本文選題：AGV圖像處理 + 數(shù)字穩(wěn)像�。� 參考：《青島科技大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：自動(dòng)引導(dǎo)小車(AGV)是一種智能運(yùn)送設(shè)備,是工廠柔性物流體系中的重要組成單元,以其自動(dòng)化程度高、可靠性高、成本低、所組成運(yùn)送系統(tǒng)柔性高等諸多優(yōu)勢獲得了非常廣泛的應(yīng)用�；谝曈X導(dǎo)引的AGV利用攝像機(jī)獲取路徑圖像信息,與其它方式相比路徑信息豐富。視覺導(dǎo)引方式主要包括兩個(gè)重要部分,路徑信息提取和運(yùn)動(dòng)控制,所以本文針對(duì)這兩個(gè)方面進(jìn)行了分析研究。主要內(nèi)容有：(1)首先主要針對(duì)攝像機(jī)獲取的AGV路徑圖像的預(yù)處理技術(shù)進(jìn)行了探討研究,主要包括路徑圖像增強(qiáng)、路徑圖像濾波、路徑圖像分割和路徑圖像位置校正等。預(yù)處理的目的是在盡可能保留路徑全局信息的前提下,去除其它信息的干擾,減少后續(xù)相關(guān)處理的運(yùn)算量。同時(shí)采用數(shù)字穩(wěn)像技術(shù)對(duì)路徑圖像進(jìn)行位置校正,解決由于攝像機(jī)隨機(jī)抖動(dòng)引起圖像中路徑位置變化而導(dǎo)致的后續(xù)路徑跟蹤不穩(wěn)定的問題。(2)利用預(yù)處理后的AGV路徑圖像提取路徑信息,首先根據(jù)路徑標(biāo)志線的邊緣信息獲得路徑中心點(diǎn)集合,然后采用基于曲率角估計(jì)的方法對(duì)路徑模型進(jìn)行分類,主要分為直線路徑模型、圓弧轉(zhuǎn)彎路徑模型和折線轉(zhuǎn)彎路徑模型,并根據(jù)路徑模型特征推導(dǎo)出提取AGV導(dǎo)航所需的位置偏移量和角度偏移量的計(jì)算方法。(3)設(shè)計(jì)基于視覺導(dǎo)引的AGV路徑模糊跟蹤器,搭建了AGV運(yùn)動(dòng)模型,推導(dǎo)出AGV運(yùn)動(dòng)控制的狀態(tài)方程。分析了小車的實(shí)際運(yùn)行情況及控制方法,‘選擇了模糊控制方法,并根據(jù)AGV的運(yùn)動(dòng)模型和控制要求設(shè)計(jì)出模糊控制器。最后利用Matlab工具進(jìn)行仿真測試,仿真結(jié)果表明,本文所設(shè)計(jì)的模糊控制器能很好地糾正小車運(yùn)動(dòng)過程中產(chǎn)生的偏差,使AGV循跡標(biāo)志線平穩(wěn)運(yùn)行。
[Abstract]:AGV is a kind of intelligent transportation equipment, which is an important component unit in the flexible logistics system of factories, because of its high degree of automation, high reliability and low cost.Many advantages such as high flexibility and high flexibility have been widely used.The vision-guided AGV uses the camera to obtain path image information, which is rich in path information compared with other methods.Visual guidance includes two important parts: path information extraction and motion control.Firstly, the preprocessing technology of AGV path image obtained by camera is discussed, including path image enhancement, path image filtering, path image segmentation and path image location correction.The purpose of preprocessing is to remove the interference of other information and reduce the computation of subsequent correlation processing on the premise of preserving the global information of the path as much as possible.At the same time, the digital image stabilization technology is used to correct the position of the path image.In order to solve the problem of unstable path tracking caused by random camera jitter in the image, the path information is extracted from the pre-processed AGV path image.Firstly, according to the edge information of the path mark line, the set of path center points is obtained, and then the path model is classified based on curvature angle estimation, which is divided into straight line path model, arc turning path model and broken line turning path model.According to the characteristics of the path model, the calculation method of position offset and angle offset for extracting AGV navigation is deduced. The AGV path fuzzy tracker based on visual guidance is designed, and the AGV motion model is built.The state equation of AGV motion control is derived.This paper analyzes the actual operation and control method of the trolley and selects the fuzzy control method, and designs a fuzzy controller according to the motion model and control requirements of AGV.The simulation results show that the fuzzy controller designed in this paper can correct the deviation in the motion of the car and make the AGV track mark run smoothly.
【學(xué)位授予單位】：青島科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41;TP242

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本文編號(hào)：1737631