AGV控制方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及人工智能领域，具体公开了一种AGV控制方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：采集当前路面的路面图像，并根据所述路面图像进行图像处理后的像素点的灰度值确定当前路面的路况图像；根据所述路况图像中像素点的灰度值对所述路况图像进行特征点提取，得到多个特征点；基于多个所述特征点构建行驶路径；根据所述行驶路径控制AGV的行驶。根据所述行驶路径控制AGV的行驶。根据所述行驶路径控制AGV的行驶。

【技术实现步骤摘要】
AGV控制方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种AGV控制方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]无线式视觉导向是利用CCD摄像系统动态摄取运行路径周围的环境图像信息，并与预先设定的运行路径周围环境的图像数据库中的信息、进行比较，从而确定当前位置以及对是否继续运行做出决策。而有线式视觉导向技术的优点是获取的信息容量大、系统柔性好、路径的设置和变更简单方便易行等，是当前AGV导向技术研究的主流方向。但目前为了实现AGV的稳定性和高精度的控制，对硬件和软件的要求非常高，这导致AGV的生产升本较高，并且在执行一些简易功能时会出现性能过剩的情况。

技术实现思路

[0003]本申请提供了一种AGV控制方法、装置、设备及存储介质，以降低AGV的成本，并保证AGV的稳定性。
[0004]第一方面，本申请提供了一种AGV控制方法，所述方法包括：
[0005]采集当前路面的路面图像，并根据所述路面图像进行图像处理后的像素点的灰度值确定当前路面的路况图像；
[0006]根据所述路况图像中像素点的灰度值对所述路况图像进行特征点提取，得到多个特征点；
[0007]基于多个所述特征点构建行驶路径；
[0008]根据所述行驶路径控制AGV的行驶。
[0009]第二方面，本申请还提供了一种AGV控制装置，所述装置包括：
[0010]图像处理模块，用于采集当前路面的路面图像，并根据所述路面图像进行图像处理后的像素点的灰度值确定当前路面的路况图像；
[0011]特征提取模块，用于根据所述路况图像中像素点的灰度值对所述路况图像进行特征点提取，得到多个特征点；
[0012]路径构建模块，用于基于多个所述特征点构建行驶路径；
[0013]行驶控制模块，用于根据所述行驶路径控制AGV的行驶。
[0014]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器；所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如上述的AGV控制方法。
[0015]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如上述的AGV控制方法。
[0016]本申请公开了一种AGV控制方法、装置、设备及存储介质，通过采集当前路面的路面图像，并且根据路面图像进行图像处理后的像素点的灰度值来确定当前路面的路况图
像，然后根据路况图像中各个像素点的灰度值进行特征点提取，得到特征点，最后基于得到的多个特征点构建行驶路径，从而按照行驶路径控制AGV的行驶。简化了AGV在路径规划时的判断过程，简洁了AGV的速度控制，并且也保证了AGV的稳定性。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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他的附图。
[0018]图1是本申请实施例提供的AGV控制的步骤示意流程图；
[0019]图2是本申请实施例提供的对路面图像进行图像处理，得到路况图像的步骤示意图；
[0020]图3是本申请实施例提供的基于多个特征点构建行驶路径的步骤示意图；
[0021]图4a是本申请实施例提供的一种连接顺序的行驶路径示意图；
[0022]图4b是本申请实施例提供的另一种连接顺序的行驶路径示意图；
[0023]图5是本申请实施例提供的构建出的行驶路径的示意图；
[0024]图6是本申请实施例提供的一种AGV控制装置的示意性框图；
[0025]图7是本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意性框图。
具体实施方式
[0026]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0027]附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
[0028]应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0029]还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0030]本申请的实施例提供了一种AGV控制方法、装置、计算机设备及存储介质。AGV控制方法可通过读取路径信息来对AGV进行控制，在简易环境下高效稳定的AGV。
[0031]其中，AGV也即Automated Guided Vehicle，通常也指AGV小车。AGV上通常装备有电磁或光学等自动导航装置，能够沿规定的导航路径行驶。在本申请实施例中，AGV上安装有摄像头，通过摄像头来采集路面图像，并将路面图像发送至AGV上安装的处理器进行处理，得到行驶路径，再根据行驶路径确定AGV左轮和右轮的速度，并将确定出的速度发送至驱动模块，由驱动模块控制电机转动，实现对AGV的控制。
[0032]下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的
实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0033]请参阅图1，图1是本申请实施例提供的一种AGV控制方法的示意流程图。该AGV控制方法通过采集路面图像，然后对路面图像进行分析得到路况图像，并从路况图像中提取特征点完成行驶路径的构建，从而实现对AGV的行驶控制。
[0034]如图1所示，该AGV控制方法，具体包括：步骤S101至步骤S104。
[0035]S101、采集当前路面的路面图像，并根据所述路面图像进行图像处理后的像素点的灰度值确定当前路面的路况图像。
[0036]在AGV的行驶过程中，可以通过AGV上安装的摄像头采集AGV当前行驶前方的路面图像，然后对路面图像进行图像处理，得到路面图像中各个像素点的灰度值，最终根据像素点的灰度值来确定当前路面的路况图像。其中，路况图像上反应了前方的路况信息，比如前方道路发生转弯，前方道路上有障碍物等信息。
[0037]在一实施例中，如图2所示，根据所述路面图像进行图像处理后的像素点的灰度值确定当前路面的路况图像的步骤可以包括：S1011、对所述路面图像进行预处理，得到预处理后的路面图像；S1012、获取所述预处理本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种AGV控制方法，其特征在于，所述方法包括：采集当前路面的路面图像，并根据所述路面图像进行图像处理后的像素点的灰度值确定当前路面的路况图像；根据所述路况图像中像素点的灰度值对所述路况图像进行特征点提取，得到多个特征点；基于多个所述特征点构建行驶路径；根据所述行驶路径控制AGV的行驶。2.根据权利要求1所述的AGV控制方法，其特征在于，所述根据所述路面图像进行图像处理后的像素点的灰度值确定当前路面的路况图像，包括：对所述路面图像进行预处理，得到预处理后的路面图像；获取所述预处理后的路面图像中像素点的灰度值；若所述像素点的灰度值大于预设阈值，则将所述像素点设置为第一颜色；若所述像素点的灰度值小于或等于预设阈值，则将所述像素点设置为第二颜色；将设置为第一颜色的所述像素点和设置为第二颜色的所述像素点形成的图像作为路况图像。3.根据权利要求2所述的AGV控制方法，其特征在于，所述对所述路面图像进行预处理，得到预处理后的路面图像，包括：对所述路面图像进行灰度变换，得到所述路面图像对应的灰度图像；对所述灰度图像进行滤波处理，得到滤波图像；对所述滤波图像进行二值化，得到预处理后的路面图像。4.根据权利要求1所述的AGV控制方法，其特征在于，所述对所述路况图像进行特征点提取，得到多个特征点，包括：对所述路况图像进行等分分割，得到多个分割图像；获取各个所述分割图像中像素点的灰度值，并确定所述分割图像中灰度值最大的像素点为特征点。5.根据权利要求1所述的AGV控制方法，其特征在于，所述基于多个所述特征点构建行驶路径，包括：确定多个所述特征点在所述路况图像中的位置坐标；基于行驶方向、所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：喻凌威，王森，周宝，陈远旭，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：