CN108592906A - 基于二维码和惯性传感器的agv复合导航方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于二维码和惯性传感器的AGV复合导航方法，其步骤包括：1、在AGV工作区域内等间距设置有n个二维码标签；2、当AGV在二维码站点上时采用二维码导航模式，对获取二维码图像利用图像识别技术估算纵向、侧向和方向三个偏差信息，进行AGV姿态调整；3、将通过二维码获取的偏差信息作为AGV在站点间行驶惯性导航的初始偏差；4、当AGV在两二维码站点间行驶时采用惯性导航模式，实时推算AGV在行走过程中的偏差，实现AGV在相邻二维码间的运动。本发明能通过等间距放置的二维码标签，并结合惯性传感器来实现AGV的复合导航，从而达到降低生产成本、降低现场实施难度以及提高导航精度的目的。

Description

基于二维码和惯性传感器的AGV复合导航方法

技术领域

本发明属于自动导引车路径导航技术领域，具体涉及一种能沿给定路径行驶、实现自主定位的基于二维码和惯性传感器的AGV复合导航方法。

背景技术

自动引导车(简称AGV)，是指能够沿指定路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能的运输车。对于AGV来说，确认自己的位置非常重要，路径任务的执行和姿态的调整都是基于导航定位实现的。目前，AGV导航方法主要有磁导航、视觉导航、激光导航、光带导航，惯性导航。各导航方式的优缺点：

地磁导航：通过磁感应信号实现引导。

优点：导引线比较隐蔽，不容易污染以及破损，导引原理简单可靠，便于控制通讯，对声光无干扰，导航精度较高，投资成本低。

缺点：改变或者扩充路线比较麻烦，引导线铺设相对困难，缺乏柔性。

视觉导航：利用摄像头获取可见光信号实现AGV导航。

优点：定位精确，系统柔性高，导引原理简单而可靠，性价比高。

缺点：对环境要求较高，实时性较低。

激光导航：激光导航是在AGV行驶路径的周围安装位置精确的反射板，AGV通过发射激光束，同时采集由反射板反射的激光束，来确定其当前的位置和方向。

优点：AGV定位精确，地面无需其它定位设施；行驶路径可灵活改变。

缺点：成本较高，激光导航传感器及反射装置安装复杂。

光带导航：利用摄像头获取色带图像，对获取的色带图像进行简单处理实现导引。

优点：导引原理简单，灵活性较好，地面路线设置简单易行。

缺点：对色带的污染和机械磨损十分敏感，对环境的要求苛刻，开发难度较大。

惯性导航：利用高精度陀螺仪和编码器实现AGV的引导。

优点：技术成熟，定位准确性高，灵活性强，成本低，便于组合和兼容。

缺点：存在累积误差，导致无法实现高精度定位。

发明内容

本发明针对现有技术存在的不足，提供一种基于二维码和惯性传感器的AGV复合导航方法，以期通过等间距放置的二维码标签，并结合惯性传感器来实现AGV的复合导航，从而达到降低生产成本、降低现场实施难度以及提高导航精度的目的。

为解决技术问题本发明采用如下技术方案：

本发明一种基于二维码和惯性传感器的AGV复合导航方法的特点是按如下步骤进行：

步骤1、在AGV工作区域内等间距设置有n个二维码标签；

步骤2、AGV在行驶路径中识别到任意第i个二维码标签并启动二维码导航模式，从而利用计算得到的纵向偏差ΔL_QR、侧向偏差ΔD_QR、方向偏差Δφ_QR来实现AGV在第i个二维码标签上的姿态调整；

步骤2.1、在所述二维码导航模式下，利用车载摄像头获取AGV任意第i个二维码标签所对应的图像，得到长宽为L′W的第i个二维码图像；

对所述第i个二维码图像中的三个定位角点进行识别，得到三个定位角点在第i个二维码图像中的像素行位置和像素列位置，分别记为和j表示定位角点的个数；

步骤2.2、利用式(1)得到AGV在第i个二维码上的纵向偏差

式(1)中，K表示摄像头的标定系数；

步骤2.3、利用式(2)得到AGV在所述第i个二维码上的侧向偏差

步骤2.4、利用式(3)得到AGV在所述第i个二维码上的方向偏差Df_QR：

式(3)中，j＝2；

步骤2.5、利用式(4)得到惯性导航模式下的初始纵向偏差ΔL′_IN、初始侧向偏差ΔD′_IN、初始方向偏差Δφ′_IN：

步骤3、AGV在行驶路径中无法识别到任意第i个二维码标签，则启动惯性导航模式，并利用计算得到的纵向偏差ΔL_IN、侧向偏差ΔD_IN、方向偏差Δφ_IN来实现AGV在行驶路径中第i个二维码标签和第i+1个二维码标签之间的导航；

步骤3.1、利用车载编码器估算AGV的车轮速度，利用惯性传感器采集AGV的横摆角速度，从而利用利用式(5)和式(6)分别建立系统状态空间方程和系统测量方程：

Z_(k)＝X_(k)+V_(k) (6)

式(5)和式(6)中：X_(k)表示k时刻的系统状态，Z_(k)表示k时刻的系统测量值；W_(k)表示k时刻的过程噪音；V_(k)表示k时刻的测试噪音；n_l,k表示k时刻AGV的左轮转速；n_l,k-1表示k-1时刻AGV的左轮转速；n_r,k表示k时刻AGV的右轮转速；n_r,k-1表示k-1时刻AGV的右轮转速；Δn_l,k表示k时刻左轮轮速的变化量；Δn_r,k表示k时刻右轮轮速的变化量；ω_k表示k时刻AGV的横摆角速度；ω_k-1表示k-1时刻AGV的横摆角速度；C表示左右轮速转换为横摆角速度的换算系数，并有：C＝πd/D，其中，d为车轮半径，D为轮距；

步骤3.2、根据所述系统状态空间方程和系统测量方程，对AGVk时刻的横摆角速度ω_k、左轮转速n_l,k和右轮转速n_r,k进行线性卡尔曼滤波，得到滤波后的横摆角速度ω′_k、左轮转速n′_l,k和右轮转速n′_r,k；

步骤3.3、利用式(7)得到滤波后的AGV的质心速度v_k：

步骤3.4、利用式(8)得到AGV在行驶过程中的位姿矩阵：

式(8)中：ΔT表示间隔的采样时间；L_IN,k表示AGV在k时刻相对于第i个二维码标签的纵向距离；D_IN,k表示AGV在k时刻相对于第i个二维码标签与第i+1个二维码标签连线的侧向距离；φ_IN,k表示AGV在k时刻相对于第i个二维码标签与第i+1个二维码标签连线的方向角度；

步骤3.5、利用式(9)得到AGV在行驶过程中的纵向偏差ΔL_IN、侧向偏差ΔD_IN、方向偏差Δφ_IN：

与已有技术相比，本发明的有益效果体现在：

1、本发明集成了工业摄像机、编码器、惯性传感器结构，组成了基于二维码和惯性传感器的复合导航方法，综合采集的信息进行处理，实现了导航定位。在充分利用惯性导航的优势的基础上，利用二维码导航弥补惯性导航存在累积误差的缺陷，当AGV行驶至二维码站点上时通过视觉传感器获取二维码图像，通过对获取的图像进行处理估算AGV的偏差，并将此偏差作为惯性导航的初始偏差，消除了惯性导航的累积误差，最终实现了高精度导航定位，相对于任何一种单一的导航方式，本方法导航精度高，性价比高；

2、本发明在进行惯性导航时使摄像机停止工作，减少了图像识别的计算量，提升了系统的实时性；

附图说明

图1A为本发明中AGV设计结构俯视图；

图1B为本发明中AGV设计结构左视图；

图2为本发明在工厂车间内等间距放置的二维码标签示意图及其编码规则示意图；

图3为本发明中利用二维码标签建立的AGV行走空间栅格地图示意图；

图4为本发明中AGV在二维码标签上的偏差提取方法示意图；

图5为本发明提出的基于二维码和惯性传感器复合导航的工作原理图；

图中标号：1.左轮减速器；2.左轮编码器；3.左轮电机驱动器；4.左轮伺服电机；5.右轮减速器；6.右轮编码器；7.右轮电机驱动器；8右轮伺服电机；9.惯性传感器；10.控制器；11.工业摄像头；12.控制器；13.万向轮(前)；14.驱动轮；15.万向轮(后)。

具体实施方式

本实施例中，一种基于二维码和惯性传感器的AGV复合导航方法是应用于智能工厂、智能制造及智能物流中，在工厂车间通过二维码标签建立AGV行走空间栅格地图，二维码标签包含站点位置坐标信息以及方向信息；通过车载工业高速摄像机动态识别栅格地图中的二维码边框，估算AGV到达二维码标签时的纵侧向距离偏差和方向偏差，并将该偏差作为站点间惯性导航的初始偏差，从而消除惯性导航存在的累积误差，达到精确导航的目的。具体地说是按如下步骤进行：

步骤1、图1A和图1B所示为本发明中AGV车载传感器的安装方式示意图。在AGV车体中心位置安装有垂直指向地面的工业高速摄像机，用来扫描识别地面二维码标签；在AGV的中心线上紧贴摄像机视野区域安装有惯性传感器，用于获取AGV在行走过程中的实时横摆角速度；在左右轮外侧各安装一个编码器用于获取AGV左右轮的转速信息。图中已标出传感器信号的传输方向。在AGV工作区域内等间距设置有n个二维码标签，设定S为栅格地图中二维码标签间隔距离，图3所示为利用二维码标签建立的AGV行走空间栅格地图。根据工厂车间的实际布局，等间距的放置二维码标签，构建AGV行走空间栅格地图，栅格地图中每个二维码标签有相应的ID表示其在栅格地图中的坐标位置。图中带箭头直线表示在栅格地图中规划的一条AGV的行走路径，箭头方向表示AGV的行走方向。

步骤2、AGV在行驶路径中通过车载工业高速摄像头识别到任意第i个二维码标签并启动二维码导航模式，获取二维码图像，并根据二维码中三个特征点在图像中的位置，利用图像识别技术进行处理得到AGV在二维码站点上的纵向、侧向和方向三个偏差信息。利用计算得到的纵向偏差ΔL_QR、侧向偏差ΔD_QR、方向偏差Δφ_QR来实现AGV在第i个二维码标签上的姿态调整。图2所示为二维码标签实物图及其编码规则。本发明所使用二维码利用专用二维码生成软件进行生成，在二维码中加入了方向信息和该二维码在栅格地图中的站点坐标信息。方向信息保证AGV在行驶过程中能够明确自己的行驶方向，站点坐标信息用于AGV的定位；

步骤2.1、在二维码导航模式下，利用车载摄像头获取AGV任意第i个二维码标签所对应的图像，得到长宽为L′W的第i个二维码图像；通过图像识别技术对扫描二维码标签获得的图像进行处理，识别第i个二维码图像中的三个定位角点，得到三个定位角点在第i个二维码图像中的像素行位置和像素列位置，分别记为和j表示定位角点的个数。图4所示为AGV在二维码站点时偏差提取方法示意图，根据二维码中三个特征点在图像中的位置计算出AGV相对于二维码标签的纵向、侧向和方向三个偏差

步骤2.2、利用式(1)得到AGV在第i个二维码上的纵向偏差

式(1)中，K表示摄像头的标定系数；

步骤2.3、利用式(2)得到AGV在第i个二维码上的侧向偏差

步骤2.4、利用式(3)得到AGV在第i个二维码上的方向偏差Df_QR(rad)：

式(3)中，j＝2；

步骤2.5、根据AGV相对于二维码标签的纵向、侧向和方向三个偏差结合式(4)得到惯性导航模式下的初始纵向偏差ΔL′_IN(mm)、初始侧向偏差ΔD′_IN(mm)、初始方向偏差Δφ′_IN(rad)：

步骤3、AGV在行驶路径中无法识别到任意第i个二维码标签，则启动惯性导航模式。根据步骤3中计算的惯性导航初始偏差(DD_IN、Df_IN)、利用AGV车载编码器估算的AGV行驶速度，惯性传感器采集的横摆角速度实现二维码站点间的惯性导航，实时推算AGV在行走过程中的偏差。并利用计算得到的纵向偏差ΔL_IN、侧向偏差ΔD_IN、方向偏差Δφ_IN来实现AGV在行驶路径中第i个二维码标签和第i+1个二维码标签之间的导航；

步骤3.1、利用车载编码器估算AGV的车轮速度，利用惯性传感器采集AGV的横摆角速度，结合差速AGV的运动学特性，从而利用式(5)和式(6)分别建立系统状态空间方程和系统测量方程：

Z_(k)＝X_(k)+V_(k) (6)

式(5)和式(6)中：X_(k)表示k时刻的系统状态，Z_(k)表示k时刻的系统测量值；W_(k)表示k时刻的过程噪音；V_(k)表示k时刻的测试噪音；n_l,k表示k时刻AGV的左轮转速；n_l,k-1表示k-1时刻AGV的左轮转速；n_r,k表示k时刻AGV的右轮转速；n_r,k-1表示k-1时刻AGV的右轮转速；Δn_l,k表示k时刻左轮轮速的变化量；Δn_r,k表示k时刻右轮轮速的变化量；ω_k表示k时刻AGV的横摆角速度；ω_k-1表示k-1时刻AGV的横摆角速度；C表示左右轮速转换为横摆角速度的换算系数，并有：C＝πd/D，其中，d为车轮半径，D为轮距；

步骤3.2、根据系统状态空间方程和系统测量方程，对AGVk时刻的横摆角速度ω_k、左轮转速n_l,k和右轮转速n_r,k进行线性卡尔曼滤波，得到滤波后的横摆角速度ω′_k、左轮转速n′_l,k和右轮转速n′_r,k；

步骤3.3、利用式(7)得到滤波后的AGV的质心速度v_k：

步骤3.4、利用滤波后的横摆角速度ω′_k和质心速度v_k对AGV的位置进行推算，每隔采样时间ΔT进行一次计算。利用式(8)得到AGV在行驶过程中的位姿矩阵：

式(8)中：ΔT表示间隔的采样时间；L_IN,k表示AGV在k时刻相对于第i个二维码标签的纵向距离；D_IN,k表示AGV在k时刻相对于第i个二维码标签与第i+1个二维码标签连线的侧向距离；φ_IN,k表示AGV在k时刻相对于第i个二维码标签与第i+1个二维码标签连线的方向角度；

步骤3.5、利用式(9)得到AGV在行驶过程中的纵向偏差ΔL_IN、侧向偏差ΔD_IN、方向偏差Δφ_IN：

步骤4、如图5所示为基于二维码和惯性传感器复合导航的工作原理图，根据二维码导航得到AGV相对于二维码站点的纵向、侧向和方向三个偏差并利用此偏差信息对惯性导航的初始偏差进行更新。当AGV行驶于两二维码站点间时进行惯性导航，根据更新的初始偏差、质心速度(由编码器获取)和横摆角速度(由惯性传感器获取)进行AGV导航定位，实时估算偏差信息(ΔL_IN,ΔD_IN,Δφ_IN)。偏差估算单元通过判断AGV的导航模式确定控制系统采用的偏差信息是由二维码导航计算的偏差还是由惯性导航估算的偏差(ΔL_IN,ΔD_IN,Δφ_IN)。

当AGV通过工业高速摄像机能够识别到二维码标签时采用二维码导航模式，AGV的控制系统所依据的偏差为此时AGV在二维码站点上的偏差，利用式(10)进行偏差切换。

当工业高速摄像机不能识别到二维码标签时采用惯性导航模式，AGV的控制系统所依据的偏差为惯性导航推算的偏差，利用式(11)进行偏差切换。

以高速摄像机能够识别到二维码为依据进行两种导航模式的切换，实现AGV的连续控制，从而完成指定的路径任务。利用二维码导航模式估算的偏差消除惯性导航的累积误差以实现高精度定位。

Claims (1)

1.一种基于二维码和惯性传感器的AGV复合导航方法，其特征是按如下步骤进行：

步骤1、在AGV工作区域内等间距设置有n个二维码标签；

步骤2、AGV在行驶路径中识别到任意第i个二维码标签并启动二维码导航模式，从而利用计算得到的纵向偏差ΔL_QR、侧向偏差ΔD_QR、方向偏差Δφ_QR来实现AGV在第i个二维码标签上的姿态调整；

步骤2.1、在所述二维码导航模式下，利用车载摄像头获取AGV任意第i个二维码标签所对应的图像，得到长宽为L′W的第i个二维码图像；

对所述第i个二维码图像中的三个定位角点进行识别，得到三个定位角点在第i个二维码图像中的像素行位置和像素列位置，分别记为和j表示定位角点的个数；

步骤2.2、利用式(1)得到AGV在第i个二维码上的纵向偏差

式(1)中，K表示摄像头的标定系数；

步骤2.3、利用式(2)得到AGV在所述第i个二维码上的侧向偏差

步骤2.4、利用式(3)得到AGV在所述第i个二维码上的方向偏差

式(3)中，j＝2；

步骤2.5、利用式(4)得到惯性导航模式下的初始纵向偏差ΔL′_IN、初始侧向偏差ΔD′_IN、初始方向偏差Δφ′_IN：

步骤3、AGV在行驶路径中无法识别到任意第i个二维码标签，则启动惯性导航模式，并利用计算得到的纵向偏差ΔL_IN、侧向偏差ΔD_IN、方向偏差Δφ_IN来实现AGV在行驶路径中第i个二维码标签和第i+1个二维码标签之间的导航；

步骤3.1、利用车载编码器估算AGV的车轮速度，利用惯性传感器采集AGV的横摆角速度，从而利用利用式(5)和式(6)分别建立系统状态空间方程和系统测量方程：

Z_(k)＝X_(k)+V_(k) (6)

式(5)和式(6)中：X_(k)表示k时刻的系统状态，Z_(k)表示k时刻的系统测量值；W_(k)表示k时刻的过程噪音；V_(k)表示k时刻的测试噪音；n_l,k表示k时刻AGV的左轮转速；n_l,k-1表示k-1时刻AGV的左轮转速；n_r,k表示k时刻AGV的右轮转速；n_r,k-1表示k-1时刻AGV的右轮转速；Δn_l,k表示k时刻左轮轮速的变化量；Δn_r,k表示k时刻右轮轮速的变化量；ω_k表示k时刻AGV的横摆角速度；ω_k-1表示k-1时刻AGV的横摆角速度；C表示左右轮速转换为横摆角速度的换算系数，并有：C＝πd/D，其中，d为车轮半径，D为轮距；

步骤3.2、根据所述系统状态空间方程和系统测量方程，对AGVk时刻的横摆角速度ω_k、左轮转速n_l,k和右轮转速n_r,k进行线性卡尔曼滤波，得到滤波后的横摆角速度ω′_k、左轮转速n′_l,k和右轮转速n′_r,k；

步骤3.3、利用式(7)得到滤波后的AGV的质心速度v_k：

步骤3.4、利用式(8)得到AGV在行驶过程中的位姿矩阵：

式(8)中：ΔT表示间隔的采样时间；L_IN,k表示AGV在k时刻相对于第i个二维码标签的纵向距离；D_IN,k表示AGV在k时刻相对于第i个二维码标签与第i+1个二维码标签连线的侧向距离；φ_IN,k表示AGV在k时刻相对于第i个二维码标签与第i+1个二维码标签连线的方向角度；

步骤3.5、利用式(9)得到AGV在行驶过程中的纵向偏差ΔL_IN、侧向偏差ΔD_IN、方向偏差Δφ_IN：