[发明专利]一种基于视觉引导AGV智能车的控制方法及系统在审

专利信息
申请号: 202010475734.0 申请日: 2020-05-29
公开(公告)号: CN111731324A 公开(公告)日: 2020-10-02
发明(设计)人: 徐帅;吴瀚;陈照奇;郑颖;吴泓晋;于作艺 申请(专利权)人: 徐帅
主分类号: B60W60/00 分类号: B60W60/00;B60W30/08
代理公司: 武汉智嘉联合知识产权代理事务所(普通合伙) 42231 代理人: 易贤卫
地址: 225200 江苏*** 国省代码: 江苏;32
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 视觉 引导 agv 智能 控制 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种基于视觉引导AGV智能车的控制方法,其特征在于,包括以下步骤:

获取智能车所在道路的道路图像,对所述道路图像进行预处理,得到预处理后的图像,对所述预处理后的图像进行扫描与比对,获取智能车所处道路的边界及道路状况;

根据智能车所处道路的边界及道路状况,获取道路中线信息,根据所述中线信息,规划出智能车的行驶路径;

根据所述行驶路径进行加权求和处理,获取实际车身与所述规划路径的偏差值,根据所述行驶路径及偏差值,调整智能车的行驶轨迹。

2.根据权利要求1所述的基于视觉引导AGV智能车的控制方法,其特征在于,对所述道路图像进行预处理,得到预处理后的图像,对所述预处理后的图像进行扫描与比对,获取智能车所处道路的边界及道路状况,具体包括,

对所述道路图像进行灰度化、二值化、压缩处理,分离出道路及非道路的轮廓,得到预处理后的图像,对预处理后的图像中道路轮廓中间向两边进行扫描,获取像素跳变点,得到智能车所处道路的边界,根据智能车所处道路的边界得到智能车所处道路状况,所述道路状况为直道、十字、环岛、弯道中的任意一种。

3.根据权利要求2所述的基于视觉引导AGV智能车的控制方法,其特征在于,根据智能车所处道路的边界及道路状况,获取道路中线信息,根据所述中线信息,规划出智能车的行驶路径,具体包括,

将预设道路分成n行m列,使预设道路形成了一个n×m的数组,预先存储预设道路各行在n×m大小图中的宽度;

若智能车所处道路状况为直道、十字或弯道,则

对于道路的边界,若左右两个边界都存在,则道路中对应行的中点即为两个边界对应数值的平均值,若有左边界无右边界,则左边界加上对应行的道路道宽度的一半得到该对应行的中点,若有右边界无左边界,则右边界减去对应行的道路宽度的一半得到该对应行的中点,若左右两边均为边界,则取上一行中点作为当前行的中点,将所有行对应的中点连接,得到中线信息,所述中线信息即为规划出的智能车的行驶路径,

若智能车所处道路状况为环岛,则

将所述像素跳变点和图像最近端的左边界点进行连线,以该连线作为左边界,然后进行智能车所处道路状况为直道、十字或弯道时,规划智能车的行驶路径的过程。

4.根据权利要求3所述的基于视觉引导AGV智能车的控制方法,其特征在于,根据所述行驶路径进行加权求和处理,获取实际车身与所述规划路径的偏差值,具体包括,对预设道路每行中心进行幅权值处理并加权求和,将求和结果与道路位置中线作差,得到实际车身与所述规划路径的偏差值。

5.根据权利要求3所述的基于视觉引导AGV智能车的控制方法,其特征在于,还包括,检测是否存在障碍物,若存在障碍物,则获取障碍物在n×m的数组中所处索引位置,确定所述障碍物在智能车的左侧还是右侧,以智能车前进方向为x轴正方向,获取障碍物到x轴的垂直距离,若所述垂直距离与智能车的半个车宽的比值小于预设值,则使智能车根据所述障碍物在智能车的左侧还是右侧,向右侧或左侧避障。

6.一种基于视觉引导AGV智能车的控制系统,其特征在于,包括道路状态获取模块、行驶路径规划模块及行驶轨迹调整模块;

所述道路状态获取模块,用于获取智能车所在道路的道路图像,对所述道路图像进行预处理,得到预处理后的图像,对所述预处理后的图像进行扫描与比对,获取智能车所处道路的边界及道路状况;

所述行驶路径规划模块,用于根据智能车所处道路的边界及道路状况,获取道路中线信息,根据所述中线信息,规划出智能车的行驶路径;

所述行驶轨迹调整模块,用于根据所述行驶路径进行加权求和处理,获取实际车身与所述规划路径的偏差值,根据所述行驶路径及偏差值,调整智能车的行驶轨迹。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于徐帅,未经徐帅许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010475734.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top