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視覺信息如何輔助激光導航AGV的應用

Wildesbeast ? 來源:今日頭條 ? 作者:物流技術(shù)與應用雜 ? 2020-02-24 16:04 ? 次閱讀

針對移動機器人激光導航定位取卸貨過程,發(fā)生的貨物位置偏差大而導致的取卸貨不成功的情況,本文給出了一種解決方法,即視覺輔助運用模板匹配,提取感興趣區(qū)域,邊緣檢測提取輪廓找中心點來檢測貨物托盤所在的位置,再通過數(shù)據(jù)通信轉(zhuǎn)換,將視覺檢測結(jié)果傳輸給移動機器人,從而可保證其能夠連續(xù)穩(wěn)定地進行取卸貨。

目前AGV導航定位使用中較為普遍的技術(shù)是激光定位技術(shù)。激光傳感器被固定在AGV頂部,掃描與其在一個固定平面上的反光板與移動機器人的距離,并依據(jù)反饋的距離數(shù)據(jù)構(gòu)建成導航地圖。在導航過程中,AGV規(guī)劃的前往地圖中上位機下發(fā)的已知的目標地點執(zhí)行任務(wù),同時AGV實時反饋位置信息和任務(wù)執(zhí)行情況,如圖1。

過程中由于貨物的存放可能存在人為改變,或是AGV某一次存放位置偏差較大等,這會造成下一次AGV裝配過程的失敗,執(zhí)行效率降低的同時存在一定不安全性,因此本文提出在實際應用中利用激光導航定位的同時,結(jié)合視覺傳感器獲取信息豐富的特點,對視覺信息進行基于灰度值的模版匹配算法與輪廓邊緣檢測算法找出待取貨物下托盤的中心位置,來保證AGV能夠進行正常的任務(wù)操作。

一、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)主要包含三個模塊:1.AGV系統(tǒng)調(diào)度;2.視覺輔助;3.數(shù)據(jù)通信。AGV系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu),如圖2。

激光定位選擇比較成熟的基于反光板的定位算法,物料管理系統(tǒng)下發(fā)任務(wù),AGV管理監(jiān)控計算機將任務(wù)具體下發(fā)分配給AGV,車到相應站臺執(zhí)行任務(wù)。視覺輔助運用模板匹配,提取感興趣區(qū)域,邊緣檢測提取輪廓找中心點來檢測貨物托盤所在的位置,數(shù)據(jù)通信部分則主要進行通信轉(zhuǎn)換,將視覺檢測結(jié)果傳輸給AGV,AGV依據(jù)得到數(shù)據(jù),對車位置進行相應調(diào)整,同時包含一些對HMI與相機實時通信交互。

1.激光雷達

測激光雷達采用倍加福與科爾摩根共同開發(fā)的LS2000,是脈沖測距技術(shù)的二維激光掃描儀,具有很高的重復精度和較短的響應時間,其掃描角度360°,測量距離可達30米,10~50Hz掃描頻率,激光傳感器安置在車體頂部,激光導航基于使用反光板的自由制導。使用反光板更新位置,根據(jù)跟蹤車輛運動的里程表(編碼器數(shù)據(jù)),車輛位置會不斷更新。使用反射器的量值更新位置。導航始終處于活動狀態(tài)。激光掃描的2D平面數(shù)據(jù)信息來進行激光導航定位與地圖構(gòu)建。

2.單目相機

用易福門O3D303的3D攝相機,能夠提供352×264的RGB圖像及深度圖像,每次測量輸出 23000 個距離和灰度值,可進行距離、液位或體積的視覺評估,我們這里主要用于距離視覺評估,孔徑角為60×45,有效深度范圍0.3~8.0m,通過以太網(wǎng)接口進行通信。其在車體上安裝,如圖3。

3.通信系統(tǒng)

AGV與相機的通信用貝加萊的觸摸屏進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,HMI與車之間用CAN通信,觸摸屏和相機之間用UDP通信,圖4通信流程圖給出了彼此之間具體的通信步驟和遇到問題的一些處理方式,數(shù)據(jù)傳輸采用實時通訊,以保證相機的正常工作和相機與屏之間通信的正常,從而保證整個系統(tǒng)成功運行。

4.OpenCV

OpenCV 是一個開源的代碼部分用C/C++編寫的計算機視覺庫,能夠運行在 Windows、Mac、Linux操作系統(tǒng)上,其對 Python、Ruby、Java 等語言均具有良好兼容性,具有相應接口,OpenCV用一個簡單的計算機視覺框架幫助程序開發(fā)人員高效地開發(fā)出相關(guān)的程序。

二、圖像處理

1.模板匹配

模板匹配是一項在一幅圖像中尋找與另一幅模板圖像最匹配部分的技術(shù),這種方法原理簡單,具有較高匹配精度,遍歷圖像中的每一個位置,比較模板與各位置相似程度,當匹配度量值足夠高時,就認為在搜索圖中找到了目標。模板匹配的實現(xiàn)函數(shù):matchTemplate(srcImage ,templateImage , result , MatchMethod );其實現(xiàn)流程圖與模板和搜索結(jié)果如圖5、圖6、圖7,MatchMethod采用標準相關(guān)性系數(shù)匹配,其采用相關(guān)系數(shù)(標準化的協(xié)方差)作為相似性度量。

2.邊緣檢測與定位中心點

基于模板匹配出的感興趣區(qū)域,將其從搜索結(jié)果圖中單獨提取出來進行邊緣檢測,邊緣檢測系統(tǒng)由加載感興趣區(qū)域、模糊化降噪、Canny算子邊緣檢測、尋找輪廓、繪制輪廓、定位輪廓中心點組成。對于尋找到的所有輪廓,通過設(shè)定閾值移除過大或過小輪廓,最終得到矩形輪廓,進而對矩形區(qū)域?qū)ふ抑行狞c,提取繪制的輪廓,如圖8。

三、實驗結(jié)果與分析

在已有激光導航系統(tǒng)中加入視覺定位數(shù)據(jù),并在室內(nèi)環(huán)境進行測試,實驗目的是測試在貨物存放已有誤差的條件下,視覺定位數(shù)據(jù)信息發(fā)送給激光導航的AGV,AGV依據(jù)它進行位置調(diào)整后進行取卸貨。首先帶有任務(wù)的AGV到達指定位置等待視覺系統(tǒng)拍照處理,對處理后的灰度圖進行模板匹配、將匹配出的模板部分提取出來進行邊緣檢測輪廓提取,最后根據(jù)檢測的矩形輪廓找尋到要定位的中心點,并經(jīng)過坐標轉(zhuǎn)換求得車相對中心點的偏移,最終得到的檢測結(jié)果如圖9,

實驗結(jié)果如圖10。

可見,視覺系統(tǒng)可以較為精準的得出偏移信息,實現(xiàn)了AGV更為有效精準的任務(wù)執(zhí)行流程。

四、總結(jié)與展望

激光定位能夠?qū)崿F(xiàn)較高精度水平的定位,但在上位機已經(jīng)下達所需要取卸貨位置后,AGV會嚴格按照任務(wù)命令執(zhí)行,到達位置是在誤差范圍內(nèi)固定的,存在裝載失敗、取不到貨物的情況,AGV 輸送系統(tǒng)的主要特點把物流優(yōu)化到最佳狀況做到效率最優(yōu)化,故加入視覺輔助信息,極大增強貨物存卸位置的靈活性,極大提高了工作效率,減少了現(xiàn)場調(diào)試人員的任務(wù)工作量,視覺信息的補充使得最終移動機器人可以快速準確地完成工作,為任務(wù)快速高效完成提供助力。

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