论文研究-基于嵌入式视觉导航的AGV控制系统 .pdf

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基于嵌入式视觉导航的AGV控制系统,蔡任,方雪清,本文以不同光照环境以及不同颜色的路径作为探究的变量,采用ARM处理器作为工作平台,设计了一套基于嵌入式Linux的视觉导引AGV控制系�
山国利技论文在线 http://www.paper.edu.cn 人机交互系统 电源 摄像头 驱动程序 AGv图像处理 应用程序 嵌入式LnuK系 A ARM cortex-a9 PWM驱动电路 AGV步进电机 AGV路径跟踪 图1控制系统流程图总体设计 Fig. 1 The overall design flow chart of control system 运动控制系统 为满足嵌入式系统对图像处理的高速率要求,本文采用 Exynos412作为芯片,该芯 片是由三星开发设计的适用于多媒体设备的一款CPU,采用了 ARM-Cortex-A9内核, ARMV7指令集,6432位内部总线结构,32/32KB的数据/指令一级缓存,512KB的二级缓 存,每秒运算2亿条指令集,可以轻松快速地处理AGV的道路图像叫。其内部资源包括237 个GPIO,4个串口,4个PWM,3个24位总线控制器,USB传输等木文所需要的资源。 整个系统的设计框架如图2所示: 85 山国利技论文在线 http://www.paper.edu.cn LCD 摄像头 显示接口UsB接口 超声波 FLASH 传感器 主控制器 GPIO Exynos 4412 SDRAM 直流减 速电机 PWM输出接口 嵌入式系统 「步进电机 小车转向 图2硬件整体框架设计 Fig. 2 The overall overall framework design of hardware 视觉处理系统 视觉处理系统的工作流稈如下: (1)调用预装摄像头进行采集图像的工作,并把采集好的路径图像存入缓冲区; (2)ARM控制处珄器取出缓冲区内的图像,进行图像处理工作,图像处理包括图像预 处理和道路检测两个部分; (3)图像处完成后,提取道路的轨迹信息,然后在对应坐标系内桷定该吋刻AGV 的前行方向,进行机器决策 4)将道路决策结果传入控制器,产生一个脉宽调制信号,驱动小车的工作运行。 AGV软件系统 谣 块 块 模 序 摄像头软件 应用程序 100 图3AGV软件系统 4 山国利技论文在线 http://www.paper.edu.cn Fig 3 The software system ofAGv 运动控制系统 嵌入式系统的搭建 本系统需要搭建基于ARM平台的父叉工具链,目标平台名为arm-inux-gnu。通过编写 105 个简单的 hello. c源程序测试建立的交叉编译工具链是能够正常工作,执行“ farm-linux-gco o hello hello.c”命令进行编译,编译后生成名为hell的可执行文件,通过fle命令“ filc hello” 可以查看文件的类型。当提示文件属于ARM平台时,则测试通过,交叉编译工具链构建完 成 交叉编译器 嵌入式系统 编辑器 交义调试器 交叉链接器 下载/仿真/调 试器 图4GCC嫫式交叉编译调试模型 Fig 4 The Cross-compile debug model of mode gCC 系统上电后先是启动引导加载程序 bootloader,然后启动内核,最后挂载根 文件系统12 115 Linux操作系统木身对嵌入式AGⅴ系统来说规模太大,占用太多内存,对 整个AGV系统的运行速度和效率有所影响13。为了提高执行速度和系统的可靠 性,本课题对 Linux内核进行裁剪,使很多方面都能够得到简化,以削减代码和 系统空间。确定了内核的基本功能后,就要为AGV小车特定的外部设备编写设 备驱动程序代码。上层应用程序是无法直接操作底层硬件的,需要有特定的API 120 接口。而设备驱动程序正好为上层应用提供了这样的一种接口,通过调用接口函 数,从而实现操作底层硬件的日的。本系统设备驱动程序的编详与 Linux内核编 译是相互独立的,将设备驱动程序编译成*ko模块,再通过相应命令把模块加 载进内核。 山国利技论文在线 http://www.paper.edu.cn 摄像头捕捉路径 视觉模块 UsB摄像头驱动 ARM处理器搭载Linx操作系统 直流电机驱动 步诖电机驱 超声波驱动程 程序 程序 运动模块 直流电机控制小 步进电机控制小 超声波传感器检 车前进后退 车转弯 测障碍物 125 图5运动控制系统的设计 Fig. 5 The dcsign of Motion control systcm 图像处理视觉库 的移植 通过 cmake工具产生 makefile文件,执行make命令对 Opencv库进行交叉编译,从而 实现 OpenCv库到ARM上面的移植。图像处理算法由 Openc+Qt图形库实现,由于 130 0 benCh库对于V42支持并不完普,设计的程序中一旦涉及到摄像头的调用工作或者是调 用 OpencvⅤ的内置函数显示图像,稈序就会直接崩溃。为了解决这个问题,本系统重新 编写了一个摄像头的设各驱动程序以替代 OpenCv库中内置的摄像头驱动程序1,另外通 过Qt图形界面来显示摄像头所捕获到视频信息。,对采集到的数据进行实时处理分析并让 小车做出相应动作。 驱动小车 小车转弯装置采用步进电机连杆,通过控制步进电机旋转带动连杆运动,实现小车的 转弯。摄像头实时拍摄地面路径信息,然后通过USB接口将所采集的视频图像传输到嵌 入式 Linux系统屮;微处理器 Exynos4412会将图像进行处理,从屮提取路径信息,再根据 控制算法产生控制信号传给51单片机,再通过PWM输出接口控制小车转向,使得小车跟 140 踪路径行走8, 视觉处理系统 图像预处理 综在图像采集的过程中,由」拍摄角度,小车晃动以及光照条件等的影响,所获取的图 像与真实图像之间会存在一定的误差和失真,因此需要对获取的图像进行预处理。图像预处 145 理是数字图像处理的过程中非常重要的步骤,其目的主要是是改善图像质量,抑制噪声,增 强冇用信息。图像预处理的常用法有图像滤波,图像锐化,图像复原和边缘检测等。 本文中的图像预处理用到了滤波操作,以及颜色空间的转换。考虑到拍摄到的图像中的 噪声要是一些轻微噪声点,基本服从正态分布,而高斯滤波对于抑制服从正太分布的噪声 非常有效,所以将高斯滤波用于采集的原图的减噪过稈。另外,原图是基于RGB颜色空间 国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 150 的,并且由于道路图像的背景较为明亮,若是直接将其转换为灰度图,将不利于道路分割。 不同于RGB颜色空间,HSV颜色空间是基于人的视觉心理学提出米的,不同颜色之间有较 为独立的特性网。在本例中,将经过滤波处理的原图进行颜色空间转换,并单独提取其S (饱和度)通道,可以较好地凸显出单一颜色的道路。处理效果如图6所示: 原图 高斯滤波 HsSV色彩空间 S(饱和度)通道 佟6图像顶处理 Fig 6 Image preprocessing 道路检测 道路检测阶段分为图像二值化和道路边缘检测两部分。本文禾用Otsu算法(大津法或 160 最大类间方差法〕来进行图像二值化,该算法能自动寻找岀利于图像分割的最佳阈值,是一 般图像二值化的常用方法。如图7左图所示,图像二值化之后,图像中的道烙和背景被非常 清楚地区分丌来,道路呈现白色,背景则为黑色。获得了明晰的道路轮廓之后,丌始进行道 路边缘检测。边缘检测主要用于检测图像中物体的某种不连续性或突变性,其经典的算法有 Sobel算子, Laplace算子,和Cany算子等。本文选择使用 Canny算子进行道路边缘检 165 测,在进行边缘检测前,本文已经对图像进行了滤波(高斯滤波),增强(图像二值化),使 得图像中有用信息与无用信息的亮度梯度非常的明显,此时使用Cany边缘检测,将公非 常简单顺利跟踪到道路的边缘 二值图 道路边缘图 图7道路检 170 机器决策 道路拟合直线 道路边缘检测后,得到道路的两条边缘线,此时可以利用霍夫直线检测,在道路边缘图 7 国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 175 中检测出直线,进而进行道路拟合直线的提取。通过多次实验,发现通过霍夫直线检测计算 拟合直线的方法准确率非常低,受到图片质量好坏的影响较大。因此本文将提出另外一种较 为简便的求取道路拟合直线的算法,其主要的思路如下:①将道路边缘图像予以横向平均划 分成若干个区域,通过遍历每个区域内特定的单行像素,并且记录该行像素与两条边缘的交 点坐标,取两个交点坐标的中点像素坐标作为该区域的道路轨迹点;②遍历所有区域后,把 180 所有区域中得到的道路轨迹点坐标存入点集:③用最小二乘法对点集进行直线拟合,得到道 路边缘图的拟合直线,并把拟合直线作为道路的轨迹路线。处理效果如图8所小: 选取点集 拟合直线 图8提取道路拟合直线 Fig8 The extraction of the fitting line of road 应用此算法的原因在于: 185 (1)算法的效率较高。由于整张图片只需划分成右干区域,而每个区域只需要遍历某 行像素即可确定该区域的轨迹点,因此,大大诚少了计算的频度,提髙了效率。 (2)算法的准确率较高。由于寻找轨迹点的区域是均匀分布于整张图片,因比寻找到 的轨迹点也是均匀分布于整条道路中间,也就是说轨迹点的线性拟合基本代表了道路的轨迹。 道路边缘检测 190 由于摄像头居于小车前方的正中间,而车身是直的,可以用米集的图像的正中间的一列 作为基准线,表示小车当前的相对位置。若道路拟合直线与基准线高度重合,则认为当前偏 转角度为零。图9展示了道路偏左或偏右的情况: X 0 roar road yo 0 iddle =middle 道路偏右 道路偏左 图9计算偏差角度 山国利技论文在线 http://www.paper.edu.cn 195 Fig. 9 The calculation of angular misalignment 道路拟合直线由一个单位向量→=(cosa,sina)和点(xo,y)确定,偏差角度β的计算公 式为: cosa(<0,道路偏右 β= arctan (sinc,cosa≠0) sin d 0,道络偏左 另外,考虑小车偏离道路中心的情况(即图像最下方的道路并不处于图像的正中间) 此时可以根据实际情况来进行道路居中矫正 200 计算出拟合直线与基准线之间的偏差角度后,将该角度信息传输给下位机。主控制器得 到角度信息后,输出一定频率的PWM波,驱动转向步进电机转相应的角度,调整小车运行 轨迹,进而控間小车追踪引导路径。 系统联调与结果分析 实验设计 205 木文中道路图像处理的开发环境为 Visual studio2015,采用 OpenCv24.9,然后再将源 码移植至 Linux平台。硬件设施主要有基于 ARM cOrtex-a内核迅为4412开发板,摄像头 为USB摄像头。软硬件各部分准备就绪后,即可进行系统联调测试。 为了尽可能地模拟具体的工业运作场景,本文在室内利用单色材料构建成环形跑道,为 小车提供指引。小车在行驶过程中的运行状态包括直行,弯道转弯,以及到达目的地。测试 210 时考虑到不同的光照强度条件景响,以及采用了不同颜色的单色材料导引线,对小车进行了 多次试验。其中,所选地面为工业运作场景中常见的灰色水泥地面,反光性较弱;所选光源 为生产生活中常用的白光,波长为1200nm,所选路径的颜色分别为黄色(rgb:218,211,167) 绿色(rgb:59,145,108)、红色(rgb:92,39,57)。道路分割的部分实验效果如图10所小 a流明度750,黄色,原图 b流明度750,黄色,二值图c流明度750,黄色,拟合直线图 d流明度750,绿色,原图 c流明度750,绿色,二值图f流明度750,绿色,拟合自线图 山国利技论文在线 http://www.paper.edu.cn g流明度1200,黄色,原图h流明度1200,黄色,二值图i流明度1200,黄色,拟合直线图 图10不同光照强度及道路颜色下分割效果图 215 Fig. 10 The Rendering of division in diffcrcnt light intcnsity and road color 结果分析 实验中所选的光照强度梯度从流明度250,750,到1200(单位为1x),并在相同光照强 度下分别对黄色(rgb:218,211,167)、绿色(rgb:59,145,108)、红(rgb:92,39,57)色道路 进行∫道路提取,图像分辨率为640X480。表1展小」实验过程中的数据: 220 表1不同光照强度及道路颜色下实验对照表 Tab. I The experimental comparison in different light intensity and road color 组光照强度道路颜原图道路像素点统计/个二值图道路像素点统计/个道路提取误判率 数 数 11200昔 34794 1200 34083 33024 234 1200 32862 31873 3.01 750 色黄绿红黄绿红萸绿红 34156 32254 5.57 750 34083 33244 2.46 750 32862 31905 2.91 250 34156 32125 5.95 34083 3.15 250 32862 31757 3.36 对原图进行处理得到的道路二值图能基本保持道路的形状。上表巾,原图道跻像素点统 计个数在 Photoshop工具下计算,取同颜色道路不同光照下多幅图像计算结果的平均值;误 225 判率(错检,蒲检)的计算公式为-21*100%,PO0表示原图道路像素点个数,P1表示 值图道路像素点个数。以上试验结果初步表明:该视觉处理系统中,在图像经过预处理的基 础上,使用Otsu算法对道硌进行分割,对黄、绿、红单颜色道路的处理效果之间相差不大: 对于黄色道路,流眀度越髙,分割效果越好;而对于绿、红色道路,流眀度太高或太低分割 效果都不太理想,只有在恰当的范围内,才使得背景与前景出现明显区别。同时,拟合直线 230 的提取是直接以道路二值图为参照的,若二值图中存在噪声或道路分割不理想,会直接对拟 合直线提取的效果产生影响 结论 在车间环境下实现对路径信息的正确获取是AGⅴ控制系统设计的关键。本课题通过试 验设计的方法实现了对基于颜色变量探究的嵌入式视觉导航AGV控制系统的设计。 235 (1)通过正交试验设计的方法,分析了不同光照强度、不同颜色路径对AGV控制系统 在道路提取误判率方面的影响,发现了道咯提取误判率与光照强度、路径颜色均有较为显著 10

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2019-08-16
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