基于机器视觉的工厂无人驾驶清扫车研究

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随着环卫产业智能化升级进程的不断加快,智能环卫设备已经成为智慧环卫未来重点研究方向之一。无人驾驶清扫车作为一种特殊的智能环卫设备,现如今国内已经有应用于园区、商场和街道等室外环境的设计方案。但是针对工厂这一特殊的室内环境,国内还没有较为成熟的工厂无人驾驶清扫方案。因此本文针对工厂环境提出了一种基于机器视觉的工厂无人驾驶清扫车设计方案,并做出了以下研究:(1)根据工厂环境的需要,设计了一种基于机器视觉的工厂无人驾驶清扫车。本文从硬件层和软件层两个方面阐述了工厂无人驾驶清扫车的设计方案,并利用solidworks软件对工厂无人驾驶清扫车进行了仿真建模,设计了清扫车的清扫机构。根据工厂化无人驾驶清扫车的总体设计方案,进行了清扫车的传感器选型和硬件电路设计,并制作了工厂化无人驾驶清扫车的试验机。(2)研究了一种基于道路标线检测的自主清扫方法。该方法首先进行图像预处理,增强道路标线特征;之后对比不同颜色空间的工厂道路标线分割结果,对不同颜色空间进行排序并设定加权值;利用连接区域对HSV、HLS、Lab和YCr Cb色彩空间的分割结果进行滤波,并通过加权平均法对四种色彩空间下的路道路标线分割掩码图像进行融合;根据掩码图像进行工厂道路标线检测和道路标线拟合,最后得到道路标线与清扫车之间的真实距离和角度信息作为视觉导航的决策信息。(3)在摄像头和激光雷达联合标定的基础上,提出了激光雷达与图像目标识别组合障碍检测方法。该方法将激光雷达的深度信息和图像的目标识别信息进行空间上的匹配,为目标检测的障碍物目标赋予距离信息,以此实现稳定的障碍检测。(4)研究了基于视觉与全局地图的组合清扫方案。首先选择IMU与轮式里程计融合的方法进行室内定位,其次使用Cartographer方法绘制工厂全局地图,并进行了全局地图多点清扫试验。为了降低多点导航对坐标点的依赖,提出基于视觉与全局地图的组合清扫方法;该方法以基于道路标线检测的局部导航为主,以全局地图多点导航为辅,全局地图导航调整清扫车在工厂中的位置,基于视觉的导航决定清扫车的运动状态,两者之间的切换是通过道路拐角检测和避障检测程序触发。最后进行了基于道路标线检测的无人清扫实验和基于视觉与全局地图的组合无人清扫实验。实验结果表明基于道路标线检测的室内导航方法在工厂环境下运行稳定,道路标线检测成功率为97.05%。基于视觉与全局地图的清扫方法,可以降低对清扫坐标点的需求,使清扫车稳定地在工厂环境下进行无人清扫工作。
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