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基于视觉的两轮差速转向模煳控制.pdf

基于视觉的两轮差速转向模煳控制

冯百万亚
2013-10-02 0人阅读 举报 0 0 0 暂无简介

简介:本文档为《基于视觉的两轮差速转向模煳控制pdf》,可适用于工程科技领域

第卷第期昆明理工大学学报(理工版)V.No.年月JournalofKunmingUniversityofScienceandTechnology(ScienceandTechnology)Aug.基于视觉的AGV两轮差速转向模糊控制张立明王振宇王翊詹跃东(.昆明大学电子信息q机械T程系云南昆明.昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明)摘要:简要地介绍了基于机器视觉导向的AGV两轮差速转向的原理和组成并对计算机控制系统设计图像信息识别等AGV控制问题进行了阐述提出了一种采用模糊控制方法对AGV两轮差速转向进行控制.实验结果表明采用模糊控制方法对两轮差速转向进行控制样车运行过程稳定路径跟踪可靠控制性能良好.关键词:差速转向模糊控制自动引导车辆计算机视觉中图分类号:唧l文献标识码:A文章编号:X()FuzzyControlofaTwoWheelDifferenceSpeedSteeringAGVBasedonV'mionZHANGLiminWANGZhenyuWANGyiZHANYuedon(.ElectronicInformationandMechanicalEn百neeringDepartmentKtmmingUniversityKtmmingChina.FacultyofInformationEnsineeringandAutomationKtmmingUniversityofScienceandTechnologyKunmingChina)Abstract:TheprincipleandcompositionofatwowheeldifferencespeedsteeringAGVbasedonmachinevisionguidingaresimplyintroducedandtheproblemsaboutthecomputercontrolsystemdesignimageinformafionrecognizingandSOonarealsogenerallypresented.ThefuzzycontrollerdesignisporwardtocontrolthetwowheeldifferencespeedsteeringAGV.TheexperimentalresultsshowthatthetwowheeldifferencespeedsteeringAGVcontrolledbythefuzzycontrollercouldmovesteadilyfollowpathreliablyandcan'youtthecon·trolperformanceswell.Keywords:differencespeedsteeringfuzzycontrolAutomatedguidedvehiclesystemcomputervision引言自动导向车辆(AutomatedGuidedVehicleACV)目前主要应用于柔性加工系统、柔性装配系统、自动化立体仓库以及其他一些行业作为搬运设备⋯.利用机器视觉通过识别路径上的条带状路标实现自主导向是现阶段智能AGV车辆研究的导向方法之一.随着计算机控制技术与传感器技术的广泛应用和自动导向技术的不断发展基于机器视觉、激光、红外以及超声的导向技术引起了人们的关注.其中机器视觉图像识别有线式导向方法具有导向路径设置和变更简单方便、技术成本和使用费用低、系统柔性好等突出特点‘·.模糊控制器不需要根据机理分析建立被控对象的数学模型与传统控制方法相比模糊控制系统依赖于行为规则库由于是用自然语言表达的规则更接近于人的思维方法和推理习惯.因此便于现场操作人员的理解和使用便于人机对话以得到更有效的控制规律.本系统的构建是机器视觉得以实现的前提可为智能AGV车辆的视觉导向的实现提供保障并为其后的智能车辆避障及路径规划与跟踪提供支持.VAGV系统的硬件设备AGV由车体、蓄电池、充电系统、驱动装置、转向装置、精确停车装置、车上控制器、通信装置、信息采收稿日期:一.基金项目:云南省自然科学基金(项目编号:FM).第一作者简介:张立明(一)男硕士讲师.主要研究方向:自主式智能系统.Eman:zhangllming.corn万方数据第期张立明王振宇王翊等:基于视觉的AGV两轮差速转向模糊控制样子系统、移载装置和方位计算子系统等组成.视觉导引系统按照功能可分为个层次:①感知层:实时地采集与导引控制有关的信息包括路面图像信息和转向轮当前的转动位置信息等主要由CCD摄像机、图像采集卡、光电编码器构成②决策层:处理感知层采集到的信息并根据处理结果依据某种控制策略发出控制指令主要由l台计算机、块集模拟量数字量的输入输出等功能于一体的多功能板及其接线端子板构成③执行层:主要由电机及其控制器减速机构等构成接受决策层发出的指令并执行相应的操作HJ.综合VAGV的特点和硬件结构原理根据本课题的要求实际采用图的VAGV视觉导向系统的硬件体系结构进行具体设计HJ.差速转向及曲线运动分析由于AGV采用两轮独立驱动并且通过差速来控制转向的驱动/转向方式而两轮差速式转向是将两独立驱动轮平行同轴线固定于车体中部内部上位机』兰感’、一‘●●●控制命令无l●线传送下位机传送j÷'sCCTVlRS接收装置PC机发出控制命令小车控制命令无线发送装置图视觉导向系统的硬件体系结构Fig.HardwaresystemstructureoftheVAGV结构如图通过调节两轮的转速和正反转可实现沿不同曲率路径运行并能进行原地转向‘.因此其曲线运动半径或转动方向可通过控制两车轮的速度差AV或旋转方向的不同来实现.两轮的转动方向相同时当q>t。车辆左转q<)。车辆右转虬=%时车辆直行.两轮的转动方向相反时当%>q车辆左转坼<功车辆右转q=tI。时可实现原地转向.当VAGV作曲线运动时设沿着车辆纵轴线中心的速度叱为:口.=(口Vi)/()车辆的旋转角速度为:面da=(q一")/L()式中L为车轮间距.则车辆的复合速度y为:y=%L等()由()得:da=(t一tI)/Ldt()上式两端同时积分得:fd口=(qq)ILd‘()设t≈时。a=:且t一秽r=△y。则在时间t内有:Ol=△y·t/Ly。听t歹日∥蠢/一J几俑工图差动车轮布局示意圈FigALayoutofthedifferencespeedsteering视觉信息的识别采用机器视觉导向的AGV在自动行驶过程中路径的跟踪是以路径标线的图像信息为基础即以图像识别的结果来控制运动方向.而运动状态的控制则以标识图像信息为基础如加速、减速、转向和停车等.因此图像采集与识别的速度和精度是能否达到实时准确和可靠控制车辆运动的关键问题【...图像采集视频图像采集处理系统由CCD摄像机、图像采集卡和计算机系统组成.CCD摄像机将采集到的彩色视频信号输入到采集卡中经数字解码和D/A转换后再进行比例缩放、裁剪等预处理并通过PCI总线传到VGA卡实时显示或送到计算机内实时存储.系统采用DHQV图像采集卡该卡利用PCI桥路技术能够对路视频路音频同时进行采集、路图像全动态显示即可以在计算机上多画面显示视频图像以数字多画面代替传统的多画面分割万方数据昆明理工大学学报(理工版)第卷器图像质量良好成本低.由CCD采集的路径标线的图像包含着车辆在某一时刻相对于路径标线的位置信息即车辆的纵轴线与路径的交角(Ot)以及与路径之间的偏移距离(e)如图.但在所采集的图像中除包括路径和标志信息外还可能存在着因为地面反光或标线污染等干扰信息.所以必须对图像进行处理才能达到可靠导向的目的..识别算法由于AGV的CCD摄像机所获得的是近视野图像因此可认为图像窗口内的路标线为直线故采用线性拟合路径模型以节省CPU处理的时间.路径识别的步骤如下¨J:各面图像‘y路径中线llIe∥UHo.}÷}Z萨稚r矿●)图像抽取与中值滤波图偏差示意图)阈值确定与二值化Fig.Deviationofthevehicle)图像锐化处理并确定路径标线在图像坐标系中的像素位置及宽度即路径标线中心像素的位置)用最小二乘法对路径标线中心像素进行拟合以确定路径标线在图像坐标系中的方位参数e和a.理论上只要有两点就可以确定唯一的直线.在图像处理时只需要抽取每幅图像中的几行(列)进行计算就能达到目的.这样既可以使滤波算法简单也减少了运算量并提高了识别速度.因此需要缩短控制周期.另外阈值确定与二值化处理是指对每行(列)像素的灰度值进行分类即以合适的阈值将每行(列)的像素分成标线和背景两部分.图像的锐化将使标线和背景的边界更为明显锐化处理增强了图像的边缘将有利于采用边缘检测方法进行路径的识别.设路径标线图像的中心线在以图像窗口中心为原点的坐标系中的方程为:Y=似b()其中a为路径标线中心线在图像坐标系中的斜率为路径标线中心线在纵轴上的截距.用最小二乘法确定a与b的值并且可以确定路径标线在图像坐标系中的位置偏差参数(e)和方向角参数(a)为:e=一b/a()a=arctan(a/b)()这两个参数可作为控制系统的输入量以控制AGV对运行路径的跟踪.模糊控制器设计采用机器视觉识别路径标线的方法对AGV进行导向时虽然导向柔性好但是对运动路径跟踪的稳定性要求也高.若采用传统PID控制则会产生一个很大的超调量使系统不停地振荡因此传统的控制方法很难达到精确控制.采用模糊控制则不需要建立控制过程的精确的数学模型可以绕过精确数学模型的建立对系统进行控制是一种智能控制【J.本文采用双输入单输出结构的模糊控制器对设定路径进行跟踪.输入量分别取为AGV车体纵轴线相对于视场中路径中心线的位置偏差e和方向偏差Ot其值由VAGV视觉系统获得的参数(见图)输出量为转向轮相对于车体纵轴线的偏转角口..模糊化根据实际情况取e的基本论域为一cmcmc的基本论域为一。。超过时VAGV脱线处理.转向轮由于受物理结构的限制最大偏转角不能超过故口取的基本论域一.当路径中心线在车体纵轴线的左边时e为负右边时e为正ot和届都以顺时针转动方向为正.考虑控制的实时性和控制的复杂程度将e、a、口的模糊集论域都取为{一一一一一一}同样为它们都选取个语言值:NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB分别表示负大、负中、负小、零、正小、正中、正大形成个模糊子集.万方数据第期张立明王振宇王翊等:基于视觉的AGV两轮差速转向模糊控制在AGV运行过程中偏差的产生是随机的同时为简化计算输入输出变量的模糊子集都采用正态分布的隶属度函数分布图形如图所示并据此建立语言变量的赋值表(表)‘.表模糊规则表Tab.Fuzzyrules图变量隶属度函数分布图Fig.Functiondistributefortheblongsdegreea/eNBNMNSZOPSPMPBNBPBPBPMPMPSPSZONMPBPMPMPSPSPSZNSPMPMPsPSLSPSZOZOPSPSPSZONSNSNSPSNSNSNSNSNSNMNMPMNSNSNSNSNMNMNBPBRSRsRSRMRMRBRB.模糊控制规则当人驾驶车辆时驾驶员不停地对当前车体与路径之间的相对位置情况做出判断.当偏差出现时通过调整转向轮的转角使车体尽快回到路径上运行.驾驶员在做出调整时实际上是先在前方路径上选择某个点称为期望点希望车体沿一定的轨迹运行到期望点在期望点处使车体恢复到完全沿路径运行的状态.期望点的选取与当前车体和路径的相对偏差有关当车体和路径之间的距离偏差e大时期望点选得远故转向角大在同样的距离偏差e下方向偏差a不同选取的期望点和转向角||B都不同.可以根据上述人的驾驶经验确定模糊控制规则.兼顾VAGV路径跟踪的稳定性和响应速度本文归纳出条控制规则将上述条模糊条件语句加以归纳可以建立反映转向控制系统的控制规则的模糊控制状态表如表所示【】.根据这些推理规则即可求出总的模糊关系R。=巴×g×屋()当模糊关系尽确定之后由输人而给出相应的输出..模糊量的清晰化本文中模糊推理采用最小最大合成法清晰化采用重心法.某一时刻的输入变量经模糊化处理为模糊量后按照模糊关系()进行最小最大合成推理得到模糊控制输出.重心法求解控制量的精确值钿的公式为:n^Z=三(u。(气)×气)/E。(毛)()u依次算出每种输入状态下的模糊控制输出将模糊量转化为精确量.将上述计算结果制成模糊控制表以供在线查询用¨..实验结果实验测得模拟小车自动上线时间为.一.s当小车方向偏角不大于。时小车能完成自动上线.图和图分别记录了小车初始位置在=、e=.crn进行自动上线时每隔ms采集的一组偏差随时间变化的示意图.图为小车行进过程中正在避让障碍物.、通过测试样车在lm/s速度下可以顺利跟踪给定路线并能识别和避开前方障碍物直线转弯中也有很好的效果如表所示.因此可根据模糊控制理论对左右两轮的速度差进行调节以保证车辆运动过程中对路径的稳定跟踪.万方数据昆明理工大学学报(理工版)第卷吕迫删堡厘椒\入一一一一nV石nm‘f时间瓜图方向偏差随时间变化Fig.Relationshipbetweendirectiondeviationandtime图小车避障动作Fig.Vehicleavertfromtheobstacle结束语量j}Il{堡匠恹\嘶√...o.y晶lq.po一.叮时闻/R图位置偏差随时间变化Fig.Relationshipbetweenpositiondeviationandtime表小车运行情况Tab.Circulationofthevehides本文研究的基于视觉导向的两轮差速转向AGV在转向或曲线运行时路径跟踪可靠控制性能良好.采用模糊逻辑控制AGV运动可有效克服AGV路径跟踪系统的非线性和不确定性的不良影响当自动导向小车处于大偏差状态时能够使其快速纠正实现了设计目标.参考文献:高文陈熙霖等.计算机视觉算法与系统原理M.北京:清华大学出版社。:.刘二林詹跃东。宋孙浩.双目视觉在AGV导向中的应用研究J.昆明理工大学学报(理工版)(A):.Masayoehi.old.ImageProcessinginITSc//IEEEInternationalConferenceonIntelligentVehicle..朱淼良杨建刚吴春明.自主式智能系统M.杭州:浙江大学出版社。:.王荣本储江伟冯炎.一种视觉导向的实用型AGV设计C//年中国机械工程学会年会论文集.北京:机械工业出版社。.汪开达.AGV控制系统J.机械工业自动化():.应浩.基于视觉的AGV路径跟踪及避障研究D.昆明:昆明理工大学信息工程与自动化学院。.范久荣.基于视觉AGV路径规划和控制器设计的研究D.昆明:昆明理工大学信息工程与自动化学院.廉小亲.模糊控制技术M.北京:中国电力出版社。:.何平王鸿绪.模糊控制器的设计及应用M.北京:科学出版社:.万方数据基于视觉的AGV两轮差速转向模糊控制作者:张立明王振宇王翊詹跃东ZHANGLimingWANGZhenyuWANGyiZHANYuedong作者单位:张立明,ZHANGLiming(昆明大学,电子信息与机械工程系,云南,昆明,)王振宇,王翊,詹跃东,WANGZhenyu,WANGyi,ZHANYuedong(昆明理工大学,信息工程与自动化学院,云南,昆明,)刊名:昆明理工大学学报(理工版)英文刊名:JOURNALOFKUNMINGUNIVERSITYOFSCIENCEANDTECHNOLOGY(SCIENCEANDTECHNOLOGY)年卷(期):()被引用次数:次参考文献(条)高文陈熙霖计算机视觉算法与系统原理刘二林詹跃东宋孙浩双目视觉在AGV导向中的应用研究期刊论文昆明理工大学学报(理工版)(A)MasayoshiAokiImageProcessinginITS朱淼良杨建刚吴春明自主式智能系统王荣本储江伟冯炎一种视觉导向的实用型AGV设计汪开达AGV控制系统()应浩基于视觉的AGV路径跟踪及避障研究范久荣基于视觉AGV路径规划和控制器设计的研究廉小亲模糊控制技术何平王鸿绪模糊控制器的设计及应用相似文献(条)学位论文邢洁四轮驱动轮式机器人的差速转向及其力矩匹配在全球能源危机和环境污染的加剧,对汽车工业提出了严峻考验。电动汽车作为新能源汽车的重要发展方向之一,引起了世界各国汽车研发部门的关注。四轮移动机器人具有与电动汽车相类似的机械结构和控制系统,其软硬件设计借鉴了电动汽车的设计原理。本文首先介绍了轮式机器人在各个国家的研究历史和发展现状,着重介绍了电子差速系统。在详细分析比较了多个电子差速方案之后,确定采用直流无刷轮毂电机的四轮独立驱动电子差速方案。接着本文设计了轮式机器人的硬件实验平台及其控制系统的软件。控制系统的控制芯片采用位单片机英飞凌XCCS,利用其输出多路PWM波驱动电机运转并捕捉轮毂电机内部传感器输出的霍尔信号,从而由软件计算车轮反馈速度,形成速度闭环。接下来本文对轮式机器人的运动学和动力学进行了建模和分析计算。并以此为依据确定了轮式机器人平地,直线上坡和平地转向的差速控制策略和动力匹配策略。根据前面确定的差速控制策略和动力匹配策略,分别建立了基于模型的PID速度控制系统和转矩的模糊控制系统。最后,对两种控制系统运用Matlab软件进行仿真,在轮式机器人样机上进行试验,通过大量的试验和仿真的数据及图形,验证了轮式机器人运行稳定性。期刊论文宁慧慧余红英基于红外光电传感器的智能车两轮差速转向模糊控制工业控制计算机,()介绍了一种基于红外光电传感器的智能小车两轮差速转向模糊控制系统,该系统以单片机最小系统为核心,根据寻迹传感器的检测值判断小车运行状态,从而改变电机转速,实现控制小车的目的实验结果表明,采用模糊控制方法对两轮差速转向进行控制,小车运行稳定,路径跟踪可靠,控制性能良好期刊论文王振宇詹跃东张立明WANGZhenyuZHANYuedongZHANGLiming视觉AGV的差速转向控制器设计计算机应用,()简要地介绍了基于机器视觉导向的AGV两轮差速转向的原理和组成,并对计算机控制系统设计,图像信息识别等AGV控制问题进行了阐述,提出了一种采用模糊控制方法对AGV两轮差速转向进行控制仿真和实验结果均表明,采用模糊控制方法对两轮差速转向进行控制,样车运行过程稳定,路径跟踪可靠,控制性能良好学位论文张绍磊基于视觉信息的移动机器人控制系统研究随着我国现代化农业技术的发展对作业的精细化要求越来越高。田间自主移动自动化设备在作物喷雾、变量施肥、自动除杂草等多方面具有巨大的应用前景。本文综合利用自动控制技术、电机调速技术以及计算机技术研制了一种基于视觉导航方式的移动机器人控制系统可使机器人以手动和自动两种方式进行工作机器人的运动方式更加灵活。机器人本体采用四轮结构前轮差速转向的形式。控制系统采用以TMSLFA为核心的控制器搭建了系统的电机驱动电路并利用脉宽调速的方式实现了对机器人驱动电机的控制。同时设计了电机电流采样模块防止了电机堵转现象的发生。针对移动机器人控制系统大时延、非线性不稳定的特点设计了一种适用于视觉导航方式的路径跟踪模糊控制器从而实现了移动机器人的运动控制。完成了控制系统与图像处理模块通讯接口设计并在DSP控制平台上设计了控制系统软件。实验结果表明该控制系统运行良好具有一定的可靠性。期刊论文艾青詹跃东王晓亮经坤AIQingZHANYuedongWANGXiaoliangJINGKun视觉AGV差速转向控制方法研究昆明理工大学学报(理工版),()简要地介绍了基于机器视觉导向的AGV两轮差速转向的原理和组成,并对计算机控制系统设计、图像信息识别等AGV控制问题进行了阐述研究了常规PID控制、线性二次型最优控制与智能控制方法对转向控制的差别仿真和实验结果表明,智能控制方法相对传统控制方法,无需精确的AGV转向控制数学模型,设计的智能控制器使样车运行过程稳定,路径跟踪可靠,控制性能良好会议论文杨毅付梦印孙常胜王美玲赵诚移动机器人航迹跟踪控制律设计与仿真平台开发本文讨论差速转向移动机器人自动行驶控制。通过对移动机器人进行动力学分析,确定了机器人运动状态的约束条件针对移动机器人在行驶状态中存在的不确定因素,提出了一种新颖的模糊控制方法。构建了基于ADAMS与MATLAB的移动机器人联合仿真平台,以iRobotATRV型移动机器人为例,利用随机数序列和功率谱密度函数建立了行驶道路模型,跑车仿真试验证明了本文提出的模糊控制方法的有效性。学位论文储江伟基于视觉导航的智能车辆研究与AGV产品化开发该文详细地介绍了JLUIVIII型基于视觉引导两轮差速转向AGV的开发、JLUIVIV型基于视觉导航智能汽车实验平台的研制及其对车辆运行路径跟踪控制器的研究等重点内容主要包括:()在广泛收集自动引导车辆(AGV)研究与应用的历史、现状与未来的发展等资料基础上,简要地研究分析了AGV在FMS、CIMS以及AWRS中作为物流运输装备的主要作用和功能要求()深入地分析了用于柔性生产线(FMS)、物流中心(LogisticCenter)等领域物料运输的JLUIVIII型基于视觉引导两轮差速转向AGV的设计问题详细地阐述JLUIVIII型AGV的工作原理、结构组成、部件选择及其总体设计方法()系统介绍了实验型智能化视觉导航汽车的总体设计的基本要求、主要参数的选择原则和设计校核问题()简要地阐述了基于视觉引导的两轮差速转向AGV产品化开发的主要问题、必须解决的关键性技术及其方法以及样车在一汽大众JETTA轿车变速箱装配生产线零配件运输的试验结果等方面内容引证文献(条)艾青詹跃东王晓亮经坤视觉AGV差速转向控制方法研究期刊论文昆明理工大学学报(理工版)()本文链接:http:dgwanfangdatacomcnPeriodicalkmlgdxxbaspx授权使用:东北大学(dbdx)授权号:fdefaaeafb下载时间:年月日

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