CN110209162A - 一种基于阿克曼转向原理的四驱agv寻迹方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种有效提升AGV运行稳定性和运行速度、减小转弯半径且提升载荷能力的基于阿克曼转向原理的四驱AGV寻迹方法。本发明通过在AGV底面上设置双相机实现AGV前进方向上的色带的俯拍，获取色带的图像，对图像进行处理后，获得AGV的当前的位置和位姿，通过驱动舵轮满足阿克曼原理算子，从而解决了四轮驱动的同步性问题和过载问题，同时也减小了圆弧寻轨应用下圆弧的轨迹半径，从而减少了对场地开阔性的依赖，进而实现了AGV可靠稳定的寻色带轨道运动。本发明可应用于自动化设备领域。
Description
技术领域
本发明涉及自动化设备领域，尤其涉及一种基于阿克曼转向原理的四驱AGV寻迹方法。
背景技术
随着制造业和物流行业的自动化、智能化程度不断提高，传统点对点间的固定物料传输方式已经不能满足柔性化的要求，AGV（自动导航小车）适应这种柔性化的要求得到了飞速的发展。而作为AGV的核心技术之一，驱动系统在整个AGV技术中得到了广泛的研究，常见的驱动方式包括独立的舵轮、差速轮系驱动以及相互作用的MECANUM轮（麦克纳姆轮）等驱动。目前，差速轮系驱动是应用在汽车技术上的一种自动化驱动技术，这种驱动方式不能实现车体的任意角角度平移以及绕车体几何中心的原地旋转，对场地的开阔性要求较高。而独立舵轮驱动又有多种轮系形式，包含单舵轮驱动、对角双舵轮驱动、后驱双舵轮驱动以及四舵轮驱动等，其中单舵轮和各种形式的双舵轮驱动在行走中都能自适应地找到车体速度瞬心，不存在四轮运动不协调问题。MECANUM 轮驱动实现直行、转弯、横移等运动，是由各MECANUM合运动实现的，其上的辊子被动改变转速吸收冗余的过定义运动。
然而，四驱MECANUM轮式AGV一般也可以用于重载领域，优点是能实现任意方向的移动且控制方式较为简单，但这种轮子对运行速度限制在一个较低的水平（一般小于1.8r/s），否则其上的辊子会出现边缘龟裂，并逐渐发展成脱胶，并且这种驱动轮高速运转带来的振动问题一直不能很好的解决。另外，这种轮子对使用环境也有较高的要求。单舵轮和双舵轮驱动的AGV一般采用万向轮辅助组成支撑轮系，驱动轮组成速度瞬心后万向轮可以被动跟随，对于整个轮系有唯一的速度瞬心，不存在因轮系间速度（矢量）不匹配导致驱动轮过载的问题；但是由于动力能力问题，重载领域中双驱和单驱满足不了动力需求。
本发明的四驱动力就是应对动力需求而设计的。鉴于AGV的应用场地较为平整，重载舵轮四驱的AGV目前较少应用，在已有的轻载系列舵轮四驱AGV中，寻迹多采用车轮平行位姿插补前进，这种寻迹方式却受制于轨道的曲率半径（走弧线轨道时需要较大半径的轨道），而本发明采用基于阿克曼转向原理的对称位姿，可以容许有更小的轨道半径，来适应窄小的工作环境。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足，提供一种有效提升AGV运行稳定性和运行速度、减小转弯半径且提升载荷能力的基于阿克曼转向原理的四驱AGV寻迹方法。
本发明所采用的技术方案是：本发明方法中，AGV驱动由四组均匀分布在AGV底面上的舵轮组成，寻迹牵引由设置在AGV底面上的三个相机完成，其中两个相机设置在AGV前进方向的中线上，另外一个设置在与AGV前进方向相垂直的侧向的中线上且偏离AGV前进方向的中线，该方法包括以下步骤：
（1）AGV在色带轨道上运行，位于AGV前进方向的中线上的两台相机按设定时间间隔俯拍色带轨道，在线获取AGV实时的位置图像，并将图像上传上位机；
（2）上位机对获得的图像进行运动伪影处理并进行图像去噪，再对图像中的色带进行边缘检测；
（3）对AGV前进方向中线上的两个相机获得的图像进行矢量构图，通过矢量构图判断AGV车体的位置和偏移量；
（4）根据偏移量，按偏移量和目标转角的函数关系计算目标舵轮的转角，确定目标舵轮的转角后，将目标舵轮的转速大小设置成一常量值，然后根据阿克曼转向原理，设定目标舵轮和其余各舵轮的转角和速度大小；
（5）上位机向AGV发出运动指令，控制驱动目标舵轮PID根据指令动作，其余三个舵轮的驱动满足阿克曼转向原理并跟随目标舵轮适应调整转角和转速；
（6）间隔设定的时间周期判断一次各舵轮速度与转角是否满足阿克曼转向原理，如果在误差容许范围满足阿克曼转向原理，则四驱舵轮就保持当前的位姿和转速，等待下一周期色带采样位姿判断；如果各舵轮速度与转角不满足阿克曼转向原理，则在线学习地修改各驱动轮的PID参数，调整完后再次用阿克曼转向原理作为判断，如此循环直至各轮速度与转角满足阿克曼转向原理。
上述方案可见，通过设置于AGV的中线上的两个相机俯拍前进过程中的色带轨道，在线获取AGV实时的位置图像，经过对图像进行去噪处理，再通过构图获得偏移量，利用阿克曼原理算子对目标舵轮进行修正，通过对其余舵轮进行跟随适应，并间隔一定时间进行不间断的监测和调整，从而使四个驱动舵轮处于同步驱动状态，解决了现有技术中的四驱舵轮的同步性问题；此外，通过基于阿克曼转向原理先验算子条件，使四轮驱动有唯一的速度瞬心，并使四驱动轮速度同步，解决了四轮驱动速度不同步引起的过载问题，使得四轮驱动形成合力，有效地解决了四驱AGV的过载问题，从而使得四驱AGV能够实现大载量运行；另外，通过全向四舵轮驱动的方式，舵轮可以在270度范围内全方位运转，过小弯时可以大角度地调整舵轮位姿，进而有效地减小了圆弧寻轨应用下圆弧的轨迹半径，从而减少了对场地开阔性的依赖；同时，利用三个相机不断地俯拍色带的轨迹，保证AGV的运行始终跟随色带的轨迹，通过四舵轮的同步性驱动，使得AGV在运行时更加稳定可靠，大大地提高了其可靠性和稳定性。
进一步地，所述步骤（4）中，设在AGV的前进方向上，前后两排舵轮之间的轴距为L，同一排舵轮之间的轮宽为d，位于前排内侧的舵轮的旋转半径为R11，该舵轮位姿与AGV前进方向之间的夹角为θ11，转速为V11，外侧的舵轮的旋转半径为R12，该舵轮位姿与AGV前进方向之间的夹角为θ12，转速为V11，位于后排内侧的舵轮的旋转半径为R21，该舵轮位姿与AGV前进方向之间的夹角为θ21，转速为V11，外侧的舵轮的旋转半径为R22，该舵轮位姿与AGV前进方向之间的夹角为θ22，转速为V11，其中θ11与θ21的大小相等，方向相反，θ12与θ22的大小相等，方向相反；在理想状态下，AGV的旋转中心垂直AGV的长度方向且通过前后两排舵轮之间的中点，设定AGV在前进方向上的前排内侧的舵轮为目标舵轮，根据阿克曼原理有：
——式1，
——式2，
——式3，
式1表示各舵轮回转的半径矩阵，其中L和d为常量，存在的θ11为独立变量，在首次执行时其为预设值；式2表示各舵轮的速度矩阵，其中存在独立变量V11和θ11，式3表示各舵轮的转角矩阵，其中存在唯一的变量θ11，其中，θ11根据色带轨道半径和相机所拍色带偏移量设定，V11根据期望的AGV运行速度及实际沿色带安全不脱轨运行的安全速度设定，
根据式1～3，在确定了目标舵轮的转角θ11和速度V11后，另外三个舵轮的转角和速度即确定。
上述方案可见，通过引入阿克曼原理算子，结合AGV上的相机俯拍获得的色带轨迹图像，确定AGV的偏移量，最后确定目标舵轮的是否符合阿克曼原理，如符合，则保持运动轨迹，否则，及时对舵轮进行参数调整，使其再重新符合阿克曼原理算子，其它舵轮跟随适应目标舵轮，从而实时地同步运行，保证了整体的稳定性和可靠性，也提升了整车的载重能力；利用阿克曼来限定四个驱动舵轮始终跟随色带的轨迹运动，从而最大程度地使得AGV的运动具有最小的转弯轨迹半径，减少了对场地开阔性的依赖。
再进一步地，所述步骤（3）中，对AGV前进方向中线上的两个相机获得的图像进行矢量构图，通过矢量构图判断AGV车体的位置和偏移量的过程如下：对同一时间上两台相机采集的图像，对图像FOV色带像素点偏移FOV列中心加权平均，计算输出FOV宽度中心行的色带偏移量，该偏移量反映色带在相机FOV的偏移情况，这样用色带单像素点反映既定在车体上的相机相对于色带的偏移情况，用两幅图像上计算的两个偏移量色带像素点构矢量图，量化判断AGV车体是左偏、右偏、顺时针斜偏或逆时针斜偏，当两偏移量色带像素点都在图像FOV中心列的右侧时，判断AGV车体为左偏，反之则右偏；当车体前进方向前相机像素偏移量色带像素点在图像FOV中心列的左侧、后相机像素偏移量色带像素点在图像FOV中心列的右侧时，判断AGV车体为顺时针斜偏，反之则判定为逆时针斜偏。
上述方案可见，通过矢量构图的方式，简化了获得AGV的偏移量的过程，降低了计算难度，同时也保证了计算准确率，相对地降低了成本。
再进一步地，所述步骤（1）中，两台相机俯拍色带轨道设定的时间间隔为10ms，所述步骤（6）中，判断各舵轮速度与转角是否满足阿克曼转向原理而设定的时间间隔为40ms。由此可见，通过设定的时间间隔对色带进行俯拍或者是对舵轮的速度和转角进行判断，实现了AGV运行的整个过程的自动调整，实现的自动化控制。
另外，在线获取到的AGV实时的位置图像通过CANopen通信上传至上位机。由此可见，通过CANopen通信连接上位机，从而保证了通信的可靠性和数据传输速率，保证了AGV运行的流畅性和稳定性。
附图说明
图1是由实体AGV抽象出来的舵轮轮系和相机布置俯视示意图；
图2是本发明中基于阿克曼转向原理的寻迹算子原理示意图。
具体实施方式
如图1和图2所示，本发明方法中，AGV驱动由四组均匀分布在AGV底面上的舵轮组成，寻迹牵引由设置在AGV底面上的三个相机完成，其中两个相机设置在AGV前进方向的中线上，另外一个设置在与AGV前进方向相垂直的侧向的中线上且偏离AGV前进方向的中线，这个相机是针对AGV横向移动时对色带进行俯拍使用的，原理与下述的过程一样，在这里不对设置在与AGV前进方向相垂直的侧向的中线上且偏离AGV前进方向的中线上的相机的寻迹过程进行叙述。该方法概括地包括以下步骤：
（1）AGV在色带轨道上运行，位于AGV前进方向的中线上的两台相机按设定时间间隔俯拍色带轨道，在线获取AGV实时的位置图像，并将图像通过CANopen通信上传上位机；两台相机俯拍色带轨道设定的时间间隔为10ms。
（2）上位机对获得的图像进行运动伪影处理并进行图像去噪，再对图像中的色带进行边缘检测。
（3）对AGV前进方向中线上的两个相机获得的图像进行矢量构图，通过矢量构图判断AGV车体的位置和偏移量。
（4）根据偏移量，按偏移量和目标转角的函数关系计算目标舵轮的转角，确定目标舵轮的转角后，将目标舵轮的转速大小设置成一常量值，然后根据阿克曼转向原理，设定目标舵轮和其余各舵轮的转角和速度大小；这里所说的按偏移量和目标转角的函数关系就是满足阿克曼转向原理算子，如下式1-3所示。
（5）上位机向AGV发出运动指令，控制驱动目标舵轮PID根据指令动作，其余三个舵轮的驱动满足阿克曼转向原理并跟随目标舵轮适应调整转角和转速；在这里，依然是采用阿克曼转向原理算子来实现，如下式1-3所示。
（6）间隔设定的时间周期40ms判断一次各舵轮速度与转角是否满足阿克曼转向原理，如果在误差容许范围满足阿克曼转向原理，则四驱舵轮就保持当前的位姿和转速，等待下一周期色带采样位姿判断；如果各舵轮速度与转角不满足阿克曼转向原理，则在线学习地修改各驱动轮的PID参数，在这里，在线学习地修改各驱动轮的PID参数是指根据舵轮行走电机反馈的电流，加权平均四个舵轮的电流均值，对应拟合的电流——PID比例参数Kp，并根据反馈电流的震荡性，调节转速模式下的积分和微分参数Ki和Kd，实现在线学习调整。调整完后再次用阿克曼转向原理作为判断，如此循环直至各轮速度与转角满足阿克曼转向原理。
上述步骤（4）、（5）和（6）中述及的阿克曼转向原理算子建立过程如下：如图2所示，设在AGV的前进方向上，前后两排舵轮之间的轴距为L，同一排舵轮之间的轮宽为d，位于前排内侧的舵轮的旋转半径为R11，该舵轮位姿与AGV前进方向之间的夹角为θ11，转速为V11，外侧的舵轮的旋转半径为R12，该舵轮位姿与AGV前进方向之间的夹角为θ12，转速为V11，位于后排内侧的舵轮的旋转半径为R21，该舵轮位姿与AGV前进方向之间的夹角为θ21，转速为V11，外侧的舵轮的旋转半径为R22，该舵轮位姿与AGV前进方向之间的夹角为θ22，转速为V11，其中θ11与θ21的大小相等，方向相反，θ12与θ22的大小相等，方向相反；在理想状态下，AGV的旋转中心垂直AGV的长度方向且通过前后两排舵轮之间的中点，设定AGV在前进方向上的前排内侧的舵轮为目标舵轮，根据阿克曼原理有：
——式1，
——式2，
——式3，
式1表示各舵轮回转的半径矩阵，其中L和d为常量，存在的θ11为独立变量，在首次执行时其为预设值；式2表示各舵轮的速度矩阵，其中存在独立变量V11和θ11，式3表示各舵轮的转角矩阵，其中存在唯一的变量θ11，其中，θ11根据色带轨道半径和相机所拍色带偏移量设定，V11根据期望的AGV运行速度及实际沿色带安全不脱轨运行的安全速度设定，
根据式1～3，在确定了目标舵轮的转角θ11和速度V11后，另外三个舵轮的转角和速度即确定。
所述步骤（2）中，对图像进行运动伪影处理是通过一般图像处理软件Halcon实现的，其利用了该软件的成熟的算法库即可实现。而图像去噪则是采用高斯去噪法实现。对图像中的色带进行边缘检测的过程如下：在Halcon软件中，首先将采集的彩色图像转化为灰度图像，调节曝光时间，设定灰度阈值，判断FOV中像素点是否是色带点，判断结果的色带点和非色带点即为色带边缘。
对AGV前进方向中线上的两个相机获得的图像进行矢量构图，通过矢量构图判断AGV车体的位置和偏移量的过程如下：对同一时间上两台相机采集的图像，对图像FOV色带像素点偏移FOV列中心加权平均，计算输出FOV宽度中心行的色带偏移量，该偏移量反映色带在相机FOV的偏移情况，这样用色带单像素点反映既定在车体上的相机相对于色带的偏移情况，用两幅图像上计算的两个偏移量色带像素点构矢量图，量化判断AGV车体是左偏、右偏、顺时针斜偏或逆时针斜偏，当两偏移量色带像素点都在图像FOV中心列的右侧时，判断AGV车体为左偏，反之则右偏；当车体前进方向前相机像素偏移量色带像素点在图像FOV中心列的左侧、后相机像素偏移量色带像素点在图像FOV中心列的右侧时，判断AGV车体为顺时针斜偏，反之则判定为逆时针斜偏。
本发明与现有技术相比，通过驱动舵轮满足阿克曼原理算子，从而解决了四轮驱动的同步性问题和过载问题，同时也减小了圆弧寻轨应用下圆弧的轨迹半径，从而减少了对场地开阔性的依赖；从而实现了AGV可靠稳定的寻色带轨道运动。
Claims (5)
1.一种基于阿克曼转向原理的四驱AGV寻迹方法，该方法中，AGV驱动由四组均匀分布在AGV底面上的舵轮组成，寻迹牵引由设置在AGV底面上的三个相机完成，其中两个相机设置在AGV前进方向的中线上，另外一个设置在与AGV前进方向相垂直的侧向的中线上且偏离AGV前进方向的中线，其特征在于，该方法包括以下步骤：
（1）AGV在色带轨道上运行，位于AGV前进方向的中线上的两台相机按设定时间间隔俯拍色带轨道，在线获取AGV实时的位置图像，并将图像上传上位机；
（2）上位机对获得的图像进行运动伪影处理并进行图像去噪，再对图像中的色带进行边缘检测；
（3）对AGV前进方向中线上的两个相机获得的图像进行矢量构图，通过矢量构图判断AGV车体的位置和偏移量；
（4）根据偏移量，按偏移量和目标转角的函数关系计算目标舵轮的转角，确定目标舵轮的转角后，将目标舵轮的转速大小设置成一常量值，然后根据阿克曼转向原理，设定目标舵轮和其余各舵轮的转角和速度大小；
（5）上位机向AGV发出运动指令，控制驱动目标舵轮PID根据指令动作，其余三个舵轮的驱动满足阿克曼转向原理并跟随目标舵轮适应调整转角和转速；
（6）间隔设定的时间周期判断一次各舵轮速度与转角是否满足阿克曼转向原理，如果在误差容许范围满足阿克曼转向原理，则四驱舵轮就保持当前的位姿和转速，等待下一周期色带采样位姿判断；如果各舵轮速度与转角不满足阿克曼转向原理，则在线学习地修改各驱动轮的PID参数，调整完后再次用阿克曼转向原理作为判断，如此循环直至各轮速度与转角满足阿克曼转向原理。
2.根据权利要求1所述的一种基于阿克曼转向原理的四驱AGV寻迹方法，其特征在于，所述步骤（4）中，设在AGV的前进方向上，前后两排舵轮之间的轴距为L，同一排舵轮之间的轮宽为d，位于前排内侧的舵轮的旋转半径为R11，该舵轮位姿与AGV前进方向之间的夹角为θ11，转速为V11，外侧的舵轮的旋转半径为R12，该舵轮位姿与AGV前进方向之间的夹角为θ12，转速为V11，位于后排内侧的舵轮的旋转半径为R21，该舵轮位姿与AGV前进方向之间的夹角为θ21，转速为V11，外侧的舵轮的旋转半径为R22，该舵轮位姿与AGV前进方向之间的夹角为θ22，转速为V11，其中θ11与θ21的大小相等，方向相反，θ12与θ22的大小相等，方向相反；在理想状态下，AGV的旋转中心垂直AGV的长度方向且通过前后两排舵轮之间的中点，设定AGV在前进方向上的前排内侧的舵轮为目标舵轮，根据阿克曼原理有：
——式1，
——式2；
——式3，
式1表示各舵轮回转的半径矩阵，其中L和d为常量，存在的θ11为独立变量，在首次执行时其为预设值；式2表示各舵轮的速度矩阵，其中存在独立变量V11和θ11，式3表示各舵轮的转角矩阵，其中存在唯一的变量θ11，其中，θ11根据色带轨道半径和相机所拍色带偏移量设定，V11根据期望的AGV运行速度及实际沿色带安全不脱轨运行的安全速度设定，
根据式1～3，在确定了目标舵轮的转角θ11和速度V11后，另外三个舵轮的转角和速度即确定。
3.根据权利要求2所述的一种基于阿克曼转向原理的四驱AGV寻迹方法，其特征在于，所述步骤（3）中，对AGV前进方向中线上的两个相机获得的图像进行矢量构图，通过矢量构图判断AGV车体的位置和偏移量的过程如下：对同一时间上两台相机采集的图像，对图像FOV色带像素点偏移FOV列中心加权平均，计算输出FOV宽度中心行的色带偏移量，该偏移量反映色带在相机FOV的偏移情况，这样用色带单像素点反映既定在车体上的相机相对于色带的偏移情况，用两幅图像上计算的两个偏移量色带像素点构矢量图，量化判断AGV车体是左偏、右偏、顺时针斜偏或逆时针斜偏，当两偏移量色带像素点都在图像FOV中心列的右侧时，判断AGV车体为左偏，反之则右偏；当车体前进方向前相机像素偏移量色带像素点在图像FOV中心列的左侧、后相机像素偏移量色带像素点在图像FOV中心列的右侧时，判断AGV车体为顺时针斜偏，反之则判定为逆时针斜偏。
4.根据权利要求1所述的一种基于阿克曼转向原理的四驱AGV寻迹方法，其特征在于：所述步骤（1）中，两台相机俯拍色带轨道设定的时间间隔为10ms，所述步骤（6）中，判断各舵轮速度与转角是否满足阿克曼转向原理而设定的时间间隔为40ms。
5.根据权利要求1所述的一种基于阿克曼转向原理的四驱AGV寻迹方法，其特征在于：在线获取到的AGV实时的位置图像通过CANopen通信上传至上位机。
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