多窗口实时测距的视觉导引AGV精确定位技术研究

为了提高视觉导引自动导引车(automated guided vehicle,AGV)的定位精度,提出了一种多窗口实时测距的精确定位方法。该方法通过在定位点铺设圆形标识作为定位标识符,首先根据车载视觉系统结构,建立视觉实时测距模型。通过对获得的椭圆图像的几何特征进行提取,并采用基于曲率角估计方法对椭圆边缘精确识别;然后,基于最小二乘拟合直线获取椭圆中心位置。最后,结合采用多窗口图像处理方法,将定位过程分为多个阶段进行,逐步逼近,最终实现精确定位。实验结果表明,该方法能使得视觉导引AGV的定位精度达到2 mm。     

AGV视觉导引控制问题研究

路径识别和路径跟踪是AGV视觉导引控制中的两个关键问题，本文利用颜色信息识别路径，采用模糊控制策略跟踪路径，系统的可靠性高，同时也兼顾了系统的实时性要求。实验表明上述算法效果良好。     

基于光照约束的AGV视觉导引非均匀光照增强方法

为解决视觉导引AGV采用环形LED阵列光源照明方式时产生的非均匀光照和高光问题,提出了一种基于光照约束的图像处理方法。首先建立了远场景环形LED光源的光照模型,根据单色漫反射模板图像,采用Levenberg-marquardt法估计出光照模型的参数,再通过基于平均辐照度的归一化方法去除非均匀光照的影响,并对彩色图像中需增强的颜色色度分量进行补色以解决高光现象。实验结果表明:该方法能有效提高图像处理过程中路径特征提取的可靠性。     

AGV视觉导引控制的研究

路径识别和路径跟踪是AGV视觉导引控制中的2个关键问题，本文利用颜色信息识别路径，采用模糊控制策略跟踪路径，系统的鲁棒性高，同时也兼顾了系统的实时性要求。实验表明该算法效果良好。     

应用于AGV的CPS电磁导引传感器设计

研究了采用无接触供电(CPS)进行供电、导引的自动导引车(AGV),使AGV的运行时间与效率得到有效提升,AGV系统的集成度高,具有丰富的应用前景.详细分析了CPS原边的磁场强度分布,完成传感器布置与硬件电路的设计方案.推导得出测量电压与位置偏差的函数关系,提出一种处理路径偏差的改进算法,提高了检测精度.实验结果显示,路径偏差在-30～+30ram范围时传感器的检测精度小于5 mm,表明该设计方案可行有效,达到了AGV的应用要求.     

激光导引AGV系统结构及其控制

自动导引小车ＡＧＶ是指具有电磁或光学等自动导引装置,能够沿规定的导引路径运行的小车。具有编程装置、安全保护装置以及各种移载装置等,是现代物流系统中的关键设备之一。以电池为动力,进行非接触式导引,根据实际需要配备不同的移载装置,以完成相应的操作任务。激光导引是目前ＡＧＶ系统中普遍采用的导引方式,是集光、机、电和计算机于一体的高新技术。根据其导引原理,ＡＧＶ可在导引区内精确定位,并可根据用户的需求随意改动其运行路径,从而充分发挥ＡＧＶ的利用率,提高用户生产效率。本文简要阐述激光导引ＡＧＶ的机械结构、导引及控制…     

射频IC卡在视觉导引AGV运动控制中的应用

为了改善AGV（自动引导小车）运动控制过程中视觉周期过长带来的速度低、导航精度不高以及对突发事件适应能力差等不足，在视觉导引AGV运动控制中采用射频IC卡控制系统，通过将视觉与非视觉的射频传感器集成，采用模糊控制的方式实现速度规划。试验证明，该方法可以增强AGV系统对复杂环境的适应能力，实现高速、高精度导航，提高系统可靠性，增强小车运动的智能性。     

视觉导引式AGV动态分割最优阈值路径预测算法

文章针对视觉巡线AGV导航问题,提出一种基于动态分割阈值的路径预测算法。在对视觉CCD图像信号分析的基础上,根据帧图像信息的特性,采用递推计算像素阈值提取引导线信息,设计了图像数据二值化分割噪点去噪算法,可有效克服由杂点、交叉线、光线及环境因素等造成的干扰,并通过实验验证了算法的有效性。     

AGV系统

AGV（AutomaticGuidedVehicle）即自动导引车是８０年代发展起来的智能搬运（装配）型机器人，一般采用轮式驱动，具有电动车的特征。AGV小车能在地面控制系统的统一调度下，自动搬运货物，实现自动化的物料传送。因其具有灵活性、智能化等特点，能够方便地重组系统，达到生产过程中的柔性化运输之目的。较之传统的人工或半人工的物料输送方式，AGVS（Auto－maticGuidedVehicleSystem）系统大大减轻了劳动强度和危险性，提高了工作效率，在机械、电子、纺织、卷烟、医疗、食品、造纸等行业都可以发挥作用。国外的AGVS设计，应用水…     

AGV自动充电系统设计

综合论述ＡＧＶ自动充电系统设计的基本内容,基本方法和基本要求,以图示范例介绍了不同充电方式的特点和差别,为ＡＧＶ总体设计提供了思路及参考意见。     

多目视觉与激光组合导航AGV精确定位技术研究

为进一步提高自动导引车(AGV)的定位精度,提出了一种多目视觉与激光组合导航的精确定位方法。该方法首先提出了一种基于双目视觉实时测量的AGV位姿控制技术,通过多目视觉系统来识别导引线侧的多个圆形标识点完成前瞻预判与精准定姿。采用基于代数距离方差校验的改进型最小二乘拟合椭圆算法来确定各标识中心坐标,结合激光扫描与视觉定位信息,采用无迹卡尔曼滤波算法进行多传感器信息融合,最终实现精确定位。实验结果表明:使用该方法后定位精度明显得到提高,控制曲线更为平滑,定位鲁棒性更好,姿态调整精度可达±0.5°,停车定位精度可达±1 mm。     

基于单舵轮AGV的Gmapping SLAM导航算法研究

由于传统SLAM方法采用的是差速驱动AGV的运动模型,差分驱动AGV主要应用在3C、电商、快递等领域,而在其他更广泛的工业领域里,大量应用的还是单舵轮AGV,故进行了基于单舵轮AGV的Gmapping SLAM导航算法的研究,并在ROS平台上进行了算法的实验验证,结果表明该算法具备可行性及优越的建图能力。     

基于特征融合的AGV小车图像数字识别方法

针对自动引导车上的图像数字在识别时受现场环境影响大的缺陷，提出了一种基于特征融合的自动引导车图像数字识别方法，它将各工位图像数字归一化处理后，提取灰度信息、改进的穿越线特征等特征量进行特征融合计算，并输出最后结果。现场运行实验表明：在有噪声的情况下，该方法不仅能够提高图像数字的识别率，并且对由环境影响所导致的图像数字局部污染与残缺具有很好的鲁棒性。     

AGV多传感器导航系统研究

本文设计了由电位器、编码器、陀螺仪和磁栅尺组成的AGV多传感器导航系统,采用一种简化的Kalman滤波器对这些传感器的数据进行融合来实现AGV的位姿估计,离线处理陀螺仪和编码器信号的协方差。针对编码器和陀螺仪的积累误差,在路径上每隔一段距离设置一对磁钉,由磁栅尺检测进行绝对位姿校正。这种算法简单易行,可在运动控制卡上编程实现,提高了AGV系统的实时性和导航精度。在操舵型AGV牵引车上的实验证明了这种方法的有效性。     

基于DSP的实时视频图像处理系统设计

针对实时图像处理算法中大数据量、高速传输、复杂运算的特点,文中设计以TMS320DM642芯片作为核心处理器、并辅以FPGA来实现系统逻辑时序控制的实时图像处理系统.实验表明,该系统可以应用于各种实时图象处理场合.     

基于图像处理的微装配自动调焦系统

介绍了一个基于图像处理的自动调焦系统,该系统由光学显微镜、CCD、力矩电机和齿轮传动机构等组成。调焦系统中采用粗/精结合的调焦方法,即首先采用基于Krisch边缘检测算子的清晰度评价函数对被测物体进行粗调焦,并在计算机上采集了包含目标的大致轮廓和边缘的显微图像;然后针对全景图像上的某个目标区域采用基于高频分量的清晰度评价函数进行精调焦,使得显微图像显示出更多的纹理细节。实验中清晰度评价函数算法均采用Windows下的Visual C++实现。实验结果表明,该自动调焦的系统精度可达±4.8 μm,基本上满足了微装配任务的调焦精度要求。     

基于图形处理器的实数FFT在图像处理上的应用

对常用的实数FFT算法进行改进,在此基础上提出基于图形处理器(GPU)平台的实数FFT算法。常用的实数FFT算法降低传统复数FFT的运算量约40%,文中实数FFT算法的运算量能减少到复数FFT的50%。通过对存储数据的特殊配置,改进后的实数FFT算法能由一维拓展到二维。并通过调用CUFFT库的一维复数FFT函数,实现实数FFT算法的并行运算。实验中通过维纳滤波算法的应用,对实数FFT的精确度及效率进行检验。图像的处理效果表明文中实数FFT算法是正确、可行的。文中实数FFT算法可以帮助维纳滤波算法在19.26ms内恢复一帧2048x2048灰度模糊图像,该速度是在GPU上使用复数FFT的维纳滤波的2.34倍,是在CPU上使用实数FFT的维纳滤波的37.46倍。实验表明文中算法具有一定的实用价值。     

基于图形处理器的实数FFT在图像处理中的应用

对常用的实数快速傅里叶变换(FFT)算法进行改进,在此基础上提出基于图形处理器(GPU)平台的实数FFT算法.常用的实数FFT算法比传统的复数FFT算法的运算量降低了约40%,文中提出的实数FFT算法的运算量能减少到复数FFT算法的50%.通过对存储数据的特殊配置,改进后的实数FFT算法能由一维拓展到二维,并通过调用CUFFT库的一维复数FFT函数,实现实数FFT算法的并行运算.实验中通过维纳滤波算法的应用,对实数FFT算法的精确度及效率进行检验.图像处理效果表明,文中实数FFT算法是正确、可行的,可以帮助维纳滤波算法在19.26 ms内恢复一帧2 048×2 048灰度模糊图像,该速度是在GPU上使用复数FFT维纳滤波的2.34倍,是在CPU上使用实数FFT维纳滤波的37.46倍.实验表明文中算法具有一定的实用价值.     

使用粒子滤波器实现电子稳像

提出用粒子滤波器来实现视频序列的稳像,解决了视频序列的帧间不稳定问题.提出的稳像算法从视频图像中提取角点特征,建立当前帧与参考帧之间的映射关系,然后根据仿射变换模型求取最小二乘解来获得帧间的全局运动参数,最后利用粒子滤波平滑运动参数,实现帧间的实时运动补偿.对包含80帧场景的视频序列进行了实验,稳像后视频序列的平均峰值信噪比比稳像前提高了24.88,同时稳像精度＜1 pixel,处理时间＜30 ms.实验结果表明,本文算法能有效地改善图像质量,在去除高频抖动的同时能较好地保留摄像机的主动运动,稳像效果良好.