[發(fā)明專利]一種基于視覺引導(dǎo)AGV智能車的控制方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010475734.0
• 申請日: 2020-05-29
• 公開（公告）號: CN111731324A
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 徐帥;吳瀚;陳照奇;鄭穎;吳泓晉;于作藝
• 申請（專利權(quán)）人: 徐帥
• 主分類號: B60W60/00
• 分類號: B60W60/00;B60W30/08
• 代理公司: 武漢智嘉聯(lián)合知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 42231
• 代理人: 易賢衛(wèi)

本發(fā)明公開一種基于視覺引導(dǎo)AGV智能車的控制方法及系統(tǒng)，屬于AGV智能車技術(shù)領(lǐng)域，解決現(xiàn)有技術(shù)中AGV智能車的循跡精度較低的問題。一種基于視覺引導(dǎo)AGV智能車的控制方法，包括以下步驟：獲取智能車所在道路的道路圖像，對所述道路圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的圖像，對所述預(yù)處理后的圖像進(jìn)行掃描與比對，獲取智能車所處道路的邊界及道路狀況；根據(jù)智能車所處道路的邊界及道路狀況，獲取道路中線信息，根據(jù)所述中線信息，規(guī)劃出智能車的行駛路徑；根據(jù)所述行駛路徑進(jìn)行加權(quán)求和處理，獲取實(shí)際車身與所述規(guī)劃路徑的偏差值，根據(jù)所述行駛路徑及偏差值，調(diào)整智能車的行駛軌跡。本發(fā)明所述的方法，提高了AGV智能車的循跡精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及AGV智能車技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于視覺引導(dǎo)AGV智能車的控制方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

AGV智能車包括裝備有電磁或光學(xué)等自動導(dǎo)引裝置，能夠沿規(guī)定的導(dǎo)引路徑行駛，具有安全保護(hù)以及各種移載功能的運(yùn)輸車；AGV智能車廣泛應(yīng)用與倉儲業(yè)、制造業(yè)、郵局、圖書館及競賽賽場，現(xiàn)有AGV智能車循跡程序復(fù)雜，嚴(yán)重影響AGV智能車的循跡精度及抗干擾能力。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明提供了一種基于視覺引導(dǎo)AGV智能車的控制方法及系統(tǒng)，解決現(xiàn)有技術(shù)中AGV智能車的循跡精度較低技術(shù)問題。

一方面，本發(fā)明提供了一種基于視覺引導(dǎo)AGV智能車的控制方法，包括以下步驟：

獲取智能車所在道路的道路圖像，對所述道路圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的圖像，對所述預(yù)處理后的圖像進(jìn)行掃描與比對，獲取智能車所處道路的邊界及道路狀況；

根據(jù)智能車所處道路的邊界及道路狀況，獲取道路中線信息，根據(jù)所述中線信息，規(guī)劃出智能車的行駛路徑；

根據(jù)所述行駛路徑進(jìn)行加權(quán)求和處理，獲取實(shí)際車身與所述規(guī)劃路徑的偏差值，根據(jù)所述行駛路徑及偏差值，調(diào)整智能車的行駛軌跡。

進(jìn)一步地，對所述道路圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的圖像，對所述預(yù)處理后的圖像進(jìn)行掃描與比對，獲取智能車所處道路的邊界及道路狀況，具體包括，

對所述道路圖像進(jìn)行灰度化、二值化、壓縮處理，分離出道路及非道路的輪廓，得到預(yù)處理后的圖像，對預(yù)處理后的圖像中道路輪廓中間向兩邊進(jìn)行掃描，獲取像素跳變點(diǎn)，得到智能車所處道路的邊界，根據(jù)智能車所處道路的邊界得到智能車所處道路狀況，所述道路狀況為直道、十字、環(huán)島、彎道中的任意一種。

進(jìn)一步地，根據(jù)智能車所處道路的邊界及道路狀況，獲取道路中線信息，根據(jù)所述中線信息，規(guī)劃出智能車的行駛路徑，具體包括，

將預(yù)設(shè)道路分成n行m列，使預(yù)設(shè)道路形成了一個n×m的數(shù)組，預(yù)先存儲預(yù)設(shè)道路各行在n×m大小圖中的寬度；

若智能車所處道路狀況為直道、十字或彎道，則

對于道路的邊界，若左右兩個邊界都存在，則道路中對應(yīng)行的中點(diǎn)即為兩個邊界對應(yīng)數(shù)值的平均值，若有左邊界無右邊界，則左邊界加上對應(yīng)行的道路道寬度的一半得到該對應(yīng)行的中點(diǎn)，若有右邊界無左邊界，則右邊界減去對應(yīng)行的道路寬度的一半得到該對應(yīng)行的中點(diǎn)，若左右兩邊均為邊界，則取上一行中點(diǎn)作為當(dāng)前行的中點(diǎn)，將所有行對應(yīng)的中點(diǎn)連接，得到中線信息，所述中線信息即為規(guī)劃出的智能車的行駛路徑，

若智能車所處道路狀況為環(huán)島，則

將所述像素跳變點(diǎn)和圖像最近端的左邊界點(diǎn)進(jìn)行連線，以該連線作為左邊界，然后進(jìn)行智能車所處道路狀況為直道、十字或彎道時，規(guī)劃智能車的行駛路徑的過程。

進(jìn)一步地，根據(jù)所述行駛路徑進(jìn)行加權(quán)求和處理，獲取實(shí)際車身與所述規(guī)劃路徑的偏差值，具體包括，對預(yù)設(shè)道路每行中心進(jìn)行幅權(quán)值處理并加權(quán)求和，將求和結(jié)果與道路位置中線作差，得到實(shí)際車身與所述規(guī)劃路徑的偏差值。