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机器视觉引导的智能车辆及其在物流领域的应用

   日期:2007-12-14     来源:中国测控网    作者:管理员    

    自动引导车辆(简称AGV:Automated Guided Vehicle)是采用自动或人工方式装载货物,按设定的路线自动行驶或牵引着载货台车至指定地点,再用自动或人工方式装卸货物的工业车辆。按日本JISD68OI的定义:AGV是以电池为动力源的一种自动操纵行驶的工业车辆。自动引导车辆只有按物料搬运作业自动化,柔性化和准时化的要求,与自动导向系统、自动装卸系统、通讯系统、安全系统和管理系统等构成自动引导车辆系统(简称AGVS:Automated Guided vehicle System)才能真正发挥作用。

    随着计算机硬件技术并行与分析式处理技术、自动控制技术、传感器技术以及软件开发环境的不断发展,为AGV的研究与应用提供了必要的技术物质基础。人工智能技术如理解与搜索,任务与路径规划,模糊与神经网络控制技术的发展,使AGV向着智能化和自主化方向发展。AGV的研究与开发集人工智能、信息处理及图像处理为一体,涉及计算机、自动控制、信息通讯、机械设计和电子技术等多个学科,成为物流自动化研究的热点之一。

    AGV在我国的研究及应用起步较晚。20世纪70年代后期,北京起重运输机械研究所研制了三轮式AGV。80年代后期,北京机械工业自动化研究所为二汽研制了立体化仓库中的AGV和沈阳自动化研究所为金杯汽车公司研制了汽车发动机装配的AGV。90年代,清华大学的国家CIMS工程中心将从国外引进的AGV成功地应用于CIMS的实验研究,清华大学计算机技术应用系研制了用于邮政中心的AGV昆明船舶设备研究所研制了激光引导式AGV以及吉林大学智能车辆课题组为汽车装配线研制了线视觉引导的AGV等。

一、物流领域智能车辆的技术分析

    AGV的引导方式不仅决定着由其组成的物流系统的柔性,也影响着系统性的可靠性和组态费用。直到20世纪80年代,埋线电磁感应引导技术仍然只是可选择的引导技术之一。但是,电子技术的发展使AGV的引导技术多样化,引导方式多元化。因此,AGV的性能进一步提高并能适应于更复杂的工作环境,应用也更为广泛。

    根据AGV引导信息的来源,引导方式可分为外导式和内导式。外导式是指在车辆运行的路径上设置引导信息媒体(如带有变频感应电磁场的导线,磁带或色带等),由车上的传感器检测引导信息的特性(如频率,磁场强度,光强度等),再将此信息经过处理,用以控制车辆沿引导路线行驶。内导式是指在车辆上预先设定运行路径坐标,在车辆运行中实时检测车辆当前位置坐标并与预先设定的相比较,然后控制车辆的运行方向,即采用所谓的坐标定位原理。另外,根据AGV引导线路的形式,引导方又可分为有线式和无线式。以上两大类的具体引导方法见表1。

表1 AGV的引导方法
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外导式方法中的超声引导,激光引导和光学引导可以称为标志反射法(Beacon即stem)范围。内导式方法可以称为参考位置设定法(Dead Reckoning)。

在上述的各种引导方法中,所采用的引导技术主要有电磁感应技术、激光检测技术、超声检测技术、光反射检测技术、惯性导航技术、图象识别技术和坐标识别技术等。

图像识别技术

采用图像识别技术有2种方法,其一就是利用CCD系统动态摄取运动路径周围环境图像信息,并与拟运行路径周围环境图像数据库的信息进行比较,从而确定当前位置及对继续运行路线做出决策。这种方法不要求设置任何物理路径,因此,理论上具有最佳的引导柔性。但这种方法在实际应用上还存在某些问题,主要是实时性差和运行路径周围环境信息库的建立困难。其二就是标识线图像识别方法,它是在AGV运行所经过的地面上画出1条标识明显的引导标线,利用CCD系统动态摄取标线图像并识别出AGV相对于标线的方法和距离偏差,以控制车辆沿着设定的标线运行,如图1所示。

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图1 标线识别引导方式的原理

二、物流领域智能车辆的应用状况

根据国外十几家生产AGV公司的27个系列产品所采用的主要引导技术的统计结果(见表2),可以明显的看到各种引导技术应用的情况。其中,电磁感应引导技术所占的应用比例最高,这表明该项技术已经十分成熟,应用也就最多。而机器视觉引导技术应用的比例还很少,因此,该项技术还需要深入研究和不断完善。除此以外,就是自主导航技术仍然处在研究阶段,还有许多技术问题需要解决。

表2 AGV所应用的主要引导技术的比例
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三、结论

本文简单介绍了物流用智能车辆的概念、研究目的、意义、应用状况以及当前世界上物流用智能车辆的研究方向、研究范围。总的来看,限于我国的基础设施水平和经济实力,我国该领域的研究与工业发达国家有一定的距离。在一定时间内大范围开发、实施物流用智能车辆的应用还不太现实。但无论是从学科发展、理论研究的角度,还是从发展汽车工业及相关产业,以及市场竞争的角度看,超前研究都是必要的。所以,尽管与工业发达国家有着较大的差距,但这并不意味着我国在该领域将会永远无所作为,一直跟在发达国家后面邯郸学步。结合我国国情(经济条件、工业条件、科研条件等),在某一方面或某些方面,进行深入细致的研究,将为我国,甚至全世界在智能车辆方面提供有力的理论和技术支持,为今后智能车辆的发展及实际应用打下坚实的基础,其意义极其深远。
 
  
  
  
  
 
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