CN107422735A - 一种无轨导航agv激光与视觉特征混合导航方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种无轨导航AGV激光与视觉特征混合导航方法，所述方法包括：AGV在运行过程中通过激光传感器获取环境的激光特征点数据；AGV在运行过程中通过预设的视觉传感器获取所述视觉特征的数据；AGV通过对激光传感器获取的环境激光特征点数据和所述视觉特征的数据进行信息融合计算出AGV当前所在的位置；其结合无反射板激光导航与视觉特征（如二维码识别）的优势，解决AGV在走廊环境中的路径导引问题；其施工简单，维护成本低，不影响使用环境。
Description
技术领域
本发明涉及无轨导航AGV领域，特别涉及一种无轨导航AGV激光与视觉特征混合导航方法。
背景技术
随着工业自动化的发展，企业对工厂自动化提出了更高的要求。目前国内物流搬运的使用场景中，走廊类的环境经常出现，针对这类场景，目前的方案大部分是利用磁带+RFID读卡器进行导航，但该方案要求在地面铺设磁带，其后续维护麻烦且对周围环境要求较高；且随着国内人口红利消失，人力成本大为上升，此方案的不便性越来越突出。
因此，为解决现有导航技术中对走廊类环境的不适应性，扩大AGV的使用范围，以便于企业日常物料搬运，提高物流搬运效率，降低人力与引入成本。故本发明将提出一种无轨导航AGV激光与视觉特征混合导航方法。
自动导航车(Automated Guided Vehicles，AGV)又称为无人搬运车，最早出现于20世纪50年代，是一种自动化的无人驾驶的智能化搬运设备，属于移动式机器人***，能够沿着预先设定的路径行驶，是现代化工业自动化物流***的重要设备。不仅如此，在军事以及危险场所，以AGV的自动驾驶为基础继承其他探测和拆卸设备，可用于战场排雷、阵地侦查和危险环境作业。
AGV的导引方式决定了由其组成的物流***的柔性和***运行时的可靠性，随着科学技术的发展，AGV的导引方式也多种多样，根据AGV导引线路的形式，可分为固定路径导引方式和自由路径导引方式。固定路径导引方式其成本较低，定位精度较高，也比较稳定可靠，但路径被限制，对现场环境要求较高；自由路径导引方式其路径变换灵活，柔性好，对现场环境的要求较低，但其定位精度受所用设备及导航控制算法的影响，致使在与固定路径导引方式同等的定位精度，其AGV的造价更高。
AGV主要有导向模块，行走模块，导向传感器，微处理器、通讯装置、移载装置和蓄电池组成。其中，导向传感器是AGV中感知路径、控制行走路径的关键模块，它的灵敏度及灵活性很大程度上决定了AGV小车的工作效率。目前，常用的导向传感方式一般为激光导航方式、光学导航方式、磁带导航方式、视觉导航方式和电磁感应导航方式。
电磁感应导航方式在于导引线隐蔽，不易污染和破损，原理简单可靠，成本低；然而其导引路径的复杂度有限，且扩充或更改战线十分麻烦，缺少灵活性。
光学导航方式是通过在行走路径上涂漆或粘贴色带，由光学传感器采入色带图像信号进行简单识别和处理来实现导引；其导航路径设置较为灵活，但对色带污染与损害很敏感，易受现场环境限制。
磁带导航方式在于其磁带铺设相对简单，更改导引路径也比较容易，但易被污染，易受外界环境的限制，适用于环境较好的条件。
激光导航方式其优势在于柔性好，无需对地面进行任何处理，路径变换灵活方便，适用于各种现场环境，能够方便快捷的修改运动参数及行驶路径，但其控制及导航算法最为复杂，定位精度取决于激光头及算法，致使AGV的造价成本较高。
视觉导航方式其典型优势在于AGV造价低，获取的信息量大，可构建全景的三维地图，可实现全自动导航，然而其受现场光线影响较大，信息处理大，当前硬件设备难于满足其实时性要求，且图像处理算法为尚未成熟。
对于搬运环节中有走廊类环境的工作流程，上述中的电磁感应、光学导航及磁带导航方式均可用，但其对环境的改造及要求较高，且后期维护麻烦；视觉导航对于使用环境、集成硬件及算法有所要求，单独使用较为不适用；而单纯的激光导航比较适用于特征明显的环境，对于走廊类的环境，由于激光获取的数据相似性很强，使得激光扫描匹配难以发挥正常效果，定位容易发生漂移，因而难以准确定位AGV当前位置，且针对走廊环境的纯激光定位的难点尚未有相关的有效算法出现。
专利申请(CN 105867389 A)描述的是一种AGV小车混合激光导航方法，其优点在于适应末端定位精度要求高及运行路径灵活，其采用在末端高精度要求区域(可用于走廊类区域)采用磁带导航；且在运行途中，由于对精度的要求较低，使用无反射板激光导航；故，其采用磁带与无反射板激光混合导航方式。
专利申请(CN 104729500 A)描述的是一种激光导航AGV的全局定位方法，包括AGV在环境地图中的方向及位置；其中，首先读取安装在AGV本体上的软盘数据来确定方向信息；其次，利用激光雷达探测到的路标信息，采用Markov方法来确定位置信息；基于激光反射板反馈及自身软盘的数据，确认AGV的位姿，进而进行路径导引。
专利申请(CN 104635735 A)描述的是一种新型AGV视觉导航控制方法，它采用道路识别模块识别出岔道、弯道等标志线，从而获得AGV车体与路径导引线之间的参数，包括位置偏差与方向偏差；其包括运动模块、无线定位模块、视频监控模块及路径规划模块对AGV的运行进行控制。
对于专利申请(CN 105867389 A)描述的一种AGV小车混合激光导航方法，由于其使用激光与磁带混合导航方式，针对走廊类环境，该方法对环境的改造及要求较高，且后期维护麻烦，且成本相对较高。
对于专利申请(CN 104729500 A)描述的一种激光导航AGV的全局定位方法，其主要是用于确定AGV在环境地图中的全局方向及位置，其中反射板的放置及后续维护麻烦，且影响部分使用场合，其对应硬件成本造价也相对较高。
对于专利申请(CN 104635735 A)描述的是一种新型AGV视觉导航控制方法，其采用单纯的视觉导引，需在AGV运行路径上遍布视觉标志线等，且其算法运算量大，对应的AGV硬件成本较高，另一方面运行路径后续的维护及对环境的要求较高，甚至影响客户的使用场景。
针对现有技术的缺陷，本发明提供一种无轨导航AGV激光与视觉特征混合导航方法，其结合无反射板激光导航与视觉特征(如二维码识别)的优势，解决AGV在走廊环境中的路径导引问题；其施工简单，维护成本低，不影响使用环境。
发明内容
为了解决上述问题，本发明实施例提供了一种无轨导航AGV激光与视觉特征混合导航方法。
根据本发明的第一方面，提供了一种无轨导航AGV激光与视觉特征混合导航方法，所述方法包括：
在AGV的运行路径上设置视觉特征，为AGV的运动提供位置参考；
AGV在运行过程中通过激光传感器获取环境的激光特征点数据；
AGV在运行过程中通过预设的视觉传感器获取所述视觉特征的数据；
AGV通过对激光传感器获取的环境激光特征点数据和所述视觉特征的数据进行信息融合计算出AGV当前所在的位置。
进一步地，所述运行路径为长廊型路径。
进一步地，所述视觉特征为二维码，所述预设的传感器为二维码读取传感器。
本发明实施例提供一种无轨导航AGV激光与视觉特征混合导航方法，所述方法包括：在AGV的运行路径上设置视觉特征，为AGV的运动提供位置参考；AGV在运行过程中通过激光传感器获取环境的激光特征点数据；AGV在运行过程中通过预设的视觉传感器获取所述视觉特征的数据；AGV通过对激光传感器获取的环境激光特征点数据和所述视觉特征的数据进行信息融合计算出AGV当前所在的位置；其结合无反射板激光导航与视觉特征(如二维码识别)的优势，解决AGV在走廊环境中的路径导引问题；其施工简单，维护成本低，不影响使用环境。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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是本发明实施例提供的一种无轨导航AGV激光与视觉特征混合导航方法流程图；
图2是本发明实施例提供的走廊叉车AGV激光扫描示意图；
图3是本发明实施例提供的走廊二维码视觉特征布置示意图；
图4是本发明实施例提供的叉车AGV于两个相邻二维码间位姿关系获取示意图；
图5是本发明实施例提供的叉车2D走廊优化激光SLAM建图方法图模型示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、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。
实施例一
本发明实施例提供了一种无轨导航AGV激光与视觉特征混合导航方法，如图1所示，所述方法包括：
步骤101，在AGV的运行路径上设置视觉特征，为AGV的运动提供位置参考；
步骤102，AGV在运行过程中通过激光传感器获取环境的激光特征点数据；
步骤103，AGV在运行过程中通过预设的视觉传感器获取所述视觉特征的数据；
步骤104，AGV通过对激光传感器获取的环境激光特征点数据和所述视觉特征的数据进行信息融合计算出AGV当前所在的位置。
进一步地，所述运行路径为长廊型路径。
进一步地，所述视觉特征为二维码，所述预设的传感器为二维码读取传感器。
本发明实施例提供一种无轨导航AGV激光与视觉特征混合导航方法，所述方法包括：在AGV的运行路径上设置视觉特征，为AGV的运动提供位置参考；AGV在运行过程中通过激光传感器获取环境的激光特征点数据；AGV在运行过程中通过预设的视觉传感器获取所述视觉特征的数据；AGV通过对激光传感器获取的环境激光特征点数据和所述视觉特征的数据进行信息融合计算出AGV当前所在的位置；其结合无反射板激光导航与视觉特征(如二维码识别)的优势，解决AGV在走廊环境中的路径导引问题；其施工简单，维护成本低，不影响使用环境。
实施例二
本发明实施例提供了一种无轨导航AGV激光与视觉特征混合导航方法，如图2至图5所示，以激光视觉混合导式叉车AGV为例进行详细阐述：
以往在叉车激光SLAM建图中，常常通过结合叉车自身里程计信息和激光传感器反馈的数据对工作环境进行2D地图的构建。基于优化的SLAM激光建图方法将叉车位姿点当成节点优化量，位姿点之间的里程计信息和激光观测数据构成连接节点的约束边，构成一个图结构进行优化求解。用X表示叉车的位姿矩阵，用T表示叉车位姿间的变换矩阵，这里X和T都用由旋转矩阵R和平移向量t组成的4×4矩阵表示：
由里程计信息和激光扫描匹配可以分别得到叉车位姿点Xi和Xj间的约束变换和通过求解下式所示的最小二乘法问题，即可得到叉车位姿的最优解，从而进一步构建环境地图。
式中，
由叉车位姿估计量和得到的变换估计量：
eij表示观测量与估计量的差值；
Qodom -1为里程计信息模型的逆矩阵，表达了里程计信息匹配计算位姿的可靠性大小；
Qsm -1为激光扫描匹配模型的计算协方差矩阵的逆矩阵，表达了激光扫描匹配
计算位姿的可靠性大小。
但在实际的叉车2D建图当中，面对长直走廊这类工厂中经常出现的环境，上述方法往往会遇到脱轨等问题。因为走廊长度往往超过激光传感器最大测距许多，而此时叉车在前行中获取的激光数据特征单一，非常相似，如图2中A、B两处叉车激光扫描数据所示，虽然叉车从A到B运动了一段距离，但其获取的激光扫描点集几乎一样，使得扫描匹配会误以为A与B点相距很近，使得激光扫描匹配结果在走廊方向出现漂移，最终结果导致构建得到的走廊地图比实际走廊长度短很多，最终使得地图达不到使用要求。
为了解决长直走廊激光SLAM建图特征较为相似单一的问题，本方案通过在走廊中叉车AGV的运行路径上粘贴二维码视觉特征用来增加走廊内部特征，为AGV在走廊中的运动提供位置参考，如图3所示。
如图4所示，由于二维码间的间隔距离及方向信息已知，因此可以确定二维码间相对坐标系的变换关系。通过叉车AGV上安装的二维码读取传感器，使得叉车AGV在经过二维码时，通过二维码视觉定位反馈的数据，来获取叉车与二维码间的相对位置关系，综合可得叉车AGV在经过相邻二维码的两个位姿点间的位姿变换关系从而可以在激光SLAM建图优化模型中，对应位姿节点间添加一条相对位姿约束力较强的边，弥补激光扫描匹配往回漂移的问题，得到走廊环境中AGV的精确位姿。
通过以上叙述及详细操作，本方法的2D走廊激光SLAM建图方法综合了里程计信息、激光扫描数据以及二维码视觉地标信息，从而可以为优化结构图添加相应的三种类型约束边，形成了如图5所示的更加稳定而反应真实叉车AGV轨迹位姿关系的优化结构图。
在建立了结合了二维码视觉地标提供的约束边以后，优化目标如下式所示：
通过优化求解器对上式进行求解即可得到建图过程中叉车运动轨迹上一系列的位姿优化量(T0，T1，......，Tn)，然后将激光数据加载到轨迹上对应点即可得到2D地图。
本发明实施例提供一种无轨导航AGV激光与视觉特征混合导航方法，所述方法包括：在AGV的运行路径上设置视觉特征，为AGV的运动提供位置参考；AGV在运行过程中通过激光传感器获取环境的激光特征点数据；AGV在运行过程中通过预设的视觉传感器获取所述视觉特征的数据；AGV通过对激光传感器获取的环境激光特征点数据和所述视觉特征的数据进行信息融合计算出AGV当前所在的位置；其结合无反射板激光导航与视觉特征(如二维码识别)的优势，解决AGV在走廊环境中的路径导引问题；其施工简单，维护成本低，不影响使用环境。
Claims (3)
1.一种无轨导航AGV激光与视觉特征混合导航方法，其特征在于，所述方法包括：
在AGV的运行路径上设置视觉特征，为AGV的运动提供位置参考；
AGV在运行过程中通过激光传感器获取环境的激光特征点数据；
AGV在运行过程中通过预设的视觉传感器获取所述视觉特征的数据；
AGV通过对激光传感器获取的环境激光特征点数据和所述视觉特征的数据进行信息融合计算出AGV当前所在的位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运行路径为长廊型路径。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视觉特征为二维码，所述预设的传感器为二维码读取传感器。
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