視覺信息如何輔助激光導(dǎo)航AGV的應(yīng)用

針對(duì)移動(dòng)機(jī)器人激光導(dǎo)航定位取卸貨過程，發(fā)生的貨物位置偏差大而導(dǎo)致的取卸貨不成功的情況，本文給出了一種解決方法，即視覺輔助運(yùn)用模板匹配，提取感興趣區(qū)域，邊緣檢測(cè)提取輪廓找中心點(diǎn)來檢測(cè)貨物托盤所在的位置，再通過數(shù)據(jù)通信轉(zhuǎn)換，將視覺檢測(cè)結(jié)果傳輸給移動(dòng)機(jī)器人，從而可保證其能夠連續(xù)穩(wěn)定地進(jìn)行取卸貨。

目前AGV導(dǎo)航定位使用中較為普遍的技術(shù)是激光定位技術(shù)。激光傳感器被固定在AGV頂部，掃描與其在一個(gè)固定平面上的反光板與移動(dòng)機(jī)器人的距離，并依據(jù)反饋的距離數(shù)據(jù)構(gòu)建成導(dǎo)航地圖。在導(dǎo)航過程中，AGV規(guī)劃的前往地圖中上位機(jī)下發(fā)的已知的目標(biāo)地點(diǎn)執(zhí)行任務(wù)，同時(shí)AGV實(shí)時(shí)反饋位置信息和任務(wù)執(zhí)行情況，如圖1。

過程中由于貨物的存放可能存在人為改變，或是AGV某一次存放位置偏差較大等，這會(huì)造成下一次AGV裝配過程的失敗，執(zhí)行效率降低的同時(shí)存在一定不安全性，因此本文提出在實(shí)際應(yīng)用中利用激光導(dǎo)航定位的同時(shí)，結(jié)合視覺傳感器獲取信息豐富的特點(diǎn)，對(duì)視覺信息進(jìn)行基于灰度值的模版匹配算法與輪廓邊緣檢測(cè)算法找出待取貨物下托盤的中心位置，來保證AGV能夠進(jìn)行正常的任務(wù)操作。

一、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)主要包含三個(gè)模塊：1.AGV系統(tǒng)調(diào)度；2.視覺輔助；3.數(shù)據(jù)通信。AGV系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)，如圖2。

激光定位選擇比較成熟的基于反光板的定位算法，物料管理系統(tǒng)下發(fā)任務(wù)，AGV管理監(jiān)控計(jì)算機(jī)將任務(wù)具體下發(fā)分配給AGV，車到相應(yīng)站臺(tái)執(zhí)行任務(wù)。視覺輔助運(yùn)用模板匹配，提取感興趣區(qū)域，邊緣檢測(cè)提取輪廓找中心點(diǎn)來檢測(cè)貨物托盤所在的位置，數(shù)據(jù)通信部分則主要進(jìn)行通信轉(zhuǎn)換，將視覺檢測(cè)結(jié)果傳輸給AGV，AGV依據(jù)得到數(shù)據(jù)，對(duì)車位置進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整，同時(shí)包含一些對(duì)HMI與相機(jī)實(shí)時(shí)通信交互。

1.激光雷達(dá)

測(cè)激光雷達(dá)采用倍加福與科爾摩根共同開發(fā)的LS2000，是脈沖測(cè)距技術(shù)的二維激光掃描儀，具有很高的重復(fù)精度和較短的響應(yīng)時(shí)間，其掃描角度360°，測(cè)量距離可達(dá)30米，10～50Hz掃描頻率，激光傳感器安置在車體頂部，激光導(dǎo)航基于使用反光板的自由制導(dǎo)。使用反光板更新位置，根據(jù)跟蹤車輛運(yùn)動(dòng)的里程表(編碼器數(shù)據(jù))，車輛位置會(huì)不斷更新。使用反射器的量值更新位置。導(dǎo)航始終處于活動(dòng)狀態(tài)。激光掃描的2D平面數(shù)據(jù)信息來進(jìn)行激光導(dǎo)航定位與地圖構(gòu)建。

2.單目相機(jī)

用易福門O3D303的3D攝相機(jī)，能夠提供352×264的RGB圖像及深度圖像，每次測(cè)量輸出 23000 個(gè)距離和灰度值，可進(jìn)行距離、液位或體積的視覺評(píng)估，我們這里主要用于距離視覺評(píng)估，孔徑角為60×45，有效深度范圍0.3～8.0m，通過以太網(wǎng)接口進(jìn)行通信。其在車體上安裝，如圖3。

3.通信系統(tǒng)

AGV與相機(jī)的通信用貝加萊的觸摸屏進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，HMI與車之間用CAN通信，觸摸屏和相機(jī)之間用UDP通信，圖4通信流程圖給出了彼此之間具體的通信步驟和遇到問題的一些處理方式，數(shù)據(jù)傳輸采用實(shí)時(shí)通訊，以保證相機(jī)的正常工作和相機(jī)與屏之間通信的正常，從而保證整個(gè)系統(tǒng)成功運(yùn)行。

4.OpenCV

OpenCV 是一個(gè)開源的代碼部分用C/C++編寫的計(jì)算機(jī)視覺庫，能夠運(yùn)行在 Windows、Mac、Linux等操作系統(tǒng)上，其對(duì) Python、Ruby、Java 等語言均具有良好兼容性，具有相應(yīng)接口，OpenCV用一個(gè)簡(jiǎn)單的計(jì)算機(jī)視覺框架幫助程序開發(fā)人員高效地開發(fā)出相關(guān)的程序。

二、圖像處理

1.模板匹配

模板匹配是一項(xiàng)在一幅圖像中尋找與另一幅模板圖像最匹配部分的技術(shù)，這種方法原理簡(jiǎn)單，具有較高匹配精度，遍歷圖像中的每一個(gè)位置，比較模板與各位置相似程度，當(dāng)匹配度量值足夠高時(shí)，就認(rèn)為在搜索圖中找到了目標(biāo)。模板匹配的實(shí)現(xiàn)函數(shù)：matchTemplate(srcImage ,templateImage , result , MatchMethod );其實(shí)現(xiàn)流程圖與模板和搜索結(jié)果如圖5、圖6、圖7，MatchMethod采用標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)性系數(shù)匹配，其采用相關(guān)系數(shù)（標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)方差）作為相似性度量。

2.邊緣檢測(cè)與定位中心點(diǎn)

基于模板匹配出的感興趣區(qū)域，將其從搜索結(jié)果圖中單獨(dú)提取出來進(jìn)行邊緣檢測(cè)，邊緣檢測(cè)系統(tǒng)由加載感興趣區(qū)域、模糊化降噪、Canny算子邊緣檢測(cè)、尋找輪廓、繪制輪廓、定位輪廓中心點(diǎn)組成。對(duì)于尋找到的所有輪廓，通過設(shè)定閾值移除過大或過小輪廓，最終得到矩形輪廓，進(jìn)而對(duì)矩形區(qū)域?qū)ふ抑行狞c(diǎn)，提取繪制的輪廓，如圖8。

三、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

在已有激光導(dǎo)航系統(tǒng)中加入視覺定位數(shù)據(jù)，并在室內(nèi)環(huán)境進(jìn)行測(cè)試，實(shí)驗(yàn)?zāi)康氖菧y(cè)試在貨物存放已有誤差的條件下，視覺定位數(shù)據(jù)信息發(fā)送給激光導(dǎo)航的AGV，AGV依據(jù)它進(jìn)行位置調(diào)整后進(jìn)行取卸貨。首先帶有任務(wù)的AGV到達(dá)指定位置等待視覺系統(tǒng)拍照處理，對(duì)處理后的灰度圖進(jìn)行模板匹配、將匹配出的模板部分提取出來進(jìn)行邊緣檢測(cè)輪廓提取，最后根據(jù)檢測(cè)的矩形輪廓找尋到要定位的中心點(diǎn)，并經(jīng)過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換求得車相對(duì)中心點(diǎn)的偏移，最終得到的檢測(cè)結(jié)果如圖9，

實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖10。

可見，視覺系統(tǒng)可以較為精準(zhǔn)的得出偏移信息，實(shí)現(xiàn)了AGV更為有效精準(zhǔn)的任務(wù)執(zhí)行流程。

四、總結(jié)與展望

激光定位能夠?qū)崿F(xiàn)較高精度水平的定位，但在上位機(jī)已經(jīng)下達(dá)所需要取卸貨位置后，AGV會(huì)嚴(yán)格按照任務(wù)命令執(zhí)行，到達(dá)位置是在誤差范圍內(nèi)固定的，存在裝載失敗、取不到貨物的情況，AGV 輸送系統(tǒng)的主要特點(diǎn)把物流優(yōu)化到最佳狀況做到效率最優(yōu)化，故加入視覺輔助信息，極大增強(qiáng)貨物存卸位置的靈活性，極大提高了工作效率，減少了現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試人員的任務(wù)工作量，視覺信息的補(bǔ)充使得最終移動(dòng)機(jī)器人可以快速準(zhǔn)確地完成工作，為任務(wù)快速高效完成提供助力。