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视觉导航AGV的路径识别系统原理

来源:http://www.gjagv.com/news/93.html更新时间:2021-06-05

伴随着计算机视觉理论和图像理论处理技术的发展,视觉导航在智能车路径识别上面有着广泛应用,当前,视觉传感器在使用时都有着丰富的信息容量,并且成本比较低,同时发展模式是高智能发展方向,但是面对的问题是信息处理数据逐步加大,很多时候控制的实时性不能达到让人满意的状态。因而在复杂的环境中,可以借助现有的技术手段从图形中准确的将各个路径识别出来,并辅助控制系统,这是当前的研究重点。

研究和设计中导航控制系统,主要是以路径信息识别为主的导航控制目标系统,借助于现代化的图形处理模式,形成低成本的控制要点,让整个视觉导航原理有较强的代表性,用以深入研究视觉导航的准确性和实时性,可以在设计时规划处更好的深度研究方案。设计中,要求智能车可以完成对白底环境中的黑色引导线识别要素,因而图像的出发点在感知控制层的传入视觉图像信息要点,视觉传输中处理和分析图像中的不同要素点,解析出图像的路径和位置,实现提取导航车的关键性目标。

 

原始图像是320*240大小的视觉图形信息灰度值,在数据存储上有一定的困,因而在进行处理时需要时间控制其实时性能,需要在做信息优化的基础上,运用二次采集方法,减少数据运算量。借助于二次采集,可以在每一帧图像中采集到比例适度的图像,其实要真正研究的就是议案到线在图像中的所处位置,在图像中为了将这部分提取出来,可以做图像的阀值分割处理,二值化图像灰度。但是在图像采集时,如果不能清除周边杂音,会在采集过程中将噪音采集尽量,因而在图像中的反应是周围存在一些像素干扰点(可以被辨识成黑色),因而在研究中为了准确识别路径,就要干扰这些因素,尽量让图像没有更多的噪音。通过系列处理有害,就能够通过数据分析和计算出准确的导航信息。

 

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