盧光旭
(中國航空工業集團公司洛陽電光設備研究所,河南 洛陽 471400)
近年來,AGV 行業發展迅速,越來越多的AGV 應用在物資配送、巡邏巡檢、倉儲管理等領域。AGV 的導航控制漸漸成為AGV 行業競爭的核心。目前AGV 的導航方式包括磁導航、色帶導航、激光導航以及衛星定位導航等多種導航方式。就環境適應性來說,磁導航施工困難,激光導航要求環境固定、特征明顯,衛星導航依賴于衛星信號的強弱。在環境特征單調、不明顯,沒有衛星信號的場所,采用鋪設軌道導航的方式是優先選擇。而磁導航需要在路面鋪設磁條,施工困難,而且磁傳感器工作距離一般在50 mm 左右,這就造成AGV 底盤低,通過性差。色帶導航可在路面涂漆,施工方便。熒光導航是一種基于熒光感應原理的色帶導航方式,具有精度高、可靠性高等優點,但是成本偏高。該文提出了基于波峰尋找法的色帶導航,采用普通的可見光攝像機和照明,同樣達到了較高的精度和可靠性,并且實現了對岔路口和彎道的自主導航。
該文選擇寬度為25 mm 的紅色色帶進行可見光識別和導航。可見光識別分為2 個步驟:色帶顏色特征提取、波峰法尋找色帶位置。
顏色空間是一個包含所有可能的三色刺激值(所有顏色和所有亮度)的三維空間。三色刺激的值不僅描述了顏色,也包含了亮度。在該文中,我們利用2 種顏色空間來提取色帶的顏色特征,分別是RGB 和HSV。RGB 是常說的光學三原色,R 代表紅色的值,G 代表綠色,B 代表藍色。自然界中肉眼所能看到的任何色彩都可以由這3 種色彩混合疊加而成。在HSV 中,H 是色相,S 是飽和度,V 是亮度。色相是指主要顏色,即最近的光譜顏色;飽和度是指顏色的純潔性,即缺少混合的白色。對R、G、B 每種純色來說飽和度都是1[1]?;谝陨项伾臻g原理,我們采用如下公式對圖像顏色空間進行特征提?。?/p>

式中:R,G,B 為圖像RGB 空間三原色的值,s 為HSV 空間中的飽和度的值,r 為紅色通道在R、G、B 三通道中所占的比重,k 為轉換后的灰度圖像。將圖像中每個像素按式(1)和式(2)進行計算,可得到值k,并進行歸一化,轉換為灰度圖像。轉換后的圖像如圖1所示,可以看出,經過公式(2)變換后的圖像,色帶和背景的對比度更明顯。

圖1 色帶顏色特征提取
在該章節中,我們將要用波峰法,在提取顏色特征后的圖像中找到色帶的位置。在此,我們選取圖像中的某一行進行處理。
1.2.1 計算閾值th1、th2
按如下公式(3)、(4)計算閾值th1、th2。

式中:α、β 是計算系數,在該文試驗中α=1.3,β=1.5。W 是圖像的寬度,line 是所選圖像的行數,k 是顏色特征提取并歸一化后的灰度圖像,i 是圖像像素所在的列,W 是圖像的寬度。th1和th2是該文用波峰法計算色帶位置需要的2 個閾值。
1.2.2 計算權重lineweight
按公式(5)計算lineweight。

式中:k 是顏色特征提取并歸一化后的灰度圖像,lineweight[m]表示以第m 個像素為起點,linewidth 個像素的灰度和。linewidth 由色帶在圖像中所占的像素寬度決定。該文中linewidth=30。lineweight[m]的計算結果如圖2 所示。

圖2 權重lineweight
1.2.3 尋找波峰
首先計算lineweight[m]的最大值(lineweight_max)及位置(L,L+linewidth)。L 是色帶左側像素序號, L+linewidth 是色帶右側像素序號。比較lineweight_max 與閾值th 的大小。如果lineweigth_max ≤th2,則認為目前圖像中沒有波峰。如果lineweigth_max >th2,則認為圖像中有波峰。接下來從兩側開始,依次比較像素灰度k(line,left)、k(line,right)與th1的大小??词欠駶M足條件

圖3 試驗結果

找到滿足條件的第一個left 和right,就是波峰的準確位置,也是色帶再圖像中的位置。
該文選取了幾種不用場景,不同顏色和寬度的色帶和車道線進行測試,均能成功識別,如圖3 所示。而且該文所提出的基于波峰尋找發色帶定位的AGV 導引技術,運算量小,實時性高,也可用于自動駕駛領域。
計算復雜度、穩定性和準確度是定位算法的關鍵性技術指標。該文提出的波峰伐色帶定位技術,采用提取RGB 和HSV 2 個顏色空間的特征進行分析,通過計算單行的波峰位置找到色帶的位置。該算法具有較高的定位精度和穩定性,對環境的適應能力也較高。算法簡單,計算量小。可應用于AGV 自主導航、自動駕駛等領域。