基于双目视觉的AGV障碍物检测与避障

来源：计算机集成制造系统杂志2018年第2期北京时间：

作者：王铮,赵晓,佘宏杰,刘洪海,赵燕伟

单位：1.浙江工业大学计算机科学与技术学院2.浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室

摘要：针对智能车间中物料位置和运动状态的不确定性,提出一种基于双目视觉的自动导引车(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判断障碍物是否存在;然后利用帧差法提出一种障碍物信息的获取算法,分别得出静、动态障碍物的方位与速度信息。为进一步提高障碍物检测的可靠性,分别对不同状态的障碍物进行检测实验,结果表明,该算法误差较小、结果可靠。针对不同障碍物设计避障策略,对比PID和模糊PID的方法控制AGV运动,通过分析AGV运动过程中的角度和距离偏差验证了避障策略的有效性。最后,开发了一个简单高效的上位机系统,进一步验证了所提算法的可行性和有效性。

关键词：双目视觉,自动导引车,障碍物检测,帧差法,模糊PID

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61572438)。