文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.173846
中文引用格式: 李照,舒志兵,,嚴(yán)亮. 基于模糊路徑糾偏的AGV視覺精定位研究[J].電子技術(shù)應(yīng)用,,2018,44(4):81-85.
英文引用格式: Li Zhao,,Shu Zhibing,,Yan Liang. Research on precise positioning of AGV vision based on fuzzy path rectification[J]. Application of Electronic Technique,2018,,44(4):81-85.
0 引言
自動引導(dǎo)車(Automated Guided Vehicle,,AGV)是現(xiàn)代物流行業(yè)的高效運(yùn)輸工具[1-3],。但是,在AGV運(yùn)行過程中,,導(dǎo)航定位精度差,,一直制約其在許多工業(yè)環(huán)境下的應(yīng)用。文獻(xiàn)[4]提出一種最優(yōu)偏差路徑的AGV糾偏方法,,可以實(shí)現(xiàn)5 mm范圍內(nèi)糾正,,但是系統(tǒng)魯棒性較差。文獻(xiàn)[5]采用了一種基于慣性導(dǎo)航和視覺里程計的定位算法,,實(shí)現(xiàn)視覺輔助定位,,克服慣性導(dǎo)航的不足,但是仍然無法實(shí)現(xiàn)后期AGV的位置修正,;文獻(xiàn)[6]采用自定義定位標(biāo)識符法,,在地面鋪設(shè)停車標(biāo)識,系統(tǒng)識別停車標(biāo)志符后,即根據(jù)直線運(yùn)動公式計算AGV停車距離,,直至距離為0,,但后期缺少視覺信息反饋,不具備停車糾偏能力,。
針對以上情況,,本文提出一種基于模糊控制和QR碼的精確定位方法。首先通過模糊控制實(shí)現(xiàn)AGV快速路徑糾偏,,然后根據(jù)不同工位定位精度要求利用每幀圖片尺寸不變特性實(shí)現(xiàn)QR碼精確定位,,實(shí)現(xiàn)了路徑快速準(zhǔn)確跟蹤和特殊工位點(diǎn)精確定位。
1 AGV運(yùn)動學(xué)模型
建立AGV四輪差動運(yùn)動學(xué)模型,,如圖1所示[7-8],。坐標(biāo)系XOY為AGV小車運(yùn)行區(qū)域,視為大地坐標(biāo)系,,作為AGV運(yùn)動坐標(biāo)參考,。X1O1Y1為以AGV小車幾何中心建立的AGV車體坐標(biāo)系,,隨AGV移動,。AGV小車的位姿由小車幾何中心在大地坐標(biāo)系中的位置(X,Y)和AGV前進(jìn)方向與大地坐標(biāo)系的X軸正方向的夾角θ確定,,即P=[X,,Y,θ]T,。
圖1中,,o1、o2分別為AGV小車前后驅(qū)動單元的中心,;L為驅(qū)動單元中心距AGV小車幾何中心的距離,;B為各驅(qū)動輪中心到各自驅(qū)動單元中心的距離;α1,、α2分別為兩個驅(qū)動單元中軸線與AGV小車坐標(biāo)系X1軸正方向的夾角,,按照順正逆負(fù)取值;Vo1,、Vo2分別為兩個驅(qū)動單元中心點(diǎn)的線速度,;A點(diǎn)為AGV小車的瞬時轉(zhuǎn)動中心。
同時,,假設(shè):
(1)兩個驅(qū)動單元中心的角速度分別為ωo1,、ωo2;
(2)4個輪轂電機(jī)的線速度和角速度分別為v1,、v2,、v3、v4、ω1,、ω2,、ω3、ω4,;
(3)前后兩個驅(qū)動單元的中點(diǎn)在大地坐標(biāo)系中的坐標(biāo)點(diǎn)分別設(shè)為(Xo1,、Yo1)、(Xo2,、Yo2),。
根據(jù)P=[X,Y,,θ]T即AGV幾何中心的位置,,可以得到兩個驅(qū)動單元中心點(diǎn)的大地坐標(biāo)為:
通過以上運(yùn)動模型可知,只要控制前后兩個驅(qū)動單元的運(yùn)動速度和加速度,,就可以控制AGV小車的運(yùn)行狀態(tài),。
AGV小車模型如圖2所示,主要由工控機(jī)+顯示屏模塊,、視覺模塊,、驅(qū)動模塊構(gòu)成。
2 模糊糾偏設(shè)計
2.1 模糊控制原理
模糊控制是一種相比于傳統(tǒng)控制更加貼近于人類思維的控制方法,。與傳統(tǒng)的控制方式不同之處是,,模糊控制技術(shù)在復(fù)雜的多變量系統(tǒng)中可以通過各種變量之間的關(guān)系完成對系統(tǒng)進(jìn)行控制,從而使得系統(tǒng)的控制在直觀上更加簡便[9-10],。模糊控制基本原理如圖3所示,。
2.2 模糊控制器設(shè)計
模糊控制規(guī)則輸出曲面如圖4所示,可以看出模糊控制規(guī)則曲面在E或EC在零值附近時波動比較大,,利于精確控制,;在E或EC絕對值較大時曲面波動小,系統(tǒng)具有較強(qiáng)的魯棒性,。
模糊量清晰化處理即為把模糊推理得出的結(jié)果轉(zhuǎn)換為控制系統(tǒng)可以識別的確定值,。通過重心法計算橫坐標(biāo)軸和隸屬度函數(shù)曲線圍成的區(qū)域重心,如式(7)所示,。
3 QR碼關(guān)鍵點(diǎn)精確定位
3.1 二維碼3點(diǎn)定位
根據(jù)二維碼的3個位置探測圖形形狀相同位置對稱,,所以采用3點(diǎn)定位法確定二維碼位置。首先確定3個位置探測圖形中點(diǎn)坐標(biāo),,然后通過直線擬合法獲取關(guān)鍵4點(diǎn)坐標(biāo),,最終確定整個二維碼區(qū)域。定位結(jié)果如圖5所示,。
3.2 QR碼精定位原理
視覺定位相機(jī)安裝在AGV底板中心下面,,距離地面高度為25 cm,。
AGV的位移糾偏移動方向如圖7所示,根據(jù)S1,、S2值的正負(fù)可以實(shí)現(xiàn)AGV的4個方向自由糾偏運(yùn)動,,從而避免對另外兩個邊距的冗余計算。
最后通過反余弦變換求得偏轉(zhuǎn)角α,,旋轉(zhuǎn)糾偏方向如圖9所示,。取水平方向?yàn)?°方向,當(dāng)偏差角度為正則順時針旋轉(zhuǎn)AGV糾偏,,反之逆時針旋轉(zhuǎn)AGV,。
4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
實(shí)驗(yàn)采用自主研發(fā)的基于激光雷達(dá)+視覺引導(dǎo)的AGV實(shí)驗(yàn)平臺,如圖10所示,。實(shí)驗(yàn)環(huán)境為工廠的地坪漆地面,,采用黑白二維碼作為標(biāo)識符,單目相機(jī)采樣分辨率為1 280×720,。
首先通過MATLAB中的Simulink組件對模糊控制建立仿真模型,,如圖11所示。設(shè)初始偏差輸入為[0.6,,5],,輸入模型后仿真結(jié)果如圖12所示,圖13為最優(yōu)控制器結(jié)果,??梢钥闯鯝GV小車較大偏差狀態(tài)下可以快速調(diào)整到平衡狀態(tài)。在初始距離偏差0.5 m,、角度偏差0.6 rad的情況下,只需3.5 s就可以消除偏差,,明顯優(yōu)于最優(yōu)控制器,,所以本文采用模糊控制器可以顯著提高小車糾偏能力與反應(yīng)速度。
其次,,為了驗(yàn)證該方法的有效性,,驗(yàn)證AGV視覺引導(dǎo)AGV的定位精度,連續(xù)在同一定位點(diǎn)???00次,,AGV的定位誤差如圖14所示,圖14(a)為X方向偏差,,圖14(b)為Y方向上偏差,,圖14(c)為角度偏差??梢钥闯鯴和Y方向偏差在±1 mm以內(nèi),,角度偏差在±1°以內(nèi)。
5 結(jié)論
首先建立四輪差速模型,通過設(shè)置前后兩個驅(qū)動中心簡化模型間的耦合度,。根據(jù)運(yùn)動學(xué)模型確定位置偏差和角度偏差兩個變量作為二維模糊控制器的輸入,,進(jìn)而獲得糾偏控制量。在初始誤差較大的情況下可以快速調(diào)整小車到平行狀態(tài),,具有較高的魯棒性和快速性,。
其次,針對高精度的應(yīng)用場合,,對一些工位有較高的定位精度要求,,提出一種基于單QR碼視覺精定位法。通過3點(diǎn)定位法提取QR碼輪廓,,利用幀圖片尺寸不變特性,,計算出位移偏差和角度偏差,定位精度穩(wěn)定在±1 mm以內(nèi),,AGV視覺定位精度顯著提高,,滿足高精度場合定位需要。
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作者信息:
李 照,,舒志兵,嚴(yán) 亮
(南京工業(yè)大學(xué) 電氣工程與控制科學(xué)學(xué)院,,江蘇 南京211816)