一种基于机器视觉的自动导航运输车及其自动行驶方法与流程

本发明涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的自动导航运输车及其自动行驶方法。

背景技术：

agv是(automatedguidedvehicle)的缩写，意即“自动导航运输车”，是指装备有电磁或光学等自动导引装置，它能够沿规定的导引路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能的运输车，agv属于轮式移动机器人的范畴。具有行动快捷、工作效率高、结构简单、可控性强、安全性好等优势

研究价值，但是现有技术的自动导航运输车的导引路径只能固定在车间内，而且自动化程度低，不能对多分支路径的自主识别与选择，也不能实现自主避障和实时转弯，智能化程度较低，因此对于农产品加工车间所用的自动导航运输车的研发将有很大的现实意义。

技术实现要素：

本发明目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供了一种基于机器视觉的自动导航运输车，只需要识别由有色胶带搭建的路径即可实现导航，能对多分支路径的自主识别与选择，能实现自主避障和实时转弯，智能化程度较高。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于机器视觉的自动导航运输车，包括车架底盘、步进电机和驱动电机，所述车架底盘上设有前车轮和后车轮，前车轮或后车轮之间设有转向装置，步进电机用于驱动转向装置实现转向，驱动电机用于驱动前车轮或/和后车轮转动，车架底盘上设有承重支架；还包括ccd摄像头、处理器和控制器，ccd摄像头设在车架底盘前端面，ccd摄像头与处理器电连接，步进电机、驱动电机和处理器分别与控制器电连接，所述处理器上设有机器视觉dijkstra算法模块，处理器上储存有车间的路线地图，ccd摄像头用于获取实时图像并输送至处理器，机器视觉dijkstra算法模块根据实时图像上的以hsv颜色特征和数字标识表示的路标信息得到最优路径的参数并发送至控制器的参数并发送至控制器，控制器根据最优路径的参数控制步进电机和驱动电机动作。

由上可知，本发明工作原理如下：通过ccd摄像头得到畸变小、画质高、性能可靠、杂光少的图像，传给处理器进行处理，处理器上搭载有自行研发的基于opencv库的机器视觉dijkstra算法模块，根据加工车间实际进行改进，处理器预先存储车间所有的路线地图，并在面临多分支路径时，机器视觉dijkstra算法模块根据实时图像上的以hsv颜色特征和数字标识表示的路标信息得到最优路径的参数并发送至控制器，将图像进行处理后，获取最优路径的参数，并将最优路径的参数以字符串的形式传给控制器，控制器根据最优路径的参数控制步进电机转动相应角度进而控制转弯装置进行相应的转弯动作以及控制驱动电机调整行进速度。

综上可知，本发明只需要识别由有hsv颜色特征和数字标识的实时图像即可实现导航，能对多分支路径的自主识别与选择，能实现自主避障和实时转弯，智能化程度较高；另外有hsv颜色特征的路线可以采用有色胶带搭建，大大降低导引路径的成本，且有色胶带拆装方便，有利于导引路径的变更。

作为本发明的一种改进，所述转向装置设在前车轮之间，转向装置包括横拉杆、左转向节和右转向节，左转向节和右转向节分别通过销轴枢接在横拉杆的两端，左前车轮设在左转向节上，右前车轮设在右转向节上，横拉杆与车架底盘固定连接，所述左转向节或右转向节的一端枢接有一转臂，步进电机的输出轴与一摇柄固定连接，摇柄的自由端与转臂的自由端枢接连接。

进一步地，所述左转向节和右转向节的另一端之间设有连杆，连杆两端分别与左转向节、右转向节枢接连接。

作为本发明的一种改进，所述车架底盘前端面设有超声波传感器，超声波传感器与控制器电连接，超声波传感器用于监测前方的障碍物并向控制器发送监测信号，控制器根据监测信号控制步进电机和驱动电机动作。

进一步地，所述车架底盘前端面的两侧分别设有超声波传感器，ccd摄像头位于车架底盘前端面的中部，两侧的超声波传感器分别向外倾斜5°。

进一步地，所述的控制器为单片机。

进一步地，所述ccd摄像头的镜头前端设有光学滤镜。

一种基于机器视觉的自动导航运输车自动行驶方法，包括以下步骤：

采用有色胶带在车间铺设自动导航运输车的行驶路线，行驶路线的道路分别采用不同颜色的有色胶带铺设，且每条道路上设有可用于判断自动导航运输车在道路上具体位置的数字标识；

设定自动导航运输车的目的地；

利用ccd摄像头获取自动导航运输车行驶过程的实时图像；

利用机器视觉算法根据实时图像上的以hsv颜色特征和数字标识表示的路标信息得到最优路径的参数；

根据最优路径的参数控制自动导航运输车的转向动作和速度，直至到达目的地

所述步骤“利用机器视觉dijkstra算法根据实时图像上的以hsv颜色特征和数字标识表示得到最优路径的参数”包括以下子步骤：

将实时图像根据像素的hsv值进行二值化处理，从而将路径与背景分离，得到路线格式化图像；

根据路线格式化图像获得当前的路径颜色，将当前的路径颜色与预先存储的路线地图进行对比，判定得到自动导航运输车所处行驶路线上的具体道路；

根据路线格式化图像获得当前的数字标识，根据当前的数字标识与预先存储的路线地图进行对比，判定自动导航运输车所处行驶路线上的具体道路的具体位置；

结合自动导航运输车所处行驶路线上的具体道路的具体位置和目的地，以递归函数遍历地图中存储的全部可能路径；

通过机器视觉dijkstra算法得到全部可能路径中的最短路径，最短路径的参数即为最优路径的参数。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

本发明只需要识别由有hsv颜色特征和数字标识的实时图像即可实现导航，能对多分支路径的自主识别与选择，能实现自主避障和实时转弯，智能化程度较高；另外有hsv颜色特征的路线可以采用有色胶带搭建，大大降低导引路径的成本，且有色胶带拆装方便，有利于导引路径的变更。

附图说明

图1为本发明基于机器视觉的自动导航运输车的示意图；

图2为本发明基于机器视觉的自动导航运输车转向装置的示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。

实施例

请参考图1和图2，一种基于机器视觉的自动导航运输车，包括车架底盘10、步进电机30和驱动电机20，所述车架底盘10上设有前车轮11和后车轮12，前车轮11之间设有转向装置40，步进电机30用于驱动转向装置40实现转向，驱动电机20用于驱动前车轮11或/和后车轮12转动，车架底盘10上设有承重支架60；

还包括ccd摄像头50、处理器70和控制器80，ccd摄像头50设在车架底盘10前端面，ccd摄像头50与处理器70电连接，步进电机30、驱动电机20和处理器70分别与控制器80电连接，其中所述控制器80为单片机；

所述处理器70上设有机器视觉dijkstra算法模块，处理器70上储存有车间的路线地图，ccd摄像头50用于获取实时图像并输送至处理器，机器视觉dijkstra算法模块根据实时图像上的以hsv颜色特征和数字标识表示的路标信息得到最优路径的参数并发送至控制器80，控制器80根据最优路径的参数控制步进电机30和驱动电机20动作。

由上可知，本发明工作原理如下：通过ccd摄像头得到畸变小、画质高、性能可靠、杂光少的图像，传给处理器进行处理，处理器上搭载有自行研发的基于opencv库的机器视觉dijkstra算法模块，根据加工车间实际进行改进，处理器预先存储车间所有的路线地图，并在面临多分支路径时，机器视觉dijkstra算法模块根据实时图像上的以hsv颜色特征和数字标识表示的路标信息得到最优路径的参数并发送至控制器，将图像进行处理后，获取最优路径的参数，并将最优路径的参数以字符串的形式传给控制器，控制器根据最优路径的参数控制步进电机转动相应角度进而控制转弯装置进行相应的转弯动作以及控制驱动电机调整行进速度。

综上可知，本发明只需要识别由有hsv颜色特征和数字标识的实时图像即可实现导航，能对多分支路径的自主识别与选择，能实现自主避障和实时转弯，智能化程度较高；另外有hsv颜色特征的路线可以采用有色胶带搭建，大大降低导引路径的成本，且有色胶带拆装方便，有利于导引路径的变更。

在本实施例中，所述转向装置40设在前车轮11之间，转向装置40包括横拉杆43、左转向节41和右转向节42，左转向节41和右转向节42分别通过销轴枢接在横拉杆43的两端，左前车轮111设在左转向节41上，右前车轮112设在右转向节42上，横拉杆43与车架底盘40固定连接，所述右转向节44的一端枢接有一转臂44，步进电机30的输出轴与一摇柄45固定连接，摇柄45的自由端与转臂44的自由端枢接连接。当需要转向时，控制器向步进电机输出转向指令，步进电机通过摇柄带动转臂转动，从而驱动左转向节和右转向节转向。在本实施例中，所述右转向节的一端枢接有一转臂。进一步地，所述左转向节41和右转向节42的另一端之间设有连杆46，连杆46两端分别与左转向节41、右转向节42枢接连接。通过连杆将左转向节和右转向节的另一端枢接连接，可以保证左转向节和右转向节同时转向，而且转向更加顺畅。

在本实施例中，所述车架底盘10前端面设有超声波传感器90，超声波传感器90与控制器80电连接，超声波传感器80用于监测前方的障碍物并向控制器80发送监测信号，控制器80根据监测信号控制步进电机30和驱动电机20动作。通过设有超声波传感器可以探测自动导航运输车前方的障碍物，然后控制器根据监测信号控制步进电机和驱动电机动作，实现自动导航运输车转向和调速，从而避开障碍物。在上述基础上，所述车架底盘10前端面的两侧分别设有超声波传感器90，ccd摄像头50位于车架底盘10前端面的中部，两侧的超声波传感器90分别向外倾斜5°。超声波传感器向外倾斜设置，能有效扩大超声波传感器的探测范围。

在本实施例中，所述前车轮11和后车轮12分别设有驱动电机，驱动电机分别驱动前车轮11和后车轮12。

在本实施例中，所述ccd摄像头50的镜头前端设有光学滤镜。光学滤镜能使ccd摄像头拍摄的照片更加清晰。

一种基于机器视觉的自动导航运输车自动行驶方法，包括以下步骤：

s1.采用有色胶带在车间铺设自动导航运输车的行驶路线，行驶路线的道路分别采用不同颜色的有色胶带铺设，且每条道路上设有可用于判断自动导航运输车在道路上具体位置的数字标识；

s2.设定自动导航运输车的目的地；

s3.利用ccd摄像头获取自动导航运输车行驶过程的实时图像；

s4.利用机器视觉算法根据实时图像上的以hsv颜色特征和数字标识表示的路标信息得到最优路径的参数；

s5.根据最优路径的参数控制自动导航运输车的转向动作和速度，直至到达目的地

在本实施例中，所述步骤“利用机器视觉dijkstra算法根据实时图像上的以hsv颜色特征和数字标识表示得到最优路径的参数”包括以下子步骤：

将实时图像根据像素的hsv值进行二值化处理，从而将路径与背景分离，得到路线格式化图像；

根据路线格式化图像获得当前的路径颜色，将当前的路径颜色与预先存储的路线地图进行对比，判定得到自动导航运输车所处行驶路线上的具体道路；

根据路线格式化图像获得当前的数字标识，根据当前的数字标识与预先存储的路线地图进行对比，判定自动导航运输车所处行驶路线上的具体道路的具体位置；

结合自动导航运输车所处行驶路线上的具体道路的具体位置和目的地，以递归函数遍历地图中存储的全部可能路径；

通过机器视觉dijkstra算法得到全部可能路径中的最短路径，最短路径的参数即为最优路径的参数。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。