基于二維碼使用的搬運(yùn)車設(shè)計(jì)及其路徑優(yōu)化

（長(zhǎng)安大學(xué) 工程機(jī)械學(xué)院，西安 710061）

0 引言

早在二十世紀(jì)五十年代，搬運(yùn)還要靠人工，不但速度跟不上，搬運(yùn)率也跟不上。不合理，低效率地搬運(yùn)加速了庫存積壓。大型生產(chǎn)企業(yè)中，搬運(yùn)車是必須的運(yùn)輸工具，搬運(yùn)的作用在實(shí)際生產(chǎn)與企業(yè)物流中不容小覷，產(chǎn)品空間移動(dòng)，也就是物流作業(yè)，包括兩種，一種是堆高運(yùn)動(dòng)，也就是物體在空間上的垂直運(yùn)動(dòng)；另一種叫搬運(yùn)物流，也就是物體在水平方向的運(yùn)動(dòng)。

快速并且精準(zhǔn)的識(shí)別搬運(yùn)物，在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)，通過合理的運(yùn)送路線將其運(yùn)送在指定地點(diǎn)，是研究的重點(diǎn)。企業(yè)庫存管理中，搬運(yùn)車的高效運(yùn)行節(jié)約了時(shí)間成本與人力成本，使庫存管理智能化[1]。

搬運(yùn)車經(jīng)幾代發(fā)展，已經(jīng)從第一代人工搬運(yùn)車發(fā)展到現(xiàn)在的智能搬運(yùn)車，倉儲(chǔ)物流系統(tǒng)更趨向于柔性與智能化，智能搬運(yùn)車實(shí)現(xiàn)無人操作，作業(yè)快速，準(zhǔn)確[2]。

1 問題分析

在生產(chǎn)企業(yè)倉儲(chǔ)，或流水線上，常常需要搬運(yùn)一些產(chǎn)品，但產(chǎn)品形狀往往不規(guī)則，需要識(shí)別其特有形狀。除了形狀的特殊性外，顏色也可以作為識(shí)別標(biāo)志，通過對(duì)目標(biāo)物顏色的識(shí)別來判斷是否是執(zhí)行對(duì)象。在設(shè)計(jì)時(shí)也應(yīng)該考慮避障問題，如何規(guī)避障礙物，制定最優(yōu)路徑，以最快的速度，精確執(zhí)行任務(wù)。

首先，搬運(yùn)車需要裝置攝像頭，收集圖像信息，通過PC機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析處理，鎖定任務(wù)目標(biāo)，進(jìn)行下一步任務(wù)。攝像頭主要收集物體信息包括：顏色，形狀等，對(duì)障礙物體等非任務(wù)目標(biāo)的識(shí)別，例如人，廠內(nèi)其他車輛以及非任務(wù)目標(biāo)的任何物體。

對(duì)物體的大小以及距離信息識(shí)別研究考慮兩種方法，一種是雙目識(shí)別，另一種為單目識(shí)別。雙目識(shí)別：利用兩個(gè)攝像頭分別采集目標(biāo)物的信息，包括顏色，大小，距離等。單目識(shí)別則使用一個(gè)攝像頭采集目標(biāo)物的顏色，大小，距離信息。文章考慮成本等因素，使用單目識(shí)別采集目標(biāo)物信息。

由于PC機(jī)的運(yùn)行處理能力較強(qiáng)，所以將小型PC機(jī)裝載在搬運(yùn)車上作為搬運(yùn)車上機(jī)位，下機(jī)為不需要較強(qiáng)的處理能力，故選用單片機(jī)，與上機(jī)位PC機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)交流。單片夾采集數(shù)據(jù)信息后傳輸至上機(jī)位，上機(jī)位進(jìn)行分析處理后指揮下機(jī)位進(jìn)行控制[2～4]。

2 搬運(yùn)車硬件設(shè)計(jì)

2.1 處理器設(shè)計(jì)

搬運(yùn)車下機(jī)位控制部分的核心就是處理器，它通過串口中斷函數(shù)與WIFI連接，接受并控制執(zhí)行上機(jī)位傳來的信息，與此同時(shí)它還需要通過控制I/O口來實(shí)現(xiàn)搬運(yùn)車的移動(dòng)，攝像頭和超聲波等的運(yùn)動(dòng)[5]。搬運(yùn)車控制過程還需3個(gè)定時(shí)器用于傳輸數(shù)據(jù)，航機(jī)控制與超聲波測(cè)距定時(shí)，所以研究選用單片機(jī)型號(hào)為STC89C52。

2.2 超聲波與WIFI模塊

超聲波由于其在空氣中能夠遠(yuǎn)距離傳播，有較強(qiáng)的指向性，并且耗能慢，所以常被用于測(cè)距，它具有快速，方便，計(jì)算簡(jiǎn)單等特點(diǎn)，并且易于控制，能夠滿足工業(yè)上對(duì)測(cè)量精度的要求。

無線傳輸技術(shù)（WIFI：Wireless Fidelity），簡(jiǎn)稱WIFI。主要建立無線連接，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的收集，處理與傳送功能，是整個(gè)系統(tǒng)的核心功能。

2.3 舵機(jī)設(shè)計(jì)

搬運(yùn)車上，需要旋轉(zhuǎn)的攝像頭以及超聲波都需要通過舵機(jī)進(jìn)行控制，舵機(jī)按照其旋轉(zhuǎn)較多可以分為1800和3600兩種，研究中攝像頭與超聲波的采集數(shù)據(jù)一般只采集搬運(yùn)車前方物體，所以研究選用旋轉(zhuǎn)1800的舵機(jī)，同時(shí)也可以方便地調(diào)整攝像頭以及超聲波模塊的角度。

2.4 其他硬件設(shè)計(jì)

搬運(yùn)的運(yùn)動(dòng)需要電機(jī)控制，通過PWM信號(hào)控制其速度，三根控制線其中之一控制電機(jī)開關(guān)，剩余兩根方向線控制電機(jī)正反轉(zhuǎn)。搬運(yùn)車還學(xué)要裝置紅外線傳感器以實(shí)現(xiàn)搬運(yùn)車的循跡功能。搬運(yùn)車不但要求迅速執(zhí)行任務(wù)，更需要對(duì)其速度進(jìn)行控制，所以需設(shè)置速度檢測(cè)模塊。搬運(yùn)車后輪處裝有深槽齒輪，在其一側(cè)裝有光感傳感器，車輪每經(jīng)過一個(gè)輪齒傳感器產(chǎn)生脈沖，在設(shè)定時(shí)間內(nèi)將脈沖數(shù)據(jù)被單片機(jī)采集，通過分析確定當(dāng)前車速[6]。搬運(yùn)車整體如圖1所示。

圖1 搬運(yùn)車

3 搬運(yùn)車二維碼識(shí)別控制系統(tǒng)

文章研究的搬運(yùn)車控制方案主要包括兩個(gè)部分，第一部分為二維碼識(shí)別控制，第二部分為物體識(shí)別控制。二維碼識(shí)別控制是指通過二維碼掃描進(jìn)行一些信息的傳輸，這種傳輸?shù)姆绞接兄T多優(yōu)點(diǎn)，方便，快捷，保密性好，沒有傳統(tǒng)數(shù)據(jù)接收的條件與時(shí)間限制。

3.1 二維碼

二維碼 （dimensional barcode），由一維條形碼發(fā)展而來，它具有可讀性，它其中儲(chǔ)存著二進(jìn)制數(shù)據(jù)，當(dāng)設(shè)備對(duì)其進(jìn)行掃描時(shí)，可以獲取里面的信息與數(shù)據(jù)。與一維碼相比較，二維碼在編碼上難度加大，發(fā)雜程度增加，但是它可以攜帶的信息量也隨之增加。

3.2 具體實(shí)施方案

一般工廠內(nèi)會(huì)設(shè)置多個(gè)倉庫，倉庫之間有一定距離，二維碼識(shí)別控制方案則可以使搬運(yùn)車快速識(shí)別這些倉庫，文章采用二維碼識(shí)別與控制中心AGV相結(jié)合的方案。由于倉庫眾多，位置不明確，倉庫間障礙物亦不確定，故采用尋線方式來查找倉庫最為合適，同時(shí)可以有效規(guī)避障礙物準(zhǔn)確到達(dá)指定倉庫。但考慮到搬運(yùn)車需在各個(gè)倉庫之間切換，必須增加一個(gè)回轉(zhuǎn)中心。考慮到一次需調(diào)動(dòng)多輛搬運(yùn)車，會(huì)出現(xiàn)信息傳送延遲現(xiàn)象及傳輸錯(cuò)誤，文章采取第三方二維碼掃描的控制方法，將需要控制的具體內(nèi)容制作成二維碼，等待搬運(yùn)車的識(shí)別掃描[7]。

控制原理如圖2所示?？刂浦行母鶕?jù)搬運(yùn)車所要去的倉庫設(shè)計(jì)好搬運(yùn)路線。搬運(yùn)車位于起始位置，即回轉(zhuǎn)中心處等待任務(wù)，控制中心將任務(wù)發(fā)送至上機(jī)位，并指揮回轉(zhuǎn)中心轉(zhuǎn)至給定軌道，并將搬運(yùn)行進(jìn)任務(wù)發(fā)送至上機(jī)位。搬運(yùn)車隨即按照設(shè)計(jì)的路線行進(jìn)。需要搬運(yùn)的物品的位置，顏色，重量等信息被制成二維碼于顯示屏顯示，等到掃描。搬運(yùn)差到達(dá)目的地后，攝像頭轉(zhuǎn)過一定角度，掃描顯示屏上二維碼后上傳至上機(jī)位進(jìn)行識(shí)別，若不能識(shí)別繼續(xù)掃描直至識(shí)別。獲得搬運(yùn)物信息后開始執(zhí)行搬運(yùn)任務(wù)，電子屏刷新顯示新的二維碼。搬運(yùn)動(dòng)作執(zhí)行完畢后原路返回，控制中心收到上機(jī)位發(fā)送的搬運(yùn)完成指令，控制中心收到指令后指揮回轉(zhuǎn)中心轉(zhuǎn)動(dòng)至放置目標(biāo)搬運(yùn)物路線，搬運(yùn)車按指定路線到達(dá)后，攝像頭旋轉(zhuǎn)一定角度，掃描二維碼，此二維碼為目標(biāo)搬運(yùn)物所要放置的位置，識(shí)別后執(zhí)行卸載任務(wù)。完成卸載后，搬運(yùn)車返回轉(zhuǎn)中心，并向控制中心發(fā)送卸載完畢指令[8～10]。

圖2 控制原理圖

3.3 目標(biāo)搬運(yùn)物識(shí)別

3.3.1 目標(biāo)搬運(yùn)物識(shí)別色彩識(shí)別

攝像頭采集目標(biāo)搬運(yùn)物的圖像信息采用HSV模型信息，HSV色彩空間可根據(jù)人類視覺分析情況進(jìn)行變化。這個(gè)模型中顏色的參數(shù)分別是：色調(diào)H，飽和度S，明度V。圖像采集還有另一種RGB模型，它幾乎涵蓋了人類肉眼可是別的大部分色彩信息，圖3為兩種模式下，搬運(yùn)車攝像頭采集圖像信息識(shí)別后的對(duì)比圖。上邊為RGB模型下識(shí)別結(jié)果，下邊為HSV模型下識(shí)別效果，結(jié)果表明HSV識(shí)別效果在區(qū)分背景色與被識(shí)別物顏色效果更佳[11,12]。

圖3 色彩識(shí)別結(jié)果

3.3.2 目標(biāo)搬運(yùn)物識(shí)別形狀識(shí)別

在車間，目標(biāo)搬運(yùn)物以及障礙物往往不具備規(guī)則的形狀，例如在搬運(yùn)用于再制造的零部件時(shí)，由于零部件大多數(shù)屬于廢舊產(chǎn)品，已經(jīng)出現(xiàn)破損情況，直接導(dǎo)致了其幾何形狀的改變。這就需要搬運(yùn)車能夠精準(zhǔn)識(shí)別不規(guī)則搬運(yùn)物以及障礙物的形狀，快速鎖定搬運(yùn)目標(biāo)，執(zhí)行搬運(yùn)任務(wù)。

不規(guī)則形狀搬運(yùn)物識(shí)別，由于特殊形狀沒有規(guī)則幾何信息，無法像規(guī)則幾何形狀那樣提取特征進(jìn)行信息比對(duì)，所以采用相似性對(duì)比。不規(guī)則形狀識(shí)別時(shí)，先采集圖像，再進(jìn)行二值化處理，分割圖形。用分割后的圖形與對(duì)比庫中的圖形比對(duì)，選擇相似度最高的，則認(rèn)為是該圖形[13]。對(duì)車牌蘇E8889X進(jìn)行不規(guī)則圖形識(shí)別實(shí)驗(yàn)，結(jié)果如圖4所示。

圖4 形狀識(shí)別結(jié)果

3.3.3 路徑規(guī)劃

為了規(guī)避前行過程中的障礙物，是搬運(yùn)車順利到達(dá)目的地，應(yīng)采用路徑規(guī)劃。路徑規(guī)劃指從一個(gè)已知點(diǎn)(Xs，Ys，Zs)到目標(biāo)位置(Xo，Yo，Zo)之間規(guī)劃出一條耗時(shí)最短，路徑最優(yōu)的方法，而且可以避開障礙物。經(jīng)過分析使用Bezier曲線進(jìn)路徑規(guī)劃較為合適。目前使用最多的是英國學(xué)者所提出的n次Bezier定義：

Pi(0≤i≤n)是曲線的第i個(gè)控制點(diǎn)，依次連接P0到Pn，形成折線圖形，這個(gè)圖形就是關(guān)于Bezier的控制多邊形。Bi,n(u)的n次Bernstein多項(xiàng)表達(dá)式：

若已知四個(gè)控制點(diǎn)，(x0,y0)，(x1,y1)，(x2,y2)，(x3,y3)，則可得到一條關(guān)于Bezier的3次曲線。

3.3.4 路徑規(guī)劃效果測(cè)試

研究采用懲罰函數(shù)在求解Bezier最優(yōu)路徑中，這樣可以使函數(shù)有約束轉(zhuǎn)變?yōu)闊o約束非線性優(yōu)化問題，并將懲罰函數(shù)作適應(yīng)度函數(shù)，運(yùn)用粒子群優(yōu)化算法求得。搬運(yùn)車初始位置：（350，-300，π/3），目標(biāo)位置：（750，-150，π/6），初始速度：V0=1.5m/s，最大速度為：Vz=2m/s。四周兩個(gè)障礙物，其坐標(biāo)：障礙物1：（400，-150）；障礙物2：（600，-250）。R(搬運(yùn)車)=R(障礙物)=25cm，安全距離：10cm，懲罰因子c1=c2=c3=100。求解后結(jié)果如圖5所示。

圖5 路徑優(yōu)化結(jié)果圖

3.3.5 搬運(yùn)效果測(cè)試

對(duì)搬運(yùn)車進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果如圖6所示。

4 結(jié)論

文章研究了基于二維碼掃描識(shí)別的搬運(yùn)車，設(shè)計(jì)搬運(yùn)車智能控制系統(tǒng)，并進(jìn)行路徑避障規(guī)劃。研究了搬運(yùn)車對(duì)目標(biāo)物色彩識(shí)別，形狀識(shí)別，尤其是不規(guī)則幾何形狀識(shí)別進(jìn)行研究，利用Bezier曲線對(duì)搬運(yùn)車進(jìn)行路徑

【】【】?jī)?yōu)化，成功避開障礙物，并且前進(jìn)路線順滑，符合路徑規(guī)劃要求。最后進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，搬運(yùn)車成功搬運(yùn)目標(biāo)物，執(zhí)行搬運(yùn)計(jì)劃。高效的物流運(yùn)行可以有效減少企業(yè)成本，通過對(duì)搬運(yùn)物流的優(yōu)化，智能無人搬運(yùn)，能夠有效節(jié)約庫存成本和人力成本。

圖6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

[1]孫秀君.無人搬運(yùn)車激光導(dǎo)向技術(shù)[J].合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),1993,16(S1):126-129.

[2]任家權(quán),余紹華.叉車智能化及其發(fā)展方向[J].叉車技術(shù),2015,(01):5-9.

[3]陳君.二維碼技術(shù)在移動(dòng)終端的安全應(yīng)用研究[D].廣東工業(yè)大學(xué),2015.

[4]程裕強(qiáng),劉愛民,周國軍.二維碼生成算法研究[J].玉林師范學(xué)院學(xué)報(bào),2014,35(05):118-122,139.

[5]宮雪.QR二維碼個(gè)性化設(shè)計(jì)及其應(yīng)用研究[D].北京工業(yè)大學(xué),2015.

[6]甘勝軍.利用HSV色彩空間進(jìn)行車牌識(shí)別的研究[D].重慶郵電大學(xué),2016.

[7]陳運(yùn)文.形狀識(shí)別與圖像分割方法研究[D].復(fù)旦大學(xué),2008.

[8]陳孝春,葉懋冬,倪臣敏.一種形狀識(shí)別的方法[J].模式識(shí)別與人工智能,2006,(06):758-763.

[9]朱東偉,毛曉波,陳鐵軍.基于改進(jìn)粒子群三次Bezier曲線優(yōu)化的路徑規(guī)劃[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2012,29(05):1710-1712.

[10]任家權(quán),余紹華.叉車智能化及其發(fā)展方向[J].叉車技術(shù),2015,(01):5-9.

[11]吳佳楠,肖本賢,方興志,范進(jìn).基于模糊控制的叉車線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)變傳動(dòng)比研究[J].合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2014,37(08):912-915.

[12]潘珍.基于輪廓的形狀識(shí)別方法研究[D].西南大學(xué),2012.

[13]馬鳴,李海波.基于Android的二維碼的生成與識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].電腦知識(shí)與技術(shù),2012,8(26):6353-6356.