机器人学及其智能控制第12章 移动机器人应用实例

输小车在行驶过程中实时检测信息媒介物的信息而得到导引。按导引
用的信息媒介物不同，固定路径导引方式主要有电磁导引、光学导引 、磁导引、金属带导引等，如图12.2和图12.3所示。
移动机器人的应用实例
（a）电磁导引；
（b）光学导引； （c）磁带导引
图 12.2 AGV 移动的导引方式
移动机器人的应用实例
机器人学及其智能控制 第十二章 移动机器人的应 用实例
移动机器人的应用实例
• 如果说固定式工业机器人是对人类手臂动作和功能的模拟和扩展，那 么具有移动功能的机器人就是对应于人类行走功能的模拟和扩展。具 有移动功能的机器人称为移动机器人。移动式机器人的最成功应用是 自动化生产系统中的物料搬运，用以完成机床之间、机床与自动仓库 之间的工件传送，以及机床与工具库间的工具传送。移动机器人的灵 活运动特性，大大增加了生产系统的柔性和自动化程度。在自动化车 间中广泛采用的移动机器人中，把无轨运行的称为自动导引车（AGV ），如图12.1；把有轨运行的称为有轨运输车（RGV）或堆垛机（ staker Crane）。车间中应用的机器人的行走机构均为轮式。
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• • 边缘检测算法 检测目标指引线的上边缘。算法思路是：设定一阈值（例如15）， 对于二位数组矩阵中每一列，从上至下求得相邻两像素值间的差值（ 上减下）。若差值大于等于阈值，则判定其下的像素点对应的是黑色 指引线的上边缘，以此像点作为该列的特征点，记录下此像素点的纵 坐标值（即为相应的上边缘纵坐标），作为该列上目标指引线的纵坐 标。有可能始终不会出现差值大于等于阈值的情况，则让该列上目标 指引线纵坐标值保持不变（即同于分析上一场图像数据时求得的纵坐 标）。
• • 自由路径导引方式 自由路径导引方式是在AGV上储存着行驶区域布局上的尺寸坐标，通 过一定的方法识别车体的当前方位，运输小车就能自主地决定路径而 向目标行驶。自由路径导引方式主要有路径轨迹推算导引法、惯性导 引法、环境映射导引法、激光导航导引法等。 • 路径轨迹推算导引法，安装于车轮上的光电编码器组成差动仪，测出
•
（4） 每个分割区域边界应具有齐整性和空间位置的平整性。
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• • 路径识别 所谓路径识别，简单的理解就是把图像中反映路径的部分提取出来。这是 一个图像分割的过程。图像分割是计算机进行图像处理与分析中的一个重 要环节， 是一种基本的计算机视觉技术。在图像分割中，把要提取的部 分称为“物体”，把其余的部分称为“背景”。分割图像的基本依据和条 件有以下4个方面： • • • （1） 分割的图像区域应具有同质性，如灰度级别相近、纹理相似等； （2） 区域内部平整，不存在很小的小空洞； （3） 相近区域之间对选定的某种同质判据而言，应存在显著的差异性；
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• • 双峰边缘跟踪算法 双峰边缘跟踪算法跟上一节介绍的边缘方法一样，也是寻找出目标指 引线的上边缘，仍然用上边缘的位置代表目标指引线的位置。但是双 峰边缘跟踪算法是寻找目标指引线的上下边缘，求临近3个像素点的 差值以提取特征点。若只有目标指引线一条黑线时，该算法能准确提 取出目标指引线。该算法抗环境光强变化干扰的能力较强，同时能削 弱或消除垂直交叉黑色指引线的干扰。
移动机器人的应用实例
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• • 自动导引小车的导引方式 自动导引小车（ AGV ）之所以能按照预定的路径行驶是依赖于外界 的正确导引。对 AGV进行导引的方式可分为两大类：固定路径导引 方式和自由路径导引方式。 • • 1. 固定路径导引方式 固定路径导引方式是在预定行驶路径上设置导引用的信息媒介物，运
小车每一时刻车轮转过的角度以及沿某一方向行驶过的距离。在
AGV 的计算机中储存着距离表，通过与测距法所得的方位信息比较 ，AGV就能算出从某一参数点出发的移动方向。其最大的优点在于改
动路径布局时，只需改变软件即可，而其缺点在于驱动轮的滑动会造
成精度降低。
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• • 自主循迹机器人 以第八届全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛所设计的自主循迹 机器人为例，大赛参赛选手须使用竞赛秘书处统一指定的竞赛车模套 件，采用飞思卡尔半导体公司的8位、16位、32位微控制器作为核 心控制单元，自主构思控制方案进行系统设计，包括传感器信号采集 处理、电机驱动、转向舵机控制以及控制算法软件开发等，完成自主 循迹机器人工程制作及调试，大赛根据道路检测方案不同分为电磁、 光电平衡与摄像头三个赛题组。本节以使用四轮车模，通过采集赛道 图像（一维、二维）或者连续扫描赛道反射点的方式进行进行路经检 测的摄像头组为例。