,代码，而且自主选择正确的定义路径。和传统的比较，它有更多的导航灵活性和更低的价钱，且提供高水平的情报。详细介绍了导航路径的识别方法和自主导航的最优控制方法。前言自动导向车辆，是种无人操纵的自动化运输设备,它能承载定的质量在出发地和目的地之间自主驾驶和自动运行。是自动化物流运输系统柔性生产组织系统的核心关键设备。自动导向车辆的研究始于世纪年代的美国。在发达工业国家已实现商品化，并在机械工业自动仓库和物流中心等各个领域得到了广泛应用。如瑞典的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等。据估计,目前国外投入运行的自动车辆。随着我国经济技术的发展,国内些企业也开始应用。根据导航信息的形式，的导航般分为无线式导航和有线式导航。无线式导航又可分为参考位置设定法标志反射法和图像识别法。有线导航可分为埋线磁感应式引导法标识线图像识别法,其中地下埋线磁感应引导方式技术成熟,应用较为广泛。埋线磁感应式引导方法般是在地面上,沿预先设定的行驶路径埋设电线,当高频电流流经导线时,导线周围产生电磁场,上左右对称安装有两个电磁感应器,它们所接收的电磁信号的强度差异可以反映车辆偏离路径的程度。自动控制系统根据这种偏差来控制智能车辆的转向,连续的动态闭环控制能够保证车辆对设定路径的稳定自动跟踪。地下埋线电磁感应引导方式虽然技术成熟,并已商品化,但该种引导方式的路径设置成本高周期长,不便于维护和改造,随着应用领域的不断扩展，其引导柔性差的缺点日趋明显,更难以实现户外长距离变路径场合下的运输作业。此外，该种引导方式在电磁干扰严重的环境下也难以应用。计算机视觉具有信息量丰富,智能化水平高等特点,近年来被广泛用于车辆的自主导航。本文研制了种采用计算机视觉识别地面两维条状路标实现车辆自主导航的新型型,该种具有引导柔性好技术先进性能优越工作可靠和智能化水平高的特点。自动导向车的结构和工作原理型视觉导航的功能所研制的实用化型采用两维视觉导航,以地面上涂设的条带状白色油漆线为导航路径标识符,可实现路径自动跟踪自动转向自动行驶。在行驶过程中能够自动识别数字编码的多停靠工位和多分支路径,能够自动识别加速减速直角转弯停车等车辆运动状态标识符,能够智能识别障碍物。根据上述图像识别信息,自动完成各种相应的运行操作。此外,该种还能够实现和中央管理中心之间的无线通讯。该种视觉导航可用于实际的柔胜生产组织和户内外物流自动化运输。型视觉导航的结构型视觉导航主要由车体摄像系统工控微机测控系统行走转向驱动系统避障系统和通讯系统等组成,其中工控微机测控系统包含工控微机各种计数卡,行走转向驱动系统包括直流电动机和电动机调速板,整车结构如图所示,系统的工作原理如图所示。载货平台摄像机防滑橡胶转向灯工控机驱动电动机驱动承重角轮仪表盘蓄电组测速传感器型视觉导航的性能参数该视觉导航的工作性能参数如下。有效载质量工作速度最高行驶速度最小转弯半径原地转向外形尺寸长宽高有效避障距离型视觉导航的特点型视觉导航具有以下特点用条带形路标作为的导航路径标识,导航路径分为直线弧线型线和直角线等多种类型。采用数字编码标识多分支路径和多目标工位。采用特殊形状标识符标识的各种运动状态。主驱动采用两轮驱动的方式,可实现原地转向绕左轮转向和绕右轮转向。以侧向偏差方位偏差为输入的多偏差最优导航控制器能够保证在各种类型路径下的稳定可靠导航。高性能的微型激光识障传感器对周围的障碍物进行实时探测,在车载工控微机控制下实现的减速或制动,避免与障碍物碰撞,确保的安全工作。与控制中心之间实现无线通讯,各工位缓冲站与控制中心实现有线通讯,三者形成有机信息交换系统,从而构成更高水准的自动物流系统。自动在线专家系统可保证在起始工作时的自动上线和因意外原因停车后的重新自动上线。在路径标识局部污染和残缺时,先进的人工智能算法可保证对运输路径的稳定可靠跟踪。视觉导航的路径检测算法摄像机所采集的大小为像素图像作为导航图像,如图所示。系统采集的导航图像中除包含路径信息外,不可避免地因地面反光凹凸污染等引入噪声,所以在识别导航路径前应对导航图像进行滤波处理。图导航图像与跟踪参数定义示意图在图中,白色区域为所需提取的路径信息,大面积的灰黑区域为道路背景,为导航路径与车辆中心线之间的方向偏差,为两者之间的距离偏差。按如下的步骤提取正确的跟踪路径信息采集图像。对每行数据进行中值滤波。使用算子进行图像锐化。④智能化选取各行的阂值,对图像进行二值化处理。寻找正确的跟踪路径信息。采用个像素的窗口对图像进行中值滤波,以窗口的中值八作为中值滤波的输出,可得,式中,原始图像像素点的灰度值采用算子对图像进行锐化处理,其差分模板,如下算子差分计算公式为式中模板在像素,处的卷积值经过算子的锐化处理,会使边界点变得更亮。由于的跟踪路标图像中的边缘是那些灰度发生跳变的区域,所以锐化处理增强了图像的边缘,将有利于采用边缘检测方法进行路径识别。型视觉导航的路径跟踪算法如图所示,设经过时间,产生的方位偏差增量为,侧向偏差增量为。图速度变化图设的左轮速度为，右轮速度为，车辆轮轴中点的速度为,的运动方程为，当趋近于时的运动方程为式中两驱动轮之间的距离。设电动机电枢电压为,电动机转速为,电动机反电动势常数为,电动机负载常数为,车轮半径为,减速机传动比为。设则左右轮的线速度为当匀速直线运动时,左右电动机控制信号相等,即,当在运动中出现侧向偏差和方位偏差时,设纠偏控制量为,则相应电动机输出线速度为据此,可以画出的动态特性结构图,如图所示,图中取，，。的控制状态方程为,上式可简化为采用二次型指标设计最优反馈控制器解黎卡提方程得最优状态控制矩阵型的实验及应用本文所研制的型视觉导航已经在室内和户外进行了多次试验,试验包括路径识别停车工位号识别加减速标识符识别自动避障和自动导向等多项内容。运输路径包括直线弧线直角弯,停车工位号从,试验路面包括水磨石地面和柏油路面,试验的光照环境从较暗的室内到很亮的室外等多种情况。试验初步表明,型视觉导航导航稳定识别各种标识符准确和自动避障安全可靠。该种己于年月在汽大众捷达轿车变速箱装配线上进行了实际生产中试。中试中主要完成从零部件仓库向变速箱装配工位自动运送零部件的任务。图为型视觉导航在中试现场的工作照片。直线行驶弧线行驶直角转弯工位识别转弯过门安全避障参考文献纪寿文,王荣本国内外智能车辆研究进展见中国交通研究与探索北京人民交通出版社,荆仁杰,叶秀清,徐胜荣等计算机图像处理杭州浙江大学出版社,饶琪,邓岳湘,任永益关于自动导向车最优控制的设计控制理论与应用,