一种基于机器视觉的物料搬运AGV动态自主导航智能避障系统

技术领域

本发明属于物料搬运AGV技术领域，具体的说，涉及一种基于机器视觉的物料搬运AGV动态自主导航智能避障系统。

背景技术

自动导向车(AGV)是采用自动或人工方式装载货物，按设定的路线自动行驶或牵引着载货台车至指定地点，再用自动或人工方式装卸货物的工业车辆。按日本JISD6801的定义：AGV是以电池为动力源的一种自动操纵行驶的工业车辆。自动导向车只有按物料搬运作业自动化、柔性化和准时化的要求，与自动导向系统、自动装卸系统、通讯系统、安全系统和管理系统等构成自动导向车系统(AGVS)才能真正发挥作用。

现有中国专利(申请号：CN105700528A)公开一种机器人自主导航避障系统，包括：采集装置，用于根据获取的语音指令采集取机器人的当前附近环境图像；处理装置，用于对所述当前附近环境图像基于二阶微分算子和模糊推理算法进行避障处理得到障碍物信息。本发明还公开一种机器人自主导航避障方法。采用本发明的技术方案，使机器人更加智能化，能够在不需要人的指导下能自行避障。

上述机器人在自主避障的过程中，通过模糊推理算法对设备附近的避障物进行识别，随后进行避障处理，上述避障方式虽然简单易懂容易实现，但是却不方便对一些较为复杂的环境进行快速区分和识别，且虽然该系统内设有超声波传感器配合进行识别，但是超声波传感器，但是超声波同样会受到距离的限制，当距离较长时超声波在传播过程中会发生衰减。

有鉴于此，特提出本申请。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种基于机器视觉的物料搬运AGV动态自主导航智能避障系统，实现所需要达到的目的。

为解决上述技术问题，本发明提供的一种基于机器视觉的物料搬运AGV动态自主导航智能避障系统，所述物料搬运AGV动态自主导航智能避障系统包括：用户控制端和AGV搬运小车，所述AGV搬运小车包括自动导航、全向移动底板以及智能避障，所述自主导航内包括立体相机和惯性测量单元(IMU)，所述智能避障包括激光雷达避障和超声波避障；其中所述自主导航用于在复杂的环境中驱动全向移动底板进行自主移动；所述智能避障用于感知周围环境，并通过实时数据路径规划和避障策略，确保物料的安全运输；所述全向移动底板用于AGV搬运小车在各个方向上进行移动。

进一步的，所述立体相机用于获取场景中的图像信息和深度信息，用于场景识别，所述惯性测量单元(IMU)用于估计AGV搬运小车的运动状态(位置、速度、加速度等)，其内包括加速度计和陀螺仪等传感器。

进一步的，所述激光雷达避障内包括激光雷达其通过发射激光束并探测激光的反弹来获取周围环境的距离信息。

进一步的，所述超声波避障内包括超声波传感器其通过向周围发出声波并接收其回波来获取障碍物的距离信息。

进一步的，所述全向移动底板连接在AGV搬运小车的底部，所述AGV搬运小车上连接有固定框架，所述立体相机连接在固定框架的顶部，所述AGV搬运小车上设有防碰撞组件，所述固定框架上连接有急停开关，所述惯性测量单元连接在AGV搬运小车内，所述激光雷达和超声波传感器均连接在固定框架上。

进一步的，所述用户控制端包括PC端和手机端，所述PC端包括PC网页版，所述手机端包括Android版和IOS版。

进一步的，所述防碰撞组件连接在AGV搬运小车上，所述防碰撞组件包括防护框，所述防护框设在AGV搬运小车的两侧，所述AGV搬运小车上转动连接有传动杆，所述传动杆的另一端转动连接有滑块，所述滑块滑动连接在防护框上，所述滑块的一侧连接有伸缩杆，所述伸缩杆上套接有缓冲弹簧，所述缓冲弹簧的一端连接在滑块上，另一端连接在防护框的内壁上，所述AGV搬运小车上连接有抵触块，所述防护框内连接有与抵触块相对应的第一缓冲气囊。

进一步的，所述滑块的底部连接有限位杆，所述限位杆滑动连接在防护框的内壁上，所述AGV搬运小车的前后两侧均连接有第二缓冲气囊。

采用上述技术方案后，本发明与现有技术相比具有以下有益效果。

1、本发明中，在自主导航的过程中通过将视觉(立体相机)与惯性测量单元(IMU)结合起来方便在复杂的环境下对估计AGV搬运小车提供导航效果，同时将激光雷达避障与超声波避障结合起来方便在距离障碍物不同的距离内对AGV搬运小车发出避障指令，有效提升了AGV搬运小车的自主避障效果。

2、本发明中，设置的防碰撞机构，且方便在当遇到意外的碰撞情况时设置的防护框可向AGV搬运小车的方向移动，使传动杆驱动滑块水平滑动，滑块在水平滑动的过程中可挤压伸缩杆和缓冲弹簧进行缓冲作业，进而对冲击力进行缓冲，避免由于碰撞导致AGV搬运小车和AGV搬运小车上搬运的货物出现损坏的情况，设置的第二缓冲气囊方便对AGV搬运小车的前后两侧进行保护，提升防护效果。

附图说明

附图作为本发明的一部分，用来提供对本发明的进一步的理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但不构成对本发明的不当限定。显然，下面描述中的附图仅仅是一些实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。在附图中：

图1为一种基于机器视觉的物料搬运AGV动态自主导航智能避障系统的系统框图；

图2为一种基于机器视觉的物料搬运AGV动态自主导航智能避障系统中自主导航的系统框图；

图3为一种基于机器视觉的物料搬运AGV动态自主导航智能避障系统中超声波避障的系统框图；

图4为本发明中AGV小车的示意图；

图5为本发明中防碰撞组件的示意图。

图中标号：1、AGV搬运小车；2、防护框；3、传动杆；4、滑块；5、伸缩杆；6、缓冲弹簧；7、抵触块；8、第一缓冲气囊；9、限位杆；10、第二缓冲气囊。

需要说明的是，这些附图和文字描述并不旨在以任何方式限制本发明的构思范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本发明的概念。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。简单介绍一下设置装置的用处，为何要对装置进行改进。

如图1至图3所示，本发明提供一种基于机器视觉的物料搬运AGV动态自主导航智能避障系统，所述物料搬运AGV动态自主导航智能避障系统包括：用户控制端和AGV搬运小车，所述AGV搬运小车包括自动导航、全向移动底板以及智能避障，所述自主导航内包括立体相机和惯性测量单元(IMU)，所述智能避障包括激光雷达避障和超声波避障；其中所述自主导航用于在复杂的环境中驱动全向移动底板进行自主移动；所述智能避障用于感知周围环境，并通过实时数据路径规划和避障策略，确保物料的安全运输；所述全向移动底板用于AGV搬运小车在各个方向上进行移动。

本系统在使用过程中，首先AGV搬运小车在等待区待命，等待执行的命令，当成品产线出现产品需要搬运时，由用户控制端向AGV搬运小车发送搬运任务信息，AGV搬运小车接收任务后驱动全向移动底板移动至装载区，而在移动的过程中通过设置的自动导航进行自主移动，当AGV搬运小车移动过程中出现障碍物时，设置的激光雷达避障和超声波避障可配合使用进行自动避障处理。

进一步的，作为本发明的一种具体实施方式，本发明提供一种基于机器视觉的物料搬运AGV动态自主导航智能避障系统。

具体的，所述立体相机用于获取场景中的图像信息和深度信息，用于场景识别，所述惯性测量单元(IMU)用于估计AGV搬运小车的运动状态(位置、速度、加速度等)，其内包括加速度计和陀螺仪等传感器。

该设置采用融合导航的方式，即通过将立体相机与惯性测量单元(IMU)配合使用形成，其具体的导向方式为，首先分别提取立体相机采集的视觉原始数据和惯性测量单元(IMU)采集的惯导原始数据，而在提取视觉原始数据的过程中首先根据多视觉几何原理,相邻帧图像隐含移动载体的运动信息即导航参数，并且原始图像与导航参数之间存在非线性关系，为此可首先建立图像与导航参数之间的非线性模型即：

α＝f

b

H＝||b-b

其中f

惯导原始数据提取的过程中一般采用预积分的方式处理惯性信息，从而提高非线性优化线程的效率，而由于预积分数值中存在由零偏和噪声产生的误差，而且这些误差会随着时间而积累，为此可通过一段时间内的IMU线加速度与角速度测量值估计物体的速度，从而抑制位姿解算误差随时间积累：

其中f

在提取原始数据的特征后，前端网路还需给出当前视角内特征点的深度信息，此过程中深度学习神经网络通过前向传播直接得到原始图像像素点对应的深度值,同时设计具有几何约束的误差项来校正神经网络参数,从而提高深度估计的精度。

特征优化对应基于模型的立体相机与惯性测量单元(IMU)组合导航技术中的非线性优化模块，该模块利用前端提取的低层特征以及里程计估计的位姿参数构建几何误差函数,使用特定的非线性优化算法降低误差函数值,以此得到优化的导航参数。

闭环优化模块则是对非线性模块进行进一步的优化，在得到全局的绝对位姿之后，使用基于DBoW2开发的场景识别算法检测全局图像帧中的闭环节点，并使用相对位姿估计网络估计闭环节点的位姿代入位姿节点图中，最后使用G2O工具包对位姿节点图进行优化得到经过校正的绝对位姿。

进一步的，作为本发明的另一种具体实施方式，本发明提供一种基于机器视觉的物料搬运AGV动态自主导航智能避障系统。

具体的，所述激光雷达避障内包括激光雷达其通过发射激光束并探测激光的反弹来获取周围环境的距离信息。

而在激光雷达避障的过程中可首先将激光雷达作为传感器来采集数据，根据激光雷达采集到的数据信息生成所需要的环境信息，根据所生成的环境信息建立以激光雷达为中心的直角坐标系。

b＝a-90。

其中a为无人机在直角坐标系中行进方向的角度，b为极坐标系下与直角坐标系下的坐标变换角。

其次在激光雷达的避障过程中，阈值过大时会有一些能够通过的路径被忽视，使AGV搬运小车不能发现道路，从而找不到目标点；阈值过小，会使AGV搬运小车无法发现前方的障碍物，来不及躲避发生碰撞

为此首先假设AGV搬运小车行驶速度为a，匀减速加速度为c，无人机减速到速度为零时所进行的位移为L

H

其中中H

设置初始阈值，其中d

选取合适的步长Δd，对于区间[d

进一步的，作为本发明的另一种具体实施方式，本发明提供一种基于机器视觉的物料搬运AGV动态自主导航智能避障系统。

具体的，所述超声波避障内包括超声波传感器其通过向周围发出声波并接收其回波来获取障碍物的距离信息。

超声波发射和接收装置检测AGV搬运小车行进方向的障碍物，用于判断是否转弯来达到避障功能，单片机发出频率信号，放大器发大后由超声波发射装置发出，超声波接收器进一步放大接收到的信号，用锁相环电路检波后，调用单片机中断程序，测出时间t，再由程序运算得出距离参数，然后经过单片机程序处理，得到的数据来对AGV搬运小车进行相应的控制。

进一步的，作为本发明的一种具体实施方式，本发明提供一种基于机器视觉的物料搬运AGV动态自主导航智能避障系统。

所述全向移动底板连接在AGV搬运小车的底部，所述AGV搬运小车上连接有固定框架，所述立体相机连接在固定框架的顶部，所述AGV搬运小车上设有防碰撞组件，所述固定框架上连接有急停开关，所述惯性测量单元连接在AGV搬运小车内，所述激光雷达和超声波传感器均连接在固定框架上。

进一步的，作为本发明的一种具体实施方式，本发明提供一种基于机器视觉的物料搬运AGV动态自主导航智能避障系统。

所述用户控制端包括PC端和手机端，所述PC端包括PC网页版，所述手机端包括Android版和IOS版，该设置方便用户借助各种控制设备对AGV搬运小车进行控制。

进一步的，作为本发明的一种具体实施方式，本发明提供一种基于机器视觉的物料搬运AGV动态自主导航智能避障系统。

具体的，参考图4和图5，防碰撞组件连接在AGV搬运小车1上，防碰撞组件包括防护框2，防护框2设在AGV搬运小车1的两侧，AGV搬运小车1上转动连接有传动杆3，传动杆3的另一端转动连接有滑块4，滑块4滑动连接在防护框2上，滑块4的一侧连接有伸缩杆5，伸缩杆5上套接有缓冲弹簧6，缓冲弹簧6的一端连接在滑块4上，另一端连接在防护框2的内壁上，AGV搬运小车1上连接有抵触块7，防护框2内连接有与抵触块7相对应的第一缓冲气囊8，防碰撞组件用于防止意外情况的发生，当遇到意外的碰撞情况时设置的防护框2可向AGV搬运小车1的方向移动，使传动杆3驱动滑块4水平滑动，滑块4在水平滑动的过程中可挤压伸缩杆5和缓冲弹簧6进行缓冲作业，进而对冲击力进行缓冲，避免由于碰撞导致AGV搬运小车1和AGV搬运小车1上搬运的货物出现损坏的情况。

进一步的，作为本发明的一种具体实施方式，本发明提供一种基于机器视觉的物料搬运AGV动态自主导航智能避障系统。

具体的，参考图4和图5，滑块4的底部连接有限位杆9，限位杆9滑动连接在防护框2的内壁上，AGV搬运小车1的前后两侧均连接有第二缓冲气囊10，设置的限位杆9方便对滑块4的滑动提供一定的限位和导向效果，提升了滑块4在滑动过程中的稳定性，设置的第二缓冲气囊10方便对AGV搬运小车1的前后两侧进行保护，提升防护效果。

以上所述仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专利的技术人员在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述提示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，上述实施例中的实施方案也可以进一步组合或者替换，但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明方案的范围内。