基于Mecanum輪的全向運(yùn)動視覺導(dǎo)引AGV研制

喻 俊，武 星，沈偉良

(1.中國船舶重工集團(tuán)公司第713研究所，河南鄭州 450015)(2.南京航空航天大學(xué)機(jī)電學(xué)院，江蘇南京 210016)

隨著物流行業(yè)的不斷發(fā)展，自動導(dǎo)引車(automated guided vehicle，AGV)已經(jīng)在很多領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用。AGV是指裝有諸如磁傳感器、激光、攝像機(jī)等導(dǎo)引裝置，能夠沿既定的路徑行駛，在車體上安裝有主控制器、無線通訊模塊、安全保護(hù)裝置以及各種物料移載平臺的搬運(yùn)車輛，是一種智能輪式移動機(jī)器人，廣泛用于工廠自動化生產(chǎn)線、倉儲物流、機(jī)場和港口的物料傳送［1－2］。相比于其他導(dǎo)引方式，視覺導(dǎo)引具有精度高、成本低、路徑設(shè)置柔性高等優(yōu)點(diǎn)，且攝像機(jī)獲取的信息豐富，因此能適應(yīng)多分支路徑場合，逐漸成為近年來研究的熱點(diǎn)。

視覺導(dǎo)引AGV利用CCD攝像機(jī)采集地面路徑信息，提取地面路徑與攝像機(jī)視野中心的角度偏差與距離偏差，將偏差信息發(fā)送給控制器，控制器根據(jù)接收到的偏差信息來調(diào)整AGV車體的位姿，使車體始終保持在導(dǎo)引線上方。攝像機(jī)有垂直安裝與傾斜安裝兩種方式。垂直安裝方式定位精度比較高，但視野相對較小，若車體擺動幅度過大，路徑容易脫離視野。傾斜安裝方式由于采集的圖像存在傾斜畸變，對其進(jìn)行校正插值后，精度沒有垂直安裝方式的高，但能夠獲得更大視野，另外也能檢測前進(jìn)方向上是否存在障礙物，以便及時停車或進(jìn)行避障。

AGV移動機(jī)構(gòu)種類比較多，典型的有車輪式、履帶式、腿腳式等［3］，目前車輪式移動機(jī)構(gòu)因其控制方便、結(jié)構(gòu)簡單、路況適應(yīng)能力較強(qiáng)而得到廣泛應(yīng)用。車輪式移動機(jī)構(gòu)利用電機(jī)控制兩輪差速運(yùn)動，能實現(xiàn)前進(jìn)、轉(zhuǎn)彎等功能，但單驅(qū)轉(zhuǎn)彎需要較大轉(zhuǎn)彎半徑，且不能橫向移動，使用有一定的局限性。Mecanum輪是瑞士工程師BengtIlon于1973發(fā)明的一種全向輪［4］，采用Mecanum輪平臺，能夠?qū)崿F(xiàn)AGV在任意方向上的轉(zhuǎn)動和移動，能原地自傳任意角度，方便側(cè)移，運(yùn)動靈活性非常高。

本文以Mecanum輪為平臺，采用攝像機(jī)傾斜安裝方式研制了一款全向運(yùn)動視覺導(dǎo)引AGV。系統(tǒng)整體穩(wěn)定可靠，設(shè)計了優(yōu)化的圖像處理算法，實時性和魯棒性較好。

1 系統(tǒng)組成

基于Mecanum輪平臺的全向運(yùn)動視覺導(dǎo)引AGV電氣系統(tǒng)由視覺模塊、運(yùn)動控制模塊、無線通信模塊、電源模塊等4部分組成，如圖1所示。

車體機(jī)械結(jié)構(gòu)部分包括車架本體、4個直流有刷伺服電機(jī)以及4個Mecanum輪。4個Mecanum輪在車體前后兩兩平行布置，每個電機(jī)獨(dú)立驅(qū)動一個Mecanum輪，布置在前側(cè)的兩輪為共軸擺式懸掛結(jié)構(gòu)，即使AGV運(yùn)行在不平整路面，4個驅(qū)動輪也能有效著地并提供足夠的驅(qū)動力。

圖1 AGV硬件結(jié)構(gòu)框圖

視覺模塊包括1個CCD攝像機(jī)、1個環(huán)形光源以及1塊核心為TMS320 DM642的DSP處理板。CCD攝像機(jī)為圖像采集設(shè)備，將采集到的路徑圖像送入DSP進(jìn)行處理。環(huán)形光源照射地面路徑，保證攝像機(jī)采集的圖像具有足夠的亮度，同時能夠消除外界雜光的干擾。TMS320DM642是一款專門應(yīng)用于圖像采集與處理領(lǐng)域的高性能定點(diǎn)DSP，具有3個視頻采集通道及其他豐富的外圍擴(kuò)展接口，主要用于處理攝像機(jī)傳來的路徑圖像，提取路徑，得到路徑相對視野中心的角度偏差與距離偏差。

運(yùn)動控制模塊包括1塊以STM32F407為核心的運(yùn)動控制板和1個四軸電機(jī)驅(qū)動器。STM32F407芯片通過RS232串口與DSP通信，接收DSP傳遞過來的偏差控制信號，根據(jù)偏差、信號以及導(dǎo)引策略計算每個電機(jī)的速度，并把速度控制信息發(fā)送至四軸電機(jī)驅(qū)動器來控制電機(jī)轉(zhuǎn)速。

無線通信模塊包括2個DRF系列ZigBee模塊。DRF系列ZigBee模塊運(yùn)行ZigBee2007/PRO協(xié)議，上電即用，能自動組網(wǎng)。2個ZigBee模塊一個設(shè)為Coordinator(主)，另一個設(shè)為Router(從)，實現(xiàn)主機(jī)與運(yùn)動控制板間的通信。

電源模塊采用1個DC12V的鋰電池以及1個電源與總線接口，為AGV各元器件、設(shè)備進(jìn)行集線、供電。

2 工作原理

本文研制的視覺導(dǎo)引AGV首先利用CCD攝像機(jī)采集地面路徑圖像，對圖像進(jìn)行預(yù)處理以及圖像分割之后獲得路徑特征，在判斷出視野中存在路徑后，將路徑相對視野的角度偏差與距離偏差傳遞給運(yùn)動控制板，運(yùn)動控制板首先判斷偏差是否大于預(yù)設(shè)閾值，若大于預(yù)設(shè)閾值，則調(diào)整電機(jī)轉(zhuǎn)速，減小車體與導(dǎo)引線的偏差值，使車體穩(wěn)定運(yùn)行在導(dǎo)引線上方。AGV系統(tǒng)控制流程如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)控制流程圖

2.1 視覺模塊

在地面上鋪設(shè)藍(lán)色色帶作為導(dǎo)引路徑，由CCD攝像機(jī)作為圖像采集設(shè)備，其輸出信號為PAL制式模擬信號，通過TVP5150視頻解碼芯片解碼成YCbCr格式的數(shù)字信號，因為藍(lán)色路徑在Cb(藍(lán)色色度)分量空間中與地面背景有著較大的對比度，故提取圖像的Cb分量進(jìn)行圖像處理。

由于CCD攝像機(jī)鏡頭存在畸變，首先需要對圖像進(jìn)行畸變校正。采用平面模板標(biāo)定法對相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，獲得標(biāo)定參數(shù)以及鏡頭畸變系數(shù)，確定原始圖像中的像素點(diǎn)在畸變校正平面中的實際位置，消除由鏡頭帶來的桶形畸變［5］。本文采用大小為7×11的矩形格子作為標(biāo)定板，每個小單元為20mm×20mm的正方形?；冃Ｕ昂蟮臉?biāo)定模板圖像如圖3(a)、(b)所示。

在完成圖像的畸變校正后，需要對圖像進(jìn)行閾值分割，提取路徑信息。由于使用了環(huán)形光源，采集到的圖像會存在高光現(xiàn)象，即靠近光源中心的圖像會過亮［6］。本文采用基于光照約束的非均勻光照補(bǔ)償算法消除非均勻光照及高光現(xiàn)象的影響［7］，然后對圖像進(jìn)行分段閾值分割。分割完成后對二值圖像進(jìn)行先膨脹后腐蝕的形態(tài)學(xué)處理，可消除路徑圖像中的孔洞，得到平滑光整的路徑邊緣。如圖4所示。

圖3 透視畸變校正前后的圖像

圖4 路徑圖像二值化圖

得到二值化的路徑圖像后，便可以采用場掃描法得到路徑信息了。場掃描法也叫行列掃描法，即沿著水平和垂直方向掃描圖像，可以得到路徑寬度及路徑中點(diǎn)信息，將路徑簡化為直線模型x=y×tanΔθ+Δx，采樣n個路徑中心點(diǎn)行、列坐標(biāo)分別為yi和xi，圖5為角度偏差與距離偏差的定義，采用最小二乘法計算路徑相對視野的角度偏差和距離偏差為

圖5 路徑偏差定義

AGV在運(yùn)行過程中由于任務(wù)調(diào)度的需要，會經(jīng)過多分支路徑，并要求能夠準(zhǔn)確識別多分支路徑，靈活實現(xiàn)路徑切換。本文采用基于霍夫變換的多分支路徑聚類分析方法［8］，準(zhǔn)確實現(xiàn)了二分支、三分支路徑的識別。

2.2 運(yùn)動控制模塊

視覺模塊將路徑偏差信號以十六進(jìn)制形式通過RS232串口傳遞給運(yùn)動控制板。運(yùn)動控制板核心ARM芯片每隔50ms讀取一次與DSP通信的串口1數(shù)據(jù)以及與上位機(jī)ZigBee通信的串口2數(shù)據(jù)。根據(jù)串口2的數(shù)據(jù)決定AGV的運(yùn)行任務(wù)及跟蹤方式，根據(jù)串口1的數(shù)據(jù)進(jìn)行車體位姿糾偏，實現(xiàn)導(dǎo)引目的。圖6為Mecanum輪全方位運(yùn)動平臺結(jié)構(gòu)俯視圖。

圖6 Mecanum輪全方位運(yùn)動平臺結(jié)構(gòu)俯視圖

(vx，vy，ωo)T為 AGV 車體運(yùn)動速度，(ω1，ω2，ω3，ω4)T為各輪的轉(zhuǎn)速。每個車輪的半徑均為R，車輪中心與車體中心的水平和垂直方向的距離分別為l和L，輥子軸線與輪轂軸線的夾角α=45°?？梢缘玫組ecanum輪平臺的正運(yùn)動學(xué)方程［9］為:

逆運(yùn)動學(xué)方程為:

運(yùn)動控制模塊進(jìn)行糾偏時，根據(jù)定位精度要求及AGV運(yùn)行的平穩(wěn)性要求，將角度偏差閾值范圍設(shè)定為－10°～ +10°，距離偏差閾值范圍設(shè)定為－10mm～+10mm，并且在糾偏時優(yōu)先進(jìn)行角度偏差的糾偏，調(diào)整車體姿態(tài)。由于攝像機(jī)采集到的是前方路徑的偏差信息，因此把車體與前方視野區(qū)域作為整體進(jìn)行考慮，確保在糾偏過程中路徑不偏離視野。

2.3 無線通信模塊

無線通信模塊負(fù)責(zé)上位機(jī)與運(yùn)動控制模塊間的通信。上位機(jī)發(fā)送的控制指令主要為啟動/停止命令以及任務(wù)切換命令，以5個字節(jié)為單位組成數(shù)據(jù)幀傳送。運(yùn)動控制模塊反饋給上位機(jī)的內(nèi)容為指令接收確認(rèn)、任務(wù)接收確認(rèn)、運(yùn)行狀態(tài)以及故障狀態(tài)。

3 實驗驗證

圖7所示為全向運(yùn)動視覺導(dǎo)引AGV實物圖。仿照工廠環(huán)境，設(shè)計布置了一個AGV運(yùn)行路徑，如圖8所示。并結(jié)合實際需求，設(shè)計了4個任務(wù)。其中，任務(wù)1為默認(rèn)任務(wù)，即輸送任務(wù)，AGV沿著導(dǎo)引路徑前行，運(yùn)輸貨物;任務(wù)2為自動充電任務(wù)，AGV收到上位機(jī)指令后，將默認(rèn)任務(wù)改為充電任務(wù)，到達(dá)充電點(diǎn)時返回一個信號給上位機(jī)，充電任務(wù)結(jié)束后切換回默認(rèn)任務(wù);任務(wù)3為協(xié)作裝配任務(wù)，AGV到達(dá)裝配點(diǎn)時停止，反饋給上位機(jī)一個信號，開始裝配任務(wù)，裝配任務(wù)結(jié)束后切換回默認(rèn)任務(wù);任務(wù)4為避障任務(wù)，當(dāng)檢測到障礙物時，AGV減速停車，在避讓點(diǎn)反饋一個信號給上位機(jī)，原地旋轉(zhuǎn)360°，觀察周圍環(huán)境，根據(jù)環(huán)境狀況做出避障決策，若前方障礙物較小，則繞行避障，否則在視野中尋找另外空閑的導(dǎo)引路徑，避開原故障路徑，避障任務(wù)結(jié)束后切換回默認(rèn)任務(wù)。

圖7 視覺導(dǎo)引AGV實物圖

圖8 路徑示意圖

圖9 為AGV運(yùn)行時實時采集到的距離偏差和角度偏差，采樣頻率為5幀/s。由圖分析可知，AGV在走直線路徑時，其距離偏差與角度偏差均比較平穩(wěn)，距離偏差控制在±10mm以內(nèi)，角度偏差控制在±3°以內(nèi)。當(dāng)AGV進(jìn)入圓弧轉(zhuǎn)彎路徑時，由于攝像頭裝在AGV前部，圓弧路徑與視野中心存在著比較大的角度偏差與距離偏差，但此時AGV車體本身還處于直線路徑上方，隨著AGV開始進(jìn)行糾偏，角度偏差與距離偏差開始減小，直到AGV走出圓弧路徑，角度偏差與距離偏差開始恢復(fù)在小范圍內(nèi)波動。整個運(yùn)行過程中，AGV車體始終處于導(dǎo)引線上方。圖9中角度偏差較大的兩個峰，即是AGV進(jìn)入兩個圓弧路徑的反映。實驗結(jié)果表明，本文設(shè)計的全向運(yùn)動視覺導(dǎo)引AGV能夠?qū)崿F(xiàn)準(zhǔn)確可靠的導(dǎo)引，能準(zhǔn)確識別多分支路徑并靈活及時地切換。

圖9 AGV距離偏差與角度偏差圖

4 結(jié)論

本文基于Mecanum輪平臺研制了一款全向運(yùn)動視覺導(dǎo)引AGV，利用CCD攝像機(jī)及DSP處理器實現(xiàn)了路徑特征和導(dǎo)引數(shù)據(jù)的提取，利用STM32F407處理器實現(xiàn)了Mecanum輪的運(yùn)動控制。最后通過實驗，實現(xiàn)了AGV的準(zhǔn)確導(dǎo)引，驗證了導(dǎo)引控制算法的有效性，同時開發(fā)了AGV的自主避障功能。本文研制的AGV運(yùn)行靈活，適用于作業(yè)空間狹小的工業(yè)應(yīng)用場合。

［1］ 王榮本，儲江偉，馮炎，等.一種視覺導(dǎo)航的實用型AGV設(shè)計［J］.機(jī)械工程學(xué)報，2002，38(11):135 －138.

［2］ Wu Xing，Lou Peihuang，Yu Jun，et al.Intersection recognition and guide－path selection for a vision－based AGV in a bidirectional flow network［J］.International Journal of Advanced Robotic Systems，2014，39(11):1－17.

［3］ Komoriya K，Yokoi K，Kotoku T.Motion control of omnidirectional mobile manipulator for indoor environment［C］//Proceedings of the IEEE International Workshop on Robot and Human Interactive Communication.Tsuk uba:IEEE，2001:274 －279.

［4］ Ilon B E.Wheels for a Course Stable Self－ propelling VehicleM-ovable in any Desired Direction on the Ground or Some Other Base，U.S.［P］3876255.

［5］ Zhang Zhengyou.Flexible camera calibration by viewing a plane from unknown orientations［C］//Proceedings of the 1999 7th IEEE Int.Conference on Computer Vision(ICCV＇99)，Kerkyra，Greece.Kerkyra:IEEE，1999:666 －673.

［6］ 楊旭，樓佩煌，武星，等.基于光照約束的AGV視覺導(dǎo)引非均勻光照增強(qiáng)方法［J］.機(jī)械科學(xué)與技術(shù)，2013，32(12):1752－1757.

［7］ 石陳陳.雙驅(qū)動視覺導(dǎo)引AGV路徑特征提取與協(xié)同導(dǎo)航［D］.南京:南京航空航天大學(xué)，2015.

［8］ Muir P F，Neuman C P.Kinematic modeling for feedback control of an omnidirectional wheeled mobile robot［C］//Proceedings of the 1987 IEEE international conference on robotics end automation.Paris:IEEE，1987:1772 －1778.