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    基于多傳感器的AGV定位誤差校正方法研究

    2019-01-08 02:42:42曲立國鄧亞頌
    關(guān)鍵詞:驅(qū)動(dòng)輪位姿編碼器

    曲立國, 鄧亞頌

    (安徽師范大學(xué) 物理與電子信息學(xué)院, 安徽 蕪湖 241002)

    0 引 言

    自動(dòng)導(dǎo)引運(yùn)輸車(Automated Guided Vehicle, AGV)是現(xiàn)代物流系統(tǒng)的重要組成部分, 隨著物流行業(yè)的發(fā)展與科技技術(shù)水平的提升, 國內(nèi)AGV技術(shù)發(fā)展迅速, AGV需求量居國際前列. AGV之所以能夠?qū)崿F(xiàn)無人駕駛, 導(dǎo)航和導(dǎo)引對(duì)其起到了關(guān)鍵的作用, 而AGV能否穩(wěn)定精確地完成任務(wù), 定位的準(zhǔn)確性將會(huì)直接影響AGV導(dǎo)航的精度. 通常, 對(duì)于已知環(huán)境的定位方法主要分為相對(duì)定位法和絕對(duì)定位法. 相對(duì)定位法是指通常使用航位推算和慣性導(dǎo)航完成AGV姿態(tài)計(jì)算的導(dǎo)航方法, 但是這種方法的估計(jì)誤差將會(huì)被累積. 隨著導(dǎo)航技術(shù)的發(fā)展, 為了提高定位的準(zhǔn)確性, 許多研究人員試圖考慮將兩種方法結(jié)合起來解決一些問題[1].

    輪式AGV定位的最簡單方法就是根據(jù)車輪的旋轉(zhuǎn)角度得到AGV與道路的相對(duì)位置, 這一方法的弊病在于AGV在平坦的地面移動(dòng)時(shí), 輪子打滑是主要的方向誤差來源. Cho B S等人利用慣性坐標(biāo)系下線加速度傳感器和角加速度傳感器來進(jìn)行導(dǎo)航位姿推算, 研究了接觸面上的滑動(dòng)誤差的補(bǔ)償?shù)葐栴}[2-5].

    在近幾年的研究中, 地標(biāo)被廣泛地應(yīng)用于室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人定位, 地標(biāo)被分為自然地標(biāo)和人造地標(biāo), 人造地標(biāo)相比于自然地標(biāo)是它們不需要改變室內(nèi)環(huán)境. Okuyama K等人將QR碼作為人工地標(biāo)引入到機(jī)器人的定位與導(dǎo)航上, 通過垂直于人工地標(biāo)的攝像機(jī)檢測(cè)到人工地標(biāo), 機(jī)器人讀取QR碼里設(shè)置的定位數(shù)據(jù)而得到確切位置, 進(jìn)而校準(zhǔn)機(jī)器人的姿態(tài)[6-8].

    張濤等人將視覺信標(biāo)和編碼器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合來達(dá)到室內(nèi)定位的目的, 使用Kalman濾波器融合編碼器和視覺定位信息補(bǔ)充單個(gè)傳感器定位的缺陷, 有效地提高了定位的精度[9-12].

    基于QR碼AGV定位系統(tǒng)如圖 1 所示, QR碼成網(wǎng)格狀分布在操作空間中. 例如: 需要AGV從被標(biāo)號(hào)為(0,0)的工作點(diǎn)行走至(2,2)的工作點(diǎn), 在AGV的路徑規(guī)劃中選擇(0,0)——(1,1)——(2,2)顯然為最佳路徑. 在此過程中需要AGV在(0,0)點(diǎn)首先要使小車方向調(diào)整為45°, 再從(0,0)——(1,1)——(2,2). 系統(tǒng)中有兩個(gè)關(guān)鍵問題需要解決: 第一是AGV如何在QR碼處確定前進(jìn)的絕對(duì)角度, 保證正確到達(dá)下一個(gè)節(jié)點(diǎn); 第二是離開QR碼后, 在兩個(gè)QR碼之間如何進(jìn)行局部的位置姿態(tài)調(diào)整, 保證行進(jìn)方向的正確性, 以及如何補(bǔ)償車輪打滑的問題.

    針對(duì)此問題, 本文在分析已有研究成果的基礎(chǔ)上, 重新設(shè)計(jì)編碼器在AGV上的安裝方法, 提出一種S形曲線修正算法, 解決兩QR碼間的AGV導(dǎo)航和車輪打滑問題. 其次, 實(shí)驗(yàn)中每經(jīng)過一個(gè)QR碼, 即通過QR碼內(nèi)嵌入標(biāo)簽號(hào)和位置信息, 相機(jī)在識(shí)別到QR碼后, 提取QR碼特征點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的位置, 并且計(jì)算當(dāng)前QR碼與AGV之間的位置偏差和姿態(tài), 根據(jù)QR碼與AGV的位置關(guān)系對(duì)AGV的位置和姿態(tài)進(jìn)行調(diào)整, 確定AGV的絕對(duì)行駛角度.

    圖 1 QR碼分布圖Fig.1 Distribution diagram of QR code

    1 基于編碼器的自定位校正系統(tǒng)

    1.1 AGV的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

    AGV從結(jié)構(gòu)上主要包含輪式、 足式、 履帶式、 軀干式四個(gè)大類[13]. 本文AGV設(shè)計(jì)是為滿足工業(yè)生產(chǎn)使用, , 四輪結(jié)構(gòu)在穩(wěn)定性方面要強(qiáng)于三輪結(jié)構(gòu), 所以采用四輪式AGV結(jié)構(gòu). 普通輪式AGV轉(zhuǎn)向裝置的結(jié)構(gòu)一般分為兩種方式: 一種是使用舵機(jī)轉(zhuǎn)向, 前輪是自由輪, 后輪是驅(qū)動(dòng)輪, 使用一個(gè)電機(jī)進(jìn)行驅(qū)動(dòng), 轉(zhuǎn)向使用舵機(jī)控制轉(zhuǎn)向輪(前輪)實(shí)現(xiàn); 另一種是采用差動(dòng)控制轉(zhuǎn)向, 與舵機(jī)轉(zhuǎn)向相同的是, 后輪是驅(qū)動(dòng)輪, 其左、 右輪使用獨(dú)立的電機(jī)驅(qū)動(dòng), 前輪為自由輪, 轉(zhuǎn)向通過控制左右驅(qū)動(dòng)輪速度的方式實(shí)現(xiàn)[14].

    綜合考慮到AGV的穩(wěn)定性以及對(duì)工作精確度的要求, 本文中AGV對(duì)以往的輪式AGV構(gòu)造進(jìn)行了改進(jìn), 采用了中間兩輪做驅(qū)動(dòng)輪, 且分別由兩個(gè)直流電機(jī)進(jìn)行控制, 前后各一個(gè)萬向輪的結(jié)構(gòu)布局, 使得小車可以前后左右自由地移動(dòng), 大大提高了AGV的可操作性、 穩(wěn)定性以及轉(zhuǎn)向精度.

    其次, 輪式AGV在行走中容易出現(xiàn)車輪打滑的情況, 從而記錄不了AGV行走的真實(shí)距離, 本文實(shí)驗(yàn)中AGV通過改裝, 如圖 2 所示, 形成一個(gè)與兩邊驅(qū)動(dòng)輪同軸的編碼器輪, 來測(cè)量AGV行走的真實(shí)距離, 為AGV的定位提供準(zhǔn)確性. 與直流電機(jī)對(duì)應(yīng)的的編碼器通過改裝, 與電機(jī)形成一個(gè)同軸線的轉(zhuǎn)動(dòng)效果, 車輪打滑時(shí)編碼器輪卻不打滑, 且與AGV之間通過減震彈簧連接, 從而不受AGV本身的壓力影響, 使得在不影響AGV轉(zhuǎn)彎的前提下達(dá)到精確測(cè)量AGV真實(shí)位移的效果. 此外相機(jī)安裝在AGV驅(qū)動(dòng)輪連軸的正中心, 因而角度上存在的誤差不會(huì)被疊加到位置誤差中, 進(jìn)一步提高定位精度.

    圖 2 車體結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Car structure diagram

    1.2 S形曲線修正算法

    針對(duì)以往研究中輪式AGV在行走的過程中容易出現(xiàn)車輪打滑, 從而偏離原路線行走, 使得無法測(cè)量真實(shí)位移的問題, 本文基于對(duì)AGV編碼器的特殊設(shè)計(jì)提出了一種S形路徑誤差補(bǔ)償?shù)姆椒ǎ?來修正由車輪打滑帶來的誤差, 使得車頭保持直線向前行走.

    如圖 3 所示, AGV在行進(jìn)過程中左右編碼器記錄的路程分別為SL1和SR1,θn為下一時(shí)刻AGV的航偏角與水平軸的夾角(θn為陀螺儀提供的相對(duì)角度), Δθn為AGV前后兩個(gè)時(shí)刻位姿的變化量. 可分以下兩種情況討論:

    圖 3 AGV偏移示意圖Fig.3 Diagram of AGV migration

    1) AGV車輪不打滑時(shí):SL1=SR1.

    由于采樣的周期性, 所以位置的推算為

    (1)

    2) AGV車輪出現(xiàn)打滑時(shí):SL1≠SR1.

    若AGV發(fā)生偏移, 當(dāng)SL1>SR1時(shí), 如圖 4 第一部分所示, 則

    SL1-SR1=ΔS>0.(2)

    根據(jù)圖示幾何關(guān)系, 為了保證AGV最后能回到原軌跡并且保持正方向不變, 直線向前行走, 按照本文提出的算法, AGV需要進(jìn)行如圖 4 第二部分所示的調(diào)整, 使左右兩輪行進(jìn)路程滿足如下關(guān)系

    SL2-SR2=-2ΔS.(3)

    圖 4 “S”形曲線修正路徑圖Fig.4 “S” curve correction path map

    為了AGV最后能達(dá)到上述目的, 接下來還需要做如圖 4 第三部分所示的調(diào)整, 使左右兩輪行進(jìn)路程滿足如下關(guān)系

    SL3-SR3=ΔS.(4)

    根據(jù)以上算法推算在AGV發(fā)生偏移時(shí), 進(jìn)行以上兩次算法調(diào)整則可以滿足回到原軌跡并且保持正方向不變直線向前行走的目的, 若發(fā)生SL1

    如圖 3 中所示, 即為某一時(shí)刻車輪出現(xiàn)了打滑的情況, 則此時(shí)刻AGV的位置推算為

    (5)

    下面對(duì)如圖4第二部分進(jìn)行調(diào)整, 調(diào)整過程中位置推算公式為

    (6)

    為了保證AGV最后能回到原軌跡并且保持正方向不變直線向前行走, 接下來還需要做如圖 4 第三部分調(diào)整, 調(diào)整過程中位置推算公式為

    (7)

    2 AGV位姿校正系統(tǒng)

    2.1 QR碼的分布及地圖的創(chuàng)建

    本實(shí)驗(yàn)?zāi)M物流倉環(huán)境, QR碼被粘貼在地板上, 以網(wǎng)格模式規(guī)則分布, 工業(yè)相機(jī)每次僅可以檢測(cè)到一個(gè)QR碼, 此設(shè)計(jì)的好處是每次相機(jī)確定的QR碼位置為絕對(duì)位置.

    如圖 1 所示, QR碼由草料二維碼生成器軟件生成. QR碼的標(biāo)簽號(hào)和位置信息被編碼在二維碼中, 例如“(X,Y)=(00000001)”. QR碼的方向如圖 6 中YR方向, 固定為向上的方向?yàn)閅軸方向, 向右為X軸方向. 并且為了QR碼被解碼時(shí), 它不會(huì)相互混亂, 生成的每個(gè)代碼中的標(biāo)簽號(hào)和位置信息都各不相同.

    在地圖中每個(gè)點(diǎn)都為AGV的行進(jìn)路線, AGV的每一次行走相當(dāng)于從地圖上一個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)移動(dòng)到另外一個(gè)坐標(biāo)點(diǎn). 每一個(gè)QR碼是AGV工作中使用的視覺信標(biāo)節(jié)點(diǎn), 如圖 1 中將20個(gè)信標(biāo)整齊地、 間距地、 同方向地排列在工作地面上, AGV通過安裝于底部且垂直于地面的相機(jī)QR碼進(jìn)行識(shí)別. AGV的定位過程就是需要在每一個(gè)局部空間中實(shí)時(shí)反饋AGV的位置和航向角.

    2.2 AGV位姿的校正

    針對(duì)目前QR碼在AGV應(yīng)用上的問題, 本文利用局部QR碼定位的準(zhǔn)確性來進(jìn)行AGV位姿的校正, AGV每次在QR碼處確定前進(jìn)的絕對(duì)角度, 保證正確到達(dá)下一個(gè)節(jié)點(diǎn).

    2.2.1 基于QR碼的位姿推算

    圖 5 給出了AGV與QR碼之間的位置關(guān)系, 其中Yw-Ow-Xw為世界坐標(biāo)系下的位置坐標(biāo),Yc-Oc-Xc為AGV的坐標(biāo),Yr-Or-Xr為QR碼坐標(biāo). (在本文實(shí)驗(yàn)中默認(rèn)為QR碼坐標(biāo)與世界坐標(biāo)重合, 忽略在粘貼QR碼時(shí)的人為誤差).

    圖 5 AGV與QR碼之間的位置關(guān)系Fig.5 Position relation between AGV and QR code

    如圖 6 所示, AGV在工作中漸漸靠近QR碼時(shí), 相機(jī)能拍攝到圖像信息, 相機(jī)的旋轉(zhuǎn)中心還未與QR碼的旋轉(zhuǎn)中心重合, 而此時(shí)AGV的實(shí)時(shí)位姿推算可由以下算法求得:

    設(shè)機(jī)器人坐標(biāo)系下某二維碼坐標(biāo)為[xc,yc]T, 對(duì)應(yīng)的世界坐標(biāo)系下坐標(biāo)為[xw,yw]T. 由公式推導(dǎo)可得

    xw=xccosθα-ycsinθα+rx,

    yw=xcsinθα+yccosθα+ry.(8)

    圖 6 AGV漸近QR碼時(shí)的位置關(guān)系Fig.6 The position relation of AGV asymptotically QR code

    轉(zhuǎn)換為矩陣形式有

    Xw=H·Xc+r,(9)

    其線性關(guān)系可表示為

    Xw=[xw,yw,1]T,Xc=[xc,yc,1]T.(10)

    結(jié)合式(1)~(3)可得

    (11)

    即線性關(guān)系式

    Xw=Tw,c·Xc,(12)

    式中:Tw,c為兩坐標(biāo)系之間相互變換的變換矩陣.

    由式(5)也可寫出其反向變換矩陣為

    則可用T來表示AGV的位姿, 進(jìn)行此次位姿的調(diào)整, 直到使AGV的旋轉(zhuǎn)中心與QR碼旋轉(zhuǎn)中心重合, 結(jié)束此階段局部的位姿校正.

    2.2.2 基于QR碼的偏轉(zhuǎn)角校正

    當(dāng)AGV行進(jìn)到QR碼區(qū)域時(shí), 會(huì)對(duì)相機(jī)中拍攝到的二維碼進(jìn)行解碼, 提取QR碼中編碼的標(biāo)簽號(hào)和位置信息, 與地圖上的信息進(jìn)行比較確定AGV實(shí)時(shí)的位置坐標(biāo), 進(jìn)行QR碼局部的位姿校正, 是基于QR碼與AGV之間旋轉(zhuǎn)中心重合時(shí)的偏轉(zhuǎn)角進(jìn)行校正.

    如圖 7(a) 所示, 即為AGV旋轉(zhuǎn)中心與QR碼旋轉(zhuǎn)中心重合時(shí)的一種情況, 在這種情況下需要基于QR碼圖像對(duì)小車的航偏角進(jìn)行校正, 即對(duì)相機(jī)采集到的QR碼圖像進(jìn)行處理. 為了更快和能夠適應(yīng)不同的光照強(qiáng)度, 首先對(duì)采集到的圖像進(jìn)行了灰度圖像自適應(yīng)閾值分割, 如圖7(b)所示. 再對(duì)邊緣進(jìn)行直線提取求得二維碼正向與AGV正向之間的偏向角, 如圖7(c)所示. 在AGV旋轉(zhuǎn)中心進(jìn)行位置的校正是通過中間兩個(gè)驅(qū)動(dòng)輪差速控制來調(diào)整AGV的姿態(tài).

    圖 7 QR碼旋轉(zhuǎn)中心信息的提取Fig.7 Extraction of information from the center of rotation of QR code

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

    如圖 8 所示為本次實(shí)驗(yàn)搭建的載體, 實(shí)驗(yàn)在2.4 m×1.6 m的地板上進(jìn)行, 相機(jī)安裝距離地面約為0.08 m, 地板上以0.8 m×0.8 m的地磚為基準(zhǔn)等間隔鋪設(shè)QR碼, 目的是讓AGV在此環(huán)境中按照命令進(jìn)行自主行進(jìn).

    圖 8 實(shí)驗(yàn)載體AGVFig.8 Experimental carrier AGV

    如圖 9 為本文AGV定位軌跡結(jié)果, 圖9中所示AGV行進(jìn)軌跡設(shè)定為一個(gè)“C”字形, 和使用本文提出的S形曲線修正算法與QR碼相結(jié)合的軌跡相比較, 只使用單個(gè)編碼器軌跡存在誤差累積問題. 而使用本文算法的軌跡始終在不停地調(diào)整, 在QR碼處行進(jìn)行進(jìn)角度計(jì)算, 且在未檢測(cè)到QR碼時(shí)行走路徑不停地逼近直線. 將本文定位軌跡與文獻(xiàn)[15]的定位軌跡相比, 系統(tǒng)的航向誤差不會(huì)出現(xiàn)如圖 10 中航向角度誤差隨時(shí)間累積和轉(zhuǎn)彎時(shí)定位出現(xiàn)偏差現(xiàn)象. 結(jié)果表明本算法可以用于室內(nèi)AGV的路徑控制中.

    如圖 11 所示為使用本文算法的AGV在X和Y軸方向上的位置偏差分布圖, 由圖可知當(dāng)AGV上的視覺傳感器采集到QR碼時(shí), 則利用第2節(jié)方法對(duì)AGV進(jìn)行位置與姿態(tài)的校正. 當(dāng)沒有檢測(cè)到QR碼時(shí), 則利用第1節(jié)方法對(duì)AGV位置進(jìn)行估計(jì)并且利用S形曲線修正算法進(jìn)行打滑誤差的補(bǔ)償, 從而達(dá)到降低定位、 導(dǎo)航誤差的目的.

    圖 9 本文AGV定位軌跡圖Fig.9 AGV location trace in this paper

    圖 10 文獻(xiàn)[15]定位軌跡圖Fig.10 Location trace in document [15]

    圖 11 X, Y軸方向位置偏差Fig.11 Position deviation of X, Y axis orientation

    4 結(jié) 論

    本文從AGV在應(yīng)用中的兩個(gè)關(guān)鍵問題入手, 介紹了一種基于編碼器的S形路徑修正算法, 并且設(shè)計(jì)了新的編碼器安裝方法, 使編碼器輪與AGV車輪形成一個(gè)隨動(dòng)但相互不受力的效果. 其次將QR碼應(yīng)用到視覺定位中, 根據(jù)QR碼與AGV的位置關(guān)系對(duì)AGV的位置和姿態(tài)進(jìn)行調(diào)整以及進(jìn)行角度的變換. 將QR碼與編碼器間隔使用, 補(bǔ)償了編碼器大角度范圍變化下積累的誤差. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明此方法具有很好的實(shí)用性與穩(wěn)定性, 定位精度也能夠滿足室內(nèi)AGV的需求. 另外, 在實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)相機(jī)安裝距地面的距離、 QR碼大小和相機(jī)像素將會(huì)影響相機(jī)的識(shí)別精度, 值設(shè)置大于QR碼寬度的一半可能會(huì)造成累計(jì)誤差超過相機(jī)視覺范圍偏離QR碼, 造成誤差的積累.

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