视觉导航寻迹

大学生科技活动项目资助申请书

项目名称基于视觉导航的AGV智能寻迹机器人

项目类别：课外科技制作

申请人冯文所在单位机电工程学院

指导教师：职称

填报时间 2010.06. 18

校大学生科技活动领导办公室

项目概况

项目名称基于视觉导航的AGV智能寻迹机器人

预期成果形式论文论著□研究报告□新产品√鉴定成果□专利□申请经费

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姓名性别出生年月专业班级

注：学生限报5人

项目简介（300字）（简要说明申请项目的意义、研究内容及预期目标）

项目的意义:

AGV指装备有电磁或光学等自动导引装置，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机器人，以可充电之蓄电池为其动力来源。一般可透过电脑来控制其行进路线以及行为,该机器人则依循设定的轨道所带来的讯息进行移动与动作。在我国，随着物流系统的迅速发展，AGV的应用范围也在不断扩展，开发出能够满足用户各方面需求（功能价格质量）的AGV系统技术是未来我们必须面对的现实问题，并且充分地体现其自动性和柔性，实现高效、经济、灵活的无人化生产。

研究内容及预期目标:

曾有国外专家对AGV控制系统需解决的主要问题做了恰当的比喻：Where am I （我在哪里）Where am I going（我要去哪里）How can I get there（我怎么去），这三个问题归纳起来分别就是AGV控制系统中的三个主要技术：AGV的导航（通过图像处理技术自动识别路线），AGV的路径规划（根据工业生产需要利用计算机模拟最佳路径），AGV的导引控制（利用无线技术实时反馈并安全对其控制）。为了能够解决好这些问题，AGV控制系统是技术的核心。

预期目标：

1，能够实现视觉导航，按一定速度移动。

2，能够实现无线实时反馈，并对控制命令做出准确反映

3，能够实现对路径的记忆和优化

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（一）申请项目的依据和意义（国内外相关领域的研究现状及发展趋势，开展此项研究的必要性）：

自动导向车辆AGV的研究始于20世纪50年代的美国。在发达工业国家，AGV已实现商品化，并在机械工业、自动仓库、物流中心等各个领域得到了广泛应用。AGV的引导与控制方式是AGV的核心问题之一，所采用的引导技术主要有：电磁感应技术，激光检测技术，超声检测技术，光反射检测技术，惯性导航技术，图像识别技术和坐标识别技术等。在这些导航方式中，有线式引导的研究最早也应用最为广泛；然而视觉导航方式是最有潜力的，如此成为大量研究人员关注的热点。对现在的图像处理技术和计算机技术而言，很难依据三维图像进行导航，而最为普遍的方式是路面上涂设白色条带状路标来标识车辆欲行驶路径，并利用机器视觉识别路径以实现车辆自主导航。为了开展这一领域的研究，我们设计并制造了一辆用CCD识别地面铺设的条状路标而进行导航的AGV。该AGV自主导航系统主要由路径图象识别系统、行驶驱动系统、转向驱动系统、制动系统、避障系统及其它辅助系我国在“十五”规划中已经将先进制造技术作为科技发展的重点以提高企业的竞争力。自动车辆AGV是实现FMS.FAS,CIMS的一项关键基础设备，以此种自动车辆AGV为核心设备，附加必要的配套设施和管理软件.可构成物流自动运输系统或组态式柔性生产组织管理系统，适用于我国企业的传统生产模式向柔性或准柔性生产组织模式的转化，对提高企业的市场竞争力和经济效益具有十分重大的意义。AGV的应用领域扩大而且工作条件也变得多样化。因此，新的引导方式和技术得到了更广泛的研究与开发，在最近的几年里，各种新式的AGV 被广泛地应用于各个领域。单元式AGV主要用于短距离的物料运输并与自动化程度较高的加工设备组成柔性生产线。例如，自动引导叉车(ForkingVehicle)用于仓贮货物的自动装卸和搬运，小型载货式AGV用于办公室信件的自动分发和电子行业的装配平台。除此以外，AGV 还用于搬运体积和重量都很大的物品，尤其是在汽车制造过程中用多个载货平台式AGV组成了移动式输送线，构成了整车柔性装配生产线。最近.小型的AGV应用更为广泛，而且以长距离不复杂的路径规划为主，根据对国外物料搬运系统装备类型的统计，采用自动引导车的占41%，有轨搬运车的占29%，起重机的占9%,辊子输送机的占10%,悬挂运输机的占10%。AGV在我国的研究及应用起步较晚.，所以开展此项目非常有必要。并且AGV所采用的图像导航技术，图像识别技术和坐标识别技术用于其它自动化方面也是很有潜力的。

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（二）研究内容及目标

1，图象识别系统：

摄像头本身没有智能，它拍到一幅图像的时候，不知道拍到的是什么，所以要经过一定的处理，变成有用的信息，而且所有的控制和处理都以图像信息为基础。图像处理其基本内容一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、摄像头等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。由数字化得到的一幅图像的数据量十分巨大，。如果是动态图像，是其数据量更大。因此图像压缩对于图像的存储和传输都十分必要，因此我们的目标是改进图片的质量，例如增加对比度，去掉模糊和噪声，修正几何畸变等；图像复原是在假定已知模糊或噪声的模型时

2，行驶驱动，制动系统和转向驱动系统：

该部分主要有驱动电路板控制，它主要负责系统各部分电压分配以及电机的驱动，由于这部分电路功耗较大，单独设计一块电路板可以使散热性能更好。通过核心控制板，获取速度并输出舵机和驱动电机的控制信号，我们的目标电机和舵机能够灵活和及时响应控制中心发出的命令。

3，避障系统及其它辅助系统：

通过图像检测，目标轨迹和其它障碍物之间的区别，利用软件实现，机器人的自动避障，或者利用超声波测距对障碍物和机器人之间的距离进行测量控制

（三）实施方案及要解决的关键问题

根据视觉导航方案设计，该机器人包括六大模块：控制处理芯片的选择，图像采样模块，速度传感模块，舵机驱动模块，电机驱动模块和辅助调试模块。我们选择的是飞思卡尔的S12单片机，它是本系统的核心部分，主要负责收集赛道图像数据，赛车速度等反馈信息，并对这些信息进行恰当的处理，形成合适的控制量来对舵机和电机进行控制，

1，图像采样模块由S12的AD模块，外围芯片（LM1881）和电路，与摄像头组成。其功能是获取前方的图形数据，以供S12作进一步的分析处理。

2 ，速度传感器由小型的编码器和ECT脉冲捕捉功能构成。

3，舵机模块和驱动模块分别用于实现赛车传向和驱动。

4，辅助调试模块主要用于赛车系统的程序烧写，功能调试和测试，赛车状态监控，赛车系统参数和运行策略设置等方面。

关键问题：如果说系统硬件对于机器人来说是它的骨架和躯体，那么软件算法就是它的思想，所以软件系统对于赛车来说至关重要。首先，赛车系统通过图像采样模块获取前方赛道图像数据，同时通过速度传感器模块实时获取机器人的速度，然后S12利用边缘检测方法从图像数据中提取赛道信息，求得机器人与路径之间的相对位置，利用PID方法对舵机进行反馈控制，最终根据检测到的速度控制策略，对机器人进行控制，使机器人按照预定的路径行驶。