視覺agv導(dǎo)航系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于機動車輛視覺導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域，具體設(shè)及一種視覺AGV導(dǎo)航系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] AGV(AutomaticGuidedVehicle,自動導(dǎo)航小車）是一種無人操縱的自動化運輸 設(shè)備，能承載一定的重量在出發(fā)地和目的地之間自主運行，是自動物流系統(tǒng)和柔性制造系 統(tǒng)的重要組成設(shè)備，具有良好的市場前景和應(yīng)用價值。視覺導(dǎo)航是AGV常用的一種導(dǎo)航方 式，視覺導(dǎo)航的優(yōu)點在于:路徑設(shè)置簡單、信息獲取豐富、可擴展強、柔性程度高、成本低廉， 但當(dāng)前視覺導(dǎo)航技術(shù)對其圖像獲取和處理周期相對較長，對處理器要求較高，圖像處理效 果不佳等。尤其是在對圖像去噪處理方面，當(dāng)前常用的傳統(tǒng)的全變分算法存在著2個問題： 一是拉格朗日因子的求解需要已知圖像噪聲方差，并且拉格朗日因子是一個全局變量，但 圖像中的邊緣區(qū)域和非邊緣區(qū)域的信噪比是不同的，用相同的拉格朗日因子作為逼近項解 前的系數(shù)會影響非邊緣區(qū)域的去噪效果;二是在處理邊緣時很容易出現(xiàn)階梯效應(yīng)。
[0003]視覺導(dǎo)航方法圖像處理效果不佳等缺陷一直存在，成為影響視覺導(dǎo)航的一個技術(shù) 障礙。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]針對上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明的目的在于提供一種可避免出現(xiàn)上述技 術(shù)缺陷的自動導(dǎo)引運輸車視覺導(dǎo)航方法。
[000引為了實現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：
[0006]-種視覺AGV導(dǎo)航系統(tǒng)，包括:視覺傳感器、圖像采集卡、圖像處理器、PC主機和驅(qū) 動系統(tǒng)，其中：所述視覺傳感器通過USB接口與所述圖像采集卡相連接，所述圖像采集卡與 所述圖像處理器相連接，所述圖像處理器通過RS232接口、USB接口和JTAG接口與所述PC主 機相連接，所述圖像處理器通過PWM輸出接口與所述驅(qū)動系統(tǒng)相連接;所述圖像處理器包括 依次連接的濾波處理單元、邊緣處理單元和闊值處理單元。
[0007]進一步地，所述視覺傳感器為CC時暴像機或CMOS攝像機，所述圖像處理器為DM6467 忍片。
[0008]-種視覺AGV導(dǎo)航方法，包括W下步驟：
[0009]步驟1)視覺傳感器采集前方路面圖像；
[0010] 步驟2)對所述前方路面圖像進行去噪處理；
[0011] 步驟3)利用RG姻像到HS巧間轉(zhuǎn)換公式對所述前方路面圖像進行色彩空間轉(zhuǎn)化， 得到服I色彩空間中的H、S和I分量灰度圖；
[0012] 步驟4)計算所述分量灰度圖中的平均色調(diào)和飽和度值；
[001引步驟5)根據(jù)平均色調(diào)和飽和度值調(diào)整分割闊值；
[0014]步驟6)對所述前方路面圖像進行實時分割；
[0015]步驟7)將完成分割后的圖像進行二值化處理，輸出二值化圖像；
[0016]步驟8)自動導(dǎo)引運輸車沿著所述二值化圖像中所顯示出的路徑向前行進。
[0017]進一步地，所述步驟2)具體為:對由所述步驟1)所得到的前方路面圖像U0進行一 次高斯濾波得到一個較模糊的圖像Ug=u〇*G，其中G為高斯核，用Ug代替U0,運樣逼近項就變 成
[0025] λ根據(jù)圖像局部信息的不同而不同，所W將上式兩邊同時乘上(ug-u)并在局部圖 像區(qū)域Ω0進行積分，當(dāng)達(dá)到穩(wěn)定解時，ut將趨于0，所W得到
[0026]
接著分別針 對邊緣區(qū)域和非邊緣區(qū)域求λ的值，其中：
[0027] 1)在邊緣區(qū)域，
ε是一個大于0的常數(shù)；
[0028] 2)在非邊緣區(qū)域，信號主要是由噪聲組成，而且不需要考慮邊緣區(qū)域存在的階梯 效應(yīng)，演化公式完全由正則項部分
夾定，即：
[0029]
[0030] 進一步地，所述RGB圖像到服I空間轉(zhuǎn)換公式為：
[0031]
其中R辛G或者R辛B。
[0032]進一步地，所述步驟5)具體為:捜索當(dāng)前一帖所述前方路面圖像中色調(diào)和飽和度 的最大值血和Sm，與上一帖所述前方路面圖像中色調(diào)和飽和度的最大值血'和Sm'進行比 較，分割闊值化和St分別按照血/血'和Sm/Sm'的比例進行調(diào)整縮放。
[0033] 進一步地，所述步驟6)具體為:選取所述前方路面圖像的每個像素點（i，j)的八鄰 域A，計算八鄰域A內(nèi)的8個像素的平均色調(diào)值化和平均飽和度Ps，計算公式如下：
[0034]
[003引其中，化和Sr分別為八鄰域A內(nèi)某像素點（u，v)的色調(diào)和飽和度，衡量任一像素點 山如是否為可行路徑點的標(biāo)準(zhǔn)為:若滿足陽。，如卻<化且的。，^-5|<5*，則該像素點 為可行路徑點，否則為不可行路徑點。
[0036]進一步地，所述步驟7)具體為:對完成分割后的圖像進行處理，使可行路徑點的灰 度值變?yōu)?55,使不可行路徑點的灰度值變?yōu)?,可行路徑點連接為可行路徑，從而得到可行 路徑的二值化圖像，并輸出所述二值化圖像。
[0037]本發(fā)明提供的視覺AGV導(dǎo)航系統(tǒng)，結(jié)構(gòu)設(shè)計科學(xué)合理，采用新的去噪算法對初始的 前方路面圖像進行去噪處理，利用RGB至化IS空間轉(zhuǎn)換并用多種新的圖像處理算法對圖像進 行處理，對圖像的處理效果較好，能夠得到用清晰的二值化圖像所顯示的路徑來引導(dǎo)自動 導(dǎo)引運輸車平穩(wěn)行進，可W很好地滿足實際應(yīng)用的需要。
【附圖說明】
[0038]圖1為本發(fā)明的視覺AGV導(dǎo)航系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖；
[0039]圖2為本發(fā)明的視覺AGV導(dǎo)航方法的流程圖。
【具體實施方式】
[0040]為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，下面結(jié)合附圖和具體實施 例對本發(fā)明做進一步說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實施例僅用W解釋本發(fā)明，并不用 于限定本發(fā)明。
[0041]如圖1所示，一種視覺AGV導(dǎo)航系統(tǒng)，包括:視覺傳感器、圖像采集卡、圖像處理器、 PC主機和驅(qū)動系統(tǒng)，其中：所述視覺傳感器通過USB接口與所述圖像采集卡相連接，所述圖 像采集卡與所述圖像處理器相連接，所述圖像處理器通過RS232接口、USB接口和JTAG接口 與所述PC主機相連接，所述圖像處理器通過PWM輸出接口與所述驅(qū)動系統(tǒng)相連接;所述圖像 處理器包括依次連接的濾波處理單元、邊緣處理單元和闊值處理單元。
[0042] 所述視覺傳感器為CCD攝像機或CMOS攝像機，所述圖像處理器為DM6467忍片。
[0043]如圖2所示，一種視覺AGV導(dǎo)航方法，包括W下步驟：
[0044]步驟1)視覺傳感器采集前方路面圖像；
[0045] 步驟2)對所述前方路面圖像進行去噪處理；
[0046] 步驟3)利用RGB圖像到HSI空間轉(zhuǎn)換公式進行色彩空間轉(zhuǎn)化，得到HSI色彩空間中 的H、S和I分量灰度圖，其中，Η分量表示色調(diào)，S分量表示飽和度，I分量表示亮度，RGB色彩模 式是工業(yè)界的一種顏色標(biāo)準(zhǔn)，是通過對紅(R)、綠(G)、藍(lán)(Β)Ξ個顏色通道的變化W及它們 相互之間的疊加來得到各式各樣的顏色的，RGB即是代表紅、綠、藍(lán)Ξ個通道的顏色，運個標(biāo) 準(zhǔn)幾乎包括了人類視力所能感知的所有顏色，是目前運用最廣的顏色系統(tǒng)之一；
[0047]步驟4)計算所述分量灰度圖中的平均色調(diào)和飽和度值；
[0048]步驟5)根據(jù)平均色調(diào)和飽和度值調(diào)整分割闊值；
[0049]步驟6)對所述前方路面圖像進行實時分割；
[0050]步驟7)將完成分割后的圖像進行二值化處理，輸出二值化圖像。
[0051]步驟8)自動導(dǎo)引運輸車沿著所述二值化圖像中所顯示出的路徑向前行進。
[0052]所述視覺傳感器為CC時暴像機或CMOS攝像機。
[0053]傳統(tǒng)的全變分算法就是最小化能量泛函：
[0054]
[0055]其中
分別為TV模型的正則 項（RegularizationTerm)和逼近項（FidelityTerm),Ω為圖像區(qū)域，λ為拉格朗日因子，U0為含有噪聲的初始圖像，式（1)的歐拉-拉格朗日巧uler-Lagrange，E-L)方程如下：
[0056]
[0057]由最速下降法(SteepestDescentMethod)可解得圖像W