳定行驶方法，其特征在于，所述通过所述非连续曲率转弯点位置获得转弯程度方法包括：
以所述非连续曲率转弯点在所述磁路边缘上的导数绝对值作为所述转弯程度；通过该导数的符号确定当前小车转向。


6.一种基于人工智能的AGV小车稳定行驶系统，其特征在于，所述系统包括图像采集模块、图像预处理模块、异常磁路检测模块、非连续曲率转弯点检测模块、转弯控制模块和转弯状态获取...

【专利技术属性】
技术研发人员：王汬雨，秦帅，
申请(专利权)人：河南六米电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：河南;41