本文選題：視覺導(dǎo)航AGV　切入點(diǎn)：視覺定位　出處：《華南理工大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：工業(yè)自動(dòng)化和智能化水平的提高對(duì)物流系統(tǒng)提出了更高的要求。自動(dòng)引導(dǎo)小車(AGV)作為現(xiàn)代物流系統(tǒng)的重要組成部分,現(xiàn)已得到廣泛的應(yīng)用。在眾多AGV導(dǎo)航方式中,視覺導(dǎo)航方式在路徑變更、智能避障、功能拓展等方面有較大優(yōu)勢(shì),發(fā)展前景廣闊。本文針對(duì)AGV視覺導(dǎo)航技術(shù)開展了研究工作,主要研究內(nèi)容如下:首先,在分析視覺導(dǎo)航AGV發(fā)展現(xiàn)狀及視覺導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)的基礎(chǔ)上,確定了本文的研究重點(diǎn)為定位技術(shù)和路徑規(guī)劃技術(shù)。從多個(gè)方面對(duì)比分析了固定路徑視覺導(dǎo)航方式和自由路徑視覺導(dǎo)航方式,提出了本文的視覺導(dǎo)航方案并對(duì)硬件進(jìn)行了選型和調(diào)試。其次,對(duì)視覺定位算法進(jìn)行了研究。根據(jù)視覺定位流程,對(duì)比分析了多種特征匹配算法的匹配性能,確定了ORB算法作為本文的特征匹配算法,并利用視覺詞典算法提高圖像匹配速度。同時(shí)采用貝葉斯濾波算法建立了圖像匹配概率模型,提高了匹配魯棒性。結(jié)合隨機(jī)抽樣一致性算法和最小二乘法計(jì)算匹配圖像間的相對(duì)位姿。隨后通過實(shí)驗(yàn)對(duì)視覺定位算法進(jìn)行了多方面評(píng)估。再次,基于AGV自由路徑導(dǎo)航方式,從全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃兩方面開展了研究。為獲取運(yùn)行時(shí)間最短路徑,利用結(jié)合角度的代價(jià)評(píng)估方法和基于移動(dòng)全向性的節(jié)點(diǎn)剔除方法,提出了一種改進(jìn)JPS(Jump Point Search)全局路徑規(guī)劃算法。同時(shí)為解決局部極小問題,引入沿墻策略,提出了一種改進(jìn)動(dòng)態(tài)窗口局部路徑規(guī)劃算法。并通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了兩種算法的可行性。最后,搭建了AGV視覺導(dǎo)航系統(tǒng),并在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)開展了實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了本文提出的視覺定位算法和路徑規(guī)劃算法具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性。從而表明基于本文視覺定位算法和路徑規(guī)劃算法的視覺導(dǎo)航系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)AGV的自主導(dǎo)航。
[Abstract]:As an important part of modern logistics system, automatic guided trolley (AGV) has been widely used in many AGV navigation methods. Visual navigation has great advantages in path change, intelligent obstacle avoidance, function expansion and so on. In this paper, the AGV visual navigation technology research work is carried out, the main research contents are as follows: first, Based on the analysis of the development of visual navigation AGV and the key technologies of visual navigation, The research focus of this paper is location technology and path planning technology. The visual navigation mode of fixed path and the visual navigation mode of free path are compared and analyzed from many aspects. In this paper, the visual navigation scheme is proposed, and the hardware is selected and debugged. Secondly, the visual location algorithm is studied. According to the visual positioning flow, the matching performance of various feature matching algorithms is compared and analyzed. The ORB algorithm is used as the feature matching algorithm in this paper, and the visual dictionary algorithm is used to improve the image matching speed. At the same time, the Bayesian filtering algorithm is used to establish the image matching probability model. Combining random sampling consistency algorithm and least square method to calculate the relative orientation of matching images, then the visual location algorithm is evaluated in many aspects through experiments. Thirdly, based on the AGV free path navigation, the matching robustness is improved. The global path planning and local path planning are studied in this paper. In order to obtain the shortest path of running time, the cost evaluation method based on combination angle and the node elimination method based on moving omni-direction are used. An improved JPS(Jump Point search algorithm for global path planning is proposed. In order to solve the problem of local minimization, a wall strategy is introduced. An improved dynamic window local path planning algorithm is proposed, and the feasibility of the two algorithms is verified by simulation experiments. Finally, the AGV visual navigation system is built, and the experiments are carried out in the industrial field. The proposed visual location algorithm and path planning algorithm are proved to be accurate and robust, which indicates that the visual navigation system based on the visual location algorithm and the path planning algorithm can realize the autonomous navigation of AGV.
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

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