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數(shù)字圖像處理技術(shù)在AGV上的應(yīng)用
  • 企業(yè):控制網(wǎng)     領(lǐng)域:SCADA-RTU     行業(yè):金融/保險(xiǎn)    
  • 點(diǎn)擊數(shù):2068     發(fā)布時(shí)間:2005-05-10 16:56:35
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1.引言
   自動(dòng)導(dǎo)引車輛(AGV)以其靈活性、高效性和柔性已被廣泛認(rèn)為是物料搬運(yùn)的好的解決辦法。傳統(tǒng)的AGV導(dǎo)引方式包括激光導(dǎo)引、電磁感應(yīng)導(dǎo)引等,但是它們的靈活性較差,使用成本高,安裝維護(hù)和改造也很不方便。隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展,開(kāi)發(fā)視覺(jué)導(dǎo)引AGV已經(jīng)成為了研究的熱點(diǎn),這一技術(shù)必定有著廣闊的市場(chǎng)前景。本文將結(jié)合這一應(yīng)用作簡(jiǎn)要的闡述。

2.AGV視覺(jué)導(dǎo)引系統(tǒng)原理簡(jiǎn)介

                   圖1  視覺(jué)導(dǎo)引系統(tǒng)原理圖
           (e為車體縱軸線和路徑中線的偏差,α為方向偏差)

    AGV通過(guò)CCD攝像頭獲得視場(chǎng)如圖所示,車輛沿著路徑(白色)行駛,路面背景為黑色,通過(guò)程序來(lái)將采集到的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行灰度化處理,每個(gè)點(diǎn)的灰度值并可以通過(guò)DELPHI的scanline函數(shù)獲得[1]。

    AGV在運(yùn)行過(guò)程中的路徑可以近似認(rèn)為是直線(實(shí)際上帶有一定的弧度),這樣可以簡(jiǎn)化問(wèn)題并保證一定的正確性。在掃描的時(shí)候,考慮到計(jì)算量以及實(shí)際的精度情況,可以采取隔行掃描的辦法,這樣可以減少計(jì)算量以及計(jì)算時(shí)間。
    假設(shè)掃描整幅圖一共需要M行N列,則攝像頭視場(chǎng)中心o的坐標(biāo)為 ,,

故可以得到坐標(biāo)系PUV到坐標(biāo)系XOY的轉(zhuǎn)換關(guān)系[2]:
 
                                 式(1)
    攝像頭逐點(diǎn)掃描像素行(假設(shè)是從左向右),對(duì)于相鄰兩點(diǎn),用右點(diǎn)減左點(diǎn)的灰度值,設(shè)在這里可以設(shè)定一個(gè)值k,凡差在K以內(nèi)的都近似認(rèn)為都為黑色點(diǎn),為路面,即此時(shí)Br-B(r-1) ≤k,這樣一直到出現(xiàn)Br-B(r-1) >k的時(shí)候可以認(rèn)為點(diǎn)r已經(jīng)為白點(diǎn),即路徑點(diǎn),假設(shè)此點(diǎn)的坐標(biāo)為(u1,v1),當(dāng)Br-B(r-1)在≤k的時(shí)候,說(shuō)明此時(shí)的r點(diǎn)已經(jīng)為黑點(diǎn),假設(shè)此點(diǎn)的坐標(biāo)為(u2,v2), 則此像素行上的的路徑中心線上的點(diǎn)坐標(biāo)為

                                    式(2)
    在獲得若干組坐標(biāo)之后,通過(guò)最小二乘法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,即如果被測(cè)數(shù)據(jù)滿足線性關(guān)系式 yi = A + B xi,由相關(guān)結(jié)論可知 (其中 Σ 表示求和,N 表示資料組的總個(gè)數(shù))

  式(3)


得到方程Au+Bv+C=0                                                  式(4)
將式(4)代入式(1),得到

                                   式(5)
由式(5)可以得到

                                       式(6)

     
             

         |                                  式(7)
 e和α是控制系統(tǒng)的輸入,系統(tǒng)將根據(jù)這兩個(gè)參數(shù)來(lái)獲得車輪應(yīng)該轉(zhuǎn)動(dòng)的角度β。

3.模糊控制策略
    由于AGV的運(yùn)動(dòng)模型不確定性比較大,很難建立一個(gè)精確的數(shù)學(xué)模型,所以很適合采
用模糊控制來(lái)進(jìn)行車輪轉(zhuǎn)動(dòng)角度β的計(jì)算。

    在本文中,模糊控制器采用雙輸入單輸出的結(jié)構(gòu),輸入量為AGV車體縱軸線相對(duì)于視場(chǎng)中路徑中心線的位置偏差e和方向偏差α,它們可以由AGV視覺(jué)系統(tǒng)獲得,輸出量為轉(zhuǎn)向輪相對(duì)于車體縱軸線的偏轉(zhuǎn)角β[3]。

    首先確定各個(gè)變量的基本論域,考慮到方向偏差α角度太大或者車體偏離距離e太大的時(shí)候車子已經(jīng)不可能自動(dòng)糾正偏差,所以考慮到實(shí)際意義,取e的基本論域?yàn)椤?240,240〕,
α的基本論域?yàn)椤玻?0°,30°〕,轉(zhuǎn)向輪由于受到物理結(jié)構(gòu)的限制最大的偏轉(zhuǎn)角不能超過(guò)60°,所以取β的基本論域?yàn)椤?60°,60°〕。當(dāng)車體縱軸線在路徑中心線左邊的時(shí)候e為負(fù),右邊的時(shí)候e為正;α、β都以順時(shí)針轉(zhuǎn)動(dòng)方向?yàn)檎?BR>
   考慮到控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和復(fù)雜程度,將e,α,β的模糊集論域都取為{-6,-4,-2,
0,2,4,6},模糊子集都取為{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}[4],其中:
● "正大"(PB)-- 取+6附近;
● "正中"(PM)-- 取+4附近;
● "正小"(PS)-- 取+2附近;
● "零"  (ZO)-- 取0附近;
● "負(fù)小"(NS)-- 取-2附近;
● "負(fù)中"(NM)-- 取-4附近;
● "負(fù)大"(NB)-- 取-6附近;

    在 AGV的運(yùn)行過(guò)程中,偏差的產(chǎn)生是隨機(jī)的,所以可以考慮采用正態(tài)分布函數(shù)來(lái)擬
合輸入輸出變量的模糊子集,即用函數(shù)
                     

  
來(lái)加以擬合,其中a為中心值,b>0稱為模糊度。在參照上述公式以及主觀駕駛經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,得到模糊集論域中各元素從屬各模糊子集的隸屬度,如表所示。


            表1  模糊集論域中各元素從屬于各模糊子集的隸屬度

    同時(shí)考慮到AGV路徑跟蹤的穩(wěn)定性和響應(yīng)速度,本文中一共歸納了49條控制規(guī)則,以下是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)獲得的模糊控制規(guī)則表:

 
                     表2         模糊控制規(guī)則 

   
使用MATLAB的模糊控制工具箱建立起本模糊控制器的模型,并輸入上述的模糊控制規(guī)則,在這里輸入輸出變量的隸屬函數(shù)都服從正態(tài)分布,最后采用重心法反模糊化計(jì)算,可以得到輸出在不同情況下的β,限于篇幅,在此將模糊控制表數(shù)據(jù)略去。

4.控制軟件的編寫思想

                                圖2  軟件流程圖
    如圖所示,通過(guò)CCD攝像頭獲得e以及α以后就可以編寫查詢語(yǔ)句從先前制定的模糊控制表獲得對(duì)應(yīng)的β,然后就可以根據(jù)β與光電編碼器測(cè)得的當(dāng)前轉(zhuǎn)角β0 之差來(lái)發(fā)出電壓信號(hào)以控制轉(zhuǎn)向輪轉(zhuǎn)動(dòng)。

5.結(jié)束語(yǔ)
    本文介紹的基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的視覺(jué)導(dǎo)引系統(tǒng)順應(yīng)了當(dāng)今AGV導(dǎo)引技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì),所以研究應(yīng)用價(jià)值較高。本文完成了該系統(tǒng)的方案、理論研究,對(duì)具體執(zhí)行的過(guò)程做出了詳細(xì)的技術(shù)分析,并且在此基礎(chǔ)上完成了系統(tǒng)配套軟件的制作,通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證(實(shí)驗(yàn)部分未在本文中作介紹),已經(jīng)基本完成了自動(dòng)化、實(shí)時(shí)化,數(shù)字化測(cè)量的要求,實(shí)現(xiàn)了對(duì)AGV偏移量的自動(dòng)測(cè)量及糾正,完成了預(yù)期的任務(wù)目標(biāo)。

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