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AGV導(dǎo)航技術(shù)介紹 視覺導(dǎo)航是重點發(fā)展方向

更新時間:2018-11-22      點擊次數(shù):2114

AGV(Automated Guided Vehicle,自動導(dǎo)向車),因具有良好的柔性和較高的可靠性,能夠減少工廠和倉庫對勞動力的需求,且安裝容易、維護方便,近年來得到越來越廣泛的應(yīng)用。


特別是隨著《中國制造2025》戰(zhàn)略的全面推進,以及電子商務(wù)的迅猛發(fā)展,企業(yè)對、靈活、節(jié)能的自動化物流系統(tǒng)的需求越來越強烈,對AGV技術(shù)也提出了更高的要求。作為AGV的關(guān)鍵技術(shù)之一,導(dǎo)航技術(shù)的發(fā)展引起業(yè)界的高度重視。相關(guān)企業(yè)也在積極推動AGV導(dǎo)航技術(shù)的創(chuàng)新,以適應(yīng)不斷變化發(fā)展的市場需要。

AGV導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)
AGV根據(jù)路徑偏移量來控制速度和轉(zhuǎn)向角,從而保證AGV行駛到目標點的位置及航向的過程,叫做“導(dǎo)航”。AGV導(dǎo)航主要涉及三大技術(shù)要點:

1.定位
定位是確定移動機器人在運行環(huán)境中相對于全局坐標的位置及航向,是AGV導(dǎo)航的基本環(huán)節(jié)。目前AGV定位方法分為:
(1)衛(wèi)星定位。它是一種以空間衛(wèi)星為基礎(chǔ)的高精度導(dǎo)航與定位系統(tǒng)。GPS定位系統(tǒng)用于AGV定位時存在近距離定位精度低等問題。
(2)慣性定位。通過對固聯(lián)在載體上的三軸加速度計、三軸陀螺儀進行積分,獲得載體實時、連續(xù)的位置、速度、姿態(tài)等信息。但慣性誤差經(jīng)過積分之后都會產(chǎn)生無限的累積,因此純慣性導(dǎo)航不適合長時間的定位。
(3)電子地圖匹配定位。利用圖像處理技術(shù),將實時獲取的環(huán)境圖像與基準圖進行匹配,從而確定載體當(dāng)前的位置,匹配的特征可以為設(shè)定的路標、特定的景象或是道路曲率。電子地圖匹配特別適用于對機器人系統(tǒng)長時間的定位誤差進行校準。
以上定位方式中,慣性定位為相對定位方式,可以獲得連續(xù)的位置、姿態(tài)信息,但存在累積誤差;衛(wèi)星定位、電子地圖匹配等定位方式為定位,可以獲得的位置信息,但難以獲得連續(xù)姿態(tài)信息。相對定位與定位方式存在較強的互補性,通常采用將兩者結(jié)合的組合定位方法。
2.環(huán)境感知與建模
為了實現(xiàn)AGV自主導(dǎo)航,需要根據(jù)多種傳感器識別多種環(huán)境信息:如道路邊界、地形特征、障礙、*等。AGV通過環(huán)境感知確定前進方向中的可達區(qū)域和不可達區(qū)域,確定在環(huán)境中的相對位置,以及對動態(tài)障礙物運動進行預(yù)判,從而為局部路徑規(guī)劃提供依據(jù)。
目前,多傳感器信息融合技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)用于AGV導(dǎo)航系統(tǒng)中,其所起的作用關(guān)系著機器人的智能化水平。這種技術(shù)的核心在于可以有效地對多傳感器收集到的信息進行處理和融合,提高AGV自身對于不確定信息的抵抗能力,確保有更多可靠的信息被利用,有助于AGV更為直觀地判斷出周圍的環(huán)境。

3.路徑規(guī)劃
路徑規(guī)劃是導(dǎo)航的一個重要環(huán)節(jié)。AGV根據(jù)環(huán)境的變化,對環(huán)境信息進行收集和分析,按照某一性能進行搜索,進而找出從起點到目標點的*無碰撞路徑或次優(yōu)無碰撞路徑;能夠處理環(huán)境模型中的不確定因素和路徑跟蹤中出現(xiàn)的誤差,使外界對機器人的影響降到?。焕靡阎畔硪龑?dǎo)AGV動作,從而得到相對更優(yōu)的行為策略。
根據(jù)AGV掌握環(huán)境信息的程度不同,可分為兩種類型:一個是基于環(huán)境信息已知的全局路徑規(guī)劃,另一個是基于傳感器信息的局部路徑規(guī)劃,后者環(huán)境是未知或部分未知的,即障礙物的尺寸、形狀和位置等信息必須通過傳感器獲取。


主流導(dǎo)航方式及其特點
AGV從出現(xiàn)至今,已經(jīng)衍生出了多種導(dǎo)航方式,每種導(dǎo)航方式均有自己的*之處和用武之地。目前AGV主流的導(dǎo)航方式有以下幾種:
1.磁條導(dǎo)航
磁條導(dǎo)航是一項非常成熟的技術(shù),主要是通過在路面上鋪設(shè)磁條,通過磁導(dǎo)航傳感器不間斷地感應(yīng)磁條產(chǎn)生的磁信號實現(xiàn)導(dǎo)航,通過讀取預(yù)先埋設(shè)的RFID卡來完成任務(wù)。磁條導(dǎo)航現(xiàn)場施工簡單,成本低,對于聲光無干擾性,AGV運行線路明顯,線路二次變更容易、變更周期短,對施工人員技術(shù)要求低。但此導(dǎo)航方式靈活性差,AGV只能沿磁條行走,更改路徑需重新鋪設(shè)磁條,且磁條容易損壞,后期維護成本較高。
2.電磁導(dǎo)航
電磁導(dǎo)航是較為傳統(tǒng)的導(dǎo)航方式之一,目前仍被許多系統(tǒng)采用。它是在AGV的行駛路徑上埋設(shè)金屬線,并在金屬線加載導(dǎo)引頻率,通過對導(dǎo)引頻率的識別來實現(xiàn)AGV的導(dǎo)引。其主要優(yōu)點是引線隱蔽,不易污染和破損,導(dǎo)航原理簡單而可靠,便于控制和通訊,對聲光無干擾,制造成本較低。缺點是路徑難以更改擴展,對復(fù)雜路徑的局限性較大。
3.光學(xué)導(dǎo)航
光學(xué)導(dǎo)航是在AGV的行駛路徑上涂漆或粘貼色帶,通過對攝像機采入的色帶圖像信號進行簡單處理而實現(xiàn)自動導(dǎo)引。該導(dǎo)航方式分為色帶跟蹤導(dǎo)航、二維碼識別等功能。光學(xué)導(dǎo)航技術(shù)成熟,應(yīng)用也較為廣泛。目前,亞馬遜應(yīng)用的KIVA機器人就是利用光學(xué)導(dǎo)航實現(xiàn)的。該導(dǎo)航方式靈活性比較好,地面路線設(shè)置簡單易行,但對色帶的污染和機械磨損十分敏感,對環(huán)境要求過高,導(dǎo)引可靠性較差,精度較低。

4.激光導(dǎo)航
激光導(dǎo)航是在AGV行駛路徑的周圍安裝位置的激光反射板,AGV通過激光掃描器發(fā)射激光束,同時采集由反射板反射的激光束,來確定其當(dāng)前的位置和航向,并通過連續(xù)的三角幾何運算來實現(xiàn)AGV的導(dǎo)引。
此項技術(shù)大的優(yōu)點是,AGV定位,地面無需其他定位設(shè)施,行駛路徑可靈活多變,能夠適合多種現(xiàn)場環(huán)境。缺點是制造成本高,對環(huán)境要求比較苛刻(外界光線、地面要求、能見度要求等),不適合室外(尤其是易受雨、雪、霧的影響)應(yīng)用。
5.視覺導(dǎo)航
視覺導(dǎo)航是在AGV上安裝CCD攝像機,AGV在行駛過程中通過視覺傳感器采集圖像信息,并通過對圖像信息的處理確定AGV的當(dāng)前位置。
視覺導(dǎo)航方式具有路線設(shè)置靈活、適用范圍廣、成本低等優(yōu)點。而且,利用車載視覺系統(tǒng)快速準確地實現(xiàn)路標識別這一技術(shù)瓶頸已經(jīng)得到突破,因此,視覺導(dǎo)航技術(shù)已經(jīng)進入實用階段,前景看好。
6.慣性導(dǎo)航
慣性導(dǎo)航是在AGV上安裝陀螺儀,在行駛區(qū)域的地面上安裝定位塊,AGV可通過對陀螺儀偏差信號(角速率)的計算及地面定位塊信號的采集來確定自身的位置和航向,從而實現(xiàn)導(dǎo)引。
此項技術(shù)在jun方較早運用,其主要優(yōu)點是技術(shù)*,定位,地面處理工作量小,路徑靈活性強。其缺點是制造成本較高,導(dǎo)引的精度和可靠性與陀螺儀的制造精度及其后續(xù)信號處理密切相關(guān)。
7.輪廓導(dǎo)航
輪廓導(dǎo)航是目前AGV為*導(dǎo)航技術(shù)。該技術(shù)利用二維激光掃描儀對現(xiàn)場環(huán)境進行測量、學(xué)習(xí),并繪制導(dǎo)航環(huán)境,然后進行測量學(xué)習(xí),修正地圖進而實現(xiàn)自動導(dǎo)航功能。輪廓導(dǎo)航利用自然環(huán)境(墻壁、柱子以及其它固定物體)進行自由測距導(dǎo)航,根據(jù)環(huán)境測量結(jié)果更新位置。該導(dǎo)航技術(shù)的優(yōu)點是,不需要反射器或其它人工地標,能夠降低安裝成本,減少維護工作。


視覺導(dǎo)航仍是重要發(fā)展方向
視覺導(dǎo)航由于具有探測范圍廣、目標信息完整等優(yōu)點,被多位專家認為是今后AGV導(dǎo)航技術(shù)的重要發(fā)展方向。目前來看,視覺導(dǎo)航技術(shù)已取得了很多研究成果,但由于現(xiàn)有計算設(shè)備的運算速度和存儲容量的限制,其中的圖像處理速度慢始終沒有得到很好的解決。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展及快速圖像處理關(guān)鍵技術(shù)的突破,視覺導(dǎo)航技術(shù)將成為具有廣闊前景的AGV導(dǎo)航技術(shù)。

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