基于多目视觉AGV的定位与跟踪方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于多目视觉的AGV定位与跟踪方法及系统，所述方法及系统包括以下步骤：S1、视频获取步骤；S2、视频图像处理步骤；S3、视频图像特征提取步骤；S4、地图拼接步骤；S5、物体识别步骤；S6、目标定位与跟踪步骤。利用本发明专利技术，解决基于全局视觉导航AGV受障碍物阻挡视野或单个摄像头获取定位失败的问题，能够更精确的对AGV进行定位和跟踪，有效提高运输效率，降低运输成本，对于智能仓储、无人搬运等行业的智能化具有重要意义。等行业的智能化具有重要意义。

【技术实现步骤摘要】
基于多目视觉AGV的定位与跟踪方法及系统


[0001]本专利技术设计一种基于多目视觉AGV的的定位与跟踪方法，尤其涉及一种基于多目视觉的AGV定位与跟踪方法及系统。

技术介绍

[0002]目前，工业生产自动化、智能化仍然是我国发展的重要方向，自动导引车AGV是机器人产业的重要分支，AGV是具有自主导航功能的运输车，其有着灵活性高、成本低、智能高效的特点，广泛应用与仓库、餐饮、医疗、清洁等场合，提高了人们的生活质量和工作效率。
[0003]当今社会用于监控的摄像头已遍布人们的生活场景中，以视觉定位导引的方式控制AGV工作已成为主流，但是目前普遍应用单目视觉导引方式控制AGV，这种方式观察的视野有限，无法满足在较大的空间运行的需求，并且无法解决AGV导航过程中受障碍物阻挡视野或单个摄像头获取定位失败的问题，并且地图不精确，误差较大，不能更好的完成任务。因此，需一种多目视觉导引方式来解决这个问题。

技术实现思路

[0004]为克服现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于多目视觉的AGV跟踪方法及系统，利用本专利技术提供的技本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多目视觉的AGV定位与跟踪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、视频获取步骤，通过安装在三个不同方向的摄像头拍摄所需视频图像；S2、视频图像处理步骤，通过张正友标定法对所获取的视频图像进行畸变校正；S3、视频图像特征提取步骤，通过对视频图像中的特定矩形标定板进行HSV模式转化，并对其进行二值化，执行闭操作得到标定板掩膜，对其使用canny算子进行角点检测获取角点，对图像进行透视变换；S4、地图拼接步骤，在标定板内设计了方形、圆形和三角形三个标识物，利用标识物来自动识别各个角点，采用缝合线的方式在重合区域将视频图像进行拼接，形成全局地图；S5、物体识别步骤，通过三个不同方向的摄像头对AGV进行图像采集，再使用Labeling工具对AGV进行标注形成数据集，以一定的比例分为训练集和验证集并对其进行模型训练，识别AGV；S6、目标定位与跟踪步骤，在AGV车顶前后设置一大一小两个色块，通过提取两个色块的质心坐标得到AGV中心点和AGV方向，将三个摄像头得到的信息融合，再使用基于ROS平台设计全局导引AGV的路径控制算法进行操控AGV到达指定地点。2.根据权利要求1所述的基于多目视觉AGV的定位与跟踪方法，其特征在于，所述S3步骤中，canny算子利用高斯函数平滑图像，其高斯函数如下所示：其中，σ为高斯滤波函数的标准差。3.根据权利要求1所述的基于多目视觉AGV的定位与跟踪方法，其特征在于，所述S4包括以下步骤：S41、在透视变换图像中选取左上角为原点，以标定板的边长为边长，框选标定板的ROI区域；S42、通过灰度阈值将ROI区域二值化后使用轮廓提取算法；S43、通过轮廓近似的算法得到轮廓的顶点，根据轮廓顶点确定形状，定点数为3则为三角形、4则为矩形、0则为圆心；S44、通过计算轮廓的空间距得到形状的质心，通过角点和质心之间的距离，确定标定板中对应的点，并将其进行相应匹配，采用缝合线的方式在重合区域将视频图像划分拼接，形成全局地图。4.根据权利要求3所述的基于多目视觉AGV的定位与跟踪方法，其特征在于，所述S44步骤中，空间距的表达式如下所示：M
ij
＝∑
x,y
Ct(x,y)x
i
y
j
ꢀꢀꢀꢀ...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐朝宇，梁家海，袁裕发，王青青，蔡泽平，
申请(专利权)人：北部湾大学，
类型：发明
国别省市：