本文關鍵詞：視覺導引AGV魯棒特征識別與精確路徑跟蹤研究

  更多相關文章： 自動導引車 視覺導引 特征識別 路徑跟蹤 核主成分分析 BP神經網絡

【摘要】：針對AGV多分支路徑與工位點標識的可靠識別以及導引路徑的精確跟蹤問題,提出了一種基于雙視野窗口的魯棒特征識別與精確路徑跟蹤方法。采用整幅視野范圍作為模式識別窗口,在該窗口采用基于核主成分分析(KPCA)和BP神經網絡的識別方法,將路徑特征通過核函數(shù)映射到高維空間進行PCA降維,再利用BP神經網絡識別降維后的樣本矩陣。同時提出一種導引掃描窗口設置方法,該窗口范圍取決于攝像機豎直視角以及攝像機安裝傾斜角,在導引掃描窗口內將導引路徑簡化為直線模型并用最小二乘法擬合,針對擬合直線計算導引所需的路徑偏差。實驗結果表明,KPCA-BP方法顯著提高了路徑特征識別的實時性和魯棒性,6類路徑特征的平均特征識別正確率為99.5%;導引掃描窗口有效減小了導引路徑直線擬合的計算誤差,直線路徑跟蹤誤差小于3 mm,曲線路徑跟蹤誤差小于30 mm。
【作者單位】： 南京航空航天大學機電學院;
【關鍵詞】： 自動導引車 視覺導引 特征識別 路徑跟蹤 核主成分分析 BP神經網絡
【基金】：國家自然科學基金項目(61105114) 江蘇省科技支撐計劃項目(BE2014137) 中國博士后科學基金項目(2015M580421) 江蘇省博士后科研計劃項目(1501103C) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金項目(NS2016050) 南京航空航天大學研究生創(chuàng)新基地(實驗室)開放基金項目(KFJJ20150519)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】：

【參考文獻】

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本文編號：1135914