agv的新导航系统[外文翻译].doc
约11页DOC格式手机打开展开
agv的新导航系统[外文翻译],附件c：译文 agv的新导航系统摘要：本文为自动导引车（agv）设计了一种新的导航系统，该系统采用安装在agv前端的ccd摄像头来识别和跟踪地面上的标志线，并且提取标志线的位置和方向。与此同时，轮式编码器用于获取agv的运行距离。最后，利用航位推测算法根据测得的方向和距离计算出agv在任何时刻的精确位置。在跟踪标志线的...
内容介绍
此文档由会员 qs_f5t2xd 发布
附件C：译文
AGV的新导航系统
摘要：本文为自动导引车（AGV）设计了一种新的导航系统，该系统采用安装在AGV前端的CCD摄像头来识别和跟踪地面上的标志线，并且提取标志线的位置和方向。与此同时，轮式编码器用于获取AGV的运行距离。最后，利用航位推测算法根据测得的方向和距离计算出AGV在任何时刻的精确位置。在跟踪标志线的过程中，该系统采用反馈算法优化图像处理的性能和消除AGV的震动。概括地说，新型导航系统可以避免一般航位推测算法因时间累积而带来的位置误差，而且成本更低。大量的试验证明该算法可以有效的提高定位精度。
关键词：导航，机器视觉，航位推测算法，模糊控制器
1导言
目前，智能运输技术对于解决城市交通问题越来越重要，航位推测（DR）算法已广泛的应用于AGV，它可以通过测量陀螺仪和里程表的输出得到小车的位置。但是，高精密的陀螺仪是很昂贵的，并不可避免的存在积累航向参数误差，因此，该项目不能满足一些军事上的需求。对于军事上使用的AGV获得高精度的航向信息是至关重要的，磁罗盘会由于不同磁场的影响导致测量误差同样也不能适用。本文利用低成本的CCD摄像头确定系统航向（方向），可得到高准确度的系统距离，用导航推测算法获得导航参数。通过识别地面上的标志线，机器视觉可以输出航向信息，航向误差不会随时间积累，这是很重要的。将从机器视觉和航向推测获得的导航参数传送到车辆控制器，然后控制器就可实现自动导引。
2机器视觉
机器视觉是算法的主要部分，重要的是确保通过机器视觉计算出来的位置和方向（航向）信息有高的精度和实时能力。导航系统要求航向误差小于 ，行程误差小于5cm，信息输出频率大于10Hz。AGV的轨迹跟踪总是可用的，因为车辆将用于封闭场所。该项目采用在地面上的标志线提供航向及标志线的位置信息，详细操作如下：
1、地面上绘制的白线作为标志线
2、装在AGV前面的CCD摄像头用于捕捉图像
AGV的新导航系统
摘要：本文为自动导引车（AGV）设计了一种新的导航系统，该系统采用安装在AGV前端的CCD摄像头来识别和跟踪地面上的标志线，并且提取标志线的位置和方向。与此同时，轮式编码器用于获取AGV的运行距离。最后，利用航位推测算法根据测得的方向和距离计算出AGV在任何时刻的精确位置。在跟踪标志线的过程中，该系统采用反馈算法优化图像处理的性能和消除AGV的震动。概括地说，新型导航系统可以避免一般航位推测算法因时间累积而带来的位置误差，而且成本更低。大量的试验证明该算法可以有效的提高定位精度。
关键词：导航，机器视觉，航位推测算法，模糊控制器
1导言
目前，智能运输技术对于解决城市交通问题越来越重要，航位推测（DR）算法已广泛的应用于AGV，它可以通过测量陀螺仪和里程表的输出得到小车的位置。但是，高精密的陀螺仪是很昂贵的，并不可避免的存在积累航向参数误差，因此，该项目不能满足一些军事上的需求。对于军事上使用的AGV获得高精度的航向信息是至关重要的，磁罗盘会由于不同磁场的影响导致测量误差同样也不能适用。本文利用低成本的CCD摄像头确定系统航向（方向），可得到高准确度的系统距离，用导航推测算法获得导航参数。通过识别地面上的标志线，机器视觉可以输出航向信息，航向误差不会随时间积累，这是很重要的。将从机器视觉和航向推测获得的导航参数传送到车辆控制器，然后控制器就可实现自动导引。
2机器视觉
机器视觉是算法的主要部分，重要的是确保通过机器视觉计算出来的位置和方向（航向）信息有高的精度和实时能力。导航系统要求航向误差小于 ，行程误差小于5cm，信息输出频率大于10Hz。AGV的轨迹跟踪总是可用的，因为车辆将用于封闭场所。该项目采用在地面上的标志线提供航向及标志线的位置信息，详细操作如下：
1、地面上绘制的白线作为标志线
2、装在AGV前面的CCD摄像头用于捕捉图像
