泊车AGV的车辆位姿检测系统设计

发布时间：2020-11-16 21:32

　　 泊车AGV(自动导引车)是为解决城市发展中的停车问题而设计的一种新型移动机器人。由于它能有效节省泊车空间、提高泊车效率,因此被越来越广泛地应用到了平面停车场和立体车库中。但是,现有的泊车AGV系统需要用户主动调整车辆位姿,将其准确开到指定的机械平台上,这在一定程度上增加了泊车难度和泊车风险,降低了泊车体验,限制了泊车的灵活性。针对这些局限性,本文确定了以全局视觉系统和泊车AGV局部系统组成的车辆位姿检测系统方案。为了确保目标车辆在泊车AGV上传感器的视野范围之内,本文利用全局相机,对目标车辆在泊车缓冲区中的位姿进行了粗估。考虑到泊车的安全性,本文基于混合高斯模型,对泊车缓冲区中的动态物体进行了有效检测。当泊车缓冲区处于静止状态后,对目标车辆的外形轮廓进行了提取,并基于轮廓的中轴线,过滤了后视镜等车身突出轮廓点,拟合了车辆矩形特征。结合泊车缓冲区边框角点和目标车辆矩形角点,完成了对目标车辆位姿的粗估,之后调整泊车AGV的初始位姿,实现了泊车AGV和目标车辆的粗对齐。针对传感器在泊车AGV上的安装高度很低,传统的车辆位姿估计算法无法应用的问题,本文提出了基于车轮点云对称性特征的车辆位姿精确估计方法,并基于二维激光雷达论证了这一方案的可行性。为了获取更高的精度和更稳定的结果,本文利用三维激光雷达作了更进一步的研究。由于目标车辆点云是非地面点云的一部分,本文提出了网格法和SVM(支持向量机)分类器相结合的地面点云分割算法,在分离地面后,利用悬空物提取算法和欧氏聚类算法,对扇形兴趣区域内的车轮点云进行了有效提取,并基于ICP(迭代最近点)算法校正了车轮点云的对称面,完成了对目标车辆位姿的精确估计。同时,采用SAC-IA(采样一致性初始配准)算法和ICP算法结合,将任意位置的车轮点云和零点位置的车轮点云配准,并基于配准的欧氏适应度评分,评估了算法精度。最后,本文搭建了实验平台,进行了实验测试和算法验证,并基于ROS(机器人操作系统)和QT,设计了上位机软件。
【学位单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP242;TP391.41
【部分图文】：

工业 4.0 和“中国制造 2025”被提出之后，更智能、更高效、更环保得到了大力发展，越来越多的工业机器人取代人工，成为了工业生。AGV（自动导引车）作为工业机器人领域的重要分支之一，发展迅物流行业的应用增幅最大。与庞大的物流行业相比，另一个新兴行器人行业，正以迅猛的势头悄悄崛起。着机动车数量的逐渐增多，城市可开发土地的不断减少，停车事故频难找、停车空间不足等一系列停车问题日益涌现。针对这些停车问多的智能停车系统被推广，其中大部分都旨在辅助用户停车，以提全性[1-2]以及减少寻找车位的时间消耗[3]。对于停车空间的节省，立决方案之一，但其建造受环境所限，而且现在各大城市数量最大的平面停车场，用立体车库完全去替代这些平面停车场不太可能。作为一种智能灵活的移动机器人，不仅能应用在立体车库中，也能在中被推广。由于它不需要为每个车位预留左右开门和车辆进出的空程度上增加了单位面积内的车位数量，有效节省了停车空间，如图 1时，借助泊车 AGV，用户不再需要将车开进停车场内部，节省了用

统进行设计与研究，这能为实现安全、自动、高效的智能泊车奠定良好基础，从而帮助解决当前城市发展中面临的停车难题，促进智慧城市的构建，因此对本课题的研究非常有意义。1.3 国内外发展现状1.3.1 AGV 研究现状AGV 又称为自动导引车，属于移动机器人范畴，现已在各工业生产领域得到了广泛应用[5]。目前，AGV 根据发展的领域可以分为港口 AGV[6]、仓储物流AGV、泊车 AGV 以及无人驾驶领域的智能 AGV 等。2017 年 5 月，青岛港全自动化码头正式建成运营，这是亚洲首个无人化码头，整个码头结合大数据平台，物联网系统，形成了一个统一的智能控制中心，如图 1-2 a)所示。在 AGV 的作业下，码头的整体工作效率比普通码头增加了30%，但操作人员却减少了 70%，这使得装卸成本有了大幅降低。2017 年 12 月，全球最大的无人化码头，上海洋山四期自动化码头开始启用，首批投入的 AGV多达 50 台，整个调度系统十分复杂却高效有序，如图 1-2 b)所示。

仓储AGV
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