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類型分類:
科普知識
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3D視覺傳感器

機器視覺引導的智能車輛及其在物流領域的應用

發布日期:2022-04-27 點擊率:87

自動引導車輛(簡稱AGV:Automated Guided Vehicle)是采用自動或人工方式裝載貨物,按設定的路線自動行駛或牽引著載貨臺車至指定地點,再用自動或人工方式裝卸貨物的工業車輛。按日本JISD68OI的定義:AGV是以電池為動力源的一種自動操縱行駛的工業車輛。自動引導車輛只有按物料搬運作業自動化,柔性化和準時化的要求,與自動導向系統、自動裝卸系統、通訊系統、安全系統和管理系統等構成自動引導車輛系統(簡稱AGVS:Automated Guided vehicle System)才能真正發揮作用。

隨著計算機硬件技術并行與分析式處理技術、自動控制技術、傳感器技術以及軟件開發環境的不斷發展,為AGV的研究與應用提供了必要的技術物質基礎。人工智能技術如理解與搜索,任務與路徑規劃,模糊與神經網絡控制技術的發展,使AGV向著智能化和自主化方向發展。AGV的研究與開發集人工智能、信息處理及圖像處理為一體,涉及計算機、自動控制、信息通訊、機械設計和電子技術等多個學科,成為物流自動化研究的熱點之一。

AGV在我國的研究及應用起步較晚。20世紀70年代后期,北京起重運輸機械研究所研制了三輪式AGV。80年代后期,北京機械工業自動化研究所為二汽研制了立體化倉庫中的AGV和沈陽自動化研究所為金杯汽車公司研制了汽車發動機裝配的AGV。90年代,清華大學的國家CIMS工程中心將從國外引進的AGV成功地應用于CIMS的實驗研究,清華大學計算機技術應用系研制了用于郵政中心的AGV昆明船舶設備研究所研制了激光引導式AGV以及吉林大學智能車輛課題組為汽車裝配線研制了線視覺引導的AGV等。

一、物流領域智能車輛的技術分析

AGV的引導方式不僅決定著由其組成的物流系統的柔性,也影響著系統性的可靠性和組態費用。直到20世紀80年代,埋線電磁感應引導技術仍然只是可選擇的引導技術之一。但是,電子技術的發展使AGV的引導技術多樣化,引導方式多元化。因此,AGV的性能進一步提高并能適應于更復雜的工作環境,應用也更為廣泛。

根據AGV引導信息的來源,引導方式可分為外導式和內導式。外導式是指在車輛運行的路徑上設置引導信息媒體(如帶有變頻感應電磁場的導線,磁帶或色帶等),由車上的傳感器檢測引導信息的特性(如頻率,磁場強度,光強度等),再將此信息經過處理,用以控制車輛沿引導路線行駛。內導式是指在車輛上預先設定運行路徑坐標,在車輛運行中實時檢測車輛當前位置坐標并與預先設定的相比較,然后控制車輛的運行方向,即采用所謂的坐標定位原理。另外,根據AGV引導線路的形式,引導方又可分為有線式和無線式。以上兩大類的具體引導方法見表1。

表1 AGV的引導方法
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外導式方法中的超聲引導,激光引導和光學引導可以稱為標志反射法(Beacon即stem)范圍。內導式方法可以稱為參考位置設定法(Dead Reckoning)。

在上述的各種引導方法中,所采用的引導技術主要有電磁感應技術、激光檢測技術、超聲檢測技術、光反射檢測技術、慣性導航技術、圖象識別技術和坐標識別技術等。

圖像識別技術

采用圖像識別技術有2種方法,其一就是利用CCD系統動態攝取運動路徑周圍環境圖像信息,并與擬運行路徑周圍環境圖像數據庫的信息進行比較,從而確定當前位置及對繼續運行路線做出決策。這種方法不要求設置任何物理路徑,因此,理論上具有最佳的引導柔性。但這種方法在實際應用上還存在某些問題,主要是實時性差和運行路徑周圍環境信息庫的建立困難。其二就是標識線圖像識別方法,它是在AGV運行所經過的地面上畫出1條標識明顯的引導標線,利用CCD系統動態攝取標線圖像并識別出AGV相對于標線的方法和距離偏差,以控制車輛沿著設定的標線運行,如圖1所示。

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圖1 標線識別引導方式的原理

二、物流領域智能車輛的應用狀況

根據國外十幾家生產AGV公司的27個系列產品所采用的主要引導技術的統計結果(見表2),可以明顯的看到各種引導技術應用的情況。其中,電磁感應引導技術所占的應用比例最高,這表明該項技術已經十分成熟,應用也就最多。而機器視覺引導技術應用的比例還很少,因此,該項技術還需要深入研究和不斷完善。除此以外,就是自主導航技術仍然處在研究階段,還有許多技術問題需要解決。

表2 AGV所應用的主要引導技術的比例
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三、結論

本文簡單介紹了物流用智能車輛的概念、研究目的、意義、應用狀況以及當前世界上物流用智能車輛的研究方向、研究范圍。總的來看,限于我國的基礎設施水平和經濟實力,我國該領域的研究與工業發達國家有一定的距離。在一定時間內大范圍開發、實施物流用智能車輛的應用還不太現實。但無論是從學科發展、理論研究的角度,還是從發展汽車工業及相關產業,以及市場競爭的角度看,超前研究都是必要的。所以,盡管與工業發達國家有著較大的差距,但這并不意味著我國在該領域將會永遠無所作為,一直跟在發達國家后面邯鄲學步。結合我國國情(經濟條件、工業條件、科研條件等),在某一方面或某些方面,進行深入細致的研究,將為我國,甚至全世界在智能車輛方面提供有力的理論和技術支持,為今后智能車輛的發展及實際應用打下堅實的基礎,其意義極其深遠。

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