基于单目视觉的工业机器人定位系统的设计

在工业生产中,工业机器人如何能够准确地抓取和摆放工件是自动化生产中的一个重要问题,而问题的关键是准确地获取工件目标位置和姿态的信息。针对此问题,以图像辨识、处理及视觉定位为主要研究内容,设计了一种处理简单、计算准确的单目视觉定位系统。该系统包含静态图像采集平台、图像测量模块及与之匹配的三维空间中单目定位算法与姿态测量算法。经测试实验,并通过对数据和误差进行分析,系统满足自动化生产过程中对工件的空间定位与姿态测量的要求。     

基于视觉和RFID复合导航的AGV设计与研究北大核心

针对目前自动引导小车(AGV)导航精度低、轨迹柔性差等问题,提出一种基于视觉和RFID的AGV复合导航方法。利用RFID读取AGV所处站点的射频卡信息,采用视觉技术检测地标相对于AGV的位置并纠偏,实现AGV导航定位;在视觉定位中引入卡尔曼滤波,提高AGV的导航精度和稳定性;在地图构建中,采用地标图案中嵌入射频卡的方式建立网格型地图,保证轨迹的柔性。结果表明:所提出的复合导航方法具有较高的定位精度,平均轨迹误差为5.85 mm,平均角度误差为0.65°,可以满足实际应用需求。     

基于S7-1200 PLC的AGV控制系统的设计与实现

以西门子公司S7-1200 PLC作为AGV运动控制器,利用磁导航传感器对地面铺设磁条路径寻迹,通过RFID对站点位置进行读取,同时以触摸屏作为人机交互界面,开发建立了AGV控制系统。实现了AGV的直行、转向、自动运行、调速及站点停车等功能。通过实验表明,使用该控制系统的AGV在运行过程中稳定可靠,操作便捷,很好地实现了功能需求。     

机器人二维码目标点识别与SLAM地图标记研究

用机器人将货物送至指定的二维码目标点时,使用的即时定位与地图构建(SLAM)算法为Cartographer。为识别二维码目标点并标记在SLAM创建的地图上,提出一种基于ZBar算法和融合Cartographer-SLAM与Hector-SLAM算法的方法对二维码目标点进行识别并标记。利用ZBar算法对摄像头捕捉到的二维码进行识别;采用Cartographer算法编写相应的服务即节点通信并生成Geotiff格式地图;保存地图时调用Hector-SLAM算法将目标点绘制在生成的Geotiff地图上。结果表明：与基于ZBar算法和Hector-SLAM算法进行二维码识别、建图与标记的方法相比,所提方法能在距目标点更远的地方识别到二维码且目标点位置标记更精确,误差更小,平均精度可提高67.6%。     

基于语义ORB-SLAM2算法的移动机器人自主导航方法研究

提出了一种基于单目视觉和激光雷达的同步定位与制图融合语义信息的新方法,该方法利用从单目视觉中提取的特征和在激光雷达深度地图中的对应关系来获得相对于关键帧的姿态数据,同时对图像进行语义分割;通过从深度卷积神经网络CNN获得的语义特征来细化语义信息,地图中的每个点都与一个语义特征相关联,以执行语义引导的本地和全局姿态优化。提出的语义标记和SLAM的耦合具有更好的鲁棒性和准确性。在室内环境中对装备单目视觉和激光雷达的移动机器人进行验证实验,实验结果表明:该方法可以提高机器人导航精度,实现机器人智能自主导航,同时也可以提供语义信息的图像数据。     

基于Halcon的AGV纠位系统研究

针对工业自动导引运输车(AGV)小车在以十字色带为特征标志进行导航,导致路线偏离问题,采用Halcon机器视觉软件,提出一种基于XLD匹配法的纠位系统。对模板图像进行预处理,消除阴影和杂点。通过高斯导数创建新的数学模型,进行滤波,从而获取更清晰的XLD轮廓及较准确的十字色带中心点坐标,创建XLD轮廓模板;进行XLD轮廓模板匹配,得出检测图像十字色带的位置信息,实现定位纠偏。结果表明：基于XLD轮廓形状匹配的方法可以快速、准确、稳定地提取十字色带位置信息,单次检测图像平均准确度为96.93%,平均匹配时间为29.88 ms,纠位准确,具有较高的鲁棒性。     

采用静态数据增强的AGV定位与姿态修正研究

搭载激光雷达的移动机器人（AGV）被大量应用于智能工厂的工件运输,但受障碍物和移动物体的影响,AGV在车间内位姿辨别能力较弱。为了解决定位和姿态识别问题,提出一种全新的点云数据融合位姿辨别策略,利用高精度的静态全站仪整体数据融合激光雷达局部、低精度数据,并提出向量权重匹配法来完成AGV的室内定位。设计一种抽样网格卷积法实现异构数据的快速初步定位;建立自适应搜索全站仪数据的基准区域,将它映射到激光雷达数据的对应区域;最后通过向量权重匹配获取AVG的位姿参数。上述方法在6 m×8 m室内空间进行实验。结果表明：所提方法可达到±7 mm的定位精度与±1.4°的姿态控制识别精度,且能准确补偿激光雷达的扫描误差,提高AGV的位姿识别能力。     

大长宽比AGV循迹导航控制方法研究

为解决现有的大长宽比AGV远距离横向移动存在的累积姿态偏差问题，提供可配合控制方案的机械结构，设计用于大长宽比AGV横向移动的控制方法，给出横向行驶的姿态调整算法。该方法利用车首和车尾安装的视觉相机识别循迹导航条，反馈至控制系统，调整AGV行进姿态。结合车身偏移类型，控制系统形成控制策略，实现大长宽比AGV循迹行走。并用一个应用实例验证了该方法可有效识别出大长宽比AGV的偏移并进行调整矫正。     

基于机床方向和位置矩阵的AGV路径规划

针对目前AGV路径规划时存在的缺陷，提出了一种基于机床位姿矩阵的AGV的路径规划方法。该方法通过建立车间环境信息库，即机床的相对位置关系矩阵、相邻机床距离矩阵及机床的姿态矩阵，对AGV的运动速度加以有效控制，使AGV能准确地按预定路径由起始位置到达目标位置，保证在制品准确及时地传输。仿真结果表明，该方法计算判断简单、省时，实时性好。     

基于倍福CX控制器的AGV控制系统设计

对传统的人工叉车进行自动化改造可以大幅度提高车间物流自动化水平。以倍福控制器CX5130作为AGV控制核心,倍福控制器分别与激光导航传感器和无线终端通过TCP/IP协议通信,实现与AGV本体和调度系统的数据交换。激光导航传感器通过反光柱返回激光导航仪发射的激光束实现AGV的定位。倍福HMI界面作为人机界面方便操作和监控。实现AGV的自动运行之后,通过PID算法提高了AGV的定位精度。实验结果表明:所设计的控制系统能满足AGV系统使用要求,成本低,验证了其有效性和可行性。