基于反射的标记器检测和识别方法,以确保准确的AGV对接

科学领域:

• 机器人技术 机器人技术 机器人技术
• 计算机视觉 计算机视觉
• 传感器融合式传感器

背景情况:

• 自动引导车辆 (AGV) 需要精确的定位,用于工业任务,如对接.
• 强大的环境感知是工业AGV应用中的一个重大挑战.
• 现有的本地化方法可能在准确性上有局限性或依赖复杂的基础设施.

研究的目的:

• 为使用仅2D LiDAR的 AGV 开发一种新的,具有成本效益的定位和对接方法.
• 为了实现准确的标记器检测,识别和定位估计,以实现精确的对接.
• 在重工业环境中验证拟议方法的性能.

主要方法:

• 一种基于反射的标记物检测和识别技术,使用二维光检测和测距 (2D LiDAR).
• 一个专门的2D标记设计,以方便距离和方向估计.
• 标记系统与AGV运动计划的集成,用于自动对接.

主要成果:

• 提出的方法准确地估计了标记器的距离和方向,使得可靠的识别和对接点的确定.
• 在重型工业AGV的实验验证显示位置精度高达1厘米,YAW定位精度低于0.05度.
• 在一个装配站,AGV在标准偏差低于2厘米 (X,Y轴) 和1.8度 (YAW) 的情况下实现了对接精度.

结论:

• 开发的基于2D LiDAR的标记系统为工业环境中的AGV定位和对接提供了强大而准确的解决方案.
• 该方法提供了高精度,满足自动装配和材料处理的严格要求.
• 这种方法证明了2D LiDAR在没有外部基础设施的情况下实现先进的AGV导航的潜力.