基于双目视觉的AGV障碍物检测及其避障路径规划研究
针对智能车间物料障碍位置和运动状态的不确定性,提出一种基于双目视觉AGV障碍物检测与避障方法.在障碍物检测过程中,首先采用基于深度检测的障碍物判定算法用于判断是否存在障碍物;然后利用帧差法原理提出一种障碍物信息的获取算法,分别得出静、动态环境下障碍物方位与速度信息.为进一步提高障碍物检测的可靠性,文中对静动态障碍物分别进行检测实验,结果表明,该算法误差较小,结果可靠.针对障碍物状态信息提出一系列避障策略,分别采用PID和模糊PID控制双目视觉导引AGV路径规划,通过对控制距离偏差和角度偏差数据采集与实验分析,从而验证避障策略的有效性.最后开发了简单高效的上位机系统,进一步验证所提算法的可行性和有效性.
白动导引车 障碍物检测 避障策略 路径规划 双目视觉
王铮 赵晓 钱振宇 佘宏杰 赵燕伟
浙江工业大学,浙江 杭州 310014
国内会议
广东佛山
中文
1-16
2016-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）