机器视觉引导的智能车辆及其在物流领域的应用标准筛

机器视觉引导的智能车辆及其在物流领域的应用

机器视觉引导的智能车辆及其在物流领域的应用 2011： 自动引导车辆（简称AGV：Automated Guided Vehicle）是采用自动或人工方式装载货物，按设定的路线自动行驶或牵引着载货台车至指定地点，再用自动或人工方式装卸货物的工业车辆。按日本JISD68OI的定义:AGV是以电池为动力源的一种自动操纵行驶的工业车辆。自动引导车辆只有按物料搬运作业自动化，柔性化和准时化的要求，与自动导向系统、自动装卸系统、通讯系统、安全系统和管理系统等构成自动引导车辆系统（简称AGVS：Automated Guided vehicle System）才能真正发挥作用。随着计算机硬件技术并行与分析式处理技术、自动控制技术、传感器技术以及软件开发环境的不断发展，为AGV的研究与应用提供了必要的技术物质基础。人工智能技术如理解与搜索，任务与路径规划，模糊与神经网络控制技术的发展，使AGV向着智能化和自主化方向发展。AGV的研究与开发集人工智能、信息处理及图像处理为一体，涉及计算机、自动控制、信息通讯、机械设计和电子技术等多个学科，成为物流自动化研究的热点之一。AGV在我国的研究及应用起步较晚。20世纪70，引导方式可分为外导式和内导式。外导式是指在车辆运行的路径上设置引导信息媒体（如带有变频感应电磁场的导线，磁带或色带等），由车上的传感器检测引导信息的特性（如频率，磁场强度，光强度等），再将此信息经过处理，用以控制车辆沿引导路线行驶。内导式是指在车辆上预先设定运行路径坐标，在车辆运行中实时检测车辆当前位置坐标并与预先设定的相比较，然后控制车辆的运行方向，即采用所谓的坐标定位原理。另外，根据AGV引导线路的形式，引导方又可分为有线式和无线式。以上两大类的具体引导方法见表1。

表1 AGV的引导方法

外导式方法中的超声引导，激光引导和光学引导可以称为标志反射法（Beacon即stem）范围。内导式方法可以称为参考位置设定法（Dead Reckoning）。在上述的各种引导方法中，所采用的引导技术主要有电磁感应技术、激光检测技术、超声检测技术、光反射检测技术、惯性导航技术、图象识别技术和坐标识别技术等。图像识别技术采用图像识别技术有2种方法，其一就是利用CCD系统动态摄取运动路径周围环境图像信息，并与拟运行路径周围环境图像数据库的信息进行比较，从而确定当前位置及对继续运行路线做出决策。这种方法不要求设置任何物理路径，因此，理论上具有最佳的引导柔性。但这种方法在实际应用上还存在某些问题，主要是实时性差和运行路径周围环境信息库的建立困难。其二就是标识线图像识别方法，它是在AGV运行所经过的地面上画出1条标识明显的引导标线，利用CCD系统动态摄取标线图像并识别出AGV相对于标线的方法和距离偏差，以控制车辆沿着设定的标线运行，如图1所示。

图1 标线识别引导方式的原理

二、物流领域智能车辆的应用状况根据国外十几家生产AGV公司的27个系列产品所采用的主要引导技术的统计结果（见表2），可以明显的看到各种引导技术应用的情况。其中，电磁感应引导技术所占的应用比例最高，这表明该项技术已经十分成熟，应用也就最多。而机器视觉引导技术应用的比例还很少，因此，该项技术还需要深入研究和不断完善。除此以外，就是自主导航技术仍然处在研究阶段，还有许多技术问题需要解决。

表2 AGV所应用的主要引导技术的比例

三、结论本文简单介绍了物流用智能车辆的概念、研究目的、意义、应用状况以及当前世界上物流用智能车辆的研究方向、研究范围。总的来看，限于我国的基础设施水平和经济实力，我国该领域的研究与工业发达国家有一定的距离。在一定时间内大范围开发、实施物流用智能车辆的应用还不太现实。但无论是从学科发展、理论研究的角度，还是从发展汽车工业及相关产业，以及市场竞争的角度看，超前研究都是必要的。所以，尽管与工业发达国家有着较大的差距，但这并不意味着我国在该领域将会永远无所作为，一直跟在发达国家后面邯郸学步。结合我国国情（经济条件、工业条件、科研条件等），在某一方面或某些方面，进行深入细致的研究，将为我国，甚至全世界在智能车辆方面提供有力的理论和技术支持，为今后智能车辆的发展及实际应用打下坚实的基础，其意义极其深远。(end)

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