基于双目视觉的AGV障碍物检测与避障

摘要

针对智能车间中物料位置和运动状态的不确定性,提出一种基于双目视觉的自动导引车(AGV)障碍物检测与避障方法.在障碍物检测过程中,首先采用基于深度检测的障碍物判定算法判断障碍物是否存在;然后利用帧差法提出一种障碍物信息的获取算法,分别得出静、动态障碍物的方位与速度信息.为进一步提高障碍物检测的可靠性,分别对不同状态的障碍物进行检测实验,结果表明,该算法误差较小、结果可靠.针对不同障碍物设计避障策略,对比PID和模糊PID的方法控制AGV运动,通过分析AGV运动过程中的角度和距离偏差验证了避障策略的有效性.最后,开发了一个简单高效的上位机系统,进一步验证了所提算法的可行性和有效性.