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4。5 方向控制模块设计 28
4。6 人机模块设计 28
4。7 蓝牙通信模块设计 29
4。8 SD卡模块设计 30
4。9 本章小结 31
5 系统调试 32
5。1 软件开发平台简介 32
5。2 系统调试 33
5。3 调试问题及解决 36
5。4 本章小结 37
结 论 38
致 谢 39
参 考 文 献 40
附录 视觉导引车实物图 42
1 引言
1。1 课题研究背景及意义
21世纪以来，工业自动化事业生产蓬勃发展。德国提出的“工业4。0”战略得到广泛认同，其中一个重要的主题就是智能生产。通过自动导引车AGV，在自动仓库与生产车间之间，各工位之间，各段输送线之间进行快速的物料运输，为智能生产的实现提供条件[1]。AGV可以沿着期望的路径行驶，主动避开障碍物，运输物料到达规定地点。跟过去的传送带传送方式相比，AGV物流车运送的优点有：操作方便、路径灵活、可靠性高、效率高、成本低等。论文网
视觉导引AGV作为一种新型的自动运输工具，受到人们的广泛关注，对其技术的研究也越来越多。行驶过程中,AGV通过摄像头和传感器获取车辆周围的动态环境图像信息并与内置数据库进行比较,从而确定当前位置和下一步行驶策略[2,3]。该种方式不需要预先设置任何物理路径，理论上引导柔性最好。随着图像采集，存储和处理手段的飞速发展，视觉导引方式越来越具有实用价值。
图1。1 AGV自动搬运机器人
1。2 自导引车研究现状
1。2。1 自导引车国外现状
1。2。2 国内研究现状
1。3 视觉自导引车关键技术
目前AGV的引导方式有:电磁感应引导、磁导带引导、惯性引导、激光引导和视觉导引方式[9]。电磁感应引导抗扰能力强，但需埋设金属线，行驶路线固定不易更改。磁导带相对来说线路较易改变，但磁导带铺设于地面上易受干扰。激光引导方式通过发射激光束，然后接收四周定位标志反射回的激光束，从而计算出车辆当前的位置以及运动的方向[10]。视觉引导方式利用摄像头将图像实时传送到计算机，配合图像处理技术进行路径识别，实现复杂路况的精确引导，具有柔性好、鲁棒性强、抗干扰能力强等优点[11,12]。其关键技术有以下几个方面：
1。3。1 图像识别和处理技术
如何准确的识别路况，对自动导引车自动避障，循迹行驶有重要意义。特征提取是图像识别的关键，物体特征应具有类内的一致性和区别性，常用的特征包括轮廓特征、颜色特征、形状特征等[13,14]。
图像处理是视觉导引方式必须解决的问题。提高路况辨识的稳定性和准确性,不仅可以减小自动导引车的跟踪误差,对提高自动导引车的智能性也有重要意义[15]。利用图像处理技术解决引导图像中的噪声消除、边缘检测问题。
1。3。2 运动控制技术文献综述
视觉AGV导引方式是通过图像识别地面上的路况信息，并根据小车与路径相对位置关系，调整车辆位置，控制其前进。如何减小跟踪误差，成为了AGV运动控制的关键。目前AGV控制方法主要有PID控制、模糊控制以及最优控制等。
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