陳俊廷 劉翔 翟岳仙 陸瑋
摘要:為了解決智慧工廠中AGV行進(jìn)過程中面對其他車輛無法自動躲避的問題,本文設(shè)計(jì)了一種基于單目視覺測距的AGV防撞系統(tǒng)。該系統(tǒng)在AGV頂部安裝攝像頭,用于采集AGV行駛過程中的前方圖像,車體內(nèi)安裝微處理器對圖像進(jìn)行分析,并將分析結(jié)果轉(zhuǎn)換為控制信號控制AGV,從而達(dá)到防撞的目的,其中圖像分析首先采用三幀差分法將圖像中的AGV目標(biāo)檢測出來,然后基于逆投影變換測距原理計(jì)算出AGV間的距離。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該系統(tǒng)在模擬實(shí)驗(yàn)環(huán)境下測量精度基本控制在10%以內(nèi), 4 m內(nèi)最大絕對誤差為51 mm,能夠滿足物流工廠AGV的設(shè)計(jì)要求。
關(guān)鍵詞: 單目視覺; AGV; 三幀差分法
【Abstract】 In order to solve the problem that AGV can't avoid other vehicles automatically in the process of moving in intelligent factory, this paper designs an AGV anti-collision system based on monocular vision ranging. The system installs a camera on the top of AGV to collect the front image of AGV during driving. A microprocessor is installed in the car body to analyze the image, and the analysis results are converted into control signals to control the AGV, so as to achieve the purpose of anti-collision. In the image analysis, the AGV target in the image is detected by three frame difference method, and then the distance measurement is calculated based on the principle of back projection transformation distance from AGV. The experimental results show that the measurement accuracy of the system is basically controlled within 10% and the maximum absolute error within 4 m is 51 mm, which can meet the design requirements of AGV in logistics factory.
【Key words】 ?monocular vision; AGV; ?three-frame differencing
0 引 言
自動引導(dǎo)車(AGV)是一種配備有自動導(dǎo)引系統(tǒng)的物料搬運(yùn)設(shè)備[1],可以保證系統(tǒng)無需人工駕駛即可沿著預(yù)定路線自動行駛,實(shí)現(xiàn)了物料裝卸的全過程自動化。近年來,AGV由于其靈活性好、自動化程度高和智能水平高的優(yōu)勢而得到了飛速發(fā)展[2]。目前,已廣泛用于存儲、制造、郵局、煙草、港口和碼頭、危險場所和特殊行業(yè)。
時下,AGV的最高行進(jìn)速度一般不超過2 m/s,在生產(chǎn)中,為了保證AGV間不發(fā)生碰撞,AGV的安全功能非常重要[3-4]。AGV安全裝置包括障礙物接近檢測裝置和障礙物接觸緩沖裝置。接近檢測裝置的距離測量方法包括紅外距離測量、超聲波距離測量[5-6]和激光距離測量。隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展,視覺測距方法由于其低成本和低測量誤差而得到了普及與使用。
本文研究了適用于AGV防碰撞的單目視覺測距系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用圖像處理技術(shù)[7],在滿足測程的要求下,取得了較好的測量精度。AGV可根據(jù)攝像頭采集到的視頻數(shù)據(jù)分析AGV本身與其它AGV間的距離,并啟動相關(guān)的輸出,如停止機(jī)器,或發(fā)出警告信號,實(shí)現(xiàn)AGV的安全防撞保護(hù)。系統(tǒng)處理流程圖如圖1所示。
1 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
單目視覺防撞系統(tǒng)主要由AGV車體、微處理器、驅(qū)動器、攝像頭、電源等部分組成。單目測距系統(tǒng)的硬件組成如圖2所示。
整體思路為:AGV車體頂部安裝車載攝像頭作為數(shù)據(jù)采集器,獲取前方車輛的圖像信息;微處理器在設(shè)計(jì)上安裝在車體內(nèi),用于搭載軟件系統(tǒng),并對采集到圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析;控制系統(tǒng)主要采用Arduino來對AGV進(jìn)行控制,電源模塊則為整個系統(tǒng)供能,最終實(shí)現(xiàn)車體間的智能化防撞。AGV單目視覺系統(tǒng)主要功能單元設(shè)計(jì)可做闡釋解析如下。
(1)微處理器。AGV視覺導(dǎo)航平臺中使用的微處理器是技嘉BRIX Gaming微型計(jì)算機(jī),主要負(fù)責(zé)實(shí)驗(yàn)平臺中的圖像處理、路徑規(guī)劃和指令發(fā)送。 配備了gtx760獨(dú)立顯卡,英特爾第四代內(nèi)核處理器-i5-4200h。[JP2]選用這種高效的處理器,BRIX Gaming可以輕松滿足各種應(yīng)用程序的高處理程序要求,并具有出色的繪圖處理能力。同時還裝配了變壓器和電源線。應(yīng)用中,就可以根據(jù)自己的需要靈活地匹配內(nèi)存容量和硬盤或SSD容量,以達(dá)到最佳使用效果。
(2)攝像頭。采用??低暤陌肭蛐尉W(wǎng)絡(luò)高清PTZ攝像機(jī),位于車身上方,在實(shí)驗(yàn)平臺中完成圖像采集任務(wù)并傳遞給微處理器進(jìn)行圖像分析,為單目測距提供數(shù)據(jù)支撐。
(3)控制板。選擇Arduino pro mini開發(fā)板控制小車驅(qū)動模式,這種開源的電子開發(fā)平臺小巧靈活,功能強(qiáng)大。包含Arduino版和Arduino IDE,支持C、Java語言的開發(fā)環(huán)境。不僅可以利用搭載的傳感器來獲取感知信息,該模塊在實(shí)驗(yàn)平臺中還可通過驅(qū)動電機(jī)來進(jìn)行導(dǎo)航。
2 軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
2.1 動態(tài)目標(biāo)檢測算法原理
動態(tài)目標(biāo)檢測算法采用三幀差分法[8]。三幀差分法的運(yùn)算過程如圖3所示。
結(jié)果表明,測量精度基本控制在10%以內(nèi),4 m內(nèi)最大絕對誤差為51 mm,基本滿足設(shè)計(jì)的要求。
4 結(jié)束語
本文設(shè)計(jì)了一種基于單目視覺測距的AGV安全防撞系統(tǒng),該系統(tǒng)通過采用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)分析AGV車頂安裝的攝像頭采集到的視頻圖像,求得了AGV車間的距離,初步設(shè)計(jì)出了適用于AGV 的單目視覺防撞系統(tǒng),實(shí)驗(yàn)室試驗(yàn)表明該系統(tǒng)在 4 m范圍內(nèi),測量精度為51 mm,基本滿足AGV 的防撞要求,為實(shí)際工業(yè)應(yīng)用提供了低成本、高可靠性的解決方案。進(jìn)一步的研究工作包括提高系統(tǒng)的測量精度和可靠性,增加不同環(huán)境下的測試實(shí)驗(yàn)等。
參考文獻(xiàn)
[1] 武啟平, 金亞萍, 任平,等. 自動導(dǎo)引車(AGV)關(guān)鍵技術(shù)現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢[J]. 制造業(yè)自動化, 2013(10):106.
[2]羅金玲. 基于計(jì)算機(jī)視覺的前方車輛檢測與測距系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 電腦編程技巧與維護(hù), 2017(22):87.
[3]陳慶文, 董莘. 智慧工廠AGV調(diào)度與避障的研究[J]. 自動化技術(shù)與應(yīng)用, 2017,36(12):118.
[4]黃誠杰. 智能AGV系統(tǒng)設(shè)計(jì)及路徑規(guī)劃算法研究[D]. 福州:福建農(nóng)林大學(xué),2016.
[5]王強(qiáng), 王高亮. 一種新型超聲波測距儀的設(shè)計(jì)與研究[J]. 智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用, 2017,7(5):146.
[6]王亞君, 劉赫, 呂實(shí)誠. 具有實(shí)時語音播報的超聲波測距儀[J]. 電腦學(xué)習(xí), 2008(4):19.
[7]王震,鞏秀鋼,馮韶文,等. 基于圖像識別的立定跳遠(yuǎn)自動測距系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用, 2018, 8(5):63.
[8]趙建. 基于三幀差法的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法研究[D]. 西安:西安電子科技大學(xué), 2013.