智能化物流搬运机器人（AGV）的探讨*

孙 健，吴建美

（安徽三联学院机械工程学院，安徽 合肥 230601）

AGV属于一种无人驾驶且拥有搬运功能的自动导航装置，其能够依据预设好的程序，并依照车载传感器给定的位置信息，沿着规划好的路线自动进行移动与停靠，已被广泛应用到许多生产物流场合以及具备自动化功能的立体仓库货库的自动搬运中[1]。近年来，随着经济快速发展，人们生活需求也越来越多，传统的物流搬运已经不能满足人们需求[2]。并且传统的物流搬运需要花费大量人力，很多物流行业在前期因要花费大量人力与时间而难以发展起来。将装有AGV的物流搬运机器人运用到物流行业中，可以减少物流业人力与时间的消耗，减少物流业发展压力。物流业只需将物流搬运机器人布置好，后期定期检查搬运机器人，几乎完全解放了人力，这种工作方式不仅能减少物流业的消耗，而且能够适应当代行业发展潮流。

1 AGV的组成

AGV的组成包括内部车身、步行控制系统、通讯系统和声光报警系统等[3]。AGV的车身是AGV的物理主体部分，由车架和相应的机械装置所组成，是其他总成部件的安装基础。当AGV小车在行驶中或在加速和减速期间，框架必须满足所需的刚度和强度要求，且在达到刚度和强度要求后，需要较大的空间装配LCD屏幕电源插头、电气产品的控制设备、顶部运输设备和组件等。AGV步行控制系统是直接驱动执行系统中的主设备，借助这种控制装置可以根据更多用户的市场需求正常驱动AGV，并可以随时制动。通讯系统用于实现AGV与地面控制站及地面监控设备之间的信息交换，通讯系统通常有两种模式可供选择：连续通讯和漂移通讯。当AGV以两种模式与车辆状态通信时，与主机的通信将中断，因此可以从头到尾使用它，在可监控图片的当前状态下保持良好的AGV状态；当AGV车处于通讯模式时，AGV小车与主机的通讯将完全是自主的，并且可以直接交换各种信息。声光报警系统是一种报警信号装置，该装置主要通过声音和各种光来向人们发出示警信号。

2 AGV系统的导航方式

AGV更多的是关系到整个物流运输系统的灵活性，它极大地影响了系统的稳定性、可靠性和经济发展。因此，AGV系统实现的移动导航方法是一个非常重要的组成部分。正因如此，近年来国内外知名人士对AGV系统中的路径导航方法的深入研究仍然相当活跃。许多基层科技工作者将各种高科技技术相结合，明确提出了许多令人耳目一新的导航地图方法。这积极推动了AGV导航核心技术的快速发展。到目前为止，AGV系统实现中最常用的方法包括激光束地图导航、电磁脉冲手机导航、视觉感知GPS导航等[4]。

2.1 激光束地图导航

目前，成熟的制导方法是脉冲激光路径导航。激光束地图导航的基本原理是：在工作现场固定由材料制成的具有高反射率的指示牌，然后在AGV上安装脉冲激光直接扫描仪，再扫描脉冲激光。受到标记光反射的周围激光束的引导，通过分裂钻石的基本原理计算AGV的方位角与实际情况之间的距离，可以计算出AGV车辆的位置，全局建立坐标系中的车身坐标位置，以实现AGV的导引。它不需要像磁带路线导航那样在地面上铺设设施。脉冲激光导航地图算法的实现已经非常成熟，并且可以非常精确地定位。这种GPS导航方法仍被更广泛地使用，并且AGV也被各种手机制造商所追求。如今随科技的发展，这种导航方式也越来越普及。若物流搬运机器人AGV系统运用这种导航方式，能够准确的定位，将货物准确的搬运至指定目的地，且能大概率减少机器人发生碰撞情况的发生，能够大幅提高物流搬运效率。

2.2 电磁脉冲手机导航

在胶带式手机导航中，胶带管道铺设在道路上，而在发电机路线导航中，电线准备预先埋在地下室中。相反，电磁地图导航方法具有较高的灵活性，并且可以更轻松更改地图导航。这种导航地图方法由于盒式磁带被放置在地面上，因此很容易损坏或弄脏。这种方法也容易受到外部不确定性影响。由于磁带导航地图方法对环境有非常严格的要求，必须将环境附着在地面上以具有更好的基本条件。这种导航方式相对于其他方式来说布置较简单，也是很多物流行业所选择的导航方式。

2.3 视觉感知GPS导航

视觉感知GPS导航的工作原理是：使用CCD后编辑机快速获取AGV驾驶车辆图像信息的内容，然后获取包括计算机视觉感知的实时数据，进行处理以定位AGV，在一个方向上驾驶车辆，这种路线导航方法有两种：固定路线方法和自由路线方法。可以固定改变方式。一般而言，CCD安装在AGV车身的前方，视线在AGV前方的道路上。同时，AGV有一条导航标记线，可以在车辆领域进行识别。AGV可以根据捕获的手机导航标记图像数据实时准确识别GPS导航线，并自动弯曲车辆的基本行驶路径。如果AGV系统中存在相对较好且持续有效的机器学习算法，则AGV可能难以自动识别有关其实现路径的各种信息。如今，许多研究机构和高校也在通过从多个角度捕获图像数据来研究具有多个CCD摄像机的AGV系统。通过计算机视觉感官的主要原理来合成静态图像的三维信息内容，不仅可以看到周围的事物，还可以测量AGV对象的形状和物体的距离。随着CCD摄像机和微型处理器的发展，电子计算机视觉感知制导方法以其较低的市场价格、更高的精度和更大的灵活性而受到越来越多的关注。

3 导航标示线的图像处理

3.1 导航的基本原理

白色标记线在地面上，两条白色标记线在边缘水平。然后使用照相相机捕获GPS导航标记线，再使用人工智能算法处理图像内容以获得导航地图标记线的边缘。机器学习算法根据导航地图标记线直接提取最终的移动导航数据，并直接用于确定汽车头部相对于标记线的位置和姿态，从而使导航地图信息编号为传输到运动和控制系统。搬运机器人通过导航能够将货物准确、安全的运送至目的地，基本实现自动化。

3.2 导航标示线的阈值分割

在此研究中使用了单色相机，获得的彩色图像为黑白图像。如果通过图像增强操作显著增强了各种彩色图像，则静态图像的质量将不会得到显著改善，并且将花费大量时间，这不利于视觉体验。地图导航系统中不需要实时处理。因此，在本研究中，首先获得了地图导航图分析。对于彩色图像分离，各种图像分割方法的定义是将图像数据的主要特征（例如颜色、灰度、3D形状以及更多的空间纹理）划分为许多非隔行扫描区域。不同区域内各种花型的显著特征应更一致或更相似，不同区域之间的差异应更明显。必须达到的理想效果是将非常感兴趣的事物放在图像的很大一部分中，并从静态图像中获得分割方法，这为后续处理奠定了坚实的基础。

在现实生活中，大多数封面图片也可以通过其典型的色彩特征来区分。在我国目前的自动机器视觉感知领域，利用不同颜色特征对图像数据进行分割和后续处理仍然是市场的主流。利用整体颜色显著性特征对静态图像进行处理，涉及到各种图像在颜色上的组合表示。每种模式都有自己的特点，应根据具体问题建立一个能代表物体颜色的整体色彩模型。阈值分割是一种非常经典的图像数据分割方法。该方法的最终数据量小，人工智能算法比较稳定，实现简单方便。因为在静态图像分割的核心领域中，这种通用方法显然是使用最广泛的方法，这是最基本的分割方法。根据静态图像的像素特性，很明显每个像素都有不同的阈值，并且彩色图像分为几个部分。通常会使用算法来实现色标或从原始静态图像获得典型色彩特征，从各种原始自然图像的色彩平衡显著特征或变换后的颜色特征的显著特征中获得的一些主要特征。将静态图像分为两部分是计算机视觉中所有处理方法的先驱。在图像内容分割的过程中，关键是如何选择最合适的阈值。在图像内容的白线区域和背景环境区域中，相同区域中的像素在坐标定位位置和灰度级时具有良好的高度统一性和连接性。用于主要区域总体规划的全局阈值方法的意识形态概念是以组合形式处理像素域的基本特征，这是基于用户像素的常见方法。

4 AGV的设计思路

物流搬运机器人AGV是电学、光学、控制学和自动化等多种学科交叉的一种复杂智能化机器[5]。AGV的设计主要分三步进行，分别为传感系统、控制系统和执行系统。AGV的总体构成如图1所示。传感系统包括二维码识别、图像识别和路径规划，控制系统包括通讯模块、驱动模块和报警模块，执行系统包括抓取动作和行走动作。通过系统之间的相互协调与配合，可以实现物流搬运机器人自动获取信息、自主抓取物品、按规划路线行走及物流搬运等功能。在设计AGV的过程中，要充分考虑到这三大组成部分之间的联系，继而设计出符合设计条件的AGV机器人。

图1 AGV总体构成

5 结束语

AGV是具有搬运功能的智能型运输工具，其在多个学科技术的综合运用下通过智能传感器对外界的环境进行了感知，然后再将各传感器之间的信息整合使用中央处理器对整理后的信息进行计算，从而得出结果。随着经济与科技的发展，传统物流搬运将被时代所淘汰，新型的物流搬运机器人将会在崭露头角。若将AGV充分运用于物流搬运机器人中，将会大幅提高物流行业的发展水平，也将推动中国经济的发展。文章介绍了物流搬运机器人AGV系统的组成，继而对三种不同的导航方式进行特征描述，在此基础上讲解了导航标示线的图像处理，提出了AGV的设计思路。展望未来，装有AGV系统的物流搬运机器人相对于传统的搬运机器人来说，有很高的自动化能力，这能够有效减少物流业人力与时间的消耗，减少物流业发展的压力。随着时代的发展，智能化物流搬运机器人终将会普及到所有的物流行业中，为相关行业发展助力。