随着智慧物流、自动化仓库的发展,自动导引车(AGV)作为物流系统的关键组成,具有广泛的应用前景。然而目前主流的AGV导航定位技术不能满足AGV在精度、可扩展性等方面的需求。同步定位与地图构建(SLAM)作为解决机器人定位问题的方法,已引起研究人员的广泛关注。其中,视觉SLAM技术凭借其独特的优势,成为近几年的研究热点。基于此,本文旨在使用视觉SLAM技术解决AGV的关键定位问题,设计并研发一套可于工厂复杂环境中稳定运行的AGV视觉定位系统。本文选题基于合作项目“视觉导航无人驾驶叉车系统”,结合理论与实践重点对AGV系统的视觉定位技术进行研究。主要内容如下:1、为了提高视觉SLAM系统在工业场景中稳定性和实用性,本文设计了一套基于人工信标的视觉SLAM算法,包括基于汉明码的人工信标设计及识别算法和基于信标的定位算法及图优化模型。其中,人工信标可以通过自我校验提高信标数据的可靠性,图优化模型可以减小系统的定位误差。2、针对人工信标SLAM算法进行改进,设计融合人工信标的多目SLAM算法,其中包括:一种双目匹配算法,前端位姿跟踪算法和后端全局优化算法。在双目匹配算法中,本文通过SAD匹配和抛物线拟合获取亚像素级匹配点对,提高了测距算法的精度。在前端中,设计了一种基于RansacPnP和局部优化的双目里程计算法;在后端中,本文提出一种新的基于全局平面约束和人工信标闭环检测的优化算法,并推导出相关雅可比矩阵的解析形式。3、AGV系统的设计与实现,包括终端控制系统、车载控制系统软硬件架构的设计和实现。终端控制系统包括地图管理系统、任务调度系统、路径规划系统及轨迹插补系统等;车载控制系统包含定位导航系统、驱动系统、电源管理系统、避障系统等。终端控制系统和AGV车载控制系统之间使用无线通信进行命令和数据的交互。4、本文使用NVIDIA嵌入式控制器--Jetson TX1搭建车载控制系统平台,采用C++语言开发终端控制系统和AGV车载控制系统软件代码。本文设计了一系列仿真实验及在工厂环境中的整机实验,实验表明该系统具有良好的定位精度和稳定性。