画像処理による無人搬送車制御

使用图像处理的自动导引车控制

• 批准号: 01550342
• 负责人: 小沢 慎治
• 金额: $ 1.15万
• 依托单位: Keio University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)
• 财政年份: 1989
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1989 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-01550342/
• 关键词: ALV; 無人搬送車; 障害物回避

本研究は、接触センサ、超音波センサなどを用いることなく、無人搬送車に設置されたTVカメラからの画像情報だけを用いて、工場の中のような床面で搬送車を無人で走行させようとするものである。本年度の実績は、(1)アルゴリズムを検証するための実験機台の作成、(2)状況認識の方法の検証、(3)平常時走行の方法の検証、(4)障害物回避の方法の検証、を行ったことにある。システムは無人搬送車を模擬する実験機台、とアルゴリズムを実装したパソコンとからなり、両者を通信回線で接続してある。実験機台は3輪車で、TVカメラを搭載し、走行はソフトウェアで制御可能である。状況認識の方法は次に述べる平常走行の方法の中に組み込まれていることが特徴である。すなわち平常走行時の異常事態として障害物を発見するものとしている。平常走行のアルゴリズムは、床面に誘導のための白線を敷設する方法と、誘導のための点列を敷設する方法とを検討した。前者は目標に沿って誘導するタイプであり、後者は目標に向かって誘導するタイプである。障害物回避の方法は状況認識の結果発見された障害物と床面との境界線を誘導のための目標とみなして、目標に沿った誘導のアルゴリズムを適用するところに特徴がある。実験の結果、実験機台は所期の目的を十分に達成することが確かめられた。状況認識の方法についても同様である。平常走行の方法については、両手法とも、機台制御系の累積誤差を補償する程度の、範囲を精度よく制御するのが目的であったが、目標の軌跡に円軌道を描いて滑らかに復帰するアルゴリズムが有効に動作することが確認された。また小さな制御量でよい場合は沿う誘導が、大きな制御量の場合は向かう誘導が優れていることが判った。また障害物回避の方法も、境界線の抽出後は平常走行とほぼ同様なアルゴリズムでよいことが確認された。

This study は, contact セ ン サ, ultrasound セ ン サ な ど を with い る こ と な く, moved to send unmanned vehicles) に さ れ た TV カ メ ラ か ら の portrait intelligence だ け を with い て, workshop の の よ う な bed surface で line move send che を unmanned で さ せ よ う と す る も の で あ る. This year の be performance は, (1) ア ル ゴ リ ズ ム を 検 card す る た め の be 験 machines の is made, (2) know の way の 検 certificate, (3) the usual walk line の way の 検 card, (4) the handicap of avoiding の way の 検 certificate, line を っ た こ と に あ る. シ ス テ ム は moved to send unmanned vehicles を simulation す る be 験 machine, と ア ル ゴ リ ズ ム を be loaded し た パ ソ コ ン と か ら な り, struck を communication loop で meet 続 し て あ る. The simulation machine <s:1> three-wheeled vehicle で, TVカメラを is equipped with <s:1>, and the running ソフトウェアで ソフトウェアで control is possible である. The characteristics of the に group み込まれて る る とが とが とが とが とが in the べる ordinary walking <s:1> method <e:1> described by に. Youdaoplaceholder0 abnormal situations that occur during normal walking と て て obstacles を occurrence する と と と て る る る る while walking. Normal direction の ア ル ゴ リ ズ ム は, induced bed surface に の た め の white line を laying す と る method, induction の た め の point series を laying す る method と を beg し 検 た. The former <s:1> target に induces するタ するタ プであ プであ プである って プである プである プである するタ, and the latter <s:1> target に induces するタ って プである プである to って って. Method to avoid の handicap to the は conditions meet の results 発 see さ れ た handicap of content と bed surface と の boundary line を induced の た め の target と み な し て, target に along っ た induced の ア ル ゴ リ ズ ム を applicable す る と こ ろ に, 徴 が あ る. The results of the experimental test and the objective of the experimental machine を were achieved に in full, する とが とが confirmed められた められた. The method of situation recognition <s:1> is the same as に, に, て, て, である. Normal direction の way に つ い て は, struck と も accumulative errors, the machine suppression の を compensation す の る, van 囲 を precision よ く suppression す る の が purpose で あ っ た が, target trajectory に の has drifted back towards &yen; orbital を tracing い て slide ら か に complex 帰 す る ア ル ゴ リ ズ ム が have sharper に action す る こ と が confirm さ れ た. ま た small さ な suppression quantity で よ い occasions は along the induction が う, big き な suppression quantity は の occasions to か う induced が optimal れ て い る こ と が convicted っ た. The また method of avoiding obstacles <e:1> and the boundary line <e:1> are drawn out. After that, the <s:1> normal walking とほぼ is the same as the なア なア ゴリズムでよ とが とが とが とが confirm された.

项目成果

チャムノンタイ・コ-シン: "画像処理による無人搬送車における走行誘導の一手法" 電気学会論文誌.

Chamnonthai Ko-shin：“一种利用图像处理引导自动引导车辆运动的方法”，日本电气工程师学会杂志。

チャムノンタイ・コ-シン: "ランドマ-クを利用した無人搬送車の走行誘導の一手法" 電子情報通信学会論文誌.

Chamnonthai Ko-shin：“一种使用地标引导自动引导车辆行驶的方法”，电子、信息和通信工程师学会杂志。