基于机器视觉导引的AGV系统研究

基于机器视觉导引的AGV系统研究

论文摘要

AGV是无人驾驶的自动导引运输车辆的英文缩写,能够装载着一定数额的货物往返于出发地和目的地。AGV是自动物流系统和柔性制造系统的重要设备。20世纪50年代美国开始研究AGV。今天,AGV广泛使用在发达国家的各个领域,如机械工业,自动仓库,物流中心等。而在经济快速发展的中国,一些大型企业,如海尔集团,中国一汽集团公司等也开始在工厂仓库里使用AGV。根据导航方法,AGV可以分为许多不同的类型。其中,磁感应引导方式是商业上使用最多的。它的技术已经相当成熟,但仍有一些缺点。例如,导航路径的成本高,道路的维修和改造也很困难,并且无法在电磁干扰严重的地方工作,该种引导方式缺乏良好的导航灵活性。而基于机器视觉导引的方式能够克服上述缺点,因为机器视觉有丰富的信息和高层次的智能,能有效弥补磁感应引导方式的不足。快速发展的CCD成像系统和数字图像处理技术,使得基于机器视觉导引的方式能够应用于工程中。本文主要介绍了基于机器视觉导引的两轮差速AGV的工作原理,数字图像信息的识别和最优控制器的设计等。数字图像信息包括路径和路标,路标识别采用了数字字符和特殊字符两种方式。现场实际测试的结果表明,采用特殊字符作为路标的AGV能够很好的实现具体功能,如车体沿着路径运行的稳定性和安全性,识别路标的准确性等。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 课题来源
  • 1.2 课题研究的背景及意义
  • 1.3 国内外发展现状及分析
  • 1.4 论文主要研究内容
  • 第2章 系统总体设计方案
  • 2.1 引言
  • 2.2 硬件平台
  • 2.2.1 车体构造
  • 2.2.2 电气装置
  • 2.2.3 无线通信
  • 2.2.4 红外传感器
  • 2.3 软件平台
  • 2.4 工程技术指标
  • 2.5 本章小结
  • 第3章 数字图像前处理
  • 3.1 引言
  • 3.2 数字图像前处理算法
  • 3.2.1 图像采集
  • 3.2.2 彩色图转灰色
  • 3.2.3 图像增强
  • 3.2.4 图像缩小
  • 3.2.5 灰度二值化
  • 3.2.6 去离散干扰噪声
  • 3.2.7 区域标记
  • 3.3 本章小结
  • 第4章 数字图像特征识别
  • 4.1 引言
  • 4.2 路径参数的提取
  • 4.3 路标的识别
  • 4.3.1 数字字符的识别
  • 4.3.2 特殊字符的识别
  • 4.3.3 方案对比
  • 4.4 停车定位
  • 4.5 本章小结
  • 第5章 最优控制系统
  • 5.1 引言
  • 5.2 运动学模型的建立
  • 5.3 最优控制器的实现
  • 5.4 本章小结
  • 结论
  • 参考文献
  • 致谢
  • 相关论文文献

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