视觉导引AGV鲁棒特征识别与精确路径跟踪研究

• 作者: 楼佩煌 武星 沈伟良 王龙军
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自动导引车 视觉导引 特征识别 路径跟踪 核主成分分析 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 农业装备与机械化工程
• 页码范围: 48-56
• 分类号: TP242
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2016.07.008

摘要

针对AGV多分支路径与工位点标识的可靠识别以及导引路径的精确跟踪问题,提出了一种基于双视野窗口的鲁棒特征识别与精确路径跟踪方法.采用整幅视野范围作为模式识别窗口,在该窗口采用基于核主成分分析(KPCA)和BP神经网络的识别方法,将路径特征通过核函数映射到高维空间进行PCA降维,再利用BP神经网络识别降维后的样本矩阵.同时提出一种导引扫描窗口设置方法,该窗口范围取决于摄像机竖直视角以及摄像机安装倾斜角,在导引扫描窗口内将导引路径简化为直线模型并用最小二乘法拟合,针对拟合直线计算导引所需的路径偏差.实验结果表明,KPCA-BP方法显著提高了路径特征识别的实时性和鲁棒性,6类路径特征的平均特征识别正确率为99.5％;导引扫描窗口有效减小了导引路径直线拟合的计算误差,直线路径跟踪误差小于3 mm,曲线路径跟踪误差小于30 mm.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	楼佩煌	南京航空航天大学机电学院	165	1587	22.0	30.0
2	武星	南京航空航天大学机电学院	44	435	13.0	19.0
3	王龙军	南京航空航天大学机电学院	7	36	2.0	6.0
4	沈伟良	南京航空航天大学机电学院	2	40	2.0	2.0