發(fā)布時間：2017-03-26 02:08

  本文關(guān)鍵詞：基于標識符視覺定位的AGV導航系統(tǒng)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著社會科學技術(shù)不斷發(fā)展進步,傳統(tǒng)倉儲物流系統(tǒng)面臨著現(xiàn)代化改造升級的壓力,AGV (Automated Guided Vehicle,自動導引車)作為高效、穩(wěn)定、安全的自動化運輸手段,在取代傳統(tǒng)人力運輸方式的進程中起著舉足輕重的作用,直接影響企業(yè)物流成本與核心競爭力,具有非常重要的現(xiàn)實指導意義。本文結(jié)合現(xiàn)代倉儲物流系統(tǒng)實際需求,設(shè)計完成了一套基于視覺標識符進行自動導引、自動避障的AGV導航系統(tǒng)。首先,論文提出AGV整體設(shè)計方案,從采集層、運算層和響應(yīng)層三個層次詳細說明AGV導航系統(tǒng)的組成模塊以及各模塊的功能,介紹AGV框架設(shè)計思想。其次,AGV的定位技術(shù)在導航系統(tǒng)中至關(guān)重要,本文通過設(shè)置二維導航標識符,利用數(shù)字圖像處理技術(shù),提出一種基于機器視覺的AGV標識符識別算法,從視覺傳感器的畸變校正、曝光白平衡自動調(diào)節(jié)、形態(tài)學處理和標識符內(nèi)容識別等角度詳細介紹了導航標識符識別流程,實現(xiàn)AGV位姿識別。然后,以設(shè)置虛擬目標點的方式,將AGV位置偏移量與角度偏移量轉(zhuǎn)化為單輸入變量,采用單輸入PID控制系統(tǒng)實現(xiàn)本文控制算法,并對其進行實驗測試。為進一步提高控制算法的性能,引入了模糊控制概念,從模糊語言變量、隸屬度函數(shù)和模糊規(guī)則三方面討論了模糊控制器設(shè)計過程,通過Simulink進行軟件仿真,給出了實驗結(jié)果的分析。之后將模糊PID控制器應(yīng)用在AGV控制系統(tǒng)中,并給出其與傳統(tǒng)PID控制器的對比實驗結(jié)果。同時,為解決定位系統(tǒng)識別噪聲問題,引入卡爾曼濾波器對AGV定位進行優(yōu)化,提高AGV控制系統(tǒng)準確率與穩(wěn)定性。最后,采用K／N信息融合規(guī)則對紅外傳感器多周期檢測結(jié)果進行融合處理,提高傳感器的識別準確率,并根據(jù)多傳感器檢測結(jié)果對障礙物進行數(shù)字化建模,針對不同障礙物模型給出相應(yīng)避障策略。
【關(guān)鍵詞】：AGV 標示符 機器視覺 數(shù)字圖像處理 PID 模糊控制 卡爾曼濾波器 避障 信息融合
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP23;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 術(shù)語與數(shù)學符號約定11-12
• 第一章 緒論12-20
• 1.1 課題研究背景及意義12-13
• 1.2 AGV導引與定位方式13-15
• 1.2.1 電磁導引方式13
• 1.2.2 光電導引方式13
• 1.2.3 激光導引方式13-14
• 1.2.4 超聲波導引方式14
• 1.2.5 視覺導引方式14-15
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-18
• 1.3.1 國外研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀17-18
• 1.4 論文主要工作與安排18-20
• 第二章 基于機器視覺的AGV導航系統(tǒng)框架20-34
• 2.1 AGV導航系統(tǒng)設(shè)計需求分析20
• 2.2 AGV導航系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)設(shè)計20-23
• 2.3 AGV數(shù)據(jù)采集層23-27
• 2.3.1 視覺傳感器選型設(shè)計23-25
• 2.3.2 紅外傳感器選型設(shè)計25-27
• 2.4 AGV數(shù)據(jù)運算層27-29
• 2.4.1 超微型臺式計算機27-28
• 2.4.2 底層控制板設(shè)計28-29
• 2.5 AGV指令響應(yīng)層29-30
• 2.5.1 直流無刷電機的選型設(shè)計29-30
• 2.5.2 直流無刷電機驅(qū)動器30
• 2.6 系統(tǒng)軟件架構(gòu)設(shè)計30-32
• 2.7 本章小結(jié)32-34
• 第三章 基于機器視覺的AGV導航標識符識別算法34-52
• 3.1 AGV視覺定位系統(tǒng)方案設(shè)計34-36
• 3.1.1 系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)設(shè)計34
• 3.1.2 圖像采集模塊設(shè)計34-36
• 3.1.3 圖像處理模塊設(shè)計36
• 3.2 AGV視覺定位系統(tǒng)導航標識符設(shè)計36-38
• 3.3 圖像采集及導航標識符預處理38-44
• 3.3.1 圖像采集自動曝光算法設(shè)計38-40
• 3.3.2 圖像自動白平衡處理40-41
• 3.3.3 導航標識符的提取與形態(tài)學處理41-44
• 3.4 導航標識符分析與識別44-49
• 3.4.1 標識符位置的識別條件與過程44
• 3.4.2 標識符內(nèi)容與角度的識別方法44-46
• 3.4.3 AGV位姿識別判斷46-47
• 3.4.4 AGV位姿計算與實驗47-49
• 3.5 本章小結(jié)49-52
• 第四章 系統(tǒng)控制算法研究及應(yīng)用52-70
• 4.1 AGV路徑跟蹤算法設(shè)計52-55
• 4.1.1 PID控制原理52-53
• 4.1.2 串級PID的應(yīng)用53-54
• 4.1.3 路徑跟蹤算法設(shè)計54-55
• 4.2 AGV模糊控制算法設(shè)計55-59
• 4.2.1 模糊控制原理55-56
• 4.2.2 模糊PID控制器的設(shè)計56-59
• 4.3 AGV模糊控制算法的仿真與實現(xiàn)59-62
• 4.3.1 仿真模型的建立59
• 4.3.2 仿真結(jié)果及分析59-61
• 4.3.3 模糊控制算法的實現(xiàn)61-62
• 4.4 卡爾曼濾波器在AGV控制過程的應(yīng)用62-68
• 4.4.1 卡爾曼濾波基本原理62-63
• 4.4.2 卡爾曼濾波器的應(yīng)用63-66
• 4.4.3 AGV運行路線對比實驗66-68
• 4.5 本章小結(jié)68-70
• 第五章 AGV避障系統(tǒng)設(shè)計及實現(xiàn)70-82
• 5.1 避障模塊信號采集與處理70-74
• 5.1.1 紅外傳感器輸出信號預處理70-72
• 5.1.2 多周期決策結(jié)果的信息融合72-74
• 5.2 AGV避障模型的建立74-76
• 5.3 避障控制方法與策略76-80
• 5.4 本章小結(jié)80-82
• 第六章 總結(jié)與展望82-84
• 6.1 全文內(nèi)容總結(jié)82-83
• 6.2 未來工作展望83-84
• 致謝84-86
• 參考文獻86-92
• 作者攻讀碩士學位期間的研究成果92

【參考文獻】

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本文編號：268104