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随着现代科技的快速发展,智能移动系统应用日益广泛。智能移动系统是指在没有人为控制的情况下,能够通过自身携带的传感器感知自身所处环境,躲避障碍物并完成自主导航的系统。它可以有效的完成高危险、高强度的作业任务,节约工业生产成本,提高劳动生产效率。避障和导航作为其中的研究热点,是系统稳定性和安全性的基础,因此对避障和导航的研究具有重要的实际应用价值。本论文针对目前工业AGV(Automated Guided Vehicle,AGV)智能移动系统造价昂贵、工作柔性差的缺点,设计基于机器视觉的智能移动系统,重点研究视觉避障导航的关键——道路图像处理算法和避障导航控制算法,对常用算法存在的不足进行改进,并模拟生产环境,验证改进算法的有效性。本论文的主要研究内容包括:(1)针对目前AGV智能移动系统避障导航采用电磁轨道、激光和雷达等造价昂贵、工作柔性差的缺点,本文研究提出基于机器视觉的智能移动系统总体设计方案,建立系统数学模型,并对导航和避障技术进行深入的研究。(2)研究并完成系统硬件电路详细设计。研究系统硬件电路功能需求和各个硬件模块的性能要求,对各个功能模块进行选型分析,提出包括电源供电模块、图像采集模块、电机驱动模块、舵机控制模块、无线通讯模块等的详细设计方案。(3)基于机器视觉的避障导航算法研究与改进。深入研究智能移动系统导航线边缘检测技术、障碍物检测技术和避障导航技术,针对设计需求提出改进方案。改进包括:1.对道路图像进行预处理;2.结合Canny算法在导航线边缘检测阶段针对传统蚁群算法效率低的缺点对其进行改进;3.在障碍物检测阶段针对现有双目视觉算法计算量大的缺点,提出适用于障碍物检测的积分投影与区域生长算法,结合机器学习算法进行实时定位,从而提高障碍物检测效率;4.针对现有避障导航策略过于复杂的缺点,设计导航模糊控制器和避障PID控制器实现系统快速、精确避障导航。(4)根据硬件和软件设计搭建出智能移动系统,对系统硬件模块和改进算法进行测试与分析。先对系统硬件各模块进行测试,再对改进的导航线边缘检测算法、导航线信息提取算法、障碍物检测算法、避障导航控制算法进行测试,验证改进算法的有效性。