【摘 要】
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随着工业4.0的到来,物流仓储技术也随之更新换代,向密集化、网络化、智能化方向发展。高效快捷的物流输送能力和强大的存储能力逐渐演变为生产企业的核心竞争力之一。RGV（Rail Guided Vehicle）在仓储系统的货物搬运中扮演重要角色,运行速度快,无需人工操控,节省大量人力物力,大大提高运输效率。RGV的引导技术是其能正常工作的保障。目前市面上存在多种RGV引导方式,包括电磁引导、视觉引导、
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随着工业4.0的到来,物流仓储技术也随之更新换代,向密集化、网络化、智能化方向发展。高效快捷的物流输送能力和强大的存储能力逐渐演变为生产企业的核心竞争力之一。RGV（Rail Guided Vehicle）在仓储系统的货物搬运中扮演重要角色,运行速度快,无需人工操控,节省大量人力物力,大大提高运输效率。RGV的引导技术是其能正常工作的保障。目前市面上存在多种RGV引导方式,包括电磁引导、视觉引导、激光引导等技术,既有单个技术应用,也有多种技术融合应用。各种引导方式各有优劣,但视觉引导可通过技术手段克服其缺点,与传统视觉引导不同,本文通过引入二维码来完成引导工作,但引导系统的运行,还需要障碍物检测技术来辅助完成。而这两项工作的运行,本文只使用双目相机这一种视觉引导工具便可完成,提高了引导技术的经济性,通过使用二维码作为引导信息的载体,极大地提升了信息量,并且通过双目相机配合边缘检测技术检测障碍物,提升了检测距离。并针对这些问题,本文做了以下工作:分析各种引导方式的存在的缺陷,对传统视觉引导中色带引导和SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）引导存在易被环境影响和计算量大的问题,引入包含引导信息的二维码来完成引导工作,并针对远距离二维码的识别、定位、解码进行研究,将这三部分分开来研究,寻找影响读取二维码信息的原因,通过亚像素边缘检测来明晰二维码模块间的模糊边界,提升远距离二维码识别解码成功率。针对RGV运行前方障碍物检测问题,通过在采集图像中选取ROI（Region of Interest）区域并在该区域进行障碍物识别和测距来解决。最后对通过测试来验证本设计的可行性。实验结果表明,该系统二维码平均识别率在89.8%左右,解码平均成功率在79.95%左右,检测距离在10m左右,测量误差在5cm以内。整体运行时间在1.2s内。基于视觉的RGV自主引导系统克服了传统视觉引导的局限性,并在障碍物检测方面提升了检测距离,增加了对小型障碍物的检测精度。
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