【摘 要】
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互联网经济的发展,推动着传统物流模式不断变革升级。同时,人口老龄化加剧以及新冠疫情在全球范围内的爆发与持续蔓延,使得高度自动化的智慧物流成为迫切需求。以托盘叉车AGV为代表自主移动机器人在物流业的应用越来越广泛,高重复性和高强度的任务逐步被机器人完成。物流仓储环境复杂多变,由于托盘叉车AGV缺乏对装载目标的自动识别与局部定位能力,智慧物流搬运环节在很大程度上还无法实现完全自动化。本文以托盘叉车AG
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互联网经济的发展,推动着传统物流模式不断变革升级。同时,人口老龄化加剧以及新冠疫情在全球范围内的爆发与持续蔓延,使得高度自动化的智慧物流成为迫切需求。以托盘叉车AGV为代表自主移动机器人在物流业的应用越来越广泛,高重复性和高强度的任务逐步被机器人完成。物流仓储环境复杂多变,由于托盘叉车AGV缺乏对装载目标的自动识别与局部定位能力,智慧物流搬运环节在很大程度上还无法实现完全自动化。本文以托盘叉车AGV为实验平台,研究基于视觉的仓储托盘检测与位姿估计算法,并在此基础上设计托盘叉车AGV自适应位姿镇定算法,在避免叉取动作时损坏货物和保证实时性的前提下,实现托盘叉车全自动搬运。主要研究内容如下:（1）基于二维码标签的仓储托盘检测与位姿估计。首先通过阈值处理、直线检测、四边形拟合、解码等方法检测出敷设在托盘中心的二维码标签。然后基于Pn P方法解算标签中心的位姿,实现对托盘的位姿估计。该方案具有较高的检测鲁棒性和位姿估计准确性,但检测速度慢。针对这一问题,提出了采用CSRT目标跟踪算法在原始图像中分割ROI区域的算法加速策略。实验证明改进后的算法有效降低CPU利用率,算法性能显著提升。（2）基于RGB-D信息的仓储托盘检测与位姿估计。针对基于二维码标签的仓储托盘检测方法在具有海量托盘应用场景下的局限性,提出了一种基于托盘原始特征的感知与定位方法。首先将RGB图像输入YOLOv5目标检测模型进行推理检测,输出仓储托盘预测框。接着将预测框映射到对齐处理后的深度图像上,利用传统图像算法在深度图中分割出托盘平面两侧孔位。然后根据托盘孔位确定中心与两侧立柱位置,实现精准定位。最后结合RGB相机内参和深度信息计算托盘位姿。实验证明该算法在不借助任何辅助标志物且检测距离更远的前提下,能够保证检测鲁棒性与位姿估计准确性,满足实际应用要求。（3）移动机器人自适应位姿镇定。在利用上述方法得到仓储托盘位姿信息的基础之上,结合托盘叉车AGV的全局位姿计算并更新托盘状态。围绕物流仓储环境下托盘叉车AGV自动装载问题,首先研究局部路径规划算法,制定最优取货路径并使用贝塞尔曲线平滑处理。然后提出用于路径跟踪的核心导航控制算法。最后设计对照实验证明该方案显著提高了托盘自动装载成功率,在保证自动搬运安全可靠的前提下,有效提升搬运效率。
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