【摘 要】
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随着全球工业4.0的发展,智慧工厂、无人工厂的概念得到了人们前所未有的关注,其中物料运输,物流仓储运输规划环节的载体-自动引导搬运车(AGV)有了迅猛的发展,尤其体现在对AGV
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随着全球工业4.0的发展,智慧工厂、无人工厂的概念得到了人们前所未有的关注,其中物料运输,物流仓储运输规划环节的载体-自动引导搬运车(AGV)有了迅猛的发展,尤其体现在对AGV的控制、导航技术提升方面。视觉导航的AGV系统凭着投入小、自由度高等优势成为智能工厂、智能物流领域中的热点研究方向。目前,视觉导航AGV的研究主要以局部视觉导航为主,而局部视觉的缺点在于视域范围内的标记点易被遮挡,区域大小受限,所以必须结合多种传感器对其进行辅助。相对于局部视觉导航,全局视觉导航监控范围更广,能更好的协调追踪多个工作单位,并且不易被遮挡,在实际应用中有广泛的需求,由于全局视觉通常从工作单位的顶部进行实时监控,那么对于无标记的AGV如何进行准确跟踪,克服多AGV之间外观相似,频繁交汇的情形是目前需要解决的关键问题。本文围绕全局视觉下未标记AGV的连续跟踪问题,进行了多次的实验尝试,实验表明本文所研究设计的跟踪策略可以较好的解决由于目标遮挡、目标之间高度相似性而导致追踪失败的情况,为相关课题的研究提供了一些新的思路。具体作工作如下:●详细介绍了AGV的发展现状与研究意义,介绍了目前成熟的、正在研究的各类AGV导航方法,分析了不同方法的优缺点和发展现状,明确了研究目标与路线。●由于摄像头在视域内会有一定的畸变,这样并不能真实的反应AGV所在的位置,同时也不方便计算AGV的运行速度,所以对摄像头如何进行标定、矫正进行了详细分析比较。●单一的运动目标检测方法并不能对目标进行有效的检测,本文设计与应用了一种帧差法和背景差分法结合的运动目标检测方法,该方法能够有效的克服单一方法所带来的缺陷,为系统之后的追踪、定位提供了必要的基础。●建立PLS(Particle Filter-LSTM-SVM)模型,通过粒子滤波对一般状态下的AGV进行追踪定位并且记录运动路线。通过LSTM模型来学习目标的运动特征,从而预测目标丢失后的行进位置;最后利用SVM方法进行预测区域内AGV的再识别,以及对LSTM网络的预测结果进行校正,达到目标持续追踪。
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