第一章绪论
ＡＧＶ（ＡｕｔｏｍａｔｉｃＧｕｉｄｅｄＶｅｈｉｃｌｅ）…是一种智能车辆。它装备有电磁或光学导向设备，可以按照监控系统下达的指令，根据预先设定的程序，依靠车栽传感器获得外界环境信息和自身位置信息，沿着规定的行驶路线和停靠位置自动行驶（２】。
１．１ＡＧＶ的用途
目前，ＡＧＶ在国内外已经广泛应用于自动仓库、柔性加工生产线、柔性装配线等领域‘３１。如瑞典ＶｏｌｖｏＫａｌｍａｒ轿车装配厂的轿车自动装配线，美国通用公司的汽车自动生产线，海尔国际物流的自动化仓储系统等［４１１５１。
图１—１ＡＧＶ运用在汽车自动生产线
ＡＧＶ作为智能交通系统（ＩＴＳ）【６】【７１的一个重要部分应用于智能交通系统，能够降低运输成本，提高工作效率，并能够减少交通事故的发生；此外，ＡＧＶ在野外探险、消防、救灾现场、军事、外部空间探测、有毒或放射性环境下的车辆工程等领域有着广泛的应用价值。图１—２是１９９７年ＡＧＶ在国外各个行业的应用情况【８】【９１。
图】．２ＡＧＶ在国外主要应削领域分布图
（ａ）前轮转向式
（ｂ）两轮速度差方式
（ｃ）独立导向式
图卜３轮式ＡＧＶ的分类
履带式ＡＧＶ主要有变结构和不变结构［１７１两类。变结构履带式ＡＧＶ可以利用其结构的变化，在行驶中像蛇一样穿过不平道路或翻越障碍物。不变结构履带式ＡＧＶ（ＩＮ１－４）主要用于附着条件较差的场合，如农场、沙漠等。
图１．４不变结构履带式ＡＧＶ
１．３．３ＡＧＶ的分类【１７１一【１９１
按行驶方式，ＡＧＶ可分为：轮式ＡＧＶ，履带式ＡＧＶ；按照功能分，适用于自动化生产线上的平台式ＡＧＶ，适用于现代化物流领域的叉车型ＡＧＶ；按照引导方式分，有采用电磁引导方式ＡＧＶ，也有采用激光引导方式ＡＧＶ。
图卜５采用电磁引导的叉车裂ＡＧＶ图卜６采瑚激光引导的平台型ＡＧＶ
电磁导引的ＡＧＶ，需要在ＡＧＶ要行驶的路径下面埋设专门的电缆线，同时在车上装有感应线圈，利用电磁感应原理，引导ＡＧＶ沿着埋设的路径行驶，但其改变路径困难。激光导引的ＡＧＶ需要在导引的区域周围布置足够多的反射板，ＡＧＶ运行时根据实时接收３点定位激光信号，与存储的路径信息进行比较，引导ＡＧＶ运行。激光导引方式成本高，传感器和发射／反射装置安装复杂，计算量很大。
随着计算机技术的迅猛发展，当前最引人关注的是运用了计算图像识别技术的视觉引导ＡＧＶ。视觉导航的ＡＧＶ得到了一定研究和应用，并将成为ＡＧＶ导引研究的主流方向。对国外十几家ＡＧＶ公司２７个系列产品所采用的主要导向技术台匀统计结果显示，采用电磁导引和激光导引方式ＡＧｖ共占７０％以上，由于视觉导引技术复杂，产品化的视觉导航ＡＧＶ尚不足５％。视觉导航的ＡＧＶ相对于常用的激光导引、磁导引等ＡＧＶ等来说，具有信息量丰富、成本低、智能化水平高等特点１２…。
１．４视觉导航ＡＧＶ的研究概况
近年来，国内外对视觉导航ＡＧＶ的研究越来越广泛。如Ｄ．Ｌ．Ｂｏｌｅｙ［２ｌ】等研制的ＡＧＶ利用车载摄像机和较少的传感器通过识别路标进行导航，比直接采用卡尔曼滤波器获得了更好的实时性；Ａ．Ｏｈｙａｒ２２】等利用车载ＣＣＤ摄像机和超声波传感器研究了基于视觉导航系统中的避碰问题：ｃ．Ｆｅｒｍｕｌｌｅｒ【２３】等的研究表明：利用车载摄像机将ＡＧＶ的三维运动描述和景物的形状描述用于解决ＡＧＶ的导航问题具有较高的可靠性；ＥＩ．Ｃｏｒｋｅ［２４】等对由车载摄像机构成的ＡＧＶ视觉闭环系统的研究表明，这种控制方法对提高路径跟踪精度有较好效果。Ｓｕｋｈａｎ
开展智能车辆自主导航研究，在智能车辆的体系结构、传感器信息的获取与处理、路径识别与规划、智能车辆前方障碍物探测及车距保持等方面进行了较为深入的研究。先后研制开发出ＪＵＴＩＶ．Ｉ、ＪＵＴＩＶ．ＩＩ、ＪＬＵＩＶ－ＩＩＩ和ＪＬＵＩＶ－ＩＶ四代视觉导航智能车‘４”。
ａ１ＪｕＴＩｖ－ＩＩ智能车ｂ．）ＪｕＴｌＶ－ＩＶ智能车
图１．８吉林大学ＪＵＴＩＶ系列智能午
沈阳工业大学的魏芳和中国科学院沈阳自动化研究所的董再励等研究了用干ＡＧＶ的视世全局定位系统【４＂。
图卜９国防科技大学研制的自主车图卜１０清华大学研制的ＴＨＮＲ一５自主车
１．５视觉导航ＡＧＶ研究中的关键技术
ＡＧＶ是一个组成结构非常复杂的系统，它不仅具有加速、减速、前进、后退以及转弯等常规的汽车功能，而且还具有任务分析、路径规划、路径跟踪、信息感知、自主决策等类似人类智能行为的人工智能，因此，按其功能划分，ＡＧＶ可以看作是由机械装置、行为控制器、知识库及传感器系统组成的相互联系、相互作用的复杂动态系统。ＡＧＶ的研究涉及机械、控制、传感器、人工智能等技术，但主要集中在若干关键技术的研究与突破，这些关键技术主要包括车体控制体系结构、路径规划与车体控制技术、车体的定位系统、ＡＧＶ视觉信息的实时处理技术以及多传感器信息的集成与融合等１４３１。
第二章视觉导航ＡＧＶ控制系统结构组成
近年来，随着计算机视觉技术和图像处理技术的发展，基于视觉导航和控制的ＡＧＶ成为人们研究的热点１４４１’【４６１。其中基于标识线图像识别的导航方法，由于引导标识线的设置和变更相对容易、技术成本和费用低，因而成为ＡＧＶ视觉导航的一个主要发展方向…］－【４９ｌ。本章将介绍运用机器视觉伺服技术的视觉导航ＡＧＶ控制系统架构，该控制系统采用上一下位机的分层控制体系结构。上位机负责道路图像识别，下位机负责对ＡＧＶ进行驱动控制。
２．１机器视觉的概念和主要应用【５。ｌ
计算机视觉是采用图像处理、模式识别、人工智能技术相结合的手段，着重于一幅或多幅图像的计算机分析。机器视觉偏重于计算机视觉技术工程化，能够自动获取和分析特定的图像，以控制相应的行为。
一般地说，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。首先采用ＣＣＤ照相机将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如：面积、长度、数量、位置等；最后，根据预设的容许度和其他条件输出结果，如：尺寸、角度、偏移量、个数、合格／不合格、有／无等。
机器视觉的特点：自动化、客观、非接触和高精度，与一般意义上的图像处理系统相比，机器视觉强调的是精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性。机器视觉适用于大批量生产过程中的测量、检查和辨识，如：零件装配完整性，装配尺寸精度，零件加工精度，位置／角度测量，零件识别，特征／字符识别等。
在机器人导航和视觉伺服应用中如何赋予机器人视觉是机器人研究的重点之一，其目的是要通过图像定位、图像理解，向机器人运动控制系统反馈目标或自身的状态与位置信息。
图２－１运用机器视觉技术的履带式机器人
如图２一ｌ所示，图中的履带式机器人通过安置在其前端的摄像机拍摄的视觉图像，感知外部周围环境信息，并和测距传感器进行数据融合，向机器人运动系统发送控制指令，爬越障碍物，向指定目标行驶。
典型的机器视觉系统（图２—２）一般包括如下部分：光源，镜头，ＣＣＤ摄像机，图像处理单元（或图像采集卡），图像处理软件，监视器，通讯／输入输出单元等。视觉系统的输出并非图像视频信号，而是经过运算处理之后的检测结果，如尺寸数据。上位机如ＰＣ和ＰＬＣ实时获得检测结果后，指挥运动系统或Ｉ／０系统执行相应的控制动作，如定位和分选。
圈２－２机器视觉系统
视觉伺服技术是指利用机器视觉的原理，以实现对机器人的控制为目的而进行图像的自动获取与分析，从直接得到的图像反馈信息中，快速进行图像处理，然后给出反馈信息，控制机械手运动，构成机器人的位置闭环控制【５”。
视觉伺服技术可以从不同的角度，如反馈信息类型、控制结构和图像处理时间等方面对机器视觉控制系统进行分类。根据视觉反馈量表示形式的不同，视觉伺服可分为基于位置和基于图像的控制方式。从控制结构的角度，可分为开环控制系统和闭环控制系统。根据视觉处理的时间可将系统分为静态和实时两类。
机器视觉是视觉导航ＡＧＶ中最重要的组成部分。尽管在目前硬件和软件技术条件下，机器视觉功能还处于初级水平，但其潜在的应用价值引起了世界各国的高度重视，发达国家如美国、日本、德国、法国等都投入了大量的人力物力进行研究，机器视觉硬件的配置、视觉处理的算法以及基于二者之上的车用机器视觉应用系统是提高视觉导航可靠性的关键技术。近年来已经在机器视
觉的某些方面获得了突破性的进展。机器视觉在实际车辆上的应用也已初现端倪，在车辆安全技术、自动化技术等应用中也越来越显示出其重要价值‘５引。
２．２视觉导航ＡＧＶ简介
图２—３视觉导航Ａ（３Ｖ不恿幽
视觉导航ＡＧＶ是一个典型的机器视觉系统，准确点的既是一个实时的闭环控制机器视觉系统。它通过ＣＣＤ摄像机拍摄道路标识线的图像，再由图像采集卡把ＣＣＤ摄像机捕获的模拟图像信号转换为数字图像信号传给计算机。在车载计算机上，对数字图像进行处理，提取标识线图像的位置特征，按照一定的控制规则制定控制指令，通过数据通信系统传递控制指令，ＡＧＶ驱动控制系统接收到控制指令后对电机转速进行控制，调整ＡＧＶ的行驶位置，ＣＣＤ摄像机随后拍摄得到新标识线的位罱信息作为反馈。
自行设计的视觉导航ＡＯＶ采用３轮结构，运用差速转向方法对道路标识线进行跟踪。其运动跟踪示意图如图２—４所示。
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圈２－４视觉导航ＡＧＶ跟踪示意图