CN115113631B - 一种可提高作业精度的agv小车视觉自检方法 - Google Patents

一种可提高作业精度的agv小车视觉自检方法 Download PDF

Info

Publication number
CN115113631B
CN115113631B CN202211036521.3A CN202211036521A CN115113631B CN 115113631 B CN115113631 B CN 115113631B CN 202211036521 A CN202211036521 A CN 202211036521A CN 115113631 B CN115113631 B CN 115113631B
Authority
CN
China
Prior art keywords
trolley
initial
deviation
trolleys
positions
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202211036521.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115113631A (zh
Inventor
马飞
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Keante Shandong Intelligent Equipment Co ltd
Original Assignee
Keante Shandong Intelligent Equipment Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Keante Shandong Intelligent Equipment Co ltd filed Critical Keante Shandong Intelligent Equipment Co ltd
Priority to CN202211036521.3A priority Critical patent/CN115113631B/zh
Publication of CN115113631A publication Critical patent/CN115113631A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115113631B publication Critical patent/CN115113631B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
    • G05D1/0253—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means extracting relative motion information from a plurality of images taken successively, e.g. visual odometry, optical flow
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/80—Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30244—Camera pose

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

本发明公开了一种可提高作业精度的AGV小车视觉自检方法，涉及AGV小车位置调节技术领域，该方法包括：任选两个互相通视的小车作为基准点对，基准点对的显示位置不存在误差，利用基准点对获取小车的多个初始估计位置和初始位置偏差；调整初始基准点对中的小车，将得到位置偏差最小的基准点对作为目标基准点对，并得到目标基准点对中位置偏差最小的两个目标小车；根据目标小车对得到小车的最终估计位置和最终位置偏差；利用图像中的标定点数量和标定点间的距离得到定位准确性；根据小车的最终估计位置的定位准确性和最终位置偏差得到小车的准确位置；根据小车的准确位置确定是否更新显示位置，本发明提高了AGV小车视觉自检的准确性。

Description

一种可提高作业精度的AGV小车视觉自检方法
技术领域
本发明涉及AGV小车位置调节技术领域，具体涉及一种可提高作业精度的AGV小车视觉自检方法。
背景技术
AGV小车做为现阶段最柔性的自动化技术物流运输设备搬运，在智能化系统仓库仓储、生产车间及各段输送线之间来回穿梭。AGV小车的定位精度直接影响作业精度，一般根据作业场景大多采用惯导系统定位，惯导系统定位中存在的误差会一直在AGV小车之间传递和累积，从而造成AGV小车位置不准确，所以在AGV小车作业中，需要对其位置的准确性进行判断，获得准确定位。
在现有的AGV小车位置的准确性判断中，常常利用AGV小车自带的相机进行视觉自检，根据图像的标定判断AGV小车的位置，其中利用双相机标定的方法定位时，不同方向相机的选择会得到到不同的定位结果，根据双相机标定对惯导系统定位的进行自检也就会有不同的结果，所以视觉自检的结果不够准确，因此，本发明提出一种可提高作业精度的AGV小车视觉自检方法。
发明内容
本发明提供一种可提高作业精度的AGV小车视觉自检方法，以解决现有的问题。
本发明的一种可提高作业精度的AGV小车视觉自检方法，采用如下技术方案：
利用小车的中央控制器获取小车的显示位置，任选两个互相通视的小车作为初始基准点对，设定初始基准点对中小车的显示位置不存在误差，利用初始基准点对中小车的显示位置进行双相机标定获取初始基准点对的视场中每个小车的初始估计位置；
将每两个得到初始估计位置的小车作为一对定位组合，根据所有定位组合中小车的初始估计位置与定位组合中小车的显示位置获取每个小车的多个初始估计位置；
根据每个小车的多个初始估计位置与显示位置得到每个小车的初始位置偏差的均值，对所有小车的初始位置偏差的均值求均值得到初始基准点对的差异均值；
调整初始基准点对中的小车，得到每两个互相通视的小车组合成基准点对时的差异均值，利用所有基准点对的差异均值确定出目标基准点对；从目标基准点对得到的所有小车的初始位置偏差的均值中选取两个最小的初始位置偏差的均值对应的小车记为目标小车对，所述目标小车对互相通视；
利用目标小车对中小车的显示位置与初始位置偏差进行双相机标定获取每个小车的多个最终估计位置和最终位置偏差；
获取双相机标定得到最终估计位置时的图像，根据图像中的标定点数量和标定点之间的距离计算每个小车的每个最终估计位置的定位准确性；
根据每个小车的最终估计位置的定位准确性和最终位置偏差得到每个小车的准确位置；利用每个小车的准确位置与显示位置确定是否对显示位置进行更新。
进一步，根据所有定位组合中小车的初始估计位置与定位组合中小车的显示位置获取每个小车的多个初始估计位置的步骤包括：
利用定位组合中两个小车对视场中的小车进行双相机标定得到该小车的标定位置，根据定位组合中两个小车的位置偏差通过误差传播定律得到被标定的小车的传播偏差；
根据被标定小车的传播偏差和标定位置得到该被标定小车的初始估计位置；
每个小车对应多个定位组合，则会得到多个初始估计位置。
进一步，将最小差异均值对应的基准点对确定为目标基准点对。
进一步，根据图像中的标定点的数量和标定点之间的距离计算每个小车的最终估计位置的定位准确性的公式为：
Figure 244436DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
表示第
Figure 168529DEST_PATH_IMAGE004
个小车的最终估计位置的定位准确性；
Figure DEST_PATH_IMAGE005
表示图像中第
Figure 442254DEST_PATH_IMAGE006
个标定点与最近的两个标定点之间的距离均值；
Figure 821414DEST_PATH_IMAGE006
表示图像中的第
Figure 919820DEST_PATH_IMAGE006
个标定点；
Figure DEST_PATH_IMAGE007
表示图像中标定点的总数量；
Figure 120207DEST_PATH_IMAGE008
为常数。
进一步，根据每个小车的多个初始估计位置与显示位置得到每个小车的初始位置偏差的均值的步骤包括：
根据每个小车的多个初始估计位置与显示位置得到小车的多个初始位置偏差；
对每个小车的多个初始位置偏差求均值得到小车的初始位置偏差的均值。
进一步，根据每个小车的最终估计位置的定位准确性和最终位置偏差得到每个小车的准确位置的步骤包括：
根据每个小车的最终估计位置对应的最终位置偏差得到所有小车的最终估计位置对应的传播偏差；
将获取最终估计位置时采集的图像中的每个点都作为准确位置进行遍历，根据小车的最终估计位置的定位准确性、数量和传播偏差，获取图像中每个点作为小车的准确位置时与所有最终估计位置的估计偏差均值；
则图像中的每个点作为小车的准确位置时都对应一个估计偏差均值，将得到最小的估计偏差均值的点作为准确位置。
进一步，根据小车的最终估计位置的定位准确性、数量和传播偏差，获取图像中每个点作为小车的准确位置时与所有最终估计位置的估计偏差均值公式为：
Figure 320375DEST_PATH_IMAGE010
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
表示第
Figure 391974DEST_PATH_IMAGE004
个小车的第
Figure 626778DEST_PATH_IMAGE012
个最终估计位置的定位准确性；
Figure DEST_PATH_IMAGE013
表示第
Figure 3926DEST_PATH_IMAGE012
个最终估计位置对应的传播偏差；
Figure 675078DEST_PATH_IMAGE014
表示第
Figure 255095DEST_PATH_IMAGE004
个小车的第
Figure 577361DEST_PATH_IMAGE012
个最终估计位置；
Figure DEST_PATH_IMAGE015
表示准确位置
Figure 686263DEST_PATH_IMAGE016
与最终估计位置
Figure 47974DEST_PATH_IMAGE014
的位置差异；
Figure DEST_PATH_IMAGE017
表示第
Figure 498195DEST_PATH_IMAGE004
个小车存在
Figure 894541DEST_PATH_IMAGE017
个最终估计位置；
Figure 344983DEST_PATH_IMAGE018
表示每个点作为第
Figure 256307DEST_PATH_IMAGE004
个小车的准确位置时与所有最终估计位置的估计偏差均值。
进一步，利用每个小车的准确位置与显示位置确定是否对显示位置进行更新的步骤包括：
获取每个小车的显示位置偏离准确位置的偏离程度；
获取偏离程度大于预设的阈值的小车，将该小车的显示位置更新为准确位置。
进一步，还包括，间隔预设的时间间隔获取所有小车的准确位置，根据小车准确位置与显示位置确定是否对小车当前的显示位置进行更新。
本发明的有益效果是：本发明的一种可提高作业精度的AGV小车视觉自检方法，通过在相机定位的基础上判断出误差的传播规律，从而分析出误差的具体分布进行处理，选取两个最小的初始位置偏差均值对应的小车作为目标小车，减少了进行双相机标定时存在的传播偏差，能够得到每个小车误差更小的最终估计位置；并且利用双相机标定时采集到的图像中标定点的数量和分散程度来确定定位时的准确性，然后根据偏差的分布和定位的准确性，得到了小车的准确位置，从而根据准确位置对显示位置偏离程度大的小车进行位置更新，提高了小车视觉自检的精度以及小车作业时的精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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的附图。
图1为本发明的一种可提高作业精度的AGV小车视觉自检方法的实施例1总体步骤的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的一种可提高作业精度的AGV小车视觉自检方法的实施例，针对的情景为采用惯导系统定位的AGV小车根据自身定位信息实现作业过程中的路线规划，随着时间的累积，其定位误差累积，影响定位精度，所以需要利用本方法进行视觉自检提高AGV小车的作业精度，实施例中的小车和AGV小车指代相同，都指AGV小车。实施例如图1所示，该方法包括：
S1、利用初始基准点对得到每个小车的多个初始估计位置。具体方式为：利用小车的中央控制器获取小车的显示位置，任选两个互相通视的小车作为初始基准点对，设定初始基准点对中小车的显示位置不存在误差，利用初始基准点对中小车的显示位置进行双相机标定获取初始基准点对的视场中每个小车的初始估计位置；将每两个得到初始估计位置的小车作为一对定位组合，根据所有定位组合中小车的初始估计位置与定位组合中小车的显示位置获取每个小车的多个初始估计位置。
关于AGV小车的工作原理：所有AGV小车由一个中央控制器控制，根据实际工作需要，中央控制器给AGV小车下发控制指令，指令包括运行路径与指定位置，AGV小车按照中央控制器下发的运行路径行驶到指定位置，所以AGV小车需要实时获取自身的位置，以正确响应中央控制器的指令，实现对中央控制器下发位置的准确到达。基于惯导定位系统的AGV小车利用自身安装的惯导装置获取自身的位置信息，再由中央控制器下发给AGV小车。
所有AGV小车的位置信息都是由中央控制器统一控制，即中央控制器中实时显示所有小车的位置，此时的位置信息是由AGV小车自身的定位装置获取的，即可能存在偏差的位置信息，记为显示位置；同时，所有AGV小车在运行过程中都会拍摄环境图像，根据当前环境图像判断AGV小车的位置，对AGV小车的位置进行自检矫正。相机的视觉自检过程中，某一AGV小车可能存在多个其他AGV小车的相机视场中，所以首先需要判断多张图像中的同一个AGV小车，进而利用多个其他AGV小车的位置判断图像中AGV小车的位置，因此为在多个图像中快速的判断同一AGV小车，需要在AGV小车的车身周围粘贴特殊的标识符，在图像中自动识别标识符，从而快速准确的识别AGV小车。
如果将每个小车都认为是一个点，互相通视（一个点存在于其他两个点的相机视场中）的三个点之间可以互相计算对应点的位置关系，所以，所有的点以每三个通视为条件，构成一个网状分布的点集。此时，所有点的位置都可以通过互相通视的两个点计算，但是每个点的位置都可能存在偏差，导致根据点的位置关系互相计算的点的位置总是存在偏差，并且在当前计算系统中，这种偏差是已知存在且互相影响的。
具体的，在进行所有小车的位置估计时，可以首先获得基准点，即位置最准确的点，并且基准点的选择直接影响着所有点的位置估计，因此任意选择两个小车作为一对初始基准点对，设定初始基准点对的两个小车中央控制器所显示的位置不存在偏差，即基准点对的显示位置不存在偏差，那通过基准点对进行所有点的位置估计时，就不会在最开始就存在位置偏差。
获取初始基准点对的视场中的所有小车，根据初始基准点对中小车的显示位置进行双向标定得到初始基准点对视场中的所有小车的初始估计位置，获取得到初始估计位置的小车在中央控制器的显示位置，根据显示位置与初始估计位置的差异得到对应的小车的初始位置偏差，根据得到初始估计位置的小车的初始位置偏差与显示位置得到其他小车的初始估计位置，具体方式为，假如小车a存在于小车b和小车c的视场中，根据双相机标定原理由小车b和小车c的位置计算出小车a的位置，则此时所计算小车a的位置信息也会存在偏差，其偏差的来源主要是双相机标定偏差以及小车b和小车c本身的位置偏差。根据双相机标定的原理，由小车b和小车c的显示位置得到小车a的标定位置
Figure DEST_PATH_IMAGE019
，双相机标定为现有技术，此处不赘述，根据误差传播定律得到小车a的初始估计位置的传播偏差的公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE021
其中，
Figure 492641DEST_PATH_IMAGE022
，
Figure DEST_PATH_IMAGE023
分别表示小车b和小车c的位置偏差；
Figure 196024DEST_PATH_IMAGE024
，
Figure DEST_PATH_IMAGE025
表示对小车a的标定位置
Figure 646728DEST_PATH_IMAGE019
的全微分处理；
Figure 983031DEST_PATH_IMAGE026
表示得到小车a的初始估计位置的传播偏差，此时根据小车b和小车c得到的小车a的初始估计位置为
Figure DEST_PATH_IMAGE027
，即为标定位置加上传播偏差，计算传播偏差的公式为现有技术，在此不作赘述。
利用每两个互相通视的，且得到初始估计位置的小车作为一对定位组合对其他小车进行双相机标定，则每个小车会有多个定位组合对其进行定位，即每个小车会得到多个初始估计位置。
S2、获取初始基准点对的差异均值。具体方式为：根据每个小车的多个初始估计位置与显示位置得到每个小车的初始位置偏差的均值，对所有小车的初始位置偏差的均值求均值得到初始基准点对的差异均值。
具体的，根据每个小车的多个初始估计位置和显示位置得到对应小车的多个初始位置偏差，对每个小车的多个初始位置偏差求均值得到该小车的位置偏差的均值
Figure 751617DEST_PATH_IMAGE028
，对所有小车的初始位置偏差的均值求均值得到差异均值
Figure DEST_PATH_IMAGE029
，式中，
Figure 434140DEST_PATH_IMAGE030
表示利用该基准点对进行初始估计位置推演时所有小车的位置偏差的平均偏差情况，即差异均值；
Figure DEST_PATH_IMAGE031
表示小车的总数量；
Figure 852483DEST_PATH_IMAGE028
表示第
Figure 725018DEST_PATH_IMAGE004
个小车的多个初始位置偏差的均值。
S3、得到目标小车对。具体方式为：调整初始基准点对中的小车，得到每两个互相通视的小车组合成基准点对时的差异均值，利用所有基准点对的差异均值确定出目标基准点对；从目标基准点对得到的所有小车的初始位置偏差的均值中选取两个最小的初始位置偏差的均值对应的小车记为目标小车对，所述目标小车对中的小车互相通视。
为了准确得到每个小车的位置，减少得到的位置偏差，需要对基准点对进行调整，分别将每两个互相通视的小车都做一次基准点对，根据初始基准点对得到所有小车的初始位置偏差的差异均值的方法，获取所有基准点对的差异均值，从多对基准点对的差异均值中选取最小的差异均值
Figure 723061DEST_PATH_IMAGE032
，即表示利用此时的基准点对得到的所有小车的整体的初始位置偏差较小，得到的初始估计位置最准确，所以将最小差异均值
Figure 479664DEST_PATH_IMAGE032
对应的基准点对作为目标基准点对；在
Figure 708389DEST_PATH_IMAGE032
对应的所有小车的初始估计位置中，不同小车的初始估计位置的偏差存在差异，其中
Figure 816022DEST_PATH_IMAGE028
值越小，对应的小车的初始估计位置越准确，所以根据较准确的小车，对所有小车的初始估计位置的估计过程中的传播偏差进行改进，即从目标基准点对计算的所有小车的初始位置偏差中选取两个最小的初始位置偏差均值对应的小车，且这两个初始位置偏差均值最小的小车应该互相通视，此时得到了误差最小的两个小车，记为目标小车对。
S4、获取每个小车的多个最终估计位置和最终位置偏差。具体方式为：利用目标小车对中小车的显示位置与初始位置偏差进行双相机标定获取每个小车的多个最终估计位置和最终位置偏差。
具体的，根据步骤S1中得到每个小车的初始估计位置的方法，获取目标小车的互通视场中所有小车的最终估计位置。即根据目标小车的显示位置与位置偏差双相机标定得到目标小车的视场中每个小车的最终估计位置，再根据每两个小车作为一个定位组合计算其他小车的最终估计位置，得到了所有小车的多个最终估计位置，根据每个小车的多个最终估计位置与显示位置得到每个小车的多个最终位置偏差。
S5、获取每个小车的最终估计位置的定位准确性。具体方式为：获取双相机标定得到最终估计位置时的图像，根据图像中的标定点数量和标定点之间的距离计算每个小车的每个最终估计位置的定位准确性。
在通过双相机标定中存在定位误差，此时定位误差主要是由相机的固定参数以及采集的图像决定的，所以在第
Figure 227543DEST_PATH_IMAGE004
个小车的双相机标定中，对应的两个相机采集到了两张图像，两种图像中的标定点是完全一致的，已知在进行双相机标定时，相机所采集的图像中标定的点的数量越多，定位精度越高，同时标定的点在图像中越分散，定位精度越高。
具体的，利用现有技术获取两张图像中的标定点，根据图像中的标定点的数量和标定点之间的距离计算每个小车的最终估计位置的定位准确性的公式为：
Figure 838653DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 500929DEST_PATH_IMAGE003
表示第
Figure 908907DEST_PATH_IMAGE004
个小车的最终估计位置的定位准确性；
Figure 170125DEST_PATH_IMAGE005
表示图像中第
Figure 150588DEST_PATH_IMAGE006
个标定点与最近的两个标定点之间的距离均值；
Figure 471848DEST_PATH_IMAGE006
表示图像中的第
Figure 976909DEST_PATH_IMAGE006
个标定点；
Figure 41817DEST_PATH_IMAGE007
表示图像中标定点的总数量，
Figure 145296DEST_PATH_IMAGE008
为常数；
Figure DEST_PATH_IMAGE033
表示图像中所有标定点与其相邻标定点之间的距离的均值，其值越大，表示所有的标定点在图像中分散越分散，则表明当前图像的定位准确性越高，
Figure 512823DEST_PATH_IMAGE007
表示图像中标定点的数量，标定点越多，定位越准确，在计算时对标定点之间的距离均值用
Figure 331613DEST_PATH_IMAGE008
的指数次方表示，是因为分散程度对定位准确性的影响程度更大，在实际定位中是根据两张图像的标定点判断定位准确性，所以表示为
Figure 137895DEST_PATH_IMAGE034
。
S6、确定小车的准确位置，判断是否对小车的显示位置进行更新。具体方式为：根据每个小车的最终估计位置的定位准确性和最终位置偏差得到每个小车的准确位置；利用每个小车的准确位置与显示位置确定是否对显示位置进行更新。
对于AGV小车定位中的惯导系统，由于定位信息存在时间的累积性，则会存在误差的累积，导致AGV小车的定位不准，所以一般在AGV小车运行过程中，利用视觉系统对AGV小车的定位进行自检，以改正存在偏差的定位数据，在AGV小车的运行过程，每一个小车都装有相机，用于小车装载货物时的抓取和行驶过程中的避障，所以小车在形式过程中都会记录当前环境的图像，并传输到中央控制器，此时可以利用小车在行驶过程中所采集的图像，进行所有小车位置的自检。
此时需要对所有小车的传播偏差进行改进。每个小车都可能有多个最终估计位置，则对应存在多个传播偏差，所以需要根据最终估计位置的定位准确性确定当前小车
Figure 328836DEST_PATH_IMAGE004
的准确位置，通过步骤S1中获取小车的传播偏差的方法，根据每个小车的最终估计位置对应的最终位置偏差能够得到所有小车的最终估计位置对应的传播偏差。已知当前小车
Figure 257477DEST_PATH_IMAGE004
存在
Figure 29475DEST_PATH_IMAGE017
组定位组合，即存在
Figure 514814DEST_PATH_IMAGE017
个最终估计位置分别表示为
Figure 340687DEST_PATH_IMAGE014
，小车
Figure 361602DEST_PATH_IMAGE004
的第
Figure 905716DEST_PATH_IMAGE012
个最终估计位置的准确性表示为
Figure 601270DEST_PATH_IMAGE011
，此时设当前点
Figure 596164DEST_PATH_IMAGE004
的准确位置为
Figure 335450DEST_PATH_IMAGE016
，将获取最终估计位置时采集的图像中的每个点都作为准确位置进行遍历，计算图像中每个点作为小车的准确位置
Figure 852013DEST_PATH_IMAGE016
时与所有最终估计位置的估计偏差均值的公式为：
Figure 803789DEST_PATH_IMAGE036
其中，
Figure 322364DEST_PATH_IMAGE011
表示第
Figure 763709DEST_PATH_IMAGE004
个小车的第
Figure 501989DEST_PATH_IMAGE012
个最终估计位置的定位准确性，
Figure 386286DEST_PATH_IMAGE011
值越小，反映当前最终估计位置的可信度越小；
Figure 775679DEST_PATH_IMAGE013
表示第
Figure 341920DEST_PATH_IMAGE012
个最终估计位置对应的传播偏差，
Figure 816764DEST_PATH_IMAGE013
值越大，反映该最终估计位置的准确性越低；
Figure 156348DEST_PATH_IMAGE014
表示第
Figure 400247DEST_PATH_IMAGE004
个小车的第
Figure 996445DEST_PATH_IMAGE012
个最终估计位置；
Figure 476361DEST_PATH_IMAGE015
表示准确位置
Figure 104788DEST_PATH_IMAGE016
与最终估计位置
Figure 953927DEST_PATH_IMAGE014
的位置差异，最终需要得到准确位置
Figure 111239DEST_PATH_IMAGE016
与最终估计位置
Figure 544363DEST_PATH_IMAGE014
越接近越准确，所以需要
Figure 55110DEST_PATH_IMAGE015
越小；
Figure 273601DEST_PATH_IMAGE017
表示第
Figure 644890DEST_PATH_IMAGE004
个小车存在
Figure 519305DEST_PATH_IMAGE017
个最终估计位置；
Figure 240268DEST_PATH_IMAGE018
表示每个点作为第
Figure 578845DEST_PATH_IMAGE004
个小车的准确位置与所有最终估计位置的估计偏差均值，图像中每个点作为小车的准确位置时都对应得到一个
Figure 186282DEST_PATH_IMAGE018
，某个点得到的
Figure 95463DEST_PATH_IMAGE018
越小，表示该点作为准确位置
Figure 134963DEST_PATH_IMAGE016
时估计偏差越小，所以以估计偏差均值
Figure 783507DEST_PATH_IMAGE018
最小值为约束条件，即将最小
Figure 984681DEST_PATH_IMAGE018
对应的
Figure 381158DEST_PATH_IMAGE016
作为当前小车
Figure 535934DEST_PATH_IMAGE004
的准确位置。
在计算出每一个小车的准确位置后，判断所有小车的准确位置关于中央控制器的显示位置的偏离程度
Figure DEST_PATH_IMAGE037
，偏离程度
Figure 865415DEST_PATH_IMAGE037
是指小车的准确位置与显示位置之间的位置差异，偏离程度
Figure 77304DEST_PATH_IMAGE037
越大，表示当前小车的显示位置的信息越不准确，此时根据经验设置显示位置与准确位置的偏离程度的阈值
Figure 210345DEST_PATH_IMAGE038
为0.3m（
Figure 280063DEST_PATH_IMAGE038
可根据实际场景进行调整），AGV小车的显示位置与准确位置的位置偏移值的偏离程度差异超过的0.3m，即
Figure DEST_PATH_IMAGE039
时，表示当前小车的显示位置与准确位置偏离严重，会影响AGV小车的作业精度，需要对小车的显示位置进行调整，即用当前计算的准确位置更新对应的小车自身惯导系统定位的显示位置。对当前所有的显示位置与准确位置的偏离程度超过阈值的小车的显示位置进行更新，即通过视觉自检的方法，使得AGV小车获得更加准确的位置信息。
通过视觉自检方法，对于该时刻所有偏离程度超过阈值的AGV小车的位置信息进行更新，获得更准确的位置信息，为使得所有的AGV小车在整个运行的过程中都具有准确的位置信息，设置时间间隔
Figure 556062DEST_PATH_IMAGE040
，该时间间隔
Figure 115350DEST_PATH_IMAGE040
根据需要自行设置，在一次位置更新后，经过
Figure 581360DEST_PATH_IMAGE040
的时间间隔，再次视觉自检进行位置更新，即获取所有小车的准确位置和显示位置的偏离程度，确定是否对小车的显示位置进行更新，相对于时刻进行视觉自检的方式，该方式能够在减少视觉自检计算量的同时保证AGV小车的位置准确性。同时在每一次AGV小车位置更新后，根据更新后的位置实时更新AGV小车的行驶路线，保证AGV小车作业的准确性，即通过AGV小车的准确位置和行驶路线，提高AGV小车的作业精度。
综上所述，本发明提供一种可提高作业精度的AGV小车视觉自检方法，通过在相机定位的基础上判断出误差的传播规律，从而分析出误差的具体分布进行处理，选取两个最小的初始位置偏差均值对应的小车作为目标小车，减少了进行双相机标定时存在的传播偏差，能够得到每个小车误差更小的最终估计位置；并且利用双相机标定时采集到的图像中标定点的数量和分散程度来确定定位时的准确性，然后根据偏差的分布和定位的准确性，得到了小车的准确位置，从而根据准确位置对显示位置偏离程度大的小车进行位置更新，提高了小车视觉自检的精度以及小车作业时的精度。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种可提高作业精度的AGV小车视觉自检方法，其特征在于：
利用小车的中央控制器获取小车的显示位置，任选两个互相通视的小车作为初始基准点对，设定初始基准点对中小车的显示位置不存在误差，利用初始基准点对中小车的显示位置进行双相机标定获取初始基准点对的视场中每个小车的初始估计位置；
将每两个得到初始估计位置的小车作为一对定位组合，根据所有定位组合中小车的初始估计位置与定位组合中小车的显示位置获取每个小车的多个初始估计位置；
根据每个小车的多个初始估计位置与显示位置得到每个小车的初始位置偏差的均值，对所有小车的初始位置偏差的均值求均值得到初始基准点对的差异均值；
调整初始基准点对中的小车，得到每两个互相通视的小车组合成基准点对时的差异均值，利用所有基准点对的差异均值确定出目标基准点对；从目标基准点对得到的所有小车的初始位置偏差的均值中选取两个最小的初始位置偏差的均值对应的小车记为目标小车对，所述目标小车对互相通视；
利用目标小车对中小车的显示位置与初始位置偏差进行双相机标定获取每个小车的多个最终估计位置和最终位置偏差；
获取双相机标定得到最终估计位置时的图像，根据图像中的标定点数量和标定点之间的距离计算每个小车的每个最终估计位置的定位准确性；
根据每个小车的最终估计位置的定位准确性和最终位置偏差得到每个小车的准确位置；利用每个小车的准确位置与显示位置确定是否对显示位置进行更新。
2.根据权利要求1所述的一种可提高作业精度的AGV小车视觉自检方法，其特征在于，根据所有定位组合中小车的初始估计位置与定位组合中小车的显示位置获取每个小车的多个初始估计位置的步骤包括：
利用定位组合中两个小车对视场中的小车进行双相机标定得到该小车的标定位置，根据定位组合中两个小车的位置偏差通过误差传播定律得到被标定的小车的传播偏差；
根据被标定小车的传播偏差和标定位置得到该被标定小车的初始估计位置；
每个小车对应多个定位组合，则会得到多个初始估计位置。
3.根据权利要求1所述的一种可提高作业精度的AGV小车视觉自检方法，其特征在于，将最小差异均值对应的基准点对确定为目标基准点对。
4.根据权利要求1所述的一种可提高作业精度的AGV小车视觉自检方法，其特征在于，根据图像中的标定点的数量和标定点之间的距离计算每个小车的最终估计位置的定位准确性的公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 33889DEST_PATH_IMAGE002
表示第
Figure 21437DEST_PATH_IMAGE003
个小车的最终估计位置的定位准确性；
Figure 324373DEST_PATH_IMAGE004
表示图像中第
Figure 448187DEST_PATH_IMAGE005
个标定点与最近的两个标定点之间的距离均值；
Figure 49982DEST_PATH_IMAGE005
表示图像中的第
Figure 524825DEST_PATH_IMAGE005
个标定点；
Figure 365874DEST_PATH_IMAGE006
表示图像中标定点的总数量；
Figure 609773DEST_PATH_IMAGE007
为常数。
5.根据权利要求1所述的一种可提高作业精度的AGV小车视觉自检方法，其特征在于，根据每个小车的多个初始估计位置与显示位置得到每个小车的初始位置偏差的均值的步骤包括：
根据每个小车的多个初始估计位置与显示位置得到小车的多个初始位置偏差；
对每个小车的多个初始位置偏差求均值得到小车的初始位置偏差的均值。
6.根据权利要求4所述的一种可提高作业精度的AGV小车视觉自检方法，其特征在于，根据每个小车的最终估计位置的定位准确性和最终位置偏差得到每个小车的准确位置的步骤包括：
根据每个小车的最终估计位置对应的最终位置偏差得到所有小车的最终估计位置对应的传播偏差；
将获取最终估计位置时采集的图像中的每个点都作为准确位置进行遍历，根据小车的最终估计位置的定位准确性、数量和传播偏差,获取图像中每个点作为小车的准确位置时与所有最终估计位置的估计偏差均值；
则图像中的每个点作为小车的准确位置时都对应一个估计偏差均值，将得到最小的估计偏差均值的点作为准确位置。
7.根据权利要求6所述的一种可提高作业精度的AGV小车视觉自检方法，其特征在于，根据小车的最终估计位置的定位准确性、数量和传播偏差，获取图像中每个点作为小车的准确位置时与所有最终估计位置的估计偏差均值的公式为：
Figure 111030DEST_PATH_IMAGE008
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
表示第
Figure 886220DEST_PATH_IMAGE003
个小车的第
Figure 780226DEST_PATH_IMAGE010
个最终估计位置的定位准确性；
Figure 393479DEST_PATH_IMAGE011
表示第
Figure 816370DEST_PATH_IMAGE010
个最终估计位置对应的传播偏差；
Figure 406751DEST_PATH_IMAGE012
表示第
Figure 589602DEST_PATH_IMAGE003
个小车的第
Figure 808094DEST_PATH_IMAGE010
个最终估计位置；
Figure 651154DEST_PATH_IMAGE013
表示准确位置
Figure 587886DEST_PATH_IMAGE014
与最终估计位置
Figure 574428DEST_PATH_IMAGE012
的位置差异；
Figure 913005DEST_PATH_IMAGE015
表示第
Figure 186686DEST_PATH_IMAGE003
个小车存在
Figure 610714DEST_PATH_IMAGE015
个最终估计位置；
Figure 135368DEST_PATH_IMAGE016
表示每个点作为第
Figure 62872DEST_PATH_IMAGE003
个小车的准确位置时与所有最终估计位置的估计偏差均值。
8.根据权利要求1所述的一种可提高作业精度的AGV小车视觉自检方法，其特征在于，利用每个小车的准确位置与显示位置确定是否对显示位置进行更新的步骤包括：
获取每个小车的显示位置偏离准确位置的偏离程度；
获取偏离程度大于预设的阈值的小车，将该小车的显示位置更新为准确位置。
9.根据权利要求1所述的一种可提高作业精度的AGV小车视觉自检方法，其特征在于，还包括，间隔预设的时间间隔获取所有小车的准确位置，根据小车准确位置与显示位置确定是否对小车当前的显示位置进行更新。
CN202211036521.3A 2022-08-29 2022-08-29 一种可提高作业精度的agv小车视觉自检方法 Active CN115113631B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211036521.3A CN115113631B (zh) 2022-08-29 2022-08-29 一种可提高作业精度的agv小车视觉自检方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211036521.3A CN115113631B (zh) 2022-08-29 2022-08-29 一种可提高作业精度的agv小车视觉自检方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115113631A CN115113631A (zh) 2022-09-27
CN115113631B true CN115113631B (zh) 2022-12-06

Family

ID=83336444

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211036521.3A Active CN115113631B (zh) 2022-08-29 2022-08-29 一种可提高作业精度的agv小车视觉自检方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115113631B (zh)

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106774335A (zh) * 2017-01-03 2017-05-31 南京航空航天大学 基于多目视觉和惯导的导引装置、地标布局及导引方法
CN106940183A (zh) * 2016-12-13 2017-07-11 北京卫星制造厂 一种基于psd测距的agv精确定位方法
CN109345587A (zh) * 2018-09-01 2019-02-15 哈尔滨工程大学 一种基于全景与单目视觉的混合视觉定位方法
CN110706271A (zh) * 2019-09-30 2020-01-17 清华大学 一种车载视觉实时多车载目标横纵向距离估计方法
CN111540013A (zh) * 2020-04-22 2020-08-14 数字孪生(镇江)装备科技有限公司 一种基于多相机视觉slam的室内AGV小车定位方法
CN112285644A (zh) * 2020-10-22 2021-01-29 广东电网有限责任公司计量中心 一种agv小车的定位方法和相关装置
CN113360964A (zh) * 2021-08-09 2021-09-07 武汉理工大学 一种高动态范围下汇聚式双目视觉引导的机器人定位方法
CN114136315A (zh) * 2021-11-30 2022-03-04 山东天星北斗信息科技有限公司 一种基于单目视觉辅助惯性组合导航方法及系统
CN114527480A (zh) * 2021-10-28 2022-05-24 江苏集萃未来城市应用技术研究所有限公司 一种机场复杂环境下的地勤车辆精准定位方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8213706B2 (en) * 2008-04-22 2012-07-03 Honeywell International Inc. Method and system for real-time visual odometry
US10380889B2 (en) * 2017-07-31 2019-08-13 Hewlett Packard Enterprise Development Lp Determining car positions
CN109521768B (zh) * 2018-11-16 2022-03-22 楚天智能机器人（长沙）有限公司 一种基于双pid控制的agv小车的路径纠偏方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106940183A (zh) * 2016-12-13 2017-07-11 北京卫星制造厂 一种基于psd测距的agv精确定位方法
CN106774335A (zh) * 2017-01-03 2017-05-31 南京航空航天大学 基于多目视觉和惯导的导引装置、地标布局及导引方法
CN109345587A (zh) * 2018-09-01 2019-02-15 哈尔滨工程大学 一种基于全景与单目视觉的混合视觉定位方法
CN110706271A (zh) * 2019-09-30 2020-01-17 清华大学 一种车载视觉实时多车载目标横纵向距离估计方法
CN111540013A (zh) * 2020-04-22 2020-08-14 数字孪生(镇江)装备科技有限公司 一种基于多相机视觉slam的室内AGV小车定位方法
CN112285644A (zh) * 2020-10-22 2021-01-29 广东电网有限责任公司计量中心 一种agv小车的定位方法和相关装置
CN113360964A (zh) * 2021-08-09 2021-09-07 武汉理工大学 一种高动态范围下汇聚式双目视觉引导的机器人定位方法
CN114527480A (zh) * 2021-10-28 2022-05-24 江苏集萃未来城市应用技术研究所有限公司 一种机场复杂环境下的地勤车辆精准定位方法
CN114136315A (zh) * 2021-11-30 2022-03-04 山东天星北斗信息科技有限公司 一种基于单目视觉辅助惯性组合导航方法及系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于多传感器的ＡＧＶ定位误差校正方法研究;曲立国等;《中北大学学报（自然科学版）》;20181231;第39卷(第6期);第780-785,799页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN115113631A (zh) 2022-09-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
AU2020203481B2 (en) Systems and methods for materials handling vehicle odometry calibration
KR102490138B1 (ko) 자재 취급 차량을 위한 이미지 캡처 디바이스 교정을 위한 시스템들 및 방법들
US10860035B2 (en) Travel history storage method, method for producing travel path model, method for estimating local position, and travel history storage device
WO2018181974A1 (ja) 判定装置、判定方法、及び、プログラム
US20120281881A1 (en) Method for Estimating the Roll Angle in a Travelling Vehicle
JP2014034251A (ja) 車両走行制御装置及びその方法
CN111307147A (zh) 一种融合定位反光板与激光特征的agv高精度定位方法
US20220073084A1 (en) Travel amount estimation apparatus
US20200193176A1 (en) Automatic driving controller and method
US10829045B2 (en) System and method for calibrating a motion estimation algorithm using a vehicle camera
CN115113631B (zh) 一种可提高作业精度的agv小车视觉自检方法
US20220076579A1 (en) Automatic vehicle dispatching system and automatic vehicle dispatching method
CN113306559A (zh) 在路形估计中对于垂直道路曲度的补偿
CN108196545A (zh) 采用自抗扰控制技术的agv磁导航控制方法
US20220075381A1 (en) Required transfer time prediction device and required transfer time prediction method
CN113894786A (zh) 一种基于深度学习双目相机的双轮差速机器人避障方法
KR101133172B1 (ko) 자석마커 절대위치를 이용한 주행차량 절대방위 추정시스템 및 방법
CN114200930B (zh) 自动导航车的后退控制方法、自动导航车及控制系统
CN113625713B (zh) 自动引导运输车的控制方法和装置
CN117007045A (zh) 一种基于卡尔曼观测器的agv小车控制系统及方法
CN118083861A (zh) 一种叉车式agv对托盘进行自主识别、追踪及叉取的方法
CN112859825A (zh) 自动驾驶协控系统与控制方法
CN109733830A (zh) 一种基于视觉定位的智能激光导引搬运车及定位方法
CN116086447A (zh) 一种无人车的融合导航方法和装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant