CN116954235A - Agv小车导航控制方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种AGV小车导航控制方法及***，本发明首先通过对蓝牙估计坐标和地磁估计坐标在决策层进行融合计算AGV小车的位置，既减小了定位误差又没有耗费额外的硬件资源；然后重复计算AGV小车的当前位置与AGV小车待到达位置的最短直线距离，直到到达AGV小车待到达位置，整个过程算法简单，耗时短，对硬件要求较低，可以很好地满足实际应用的需要。
Description
技术领域
本发明涉及导航技术领域，特别是AGV小车导航控制方法及***。
背景技术
AGV(Automatic Guided Vehicle，自动导航小车)是一种无人操纵的自动化运输设备，能承载一定的重量在出发地和目的地之间自主运行，是自动物流***和柔性制造***的重要组成设备，具有良好的市场前景和应用价值。
AGV分为轨道式AGV和非轨道式AGV，其中轨道式AGV为按照预设轨道移动的AGV设备，而非轨道式AGV为具有自主导航功能的AGV设备，现有的非轨道式AGV常见的导航方式为通过固定设置在其上的激光雷达导航仪对所在空间的环境轮廓进行扫描并分析得出环境数据，然后AGV根据环境数据进行导航移动，但在参照点少的狭窄地方仅靠单个激光雷达导航仪扫描环境轮廓，得出的环境数据容易出现偏差，导致AGV无法正常导航，另外，由于上述激光雷达导航仪是固定设置的，若该激光雷达导航仪被处于高位的障碍物遮挡，则激光雷达导航仪无法扫描所在空间的环境轮廓，也导致AGV无法正常导航；若设置多个激光雷达导航仪以扫描获得多个角度的环境轮廓以克服上述的技术问题，又会提高AGV设备的生产成本。
中国专利申请号CN201510761432.9公开了一种视觉AGV导航***，包括：视觉传感器、图像采集卡、图像处理器、PC主机和驱动***，其中：所述视觉传感器通过USB接口与所述图像采集卡相连接，所述图像采集卡与所述图像处理器相连接，所述图像处理器通过RS232接口、USB接口和JTAG接口与所述PC主机相连接，所述图像处理器通过PWM输出接口与所述驱动***相连接；所述图像处理器包括依次连接的滤波处理单元、边缘处理单元和阈值处理单元。虽然该导航***能够实现AVG的自动导航，但是整个算法复杂，耗时长。
因此，亟需一种应用于非轨道式AGV的成本低廉且稳定可靠的定位导航方法。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种AGV小车导航控制方法及***。
为达到上述目的，本发明是按照以下技术方案实施的：
本发明的第一个目的是要提供一种AGV小车导航控制方法，包括以下步骤：
S1、绘制室内坐标网格图，并在坐标网格图中标记出所有障碍物的位置及坐标；
S2、在室内区域设置若干蓝牙信标，并在AGV小车上安装蓝牙接收器以及iBeacon软件和霍尔传感器分别接收蓝牙和地磁信号，并计算出蓝牙估计坐标和地磁估计坐标；
S3、之后对蓝牙估计坐标和地磁估计坐标在决策层进行融合计算AGV小车的当前位置；
S4、获得AGV小车待到达位置的坐标，然后根据公式求得AGV小车的当前位置与AGV小车待到达位置的最短直线距离，并控制AGV小车沿着该最短直线距离向AGV小车待到达位置移动；
S5、通过AGV小车上的视觉传感器实时采集AGV小车前方道路图像；
S6、当发现AGV小车正前方存在障碍物时控制AGV小车向左或向右移动，并实时采集AGV小车前方道路图像直至AGV小车正前方无障碍物；再次获得AGV小车的当前位置的坐标并求得AGV小车的当前位置与AGV小车待到达位置的最短直线距离，并控制AGV小车沿着该最短直线距离向AGV小车待到达位置移动；
S7、重复步骤S5-S6，直到AGV小车到达AGV小车待到达位置。
进一步地，所述步骤S2具体包括：假设蓝牙估计坐标为：;在此期间地磁估计坐标集合为：/>;地磁估计坐标集合取平均加权后坐标为：;对坐标分别赋予权值/>和b，得到融合后的最终位置估计坐标为：/>;其中：/> <b。
进一步地，所述蓝牙和地磁定位结果的权值比例置为1: N，即：；最终将融合后的最终位置估计坐标写为：/>。
本发明的第二个目的是要提供一种AGV小车导航控制***，包括在室内区域设置若干蓝牙信标、安装在AGV小车上AGV小车处理器、安装在AGV小车处理器上的蓝牙接收器以及iBeacon软件和霍尔传感器、视觉传感器和驱动***，其中：所述视觉传感器通过USB接口与AGV小车处理器相连接，所述视觉传感器通过PWM输出接口与所述驱动***相连接；所述AGV小车处理器用于执行所述AGV小车导航控制方法。
与现有技术相比，本发明首先通过对蓝牙估计坐标和地磁估计坐标在决策层进行融合计算AGV小车的位置，既减小了定位误差又没有耗费额外的硬件资源；然后重复计算AGV小车的当前位置与AGV小车待到达位置的最短直线距离，直到到达AGV小车待到达位置，整个过程算法简单，耗时短，对硬件要求较低，可以很好地满足实际应用的需要。
附图说明
图1为绘制的室内坐标网格图。
图2为位置指纹的室内定位算法的在线定位阶段示意图。
图3为决策层融合结构图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步的详细说明。此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定发明。
本实施例提供了一种AGV小车导航控制***，包括在室内区域设置若干蓝牙信标、安装在AGV小车上AGV小车处理器、安装在AGV小车处理器上的蓝牙接收器以及iBeacon软件和霍尔传感器、视觉传感器和驱动***，其中：所述视觉传感器通过USB接口与AGV小车处理器相连接，视觉传感器通过PWM输出接口与所述驱动***相连接；AGV小车处理器用于执行下述AGV小车导航控制方法，以实现AGV小车到达AGV小车待到达位置。
利用上述***即可实现AGV小车导航控制，具体步骤如下：
S1、如图1所示，绘制室内坐标网格图，并在坐标网格图中标记出所有障碍物的位置及坐标（图1中较大圆点表示障碍物）；
在室内区域设置若干蓝牙信标，并在AGV小车上安装蓝牙接收器以及iBeacon软件和霍尔传感器分别接收蓝牙和地磁信号，并计算出蓝牙估计坐标和地磁估计坐标；
本实施例是基于位置指纹的室内定位算法构建蓝牙和地磁指纹数据库的，分为离线建库阶段和在线定位阶段：
（1）离线建库阶段
在离线建库阶段，首先进行数据信息采集以建立每个位置的指纹库，即在室内指定区域选择一定数量且间距适中的参考点进行采样，这些点的位置指纹信息包括接收到的若干AP的RSSI序列以及当前位置的坐标，接着将这些指纹数据保存在位置指纹库里面。
（2）在线定位阶段
如图2所示，在线定位阶段需要利用已经建立好的指纹数据库估计用户的实际位置，可以通过AGV小车上安装蓝牙接收器以及iBeacon软件采集当前接收到的若干AP的RSSI信号，之后将它们与预先保存好的位置指纹库里的RSSI数据依次进行对照，得到与当前采集到的RSSI信号最接近的指纹数据，就可以估计出当前AGV小车所在的实际位置。
然后，利用K近邻算法进行匹配估计，之后分别计算出蓝牙估计坐标和地磁估计坐标。
K近邻算法是较为常用的一种位置指纹定位算法，假设定位空间内存在m个采样点，个AP，则待定位点的RSSI向量为/>，第i个采样点的RSSI向量为，位置坐标为/>，可以计算出两点之间的欧式距离为：；其中rssi j 表示接收到第j个AP的信号强度，rssi ij 为第i个采样点中的第j个AP的强度。之后对得到的m个距离进行排序，选择距离最小的K个采样点，再取这些坐标的均值作为估计结果，即：/>；式中/>表示第i个采样点的坐标，/>为对应的估计值。除了估计误差之外，还可以用累积分布函数(Cumulative Distribution Function, CDF)来评估定位的效果，/>表示X小于等于/>的全部值出现的概率，即：/>；分析整个定位过程可知，有两点原因会对定位精度产生较大影响:一是指纹库构建的准确性。二是在线匹配时所利用的算法，最好是既满足匹配算法准确度又能够不造成过多的硬件开销，这样不仅可以提升定位的精度，也便于大规模的进行推广。
S2、之后，对蓝牙估计坐标和地磁估计坐标在决策层进行融合汁算用户的位置。
本实施例采用苹果公司在2013年推出的一种称为iBeacon的精准定位功能，它利用了蓝牙技术，其周围的电子设备可以感知到它发出的蓝牙信号，之后通过软件和硬件的结合来实现室内定位。iBeacon信号覆盖的范围大约在5080 m，用户可以通过手机等移动终端上的应用程序检测到iBeacon信号。当iBeacon蓝牙信标在工作时，设备会每隔一段时间向外发射数据包，间隔时间可分为300 ms, 500 ms或900 ms。一套完整的iBeacon***应含有一个或几个iBeacon信标，它们在一定距离内发射独一无二的标识码，对应的接收设备上可以找到iBeacon信号。越靠近信标的信号会越强，随着距离的增加信号会不断的衰减，当距离超过一定值时将无法检测到信号。
本实施例采用类似于智能手机的“霍尔效应”的磁传感器原理，具体地，地球本身就具有很强的磁场，而不同位置的磁场强度也不同。通过磁力传感器可以检测到x, y和:三个方向的磁感应强度，其中x和Y方向与该点处的地面平行，轴与该点处的地面垂直。利用AGV小车上安装的霍尔传感器采集三个轴的地磁数据，将三轴数据转换为模值，此时无论AGV小车姿态如何，该模值都为较为稳定。
假定某点处磁力计三轴的分量为，则可以得到该点处磁场强度的模值为：/>;原理是通过恒定电流导体侧面的电压会随着外界磁场的改变而程线性变化。所以只要测得通电导体侧面的电压，就可以估算出周围地磁场强度的大小。
信息融合就是将多种传感器结合起来，让它们发挥各自优势的一种技术。它具有一定的信息互补能力，可以得到单一传感器未采集到的数据信息，增加了判决的可信度。一般来说，信息可以在决策层、特征层或者数据层进行融合。本实施例采用的是决策层融合，也即利用不同的传感器监测某被测物体，每个传感器独自完成数据预处理、特征信息提取、目标判别等一系列过程，得到对被测物体的初始分析，然后在决策层融合，获得最终结果。决策层融合技术相比于其他两种融合技术，优势在于灵活性强、在融合阶段处理数据量较少，实时性好，并具有良好的容错性。决策层融合结构图如图3所示。
首先分别采集蓝牙和地磁信息，进而构建出各自的指纹数据库。在此基础上都利用K近邻算法进行匹配估计，之后分别计算出地磁和蓝牙定位值，再对二者进行加权确定最终结果。假设蓝牙估计坐标为：;在此期间地磁估计坐标集合为：;地磁估计坐标集合取平均加权后坐标为：;对坐标分别赋予权值/>和b，得到融合后的最终位置估计坐标为：/>;一方面二者的加权值/>和b受到蓝牙和地磁估计精度的影响。另一方面，由于蓝牙的信标较多，因此它的指纹库数据要多于地磁指纹库，使得输出1次蓝牙估计结果的同时会输出多次地磁估计的结果，从而得到一个地磁定位的估计集合。因为蓝牙和地磁结果出现的频率不同，所以二者对定位的贡献也不一样，因此在对它们的结果融合时，将蓝牙和地磁定位结果的权值比例置为1: N，即：/>;最终将融合后的最终位置估计坐标写为：/>。
需要说明的是，倘若在电磁信号干扰较小的场合，蓝牙的精度将大幅度提升，也可以对权值进行灵活调整。
因此，将AGV小车的当前位置写为，以图1中左上角的较小圆点表示假设的AGV小车的当前位置；
S4、获得AGV小车待到达位置的坐标（以图1中右下角的较小圆点表示AGV小车待到达位置），然后根据公式/>求得AGV小车的当前位置与AGV小车待到达位置的最短直线距离，并控制AGV小车沿着该最短直线距离向AGV小车待到达位置移动；
S5、通过AGV小车上的视觉传感器实时采集AGV小车前方道路图像；
S6、当发现AGV小车正前方存在障碍物时控制AGV小车向左或向右移动，并实时采集AGV小车前方道路图像直至AGV小车正前方无障碍物；再次获得AGV小车的当前位置的坐标并求得AGV小车的当前位置与AGV小车待到达位置的最短直线距离，并控制AGV小车沿着该最短直线距离向AGV小车待到达位置移动；
S7、重复步骤S5-S6，直到AGV小车到达AGV小车待到达位置。
综上所述，本实施例首先通过对蓝牙估计坐标和地磁估计坐标在决策层进行融合计算AGV小车的位置，既减小了定位误差又没有耗费额外的硬件资源；然后重复计算AGV小车的当前位置与AGV小车待到达位置的最短直线距离，直到到达AGV小车待到达位置，整个过程算法简单，耗时短，对硬件要求较低。
本发明的技术方案不限于上述具体实施例的限制，凡是根据本发明的技术方案做出的技术变形，均落入本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种AGV小车导航控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、绘制室内坐标网格图，并在坐标网格图中标记出所有障碍物的位置及坐标；
S2、在室内区域设置若干蓝牙信标，并在AGV小车上安装蓝牙接收器以及iBeacon软件和霍尔传感器分别接收蓝牙和地磁信号，并计算出蓝牙估计坐标和地磁估计坐标；
S3、之后对蓝牙估计坐标和地磁估计坐标在决策层进行融合计算AGV小车的当前位置；
S4、获得AGV小车待到达位置的坐标，然后根据公式/>求得AGV小车的当前位置与AGV小车待到达位置的最短直线距离，并控制AGV小车沿着该最短直线距离向AGV小车待到达位置移动；
S5、通过AGV小车上的视觉传感器实时采集AGV小车前方道路图像；
S6、当发现AGV小车正前方存在障碍物时控制AGV小车向左或向右移动，并实时采集AGV小车前方道路图像直至AGV小车正前方无障碍物；再次获得AGV小车的当前位置的坐标并求得AGV小车的当前位置与AGV小车待到达位置的最短直线距离，并控制AGV小车沿着该最短直线距离向AGV小车待到达位置移动；
S7、重复步骤S5-S6，直到AGV小车到达AGV小车待到达位置。
2.根据权利要求1所述的AGV小车导航控制方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：
S11、分别采集室内区域的蓝牙和地磁信息，进而构建出各自的指纹数据库；
S12、利用K近邻算法进行匹配估计，之后分别计算出蓝牙估计坐标和地磁估计坐标。
3.根据权利要求1所述的AGV小车导航控制方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
假设蓝牙估计坐标为：；在此期间地磁估计坐标集合为：；地磁估计坐标集合取平均加权后坐标为：；对坐标分别赋予权值/>和b，得到融合后的最终位置估计坐标为：/>；其中：/> <b。
4.根据权利要求3所述的AGV小车导航控制方法，其特征在于，所述蓝牙和地磁定位结果的权值比例置为1: N，即：;最终将融合后的最终位置估计坐标写为：。
5.一种AGV小车导航控制***，其特征在于，包括在室内区域设置若干蓝牙信标、安装在AGV小车上AGV小车处理器、安装在AGV小车处理器上的蓝牙接收器以及iBeacon软件和霍尔传感器、视觉传感器和驱动***，其中：所述视觉传感器通过USB接口与AGV小车处理器相连接，所述视觉传感器通过PWM输出接口与所述驱动***相连接；所述AGV小车处理器用于执行如权利要求1-4任一所述的AGV小车导航控制方法。
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Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20170091811A (ko) * | 2016-02-01 | 2017-08-10 | 목포대학교산학협력단 | 블루투스 비콘의 rssi와 보행자 패턴의 가중치를 이용한 실내 위치 측위 방법 |
| CN107734457A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-02-23 | 桂林电子科技大学 | 智慧停车场导航***及方法 |
| CN108844543A (zh) * | 2018-06-08 | 2018-11-20 | 南通大学 | 基于uwb定位及航位推算的室内agv导航控制方法 |
| CN109556624A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-04-02 | 青岛科技大学 | 基于蓝牙技术的agv小车定位导航***及方法 |
| CN109857107A (zh) * | 2019-01-30 | 2019-06-07 | 广州大学 | Agv小车导航方法、装置、***、介质和设备 |
| WO2021139590A1 (zh) * | 2020-01-06 | 2021-07-15 | 三个机器人公司 | 基于蓝牙与slam的室内定位导航装置及其方法 |
-
2023
- 2023-09-21 CN CN202311219222.8A patent/CN116954235B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20170091811A (ko) * | 2016-02-01 | 2017-08-10 | 목포대학교산학협력단 | 블루투스 비콘의 rssi와 보행자 패턴의 가중치를 이용한 실내 위치 측위 방법 |
| CN107734457A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-02-23 | 桂林电子科技大学 | 智慧停车场导航***及方法 |
| CN108844543A (zh) * | 2018-06-08 | 2018-11-20 | 南通大学 | 基于uwb定位及航位推算的室内agv导航控制方法 |
| CN109556624A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-04-02 | 青岛科技大学 | 基于蓝牙技术的agv小车定位导航***及方法 |
| CN109857107A (zh) * | 2019-01-30 | 2019-06-07 | 广州大学 | Agv小车导航方法、装置、***、介质和设备 |
| WO2021139590A1 (zh) * | 2020-01-06 | 2021-07-15 | 三个机器人公司 | 基于蓝牙与slam的室内定位导航装置及其方法 |
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