一种AGV、基于视觉的AGV导航方法及其系统

摘要

本发明公开了一种基于视觉的AGV导航方法，包括如下步骤：获取具有轨道标示的地面的图片；对所述图片的基准水平线进行灰度处理，得到基准水平线数组；将多个所述基准水平线数组构成轨道矩阵；对所述轨道矩阵的相邻上下两行进行异或处理，得到轨道边缘信息；对所述轨道边缘信息进行数字化处理，作为AGV的控制器输入，以实现所述AGV的运动控制。本发明还公开了一种基于视觉的AGV导航系统。本发明还公开了一种包括上述基于视觉的AGV导航系统的AGV。上述导航方法，所获得的轨道边缘信息精度较高，实现了快速导航的目的。

说明书

技术领域

本发明涉及自动控制技术领域，特别涉及一种基于视觉的AGV导航方法。除此之外，本发明还涉及一种基于视觉的AGV导航系统。另有，本发明涉及一种包括上述基于视觉的AGV导航系统的AGV。

背景技术

AGV(Automated Guided Vehicle)，即“自动导引运输车”，是指装备有电磁或光学等自动导引装置，它能够沿规定的导引路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能的运输车。

目前AGV有多种导引方式，包括：电磁导引，激光导引，视觉导引等。因为激光导引和电磁导引等往往成本高昂，容易受到工厂复杂环境的影响，且随着嵌入式控制器芯片的发展，AGV将更加智能化，视觉导引将会更加灵活，是AGV自动导航的发展方向。

现有视觉导航技术中，由于计算速度的限制，往往存在实现困难的问题。如采用嵌入式系统的视觉导引AGV系统及方法，由于采用双摄像头方案，成本高且需要具有高速的图像处理能力；而其他基于视觉的AGV导航方法，虽然也有利用了轨道矩阵的方式，但是它是通过查找图片所有相连和重合的边缘区域，算法复杂。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于视觉的AGV导航方法，该方法可以快速导航，且精度较高，实现方法较为简单。本发明的另一目的是提供一种基于视觉的AGV导航系统。本发明的再一目的是提供一种包括上述基于视觉的AGV导航系统的AGV。

为实现上述目的，本发明提供一种基于视觉的AGV导航方法，包括如下步骤：

获取具有轨道标示的地面的图片；

对所述图片的基准水平线进行灰度处理，得到基准水平线数组；

将多个所述基准水平线数组构成轨道矩阵；

对所述轨道矩阵的相邻上下两行进行异或处理，得到轨道边缘信息；

对所述轨道边缘信息进行数字化处理，作为AGV的控制器输入，以实现所述AGV的运动控制。

相对于上述背景技术，本发明提供的基于视觉的AGV导航方法，其核心在于，针对图片的基准水平线进行灰度处理，从而得到基准水平线数组；基准水平线往往为图片中的一根水平直线；本发明在AGV行走过程中，每间隔预设的时间间隔，便会采集一张图片，每当采集一张图片之后，对图片的基准水平线进行灰度处理；并将多个基准水平线数组构成轨道矩阵，对轨道矩阵进行异或处理，得到轨道边缘信息，从而进行数字化处理，并作为AGV的控制器输入，以实现AGV的运动控制；可以看出，本发明采用了针对图片的基准水平线进行灰度处理的方式，并对多张图片分别进行基准水平线进行灰度处理，得到多个基准水平线数组，从而构成轨道矩阵，这样极大简化了计算过程，避免现有技术中需要对环境进行持续不断的监测与图像处理；采用上述方式所获得的轨道边缘信息精度较高，实现了快速导航的目的。

优选地，所述获取具有轨道标示的地面图像，得到图片的步骤具体包括：

通过安装于所述AGV的摄像头间隔预设时间间隔对所述轨道标示进行采集，得到多组图片。

优选地，所述预设时间间隔的范围具体为0.3s～0.6s。

优选地，所述对所述图片的基准水平线进行灰度处理，得到基准水平线数组的步骤具体包括：

每隔预设像素，采集所述图片的基准水平线上的像素点；

对每一个所述像素点通过预设灰度值转换公式进行灰度值转换，得到基准水平线数组。

优选地，所述对每一个所述像素点通过预设灰度值转换公式进行 灰度值转换，得到基准水平线数组的步骤具体包括：

通过公式h＝(R*38+G*75+B*15)>>7计算得到所述基准水平线上每一个所述像素点的灰度值h；其中，R、G和B分别代表为红色、绿色和蓝色；

将所述灰度值h与预设阈值a进行比较：

当h≤a时，h取值为0；

当h＞a时，h取值为1；

得到基准水平线数组。

优选地，所述对所述轨道边缘信息进行数字化处理，作为AGV的控制器输入，以实现所述AGV的运动控制的步骤具体包括：

根据所述轨道边缘信息中的轨道边缘得到轨道中线；

将所述轨道中线作为AGV的控制器输入，以实现所述AGV的运动控制。

优选地，所述图片的基准水平线具体为：所述图片高度范围在1/3～3/4中的任意一条水平线。

优选地，所述AGV的控制器具体为PID控制器。

本发明还提供一种基于视觉的AGV导航系统，包括：

摄像头，用于获取具有轨道标示的地面的图片；

灰度处理模块，用于对所述图片的基准水平线进行灰度处理，得到基准水平线数组；

轨道矩阵构成模块，用于将多个所述基准水平线数组构成轨道矩阵；

异或处理模块，用于对所述轨道矩阵的相邻上下两行进行异或处理，得到轨道边缘信息；

数字化处理模块，用于对所述轨道边缘信息进行数字化处理，作为AGV的控制器输入，以实现所述AGV的运动控制。

本发明还提供一种AGV，包括上述所述的基于视觉的AGV导航系统。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例所提供的基于视觉的AGV导航方法的流程示意图；

图2为图1中为得到轨道边缘信息所进行的数学变换过程；

图3为图1中的PID控制框图；

图4为本发明实施例所提供的AGV的正视图；

图5为图4的底部视图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为了使本技术领域的技术人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。

请参考图1至图5，图1为本发明实施例所提供的基于视觉的AGV导航方法的流程示意图；图2为图1中为得到轨道边缘信息所进行的数学变换过程；图3为图1中的PID控制框图；图4为本发明实施例所提供的AGV的正视图；图5为图4的底部视图。

本发明提供了一种基于视觉的AGV导航方法，如说明书附图1所示，主要包括如下步骤：

S1、获取具有轨道标示的地面的图片；

S2、对所述图片的基准水平线进行灰度处理，得到基准水平线数 组；

S3、将多个所述基准水平线数组构成轨道矩阵；

S4、对所述轨道矩阵的相邻上下两行进行异或处理，得到轨道边缘信息；

S5、对所述轨道边缘信息进行数字化处理，作为AGV的控制器输入，以实现所述AGV的运动控制。

首先，在AGV行走的地面上设置轨道标示，地面与轨道标示之间具备一定的颜色反差即可，对于本领域技术人员来说，地面与轨道标示之间的颜色反差应能够理解。地面与轨道标示的颜色并无限制，并且轨道标示也无宽度的要求。

在步骤S1中，获取具有轨道标示的地面的图片；即，可以利用摄像头或其他图像采集装置采集地面的图片，且地面的图片中应具有轨道标示的内容。

在步骤S2中，对上述具有轨道标示内容的图片中的基准水平线进行灰度处理，得到基准水平线数组；由于图片为某一时刻地面的情况，通过图片可以反映出该时刻轨道标示相对于地面的位置。将图片中的基准水平线进行灰度处理，而基准水平线可以为图片中任意一条水平线；即，对于一张图片来说，仅仅处理图片中的一条水平线，从而能够极大简化处理过程，提高处理效率。而在AGV行走过程中，摄像头或其他图像采集装置的角度相对于AGV车身来说应保持位置不变，并且对于每一张图片，均应处理位置相同的一条水平线，以确保得到的轨道位置精确。

而基准水平线数组的获取可以参考现有技术，灰度处理的过程可以根据实际需要采用多种不同的公式进行计算。

在步骤S3中，对多个所述基准水平线数组构成轨道矩阵；显而易见地，在AGV行走过程中，间隔预设时间间隔便会采集一次地面的图片，且每一张图片中轨道标示相对于地面的位置均会发生变化，而针对每一张图片都会处理图片中的一条水平线，将多张图片所分别对应的多条基准水平线数组进行组合，得到轨道矩阵。

在步骤S4中，对轨道矩阵的相邻上下两行进行异或处理，得到轨道边缘信息；如说明书附图2所示。在一次采集的图片中，基准水平线数组为“0000111111110000”，以16个像素点为例，通过多次采集图片，并分别对每一张图片进行灰度处理，得到多个基准水平线数组，构成轨道矩阵；然后通过将轨道矩阵的相邻上下两行进行异或处理；轨道矩阵的上下两行依次做异或运算，即第一行与第二行异或，第二行与第三行异或，第三行与第四行异或，依次类推。由此，轨道边缘将全部变为元素1，而非边缘部分都为0，最终得到轨道边缘信息。

在步骤S5中，对轨道边缘信息进行数字化处理，作为AGV的控制器输入，以实现AGV的运动控制。即，控制器的输入可以为图像中轴线数组中中间元素的下标；控制AGV的转角时，输出为异或处理后的轨道边缘信息中每行出现的两个元素1的下标平均值，可以进行PID闭环负反馈控制。如说明书附图3中的PID控制框图所示。当然，AGV的控制器还可以为其他控制器。采用PID控制器配之以本发明上述的方法，充分发挥PID控制器的特性，实现高精度且快速的导航。

在上述步骤S1中，可以通过安装于所述AGV的摄像头间隔预设时间间隔对所述轨道标示进行采集，得到多组图片；且预设时间间隔的范围具体为0.3s～0.6s。如说明书附图4所示，摄像头1安装于AGV的前端，且摄像头1与水平面之间呈25°～35°，斜向下设置。摄像头1通过支架固定在AGV的前方顶部的中线位置(即宽度的1/2)，保证采集AGV前方一定距离的轨道信息；具体可以根据AGV的车体大小，摄像头1的像素，控制精度，AGV的速度，对支架固定位置在车体中轴线上前后调试。

在上述步骤S2中，对所述图片的基准水平线进行灰度处理，得到基准水平线数组的步骤具体包括：

每隔预设像素，采集所述图片的基准水平线上的像素点；

对每一个所述像素点通过预设灰度值转换公式进行灰度值转换，得到基准水平线数组。

针对每一张图片的基准水平线的处理，针对图片的基准水平线，采用等差处理的方式进行二值化处理；由于图片的基准水平线依据不同清晰度具有不同的像素点个数，但为了减少运算量与基准水平线数组的大小，采用等差取点处理的方式。例如，使用30万像素的相机，分辨率为640*480，取基准水平线将会获得640个像素点，通过等差方式每5个像素取一点，会获得128个像素点，所间隔的预设像素以精度和运算速度要求可减少或增加。

然而对于每一个所述像素点通过预设灰度值转换公式进行灰度值转换，得到基准水平线数组。而在这一过程中，本发明优选采用公式h＝(R*38+G*75+B*15)>>7计算得到所述基准水平线上每一个所述像素点的灰度值h；其中，R、G和B分别代表为红色、绿色和蓝色；然后将所述灰度值h与预设阈值a进行比较：当h≤a时，h取值为0；当h＞a时，h取值为1；从而得到基准水平线数组。

关于预设阈值a的选择，可以通过试验，以轨道进行二值化后，轨道部分与地面部分能以0，1完整区分开为准。

本发明优选采用的h＝(R*38+G*75+B*15)>>7为7位精度的灰度值算法，而该算法具有精度高、速度快的优点；当然，根据实际需要，预设灰度值转换公式还可以采用其他精度位数的公式计算，本分将不再赘述。针对上述步骤，可以在相应的辅助软件中，对采集到的地面的图片进行灰度处理，即对RGB的图片转成灰度图，对灰度图做灰度直方图，颜色深度选择为8，根据灰度直方图的分布选择预设阈值，预设阈值的范围在71～170之间，优选为120。

在步骤S5中，可以根据所述轨道边缘信息中的轨道边缘得到轨道中线；并且将所述轨道中线作为AGV的控制器输入，以实现所述AGV的运动控制。

在上述步骤中，根据获得的轨道边缘信息控制AGV的运动轨迹，通过边缘所在元素的下标和的一半与最大下标值得一半进行比较，获得AGV的位置偏差，进行AGV转角控制。所选取的控制方式为PID控制。通过本发明所述的方法，可以快速获得AGV与实际轨道的中 线之间的水平偏移信息，快速校正，该方法控制精度高、简单易实时，能够与自动控制系统进行信息化交流，具有良好的应用前景。

上述的图片的基准水平线可以具体为：所述图片高度范围在1/3～3/4中的任意一条水平线，本发明优选为图片的高度为1/2的水平线。对处于图片高度1/2处的水平线进行灰度处理，有助于降低计算误差，提高运行精度。

下面对本发明实施例提供的基于视觉的AGV导航系统进行介绍，下文描述的装置与上文所述的方法可以相互对照。

本发明还提供一种基于视觉的AGV导航系统，主要包括：

摄像头1，用于获取具有轨道标示的地面的图片；

灰度处理模块，用于对所述图片的基准水平线进行灰度处理，得到基准水平线数组；

轨道矩阵构成模块，用于将多个所述基准水平线数组构成轨道矩阵；

异或处理模块，用于对所述轨道矩阵的相邻上下两行进行异或处理，得到轨道边缘信息；

数字化处理模块，用于对所述轨道边缘信息进行数字化处理，作为AGV的控制器输入，以实现所述AGV的运动控制。

本发明提供的一种AGV，包括如上文所述的基于视觉的AGV导航系统，如说明书附图5所示。其中，电源2、电机3、主动轮4、驱动器5、主控制器6以及万向轮7位于AGV的车体底部，而AGV的车体顶部设置摄像头1；结合说明书附图3可知，驱动器5受到PID控制器的控制后驱动电机3转动，从而带动主动轮4运行。AGV的其他部分可以参照现有技术，本文不再展开。

说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述较为简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

以上对本发明所提供的AGV、基于视觉的AGV导航方法及其系统进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。