基于视觉和RFID复合导航的AGV设计与研究

王辉，袁斌，王伟博，吴瑞明

(浙江科技学院机械与能源工程学院，浙江杭州 310023)

0 前言

随着中国制造2025计划的深度推进，对智能设备的需求也不断提高。自动引导小车(Automated Guided Vehicle，AGV)作为智能制造中的重要组成部分，在智能车间、物流仓储、医疗等领域发挥越来越重要的作用。但是，目前AGV在实际应用过程中往往存在导航精度和轨迹柔性难兼顾的现象，这也是AGV在很多领域推广应用的难点。

根据导航方式对AGV进行分类，可以分为磁导航、色带导航、激光导航、惯性导航、即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)导航、复合导航等。不同的导航方式对应不同的需求，其中磁导航和色带导航应用最广泛，具有精度高、运行稳定、成本低等优点，但轨迹柔性较差；激光导航可以满足生产需求，但需要安装发射板，成本相对较高；惯性导航在导航过程中存在累计误差，因此需要定期进行矫正，且精度高的惯性元件价格较高；SLAM导航分为激光雷达和双目视觉两种，对于实现高精度的导航在技术上还存在难点，数据计算量大且算法复杂；复合导航是结合两种以上方法，优势互补完成定位导航。肖献强等提出一种利用二维码与惯性导航组合的方式进行定位导航，取得了较好成果，但存在视觉识别二维码效率低的问题，不利于AGV高效运行。

针对上述情况，提出一种基于视觉和RFID复合导航的方式。采用地标图像中嵌入射频卡的策略建立网格型地图，当AGV处于两个站点之间时，通过识别AGV前方站点的位置来评估当前是否偏离预期轨迹；当AGV接近拐点时，RFID传感器读取到站点信息后AGV进入低速模式，为转弯纠偏做准备；当AGV到达站点时，由AGV正下方的视觉传感器评估AGV相对于站点的横向、纵向、角度误差，并进行补偿。为提高转角的准确性，先根据运动模型得到的转角进行初步转弯，再利用安装在AGV前方的视觉传感器获得的偏角进行角度调整。在传感器捕捉位置信息时引入卡尔曼滤波来降低抖动产生的干扰。

1 AGV结构与运动模型

基于视觉和RFID复合导航的AGV主要结构如图1所示。

图1 AGV主要结构示意

AGV采用两轮差速方式驱动行驶，并在前后分别安装两个万向轮做支撑。AGV上安装两个视觉传感器，分别用于捕捉AGV正下方图像信息和正前方地面的图像信息。RFID传感器安装在底盘前方位置，用于检测是否即将到达站点和读取坐标信息。

在运动过程中，由控制器发送指令给伺服驱动器，从而控制电机转速并调整AGV姿势。根据两轮差速原理建立运动学模型如图2所示。AGV在某时刻的位姿可以表示为=[,,]，其中：、为AGV所在的二维平面坐标点；为AGV的偏转角。

图2 AGV运动学模型

假设时刻左轮速度为，右轮速度为，AGV质心的移动速度和角速度可以表示为

(1)

式中：为两驱动轮之间的距离。

根据式(1)，轨迹曲率圆半径和瞬时转角Δ可以表示为

(2)

根据上述公式将速度和角速度离散化可以得到AGV任何时刻的姿势，如式(3)所示：

(3)

式中：为采样周期；、、为控制量。

根据式(2)可建立直线行驶时角度误差和轨迹误差模型：

(4)

根据AGV的运动模型建立Simulink仿真模型，结果表明:AGV在直行时轨迹误差较小，但经过转弯后，转角存在误差使得轨迹出现较大误差。因此,提高AGV转角的精度对AGV定位导航具有重要意义。

2 AGV总体框架与导航方法

2.1 AGV总体框架

图3所示为AGV的框架，AGV总控制器为PC，主要负责处理摄像头数据、与云端Socket通信、与STM32控制器串口通信；STM32控制器主要用于接收RFID传感器的数据，并解码和控制电机驱动器。

图3 AGV总体框架示意

2.2 AGV路径构建

采用地标图像中嵌入射频卡的形式构建地图，射频卡中的信息为00000000～99999999，前四位为横坐标，后四位为纵坐标，AGV路径地图如图4所示。

图4 AGV路径地图示意

已知AGV起始姿势为[0001,0001,90]，终点姿势为[0003,0003,0]，可以通过遗传算法等路径规划算法得出最优路径，然后将最优路径写入控制器。如图3所示的路径转化为自定义控制指令，可以表示为(10000)、(12090,10000)、(11045,10000)、(12045)，其中：10000为直行指令；12090为右转90°；11045为左转45°；12045为右转45°。

2.3 视觉图像检测

摄像头在使用前需要进行畸变矫正处理，因此利用MATLAB视觉工具箱进行标定。

中间摄像头安装在距离地面18 cm高的位置，主要用于检测AGV经过站点时的轨迹误差。为方便计算轨迹误差，将图像坐标进行平移旋转变化，图像中心为坐标原点。图像变换公式如下：

(5)

式中：、为原图像坐标；、为变化后的坐标。

站点上的圆形图案采用霍夫变换进行检测。根据霍夫原理，将笛卡尔坐标转化为霍夫坐标，圆上的点在霍夫空间为三维曲线，并且同一个圆上的点在三维空间中交于一点，如下所示：

(-)+(-)=

(6)

将式(6)所示的笛卡尔坐标转为霍夫坐标：

(7)

根据原理设定半径和重合点数量的阈值，检测结果如图5所示。

图5 霍夫变换圆检测结果

检测AGV前方站点时，首先，将摄像头采集的 RGB图像转换为HSV图像并设置红色阈值；然后进行二值化和轮廓检测，为增加检测的抗干扰能力，在轮廓检测时引入轮廓面积、轮廓周长来筛选图案轮廓；最后，作最小外接矩形并计算中心像素坐标。检测结果如图6所示。

图6 地标检测结果

AGV在运动过程中存在不可避免的抖动和摄像头采集数据不稳定的问题，所产生的随机误差可以看作白噪声，因此在图像采集过程中引入卡尔曼滤波。通过摄像头获取地标相对于AGV的位置，对位置坐标(，)进行滤波处理，减少随机误差的干扰。参数状态方程和观测方程分别如式(8)、式(9)所示：

(8)

()=()+()

(9)

式中：(+1)为+1时刻的状态；+1、+1为+1时刻地标相对于AGV的坐标；为像素坐标与世界坐标的比例关系；Δ、Δ为时刻的坐标增量；()为过程噪声；()为时刻的观测值；()为观测噪声。

2.4 轨迹控制方法

为降低打滑、抖动等因素对轨迹产生的影响，对不同运动阶段采用不同的控制速度，在转弯和检测地标时采用较低速度，直线行走时采用较快速度。

图7为AGV从启动到转弯的各阶段控制示意。可知：AGV在0～时，加速度为；在～时，AGV处于两个站点之间,速度保持在行驶；在～时，RFID传感器检测到下一站点坐标，并判断是否需要转弯，需要转弯时AGV开始减速；在～时，保持低速行驶，并等待AGV正中间的摄像头检测到地标图案；在～时，速度降低至0，计算并补偿轨迹误差；在～时，开始转向并补偿转角误差；在～时，AGV开始加速往下一站点行驶。

图7 各阶段控制示意

在经过转弯或终点站时，AGV会进行位置和角度的补偿。如图8所示,矫正由状态(1)～状态(5)组成，首先由正中间的摄像头检测到地标图像位置，然后进行像素坐标与世界坐标之间的转化，得到角度和位置误差。

图8 纠偏控制方法示意

当前AGV姿势下，误差可由式(10)表示：

(10)

式中：为位置误差；、为站点相对于AGV的位置坐标；为角度误差。

根据差动轮驱动原理，将偏角转化为轮子移动距离：

=(×)2

(11)

调整角度后，向前行驶距离到达状态(3)的位置，然后向反方向旋转，最后根据AGV前方摄像头计算出AGV转弯后偏离的并矫正误差。

在运行过程中，将摄像头观测到的轨迹误差和角度误差输入PID控制器中进行调整，加快系统响应。增量式PID表示如下：

Δ()=[()-(-1)]+()+[()-(-1)+(-2)]

(12)

式中：、、为PID中的3个参数；为期望与观测之间的差值。

3 实验与分析

采用自主设计的AGV小车作为实验设备，如图9所示。AGV主要参数：车身大小700 mm×450 mm×350 mm;两轮间距435 mm；最大移动速度1 m/s；地标间距1 m。对AGV进行原地旋转测试、正方形路径测试、8字形路径测试。

图9 AGV实物

3.1 原地转弯测试及分析

原地转弯测试主要是检测AGV转弯时，转角大小对位置精度的影响。AGV在转弯时处于低速状态，因此测试时轮子速度为0.2 m/s。旋转过程分为两部分：左转弯360°、右转弯360°，误差如图10所示。可知：原地转弯时，前360°转弯的、向误差基本在3 mm内，后360°转弯误差在5.5 mm内。

图10 原地转弯 位置误差

3.2 正方形和8字形路径测试及分析

正方形路径测试和8字形路径测试分别是为了检测AGV连续拐弯情况和拐弯带直线行驶情况的路径和角度精度，两者的路径如图11所示。图12、图13所示分别为测试路径的轨迹误差和角度误差。可知：正方形路径的轨迹误差最大值为24.5 mm,平均误差为4.6 mm,角度误差最大值为1.4°，平均误差为0.7°；8字形路径的轨迹误差最大值为25.0 mm,平均误差为7.1 mm,角度误差最大值为1.2°，平均误差为0.6°。在测试过程中，AGV可以自动完成纠偏，并将误差保持在一定值内，与文献[16]中的导航方式得到的平均轨迹误差12 mm、角度误差1°相比，有所提升。

图11 测试路径示意

图12 测试路径的轨 图13 测试路径的角

4 结论

本文作者提出一种基于视觉和RFID技术相结合的AGV复合导航方法。利用RFID技术快速识别地标中的射频卡信息，并得出AGV坐标；利用视觉识别地标与AGV的相对位置关系，并矫正轨迹、方向偏差，既能保证路径柔性，又可兼顾导航精度。采取两种路径进行测试，结果表明：平均轨迹偏差为5.85 mm,平均角度偏差为0.65°，该AGV基本满足实际生产需求。研究结果为解决AGV定位导航问题提供了参考。