[发明专利]一种基于视觉的AGV定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种AGV定位方法，尤其是涉及一种基于视觉的AGV定位方法。

背景技术

AGV （Automatic Guided Vehicle，自动导航小车）是一种无人操纵的自动化运输设备，能承载一定的重量在出发地和目的地之间自主运行，是自动物流系统和柔性制造系统的重要组成设备，具有良好的市场前景和应用价值。导航系统是AGV的核心控制部分，定位则是导航系统中极其重要的功能组成部分。

目前，常见的AGV定位方法有里程定位、惯性定位、RFID定位、激光定位等，其优劣势如下：

（1）里程定位：根据小车行进距离来进行定位，该方法简单易用、成本低，但其定位策略单一、定位精度较低，且容易出现累积误差；

（2）惯性定位：利用陀螺仪精确获取AGV运行方向和速度，通过已知的起点位置坐标，即可计算出AGV的位置。该方法简单灵活、但成本较高，容易出现累积误差。

（3）RFID定位：利用无线射频来进行定位，具有体积小、功耗低的优点，但RFID作用范围较短，在复杂的电磁环境下易受干扰；

（4）激光定位：定位准确、可靠，精度非常高，但其成本较高，传感器及发射、反射装置的安装复杂。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于视觉的AGV定位方法，该方法通过在运行路径1上布置颜色标记线2与运行路径1组成十字的方式，来实现统计定位。针对常见AGV定位系统中存在的容易出现的定位策略单一、累积误差大、易受干扰、安装成本高等不足，本方法具有信息获取丰富、定位策略多样、可扩展性强、成本低廉，标志布置方便、算法处理简单可靠等特点。

本发明采用的技术方案如下：一种基于视觉的AGV定位方法，其特征在于：

步骤一，在小车运行路径1上布置标记线2作为识别标识；

步骤二，图像采集模块采集图像信息；

步骤三，图像处理模块读入图像信息并将其转化为参数化形式的路面信息；

步骤四，定位模块读入路面信息，确定特征类型，对比历史数据定位当前位置；

步骤五，定位模块发送定位信息给主控程序，确定控制策略。

作为优选，所述步骤一中，在小车起点、终点以及中间需要定位的点设置识别标识。

作为优选，所述标记线2为颜色标记线。

作为优选，所述标记线2与小车运行路径1形成十字线。

作为优选，所述步骤三中，图像处理模块工作的具体方法步骤为：

a、读取图像采集模块采集的路面图像；

b、利用图像形态学腐蚀、膨胀进行滤波，滤除干扰信号；

c、根据图像轮廓确定小车是否在标记处；

d、如果是，则提取灰度化之前的图像的标记颜色信息，进一步根据图像颜色判断小车是否在标记处；

e、如果是，则将颜色信息处理为二值化的参数信息输出给定位模块，确定颜色类型并对比历史数据判定所代表的位置。

作为优选，所述步骤c中，根据图像轮廓确定小车是否在标记处的具体方法为：首先将图像进行灰度处理，逐行扫描图像，提取每个像素点的灰度值，根据设定阈值，对其进行二值化处理，使图像只有黑白两色之分，如果黑色像素数最多的一行黑色像素数超过一定值，则认为目前在标记处。

作为优选，所述步骤d中，根据图像颜色判断小车是否在标记处的具体方法为：如果当前位于标记处，则对为灰度化之前的图像数据进行颜色处理，如果属于某种颜色的像素数超过设定值，则认为该帧图像中具有这种颜色标记，从而进一步确定小车在标记处。

作为优选，所述步骤四中，定位模块工作的具体方法步骤为：

a、读入图像处理模块最终处理好的路面参数；

b、根据路面参数，确认标记的颜色特征类型，对标记颜色特征进行归类统计；

c、根据归类统计数据，比对历史数据，对AGV进行定位；

d、发送定位信息给主控程序，供其进行AGV控制策略的制定。

作为优选，所述步骤b中，所述归类统计是指完成行动决策后，将该标记的颜色特征加入历史数据库。

作为优选，所述步骤c中对比的具体方法为：将历史数据存入链表中，每个节点即一个包含颜色信息的标记点处，将地图信息定义为二叉树，将链表节点的颜色信息逐一与二叉树中的颜色信息进行对比，获取位置。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：针对常见AGV定位系统中存在的容易出现的定位策略单一、累积误差大、易受干扰、安装成本高等不足，本方法具有信息获取丰富、定位策略多样、可扩展性强、成本低廉，标志布置方便、算法处理简单可靠等特点。