一种基于相机的无人搬运车避障系统

1.本实用新型属于自动控制领域，涉及一种基于相机的无人搬运车避障系统，具体的是涉及一种应用于无人搬运小车的相机避障系统。


背景技术：

2.目前在物流机器人、服务型机器人等行业中，都有应用到自动避障技术，目前应用比较成熟的是利用二维激光雷达来检测障碍物，在检测到障碍物的信息后，再采取减速、急停或者绕过障碍物等决策。但是二维激光雷达的盲区过大，只能检测出固定高度下的障碍物，遇到低矮障碍物，或者悬空障碍物则会有碰撞风险。使用三维激光雷达可以解决盲区问题，但是成本过高、障碍物特征提取能力差等问题导致三维激光雷达在有避障需求的应用中并不多见。


技术实现要素：

3.本实用新型要解决的技术问题在于，针对上述提高的激光雷达存在的问题，本实用新型采用rgbd相机来作为无人搬运小车(automated guided vehicles， agv)的避障系统的主要传感器。一方面，rgbd相机可以通过深度图像提取出三维点云信息，检测出障碍物的位置信息以及大小信息，如果障碍物离小车较近时，小车减速或急停；另一方面，可以通过rgb彩色图像提取出障碍物的特征信息，识别出障碍物的类别，判断出是否为行人等动态物体，如果是动态障碍物，则停止等待其离开，如果为静态障碍物，则采取局部路径规划绕开障碍物，可有效地提高物流运输的工作效率。
4.本实用新型的技术方案是：本实用新型所述的一种基于相机的无人搬运车避障系统，所述的无人搬运车避障系统包括相互连接的电源(1)、驱动电机一(21)、驱动电机二(22)、工控机(3)、rgbd相机(4)及语音模块(5)；
5.所述电源(1)的第一侧的输出端通过有线线路连接在所述工控机(3)的输入端上，
6.所述电源(1)的第二侧的输出端通过有线线路连接在所述驱动电机一(21) 的输入端上，
7.所述电源(1)的第三侧的输出端通过有线线路连接在所述驱动电机二(22) 的输入端上；
8.所述工控机(3)通过有线线路分别与所述驱动电机一(21)及驱动电机二 (22)相互连接；
9.所述工控机(3)的第一输出端通过有线线路连接在所述rgbd相机(4)的输入端上，
10.所述工控机(3)的第二输出端通过有线线路连接在所述语音模块(5)的输入端上。
11.进一步的，所述电源(1)为多输出口的蓄电池，可提供24伏特和48伏特的电压。
12.进一步的，所述rgbd相机(4)安设在无人搬运车的不同方向。
13.进一步的，在所述驱动电机一(21)及驱动电机二(22)上均安设有编码器。
14.本实用新型的有益效果是：本实用新型的特点是：1、可以感知三维环境信息，减少
检测盲区；2、可以获取障碍物的位置及大小，误差可控制在1cm左右； 3、可以获取彩色图像，得到物体特征信息，识别出物体的类别；4、可以结合自身速度等信息，动态改变障碍物检测区域；5、可以在工控机中设置不同的减速区域，逐步减速到停止，避免急停等情况。
附图说明
15.图1是本实用新型的总体结构示意图；
16.图2为本实用新型的侧视图；
17.图3为本实用新型中机箱、红外结构光深度相机及显示屏装置的结构示意图；
18.图中1是电源，21是驱动电机一，22是驱动电机二，3是工控机，4是rgbd 相机，5是语音模块。
具体实施方式
19.为了更清楚地说明本实用新型的技术方案，下面结合附图对本实用新型的技术方案做进一步的详细说明：
20.如图1所述；本实用新型所述的一种基于相机的无人搬运车避障系统，所述的无人搬运车避障系统(agv避障系统)包括相互连接的电源1、驱动电机一21、驱动电机二22、工控机3、rgbd相机4及语音模块5等各部分；
21.所述电源1的第一侧的输出端通过有线线路连接在所述工控机3的输入端上，
22.所述电源1的第二侧的输出端通过有线线路连接在所述驱动电机一21的输入端上，
23.所述电源1的第三侧的输出端通过有线线路连接在所述驱动电机二22的输入端上；
24.所述工控机3通过有线线路分别与所述驱动电机一21及驱动电机二22相互连接；
25.所述工控机3的第一输出端通过有线线路连接在所述rgbd相机4的输入端上，
26.所述工控机3的第二输出端通过有线线路连接在所述语音模块5的输入端上。
27.进一步的，所述电源1为多输出口的蓄电池，可提供24伏特和48伏特的电压，为agv的各模块供电.
28.进一步的，所述的rgbd相机4用于感知周围环境，获取深度图像和彩色图像，深度图像利用tof(time of flight,飞行时间)原理来得到物体的距离信息；将深度图像转换为三维点云，便于去除干扰点，得到准确的障碍物点云，检测视角可达到72
°×
55
°
，检测距离可达到3米以上，精度可达到1厘米；
29.特别地，所述的rgbd相机4安装有多个(常规是4个)，分别安装在无人搬运车的不同方向，对三维点云进行融合处理，检测出无人搬运车四周的障碍物，确保无人搬运车在前进、后退或转向等运动时的安全性。
30.进一步的，所述的工控机3与各部分连接，负责信号的接收、处理与发送；接收相机的图像和点云信息得到周围环境的情况，工控机3内部程序对点云进行坐标转换、点云融合、去除干扰电、点云聚类等过程后得到所有障碍物的信息，再根据障碍物与无人搬运车的距离给电机下发控制信号，控制无人搬运车的运动。
31.进一步的，在所述驱动电机一21及驱动电机二22上均安设有编码器，其作用是：一
方面在接收到工控机3的控制信号后带动车轮转动，另一方面利用编码器来反馈速度和里程计信息给工控机3；其中，工控机3根据电机转速改变障碍物的检测距离。
32.进一步的，所述的语音模块5，用于向外界播报自身的状况，例如转向、倒退、避障过程中提醒行人注意，以及遇到有行人或者车辆阻挡时提醒其离开。
33.如图2所述，本实用新型的工作原理：无人搬运车实时得获取rgbd相机4 的点云数据(接收传感器数据)来检测是否有障碍物，当检测不到障碍物时，则返回接收传感器数据重新检测是否有障碍物；当检测到障碍物时，则发信息给驱动电机一21、驱动电机二22，用于减速信号，控制搬运车减速停车(即减速停车)，并将深度图像与彩色图像相结合(即点云投影到图像)，然后进行障碍物识别，识别检测到的障碍物是否为行人(即当障碍物是人体)；如是行人，则触发语音模块5通过语音提醒行人离开；如果行人不离开，或者障碍物是静态物体，则规划绕过障碍物的路线，工控机3将路线转换成控制信号反馈到驱动电机一 21、驱动电机二22，直到成功绕过障碍物；如果不是行人，则进行规划绕过障碍物的路线直到成功绕过障碍物。
34.实施例1：
35.如图3所示，无人搬运车的四周都装有rgbd相机4，在运行过程中，在四个rgbd相机4实时地采集三维点云和图像信息，传输到工控机3处理；工控机 3在过滤了干扰点、地面点之后，得到障碍物的信息，从而确定障碍物的精确位置；并判断预先设定的障碍物检测范围内是否出现了障碍物，以及出现在了弱减速区、强减速区还是紧急制动区；之后工控机3给电机下达减速控制指令，减速度的大小与当前的车速以及障碍物距离有关，确保外层的障碍物能够正好停在紧急制动区域的外边界上；已经在最内层的障碍物则以最大减速度将小车停下。
36.实施例2：
37.无人搬运车在运行过程中实时获取rgbd相机4的图像和三维点云信息，以及两个电机(驱动电机一21及驱动电机二22)的里程计信息；预先设定好无人搬运车的障碍物检测范围，检测范围设有多个，在最内层障碍物检测区域内出现障碍物时，无人搬运车急停；在中间层遇到障碍物时，无人搬运车减速到30％；在外层检测到障碍物时，无人搬运车只减速到70％；若在区域外遇到障碍物，则正常运行不做减速处理；根据两个电机的转速和无人搬运车的运动方向，动态改变各rgbd相机4的障碍物检测范围：如果电机转速相同且都正转，则扩大前向 rgbd相机4的检测范围，其余rgbd相机4检测范围不变；如果转速相同且都反转，则扩大安装于后方的rgbd相机4的检测范围；如果都正转但转速不同，例如左侧电机(驱动电机一21)转速大于右侧电机(驱动电机二22)转速，则扩大前向和右侧rgbd相机4的检测范围；如果转速相同但方向相反，即原地旋转，则不扩大rgbd相机4的检测范围。
38.实施例3：
39.在无人搬运车稳定停下后，判断是否启动局部路径规划绕开障碍物：将障碍物点云投影至rgb图像上，获取投影区域内的像素点，对这些像素点识别，判断是否为人体、车辆等动态障碍物，如果是动态障碍物，则触发语音模块5，提醒行人或车辆离开无人搬运车的行驶路径，如果在语音提醒数秒后仍未离开，则规划局部路线绕过；如果是静态障碍物，如货物，货架等，则立即规划局部路径，全局路径中选择一个子目标点，该子目标点选择在障碍物的后方，无人搬运车绕过障碍物朝着子目标点移动，到达子目标点后，原地旋转调整自
身位姿，继续运行；特别地，如果在朝子目标点移动过程中再次遇到其他障碍物，则重新减速停止，检测识别，再确定是否需要局部路径规划。
40.以上所述，仅为本实用新型较佳的具体实施方式，但其保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本实用新型揭露的技术范围内，根据本实用新型的技术方案及其实用新型构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本实用新型的保护范围之内。