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      基于回波強(qiáng)度的AGV 重定位方法研究

      2022-07-29 06:54:42陳遠(yuǎn)浩吳明暉
      關(guān)鍵詞:反光板樓層激光雷達(dá)

      陳遠(yuǎn)浩,吳明暉

      (上海工程技術(shù)大學(xué) 機(jī)械與汽車工程學(xué)院,上海 201620)

      0 引言

      移動機(jī)器人技術(shù)廣泛應(yīng)用于各個場景,如服務(wù)機(jī)器人、農(nóng)業(yè)機(jī)器人、工業(yè)物流等等。自動引導(dǎo)車(Automated Guided Vehicle,AGV)是一種用于物料搬運(yùn)的移動機(jī)器人,激光同時定位與建圖(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是其核心技術(shù)之一。其中,2D 激光SLAM 按照地圖形式分類,常用的有基于柵格地圖SLAM 和基于特征地圖SLAM 等。

      在許多現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中,會出現(xiàn)AGV 多樓層導(dǎo)航的需求。但是由于傳感器的限制,2D 激光SLAM 只能建立多個單樓層地圖,而無法直接建立多樓層地圖。目前,一些解決多樓層地圖的方法多應(yīng)用于有電梯的場景。例如:AGV 導(dǎo)航至電梯后,通過基于機(jī)器視覺識別電梯按鈕,并控制車載操作臂按下目標(biāo)樓層按鈕;到達(dá)目標(biāo)樓層后,AGV 自動定位至另一樓層地圖的初始點(diǎn)。然而在具有坡道的多樓層廠區(qū)環(huán)境中,該方法并不適用于這種應(yīng)用場合。由于AGV 進(jìn)行爬坡或下坡后,累積誤差無法快速精準(zhǔn)地定位到另一樓層的初始位置,從而影響AGV 在新樓層的導(dǎo)航。針對上述問題,通過重定位的方法能夠進(jìn)行誤差修正。目前重定位方法主要分為基于激光雷達(dá)和基于視覺傳感器,但兩者都存在定位時間過長等問題。為解決具有坡道的多樓層廠區(qū)環(huán)境中AGV 的重定位問題,本文提出一種基于回波強(qiáng)度的AGV 重定位方法,以解決AGV 爬坡或下坡后在另一樓層的重定位問題。多樓層導(dǎo)航整體流程如圖1 所示。

      圖1 多樓層導(dǎo)航流程Fig.1 Multi-floor navigation process

      1 基于回波強(qiáng)度的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理

      1.1 數(shù)據(jù)過濾方法

      2D 激光雷達(dá)傳感器是AGV 導(dǎo)航的關(guān)鍵傳感器。激光雷達(dá)在工作時,發(fā)射激光信號到目標(biāo),并經(jīng)過目標(biāo)散射后再接收。激光雷達(dá)根據(jù)激光信號的飛行時間,計(jì)算得出激光雷達(dá)到該目標(biāo)的距離、以及激光雷達(dá)轉(zhuǎn)過的角度,最終得出目標(biāo)相對于激光雷達(dá)的極坐標(biāo)。目前,市面上中、高端的2D 激光雷達(dá)不僅能夠得出目標(biāo)距離,還能測得目標(biāo)的回波強(qiáng)度。激光雷達(dá)的回波功率公式見如下:

      其中,P為回波功率;P為發(fā)射功率;D為激光雷達(dá)接受孔徑;為物體表面反射率;為入射角;為目標(biāo)到激光雷達(dá)的距離; η為系統(tǒng)傳輸率;η為大氣傳輸率。

      由此可見,回波強(qiáng)度主要與物體表面的反射率及距離有關(guān)。為了得出有效的激光雷達(dá)數(shù)據(jù),采用3M 鉆石級反光膜制作平板型反光板,因此激光雷達(dá)每一幀數(shù)據(jù)中都會有來自該反射板返回的回波強(qiáng)度偏高的數(shù)據(jù)。同時設(shè)置激光雷達(dá)有效探測距離及有效回波強(qiáng)度閾值,獲得反光板的激光掃描數(shù)據(jù)。圖2 為反光板布置的實(shí)際環(huán)境;圖3(a)、圖3(b)分別為激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理前、后效果??梢?,基于上述方法可將激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效過濾,得到反光板的激光掃描數(shù)據(jù)。

      圖2 反光板環(huán)境布置Fig.2 Reflector layout environment

      圖3 激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理Fig.3 Lidar data processing

      1.2 基于DBSCAN 的激光雷達(dá)聚類

      完成基于回波強(qiáng)度的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)過濾后,為了進(jìn)一步識別不同反光板的ID,需要對激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類。具有噪聲的基于密度的聚類方法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN),是經(jīng)典的基于密度的聚類方法。該算法不需要先驗(yàn)的聚類蔟數(shù)量,就能發(fā)現(xiàn)噪聲環(huán)境下不同形狀的聚類簇,通過設(shè)定2 個參數(shù):全局鄰域半徑E和最小近鄰個數(shù)M,就能達(dá)到很好的聚類效果。

      反光板的數(shù)據(jù)特點(diǎn)為:不同反光板的點(diǎn)緊密相連成一類,從而得到了不同的聚類蔟;不同類的數(shù)據(jù)密度均勻,變化不大。以上數(shù)據(jù)特征反映了DBSCAN 適用于該問題的求解。由圖3(c)可見,通過DBSCAN,對反光板數(shù)據(jù)進(jìn)行了正確聚類。

      2 反光板局部坐標(biāo)求解及AGV 重定位

      2.1 反光板位置擬合

      圖4 反光板最小二乘法擬合Fig.4 The least squares fitting of the reflector

      2.2 AGV 重定位方法

      重定位方法流程如圖5 所示。由圖5 可知,AGV 多樓層重定位方法實(shí)現(xiàn)步驟如下:

      圖5 重定位方法流程圖Fig.5 Relocalization method flowchart

      在已知反光板設(shè)計(jì)布局的情況下,加載世界坐標(biāo)系下的所有反光板位置。

      加載激光雷達(dá)掃描數(shù)據(jù)。

      基于回波強(qiáng)度識別反光板數(shù)據(jù),并基于DBSCAN 及最小二乘法計(jì)算掃描到反光板的數(shù)目及距離信息。

      將掃描到的反光板信息與已知布局做匹配,為了快速匹配,反光板布局兩兩距離各不相等,從而得到反光板到機(jī)器人本體的局部坐標(biāo)。

      基于匹配結(jié)果,計(jì)算掃描到的反光板在世界坐標(biāo)系下的位置與機(jī)器人的定位信息。

      AGV 在新樓層世界坐標(biāo)系下的定位,采用基于幾何關(guān)系的定位方法。對此實(shí)現(xiàn)過程擬給出分述如下。

      (1 )通過激光雷達(dá)掃描到的反光板兩兩之間的距離,識別反光板ID。

      (2)求解各個反光板ID 的幾何質(zhì)心,對反光板質(zhì)心矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)平移,還原對應(yīng)反光板在世界坐標(biāo)系的位置。通過求解奇異陣的方法,獲得旋轉(zhuǎn)變量和平移變量的最優(yōu)解,此時用到的公式分別見如下:

      其中,為已知布局的反光板數(shù)據(jù),為掃描到的反光板數(shù)據(jù);式(2)為世界坐標(biāo)系下,反光板質(zhì)心位置與掃描所得反光板質(zhì)心位置的關(guān)系矩陣表達(dá)式;cencen為幀激光數(shù)據(jù)求得反光板質(zhì)心點(diǎn)的均值。式(3)~(6)為SVD 求解最優(yōu)和的過程。其中,式(3)是對矩陣進(jìn)行SVD 分解,式(4)、(5)計(jì)算最優(yōu)旋轉(zhuǎn)變量和平移變量,式(6)求得最優(yōu),并得到機(jī)器人在世界坐標(biāo)系的位置坐標(biāo)。

      3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

      為模擬AGV 在爬坡到新樓層后產(chǎn)生累計(jì)誤差、并通過反光板進(jìn)行重定位的實(shí)際場景,通過gmapping激光SLAM 算法建立新樓層的環(huán)境地圖;再人為地將AGV 放置在偏離初始位置的地方;最后通過基于回波強(qiáng)度的重定位方法進(jìn)行重定位,記錄觀察結(jié)果并驗(yàn)證方法的可行性。

      實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)選擇在上海工程技術(shù)大學(xué)實(shí)訓(xùn)5 號樓二樓,實(shí)際環(huán)境及建立的柵格地圖如圖6 所示。在初始定位附近布置了3 塊兩兩距離不同的反光板;AGV 為兩輪差速式AGV;激光雷達(dá)型號為鐳神N301,其有效探測距離為0.15~30 m,角度分辨率為0.18°,該激光雷達(dá)可以識別物體回波強(qiáng)度信息,完全滿足實(shí)驗(yàn)需求。

      圖6 新樓層環(huán)境布置Fig.6 Environment layout of new floor

      將AGV 放置在偏離初始位的位置,模擬AGV爬坡后的累積誤差,并初始化新樓層地圖,此后再進(jìn)行重定位。圖7 為AGV 重定位效果圖。由圖7 可以看出,由于累積誤差重定位前黃色激光雷達(dá)掃描數(shù)據(jù)與柵格地圖實(shí)際環(huán)境不匹配,經(jīng)過重定位后激光雷達(dá)掃描數(shù)據(jù)與柵格地圖基本匹配,說明定位成功,AGV 可以進(jìn)行后續(xù)的導(dǎo)航工作。研究得到的重定位誤差見表1。

      圖7 重定位效果Fig.7 Relocalization effect

      表1 重定位誤差Tab.1 Relocalization error

      4 結(jié)束語

      針對AGV 在具有坡道的多樓層導(dǎo)航過程中新樓層的重定位問題,本文設(shè)計(jì)了一種基于回波強(qiáng)度的AGV 重定位方法。首先基于反光板的高回波強(qiáng)度的特性,提取反光板的信息,通過DBSCAN 及最小二乘法對數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類擬合、并計(jì)算反光板的幾何質(zhì)心,然后匹配預(yù)設(shè)的反光板信息,最后通過幾何關(guān)系解算AGV 在地圖世界坐標(biāo)系下的定位。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,使用該方法進(jìn)行重定位效果良好,精度高,具有實(shí)際應(yīng)用價值。接下來的工作將進(jìn)行AGV 多樓層導(dǎo)航系統(tǒng)的程序設(shè)計(jì),以進(jìn)一步提升方法的實(shí)用性。

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