基于线性ccd的物流运载车线迹跟踪方法
【技术领域】
[0001 ]本发明涉及自动导航物流运载车领域，特别是涉及一种基于线性CCD的物流运载车线迹跟踪方法。
【背景技术】
[0002]AGVCAutomated Guided Vehicle)即自动导航物流运载车，是指装备有电磁或光学等自动导引装备，能够沿着规定路径行驶，具有安全保护以及各种移栽功能的运输车。而现有的AGV光电导航控制方式，大多数采用单排红外光电传感器阵列、面阵CCD或多组线性CXD组合使用，从而达到AGV沿着较为固定材质的导引轨道运行，且对于处理器也有一定的性能要求。
[0003]随着AGV自动导航物流运载车的技术快速发展，市场竞争日趋激烈，如何在保证产品质量稳定可靠的前提下，尽量缩减成本成为厂商所要重点考虑因素。
【发明内容】
[0004]本发明的目的在于提供一种步骤简单合理的基于线性CCD的物流运载车线迹跟踪方法。该方法选用了线性CCD摄像头检测迹线信息，检测信息经过放大、滤波、Α/D转换后送入单片机处理。信息处理中，建立了跟踪系统的PID模型，通过历史经验累积得到物流运载车偏离迹线的方向和偏离程度，然后通过模糊自适应算法调整电机的转向速度和转向方向跟踪迹线。在设计中，由于采用深度累积历史迹线偏离方向与偏离程度的学习，能够简单快速估计迹线的趋势，结合实际检测信息从而快速做出控制决策，使跟踪更能适应外界环境。使得物流运载车能够始终平稳沿着迹线中心前进，从而完成物流运载车线迹跟踪。
[0005]为实现上述目的，本发明通过以下技术方案来实现:
AGV物流运载车采用线性CCD横向检测导引线位置信息，依据线性CCD读取回来的数据信息计算分析当前物流运载车的行驶状态，在不同情况下采用不同的PID参数调整物流运载车电机驱动，从而物流运载车平稳循迹；
该物流运载车线迹跟踪方法包括以下步骤:
步骤I，线性CCD定时20ms周期扫描路面信息，经放大、滤波、Α/D转换后传回CCD上128个像素点各像素值;步骤2，计算128个像素点的平均像素值;步骤3，根据步骤2中计算得到平均阈值，依据经验公式估算导引线边缘与外围环境的像素跳变值;步骤4，在获取的128个像素值内寻找导引线左右边线位置，从而计算导引线中心位置;步骤5，将当前得到导引线中心位置与实际车体中心线转换到CCD像素上的位置比较，得到偏差，引入偏差到PID算法，该PID算法累积前十次偏离程度及趋势构成一定经验深度，从而更为准确的提供当前的偏离程度和偏离趋势;步骤6，将当前的偏差和偏离趋势引入到模糊算法中，经由模糊算法计算修正当前PID参数，进而得算出当前应调整差速值，车载控制器调整两驱动电机之间差速，执行纠偏过程。
[0006]与现有技术相比，本方法采用单一线性CCD识别引导路径，可采用胶带、反光带等低成本材料铺设，工作量大为简化，变更线路容易，算法简单可靠，采用模糊自适应调整PID参数，保证了 AGV物流运载车稳定循迹。
【附图说明】
[0007]图1是本发明提供的一种AGV物流运载车循迹控制流程图。
【具体实施方式】
[0008]下面结合附图，对本发明的【具体实施方式】进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不局限【具体实施方式】的限制。
[0009]除非另有其他明确表示，否则在整个说明书和权利要求书中，术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分，而并未排除其它元件或其它组成部分。
[0010]如图1所示，根据本发明【具体实施方式】的基于线性CCD的物流运载车线迹跟踪方法包括以下步骤:
一种基于线性CCD的物流运载车线迹跟踪方法，其特征在于:该物流运载车采用线性CCD横向检测导引线位置信息，依据线性CCD读取回来的数据信息计算分析当前物流运载车的行驶状态，在不同情况下采用不同的PID参数调整物流运载车电机驱动，以期物流运载车平稳行驶:
该物流运载车线迹跟踪方法包括以下步骤:
步骤I，线性CCD定时20ms周期扫描路面信息，经放大、滤波、Α/D转换后传回CCD上128个像素点各像素值；
步骤2，基于步骤I，计算128个像素点的平均像素值，若当前平均值大于设定像素值上限或小于像素值下限，估计当前物流运载车行驶脱轨，跳到步骤3;若当前平均值在设定范围内，跳到步骤4;
步骤3，基于步骤2，统计连续到达本步骤次数，若次数达到设定次数，则物流运载车停止，判定物流运载车脱轨;若未达到次数，则返回步骤I;
步骤4，根据步骤2中计算得到平均阈值，依据经验公式估算导引线边缘与外围环境的像素跳变值；
步骤5，基于步骤4，在获取的128个像素值内寻找导引线左右边线位置，从而计算导引线中心位置，其中依据实际导引线线宽转换成在CCD中占据的像素点数，以此消非引导线干扰;若计算出当前有多个(一般2?3个)导引线中心位置，则说明当前处于分叉口，则依据路标或车载控制器要求的分叉方向，保留对应的导引线中心位置(如要求左分叉，则相对应导引线中心位置偏左的保留);
步骤6，基于步骤5，将当前得到导引线中心位置与实际车体中心线转换到CCD像素上的位置比较，得到偏差，若无偏差或者在微小偏差范围内，则判断物流运载车当前应继续直行，返回步骤I;否则引入偏差到PID算法，该PID算法累积前十次偏离程度及趋势构成一定经验深度，从而更为准确的提供当前的偏离程度和偏离趋势；
步骤7，基于步骤6，将当前的偏差和偏离趋势引入到模糊算法中，经由模糊算法计算修正当前PID参数，进而得算出当前应调整差速值，车载控制器调整两驱动电机之间差速，执行纠偏过程。
[0011]综上，该基于线性CCD的物流运载车线迹跟踪方法采用线性CCD横向检测导引线位置信息，依据线性CCD读取回来的数据信息计算分析当前物流运载车的行驶状态，在不同情况下采用不同的PID参数调整物流运载车电机驱动，简化了传感器使用和线路铺设的同时保证了物流运载车平稳跟踪导弓I路径。
【主权项】
1.一种基于线性CCD的小车线迹跟踪方法，其特征在于:该小车采用线性CCD横向检测导引线位置信息，依据线性CCD读取回来的数据信息计算分析当前小车的行驶状态，在不同情况下采用不同的PID参数调整小车电机驱动，从而小车平稳循迹: 该小车线迹跟踪方法包括以下步骤: 步骤I，线性CCD定时20ms周期扫描路面信息，经放大、滤波、Α/D转换后传回CXD上128个像素点 各像素值； 步骤2，基于步骤I，计算128个像素点的平均像素值，若当前平均值大于设定像素值上限或小于像素值下限，估计当前小车行驶脱轨，跳到步骤3;若当前平均值在设定范围内，跳到步骤4; 步骤3，基于步骤2，统计连续到达本步骤次数，若次数达到设定次数，则小车停止，判定小车脱轨;若未达到次数，则返回步骤I; 步骤4，根据步骤2中计算得到平均阈值，依据经验公式估算导引线边缘与外围环境的像素跳变值； 步骤5，基于步骤4，在获取的128个像素值内寻找导引线左右边线位置，从而计算导引线中心位置，其中依据实际导引线线宽转换成在CCD中占据的像素点数，以此消非引导线干扰;若计算出当前有多个导引线中心位置，则说明当前处于分叉口，则依据路标或车载控制器要求的分叉方向，保留对应的导引线中心位置； 步骤6，基于步骤5，将当前得到导引线中心位置与实际车体中心线转换到CCD像素上的位置比较，得到偏差，若无偏差或者在微小偏差范围内，则判断小车当前应继续直行，返回步骤I;否则引入偏差到PID算法，该PID算法累积前十次偏离程度及趋势构成一定经验深度，从而更为准确的提供当前的偏离程度和偏离趋势； 步骤7，基于步骤6，将当前的偏差和偏离趋势引入到模糊算法中，经由模糊算法计算修正当前PID参数，进而得算出当前应调整差速值，车载控制器调整两驱动电机之间差速，执行纠偏过程。2.根据权利要求1所述一种基于线性CCD的小车线迹跟踪方法，其特征在于:线性CCD垂直于地面扫描，(XD传感器线性方向与导引线垂直，即与小车宽度方向一致。3.根据权利要求1所述一种基于线性CCD的小车线迹跟踪方法，其特征在于:所述偏差，为导引线中心位置与实际车体中心反映到CCD图像的中心位置像素点数偏差。
【专利摘要】本发明公开一种基于线性CCD的物流运载车线迹跟踪方法。选用了线性CCD摄像头检测迹线信息，检测信息经过放大、滤波、A／D转换后送入单片机处理。信息处理中，建立了跟踪系统的PID模型，通过历史经验累积得到物流运载车偏离迹线的方向和偏离程度，然后通过模糊自适应算法调整电机的转向速度和转向方向跟踪迹线。在设计中，由于采用深度累积历史迹线偏离方向与偏离程度的学习，能够简单快速估计迹线的趋势，结合实际检测信息从而快速做出控制决策，使跟踪更能适应外界环境。使得物流运载车能够始终平稳沿着迹线中心前进，从而完成物流运载车线迹跟踪。该线迹跟踪方法使得AGV控制的操作简化，同时保证其平稳性和精确性。
【IPC分类】G06K9/00
【公开号】CN105550676
【申请号】CN201610073968
【发明人】王加富, 闫小凯, 王鹤
【申请人】天津市乐图软件科技有限公司
【公开日】2016年5月4日
【申请日】2016年2月3日