[发明专利]一种agv小车混合视觉导航方法

权利要求书

1.一种agv小车混合视觉导航方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：障碍物检测，构建环境三维地图；

步骤2：基于三维空间的导航路径规划；

步骤3：利用特征点导航，进行小车沿路径导航；

步骤4：agv小车检测到特征点，进行精确定位，完成预定任务。

2.根据权利要求1所述的一种agv小车混合视觉导航方法，其特征在于：所述步骤1包括：

步骤11：控制AGV小车运动，围绕场地一周；

步骤12：通过红外线传感器采集数据，再基于采集到的摄像头图像数据构建三维地图；

步骤13：将环境三维地图导入AGV导航地图数据库。

3.根据权利要求2所述的一种agv小车混合视觉导航方法，其特征在于：所述步骤12提供一个与时间和尺度无关的基于外观的定位与构图解决方案Donkey，包括：

步骤12-1：特征提取和匹配，优化PnP结果，生成局部地图即相对全局地图；

步骤12-2：通过算法提取定位点，将定位点被连续访问的次数用来衡量形成闭环的权重，当需要从Working Memory转移定位点到Long-Term Memory中时，优先选择具有最低权重的定位点，如果具有最低权重的定位点又有多个时，通过算法对存储时间最长的那一个进行运动状态估计，提取位姿数据；

步骤12-3：回环检测，使用词袋法创建图像的签名，一幅图像的签名由视觉词典中的词的集合表示，是在线增量式创建的，用离散贝叶斯过滤器来估计形成闭环的概率，将新的定位点与存储在Working Memory中的定位点进行比较，当发现新旧定位点之间有高概率形成闭环时，一个闭环就被检测到了，新旧定位点也就被连接在一起。

4.根据权利要求1所述的一种agv小车混合视觉导航方法，其特征在于：所述步骤2包括：

步骤21：导入环境三维地图；

步骤22：从起始点开始，以一定的步长为单位，进行节点扩展，选取代价值最小的节点作为扩展节点，扩展过程中需要考虑一些约束，比如转弯半径的限制以及对风险障碍的规避等等，如此一步步扩展，直到当某个扩展节点到达目标终点时，再从终点倒过来回溯到起点，这样，把过程中的各个节点串起来，形成一条规划的路径。然后在环境三维地图中描绘AGV小车初步导航路径；

步骤23：根据初步导航路径的特征以及AGV小车的基础运动方式，采用ORB方法提取初步导航路径上的特征点；

步骤24：通过AGV小车实际运行，观察并记录其在相邻两个采集点之间的运行方式及状况，通过算法中的校正方法校正特征点位置和位姿信息，生成导航路径。

5.根据权利要求1所述的一种agv小车混合视觉导航方法，其特征在于：所述步骤3包括：

步骤31：AGV小车加载环境三维地图，采用PnP的方式获取AGV小车在环境三维地图中的当前位姿；

步骤32：载入最终导航路径；

步骤33：摄像头实时扫描数据与地图匹配，实时更新AGV小车位姿；

步骤34：通过算法将当前时刻AGV小车位姿传给AGV小车内部设置的主控制器中的速度控制模块，速度控制模块的输入为所求当前AGV小车位姿及导航路径信息，输出为AGV小车当前时刻速度信息，AGV小车内部设置的主控制器将当前时刻速度信息传给AGV小车内部设置的从控制器，控制AGV小车按既定速度及导航路径行走；

步骤35：重复步骤34和35，使agv小车沿导航路径到达目标点。