一种基于kinect视觉的AGV导航方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN108534788A(43)申请公布日2018.09.14(21)申请号201810185790.3(22)申请日2018.03.07(71)申请人广州大学地址510006广东省广州市番禺区广州大学城外环西路230号(72)发明人朱静全永彬黄文恺何海城叶谱生韩晓英姚佳岷(74)专利代理机构广州市华学知识产权代理有限公司44245代理人郑浦娟裘晖(51)Int.Cl.G01C21/30(2006.01)权利要求书3页说明书7页附图3页(54)发明名称一种基于kinect视觉的AGV导航方法(57)摘要本发明公开了一种基于kinect视觉的AGV导航方法，为各AGV预设行走路径；当AGV活动范围上方的kinect仪实时获取图像，并且构建出二维地图；通过每帧图像的AGV轮廓对各AGV进行追踪。每当获取到当前帧图像时，通过当前帧图像和上一帧图像计算出各AGV轮廓走偏的斜率，确定是否要对AGV的当前行走轨迹进行修正；每当获取到当前帧图像时，通过计算相同行走方向的相邻两部AGV之间距离确定是否要控制AGV的行走，同时通过判断AGV活动范围内每一位置在下一时刻是否会有多部AGV同时到达控制各AGV的行走；本发明方法通过Kinect视觉进行全局定位，能够进行合理有效的智能避障。CN108534788ACN108534788A权利要求书1/3页1.一种基于kinect视觉的AGV导航方法，其特征在于，步骤如下：步骤S1、为AGV活动范围内的各AGV预设行走路径；步骤S2、通过放置于AGV活动范围上方的kinect仪实时获取AGV活动范围的图像；步骤S3、针对于kinect仪获取到的AGV活动范围的当前帧图像，根据该帧图像构建出对应AGV活动范围的二维地图；同时，针对kinect仪获取到的AGV活动范围的当前帧图像，首先对当前帧图像进行灰度化和二值化的依次处理，然后从灰度化和二值化处理后的图像中提取出物体轮廓，并且过滤物体轮廓得到AGV轮廓，最后根据该帧图像下构建出的AGV活动范围的二维地图获取到各AGV轮廓的质心坐标；步骤S4、根据当前帧图像以及上一帧图像中提取出的各AGV轮廓的质心坐标，以对各AGV轮廓进行跟踪；步骤S5、针对于当前帧图像中的每一AGV轮廓，根据当前帧图像下构建的二维地图获取该AGV轮廓的质心坐标，同时根据上一帧图像下构建的二维地图获取该AGV轮廓的质心坐标，然后计算出该AGV轮廓的走偏的斜率，判断该斜率是否大于一定值，若是，则控制该AGV进行当前行走轨迹的修正；同时，根据当前帧图像下构建的二维地图获取当前帧图像中各AGV轮廓的质心坐标，根据各AGV轮廓的质心坐标以及各AGV的行走路径，判断AGV活动范围内每一位置在下一时刻是否会有多部AGV同时到达，若是，则依次控制各部AGV通过该位置；同时根据各AGV轮廓的质心坐标以及各AGV的行走路径，判断同一行走方向的相邻两部AGV之间的距离是否小于一定值，若是，则控制其中一部AGV先停止行走；步骤S6、判断kinect仪获取到的AGV活动范围的当前帧图像是否为最后一帧图像，若否，则在kinect仪获取到AGV活动范围的下一帧图像时，返回到步骤S3；若是，则结束。2.根据权利要求1所述的基于kinect视觉的AGV导航方法，其特征在于，所述步骤S3中，针对于kinect仪获取到的AGV活动范围的当前帧图像，根据该帧图像构建出对应AGV活动范围的二维地图的具体过程如下：首先针对于AGV活动范围的当前帧图像，根据该帧图像构建图像坐标(u,v)，然后将图像坐标转换成实际坐标(x,y)：x＝au；y＝bv；其中：其中width为AGV活动范围的当前帧图像的宽度，higth为AGV活动范围的当前帧图像的长度，diatance_x为AGV活动范围地面的实际宽度，diatance_y为AGV活动范围地面的实际长度。3.根据权利要求1所述的基于kinect视觉的AGV导航方法，其特征在于，所述步骤S3中，针对kinect仪获取到的AGV活动范围的当前帧图像，对该帧图像进行灰度化和二值化处理2CN108534788A权利要求书2/3页的过程如下：在kinect仪获取到的AGV活动范围的当前帧图像后，针对于该帧图像新建一张mat形式图片src，然后通过cvtColor()函数，将图像灰度化并储存在新建的mat图片src中；最后再通过Threshold()函数选择合适的阀值，将已经灰度化的图片src像素点的灰度值设置为0或255；其中cvtColor()函数的公式如下：Gray＝0.299R+0.587G+0.114B；其中Gray为图像灰度化后的灰度值。4.根据权利要求1所述的基于kinect视觉的AGV导航方法，其特征在于，所