机器视觉引导的智能车辆及其在物流领域的应用.docx

机器视觉引导的智能车辆及其在物流领域的应用机器视觉引导的智能车辆及其在物流领域的应用fenghy导语：自动引导车辆简称AGV：AutomatedGuidedVehicle是采用自动或者人工方式装载货物自动引导车辆简称AGV：AutomatedGuidedVehicle是采用自动或者人工方式装载货物，按设定的道路自动行驶或者牵引着载货台车至指定地点，再用自动或者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、平安系统和治理系统等构成自动引导车辆系统简称AGVS：AutomatedGuidedvehicleSystem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开展，为AGV的研究与应用提供了必要的技术物质根底。人工智能技术如理解与搜索，任务与途径规划，模糊与神经网络控制技术的开展，使AGV向着智能化和自主化方向开展。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门之一。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，电子技术的开展使AGV的引导技术多样化，引导方式多元化。因此，AGV的性能进一步进步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;，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途径上设置引导信息媒体如带有变频感应电磁场的导线，磁带或者色带等，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道路行驶。内导式是指在车辆上预先设定运行途径坐标，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拟，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。以上两大类的详细引导方法见表1。表1AGV的引导方法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DeadReckoning。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系统动态摄取运动途径四周环境图像信息，并与拟运行途径四周环境图像数据库的信息进展比拟，进而确定当前位置及对继续运行道路做出决策。这种方法不要求设置任何物理途径，因此，理论上具有最正确的引导柔性。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途径四周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间隔偏向，以控制车辆沿着设定的标线运行，如图1所示。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消费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，这说明该项技术已经特别成熟，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，该项技术还需要深化研究和不断完善。除此以外，就是自主导航技术仍然处在研究阶段，还有很多技术问题需要解决。表2AGV所应用的主要引导技术的比例三、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，限于我国的根底设施程度和经济实力，我国该领域的研究与工业兴旺国家有一定的间隔。在一定时间内大范围开发、施行物流用智能车辆的应用还不太现实。但无论是从学科开展、理论研究的角度，还是从开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，尽管与工业兴旺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，一直跟在兴旺国家后面邯郸学步。结合我国国情经济条件、工业条件、科研条件等，在某一方面或者某些方面，进展深化细致的研究，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，为今后智能车辆的开展及实际应用打下坚实的根底，其意义极其深远。0