视觉导引AGV鲁棒特征识别与精确路径跟踪研究

发布时间：2017-11-03 11:07

  本文关键词：视觉导引AGV鲁棒特征识别与精确路径跟踪研究

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【摘要】：针对AGV多分支路径与工位点标识的可靠识别以及导引路径的精确跟踪问题,提出了一种基于双视野窗口的鲁棒特征识别与精确路径跟踪方法。采用整幅视野范围作为模式识别窗口,在该窗口采用基于核主成分分析(KPCA)和BP神经网络的识别方法,将路径特征通过核函数映射到高维空间进行PCA降维,再利用BP神经网络识别降维后的样本矩阵。同时提出一种导引扫描窗口设置方法,该窗口范围取决于摄像机竖直视角以及摄像机安装倾斜角,在导引扫描窗口内将导引路径简化为直线模型并用最小二乘法拟合,针对拟合直线计算导引所需的路径偏差。实验结果表明,KPCA-BP方法显著提高了路径特征识别的实时性和鲁棒性,6类路径特征的平均特征识别正确率为99.5%;导引扫描窗口有效减小了导引路径直线拟合的计算误差,直线路径跟踪误差小于3 mm,曲线路径跟踪误差小于30 mm。
【作者单位】： 南京航空航天大学机电学院;
【关键词】： 自动导引车 视觉导引 特征识别 路径跟踪 核主成分分析 BP神经网络
【基金】：国家自然科学基金项目(61105114) 江苏省科技支撑计划项目(BE2014137) 中国博士后科学基金项目(2015M580421) 江苏省博士后科研计划项目(1501103C) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(NS2016050) 南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金项目(KFJJ20150519)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】：

【参考文献】

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本文编号：1135914