編號(hào)：
畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)外文翻譯
（譯文）
院 （系）： 機(jī)電工程學(xué)院
專 業(yè)： 機(jī)械設(shè)計(jì)制造及其自動(dòng)化
學(xué)生姓名：
學(xué) 號(hào)：
指導(dǎo)教師單位：
姓 名：
職 稱：
年 6 月 3 日
第 27 頁(yè) 共 19 頁(yè)
畢業(yè)設(shè)計(jì)（英文翻譯）報(bào)告用紙
摘 要
本文介紹了一個(gè)原型視覺引導(dǎo)叉車系統(tǒng)的自動(dòng)參與的發(fā)展。他系統(tǒng)的控制使用的移動(dòng)攝像機(jī)空間操縱的視覺引導(dǎo)的方法，這是能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的定位和定向移動(dòng)機(jī)械手的機(jī)器人，而不依賴于相機(jī)校準(zhǔn)。本文包含開發(fā)的方法，原型叉車的發(fā)展，以及在實(shí)際的托盤參與任務(wù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。該技術(shù)可以被添加到AGV系統(tǒng)使他們能夠進(jìn)行任意位置的托盤。它也可以被添加到標(biāo)準(zhǔn)叉車操作員協(xié)助能力。
§C 2006 Elsevier公司保留所有權(quán)利。
關(guān)鍵詞：移動(dòng)操作；視覺引導(dǎo)；機(jī)器視覺
1 介紹
本文提出了一種原型系統(tǒng)arbitrarily-定位標(biāo)準(zhǔn)托盤的視覺導(dǎo)引自動(dòng)參與由計(jì)算機(jī)控制的叉車的發(fā)展。這里介紹的方法使機(jī)器人叉車車輛通過(guò)使用來(lái)自視覺傳感器是機(jī)器人叉車的一部分反饋給搞根據(jù)自己的實(shí)際當(dāng)前位置托盤。這項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展可以推動(dòng)本領(lǐng)域的當(dāng)前狀態(tài)中的材料處理兩種不同的方式。
首先，該技術(shù)可以被添加到市場(chǎng)上能買到的AGV（自動(dòng)導(dǎo)向車輛）材料處理系統(tǒng)。通常，這些系統(tǒng)使用遍布它們的業(yè)務(wù)區(qū)地面嵌入電線或激光信標(biāo)通過(guò)倉(cāng)庫(kù)nav- IGATE的自動(dòng)導(dǎo)向車，并贊同托盤參與。雖然大多數(shù)的AGV系統(tǒng)用于材料的水平運(yùn)送，留下的機(jī)架高達(dá)入道從動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)叉車存儲(chǔ)托盤的任務(wù)，也有能夠收起和檢索貨盤從機(jī)架位置讓一些AGV系統(tǒng)。為了接合一個(gè)特定的托盤，托盤垂直位置（或機(jī)架高度），以及其在地圖上的參考幀位置必須是已知的AGV的系統(tǒng)。AGVs是有效的在吸引托盤放置在機(jī)架的自主移動(dòng)小車本身,因?yàn)樽灾饕苿?dòng)小車能夠?qū)⑼斜P1厘米內(nèi)所需的位置[1]。AGV的托盤接觸呈托盤定位到所需的位置1厘米內(nèi)的名義。如果托盤是由人操作標(biāo)準(zhǔn)叉車放在架上，沒有保證托盤將位于預(yù)cisely足夠AGV系統(tǒng)使托盤。其他的因素可以導(dǎo)致AGV托盤接觸如激光信標(biāo)信號(hào)或通信丟失與導(dǎo)絲或降解系統(tǒng)的校準(zhǔn)過(guò)程的中斷失去必要的精度。（注：背景材料對(duì)AGV系統(tǒng)中可以找到[ 1 ]和在網(wǎng)上[ 2 ]。）
視覺引導(dǎo)的托盤投入使用這里介紹的方法將提供AGV系統(tǒng)的靈活性最終進(jìn)行定位和參與基于托盤的實(shí)際位置相對(duì)于AGV。這將使人類操作員將托盤在此前自主移動(dòng)小車——只有架,提供更大的靈活性和AGV材料處理單元之間的相互作用和人類運(yùn)營(yíng)商標(biāo)準(zhǔn)叉車。同時(shí),根據(jù)他們的實(shí)際能力托盤位置將使AGV系統(tǒng)操作在結(jié)構(gòu)化程度低的情況下使用。例如,自主移動(dòng)小車可以卸下托盤自動(dòng)牽引拖車、目前勞動(dòng)密集型任務(wù)，而不是
只在謹(jǐn)慎安排倉(cāng)庫(kù)工作。
圖1所示 Crown SC 三輪電動(dòng)叉車之前和之后的改造
第二種方法，這里介紹的視覺引導(dǎo)托盤參與方法可以推動(dòng)現(xiàn)有領(lǐng)域的當(dāng)前狀態(tài)將它添加到標(biāo)準(zhǔn)，手動(dòng)叉車引導(dǎo)。托盤接合過(guò)程可能難以由叉車司機(jī)操作，由于這樣的事實(shí)，他們的視線被叉車本身的井架阻礙。本文提供的視覺導(dǎo)引控制方法可以添加到標(biāo)準(zhǔn)自動(dòng)化的托盤嚙合部分鏟車材料處理操作。司機(jī)將有責(zé)任通過(guò)倉(cāng)庫(kù)或其他建筑物，避免障礙，并獲得所需的托盤的叉車。然后，操作員可以切換到“自動(dòng)接合模式”，這將使系統(tǒng)能夠自動(dòng)接合托盤。這樣的系統(tǒng)可以減少發(fā)生在叉車事故，涉及托盤的接觸和運(yùn)輸?shù)漠a(chǎn)品損壞的量。潛在的，它也可以提高安全性，因?yàn)樗鼘⒃试S叉車安全地避免使用托盤，避免了將產(chǎn)品從地面上非常高的情況下進(jìn)行的撞擊的可能性。
視覺引導(dǎo)叉車托盤參與本文提出的方法被稱為“移動(dòng)攝像機(jī)空間操縱”或簡(jiǎn)單的“仿真”。它最初開發(fā)的一個(gè)行星探測(cè)車配備了一個(gè)機(jī)械臂[ 3 ]，并已調(diào)整和進(jìn)一步發(fā)展，以控制在這里提出的叉車原型系統(tǒng)，并顯示在圖1。雖然該方法要求至少有2個(gè)視覺傳感器連接到叉車系統(tǒng)，它不需要系統(tǒng)，以保持任何類型的相機(jī)相對(duì)的嚴(yán)格的校準(zhǔn)系統(tǒng)，也不是相機(jī)相對(duì)彼此。這樣的校準(zhǔn)關(guān)系將很難在一般工業(yè)叉車遇到惡劣的環(huán)境來(lái)維持。同樣也難以建立和保持在許多叉車系統(tǒng)中，這些校準(zhǔn)關(guān)系由于低精度（相對(duì)于典型的工業(yè)機(jī)器人）這些模型的力學(xué)性質(zhì)。 MCSM采用基于視覺的估計(jì)與鏟車的標(biāo)稱運(yùn)動(dòng)學(xué)模型和一個(gè)簡(jiǎn)單的相機(jī)模型一起實(shí)現(xiàn)一個(gè)堅(jiān)固的方式定位精度的一個(gè)高層次的。這個(gè)精度和魯棒性已經(jīng)由叉車原型，這將在第6部分被呈現(xiàn)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果的證實(shí)。
在這一介紹之后，本文共分為五個(gè)部分。部分2給出的背景為讀者用叉車車輛以及其他一些視力不佳引導(dǎo)移動(dòng)機(jī)械手系統(tǒng)理解在本領(lǐng)域中視覺引導(dǎo)托板接合的當(dāng)前狀態(tài)。部分3給出了標(biāo)準(zhǔn)CSM，它是用于開發(fā)MCSM依據(jù)一些必要的背景信息。第4節(jié)中的方法的開發(fā)和測(cè)試中使用的原型叉車。部5顯示如何MCSM的方法開發(fā)以控制叉車。等主題目標(biāo)定義，軌跡生成和跟蹤，以及視覺跟蹤進(jìn)行討論。實(shí)驗(yàn)結(jié)果列于第6第7節(jié)中包含的結(jié)論給出。
2 背景
MCSM是用于控制經(jīng)由與該移動(dòng)系統(tǒng)中進(jìn)行視覺傳感器移動(dòng)機(jī)械臂的方法。移動(dòng)機(jī)械手這個(gè)術(shù)語(yǔ)是指組成一個(gè)完整的自由度機(jī)械臂系統(tǒng)（自由度）安裝在一個(gè)移動(dòng)基站具有非完整約束的自由度。（[4]中可以看到完整和非完整約束之間的差異的描述。）叉車是一個(gè)移動(dòng)機(jī)械手的例子。叉車的叉可以被認(rèn)為是一個(gè)機(jī)械手。典型的叉車，包括在本文中討論的，有三個(gè)完整約束自由度：垂直，側(cè)移位，和傾斜角。叉車的移動(dòng)基部具有控制兩非完整狗：方向盤的角度以及驅(qū)動(dòng)輪（多個(gè)）的角度。這些可以用來(lái)定位叉車在三個(gè)自由度:叉車的(X,Y)位置在平面上平行于地面及其方向角。移動(dòng)機(jī)器人的其他例子包括探測(cè)車配備機(jī)械臂和施工設(shè)備如挖掘機(jī)或裝載機(jī)。
MCSM是一個(gè)擴(kuò)展的標(biāo)準(zhǔn)攝像機(jī)空間Manipula(CSM),這一控制策略已經(jīng)被證明通過(guò)多年的測(cè)試提供高度精確控制的完整使用固定攝像機(jī)的系統(tǒng)[5 - 7]。標(biāo)準(zhǔn)的CSM甚至被用來(lái)移動(dòng)機(jī)械手的控制，一個(gè)微型的“模擬”的叉舉[8,9]。然而，標(biāo)準(zhǔn)的CSM是不適合，因?yàn)樗怯尚枰刂剖褂霉潭ㄏ鄼C(jī)所述移動(dòng)系統(tǒng)，這嚴(yán)重限制了移動(dòng)通信系統(tǒng)的工作空間的限制來(lái)控制移動(dòng)機(jī)械臂。MCSM克服標(biāo)準(zhǔn)CSM的限制，因?yàn)樗试S照相機(jī)與移動(dòng)操縱器移動(dòng)。
以上，呈現(xiàn)的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)自動(dòng)叉車托盤嚙合[10]。他們的方法包括使用單個(gè)校準(zhǔn)照相機(jī)。他們的工作更側(cè)重于托盤的視覺系統(tǒng)識(shí)別方法而不是叉車的整體視覺控制系統(tǒng)本身。目前，他們的系統(tǒng)被配置為使位于地面上的托盤。由頁(yè)面的軌跡生成方法是原始的。它集成了一個(gè)方案，直行，轉(zhuǎn)彎，直行。雖然這種軌跡生成的方法確實(shí)使叉車托盤,它是緩慢的和不切實(shí)際的系統(tǒng)必須經(jīng)常停止和啟動(dòng)。這幾點(diǎn)提出了一些實(shí)驗(yàn)結(jié)果,然而與米勒[9]一樣，并不是一個(gè)實(shí)際的叉車使用的車輛但與叉子附加到一個(gè)小型移動(dòng)機(jī)器人機(jī)械手旨在模擬實(shí)際的叉車的運(yùn)動(dòng)。本文提出的系統(tǒng)在幾個(gè)方面有所不同。MCSM至少需要使用兩個(gè)相機(jī)；然而,它不需要相機(jī)校準(zhǔn)。托盤識(shí)別采用的策略MCSM大大不同于上面提到的系統(tǒng)。此外,MCSM系統(tǒng)并不局限于只坐落在地板上的托盤。不像前文提到的系統(tǒng)。軌跡生成和跟蹤方法用于MCSM使我們的系統(tǒng)能夠進(jìn)行托盤跟人類操作員一樣會(huì)開叉車,而不需要停止和啟動(dòng)。
唯一的其他視覺引導(dǎo)系統(tǒng)，叉車，作者都知道的是自動(dòng)物料輸送系統(tǒng)，這是正在開發(fā)的國(guó)家機(jī)器人工程協(xié)會(huì)[11]。該系統(tǒng)的發(fā)展似乎在很大程度上依賴于計(jì)算機(jī)視覺都為整個(gè)倉(cāng)庫(kù)導(dǎo)航以及托盤的參與。
一些制造商提供叉車式AGV系統(tǒng)[12-15]。產(chǎn)品信息可以通過(guò)公司網(wǎng)站專注于負(fù)載能力,叉,可重復(fù)性和在倉(cāng)庫(kù)的情況下應(yīng)用程序的通道寬度AGV可以操作。目前AGV公司不提供視覺系統(tǒng)作為控制包的一部分,當(dāng)定位托盤的自動(dòng)嚙合。
在文獻(xiàn)中視覺引導(dǎo)移動(dòng)機(jī)械臂的其它實(shí)例包括由Pissard-Gibollet和河流，以及斯溫和Devy[16,17]提出的系統(tǒng)。他們的系統(tǒng)的目標(biāo)是使用視覺傳感器的移動(dòng)機(jī)器人安裝在移動(dòng)的基礎(chǔ)上，以瀏覽移動(dòng)機(jī)器人。它們沒有解決的實(shí)際接合與安裝在移動(dòng)平臺(tái)上的機(jī)械手的對(duì)象的任務(wù)。麥肯齊和阿金描述鼓采樣[18]一個(gè)視覺導(dǎo)向移動(dòng)機(jī)械臂。該系統(tǒng)的伺服系統(tǒng)，移動(dòng)基站為安裝在機(jī)械手的腰用相機(jī)的位置。然后，機(jī)械手與滾筒通過(guò)視覺伺服技術(shù)用在眼手配置獨(dú)立的視覺引導(dǎo)。MCSM不同于麥肯齊和阿金的方法在幾個(gè)方面。例如,MCSM使用相同的視覺傳感器導(dǎo)航的移動(dòng)平臺(tái)以及機(jī)械手的定位。同時(shí),MCSM視覺控制方法是基于一種開環(huán)的方法而不是閉環(huán)視覺伺服技術(shù)。過(guò)閉環(huán)視覺伺服技術(shù)開環(huán)方法的優(yōu)點(diǎn)在[19]中討論。Tsakiris，Rives, and Samson 提出視覺導(dǎo)向移動(dòng)機(jī)械手還可根據(jù)視覺伺服技術(shù)[20]。機(jī)械手-眼的視覺系統(tǒng)配置引導(dǎo)移動(dòng)機(jī)器人和其搭載的多自由度機(jī)械手。他們研究的目標(biāo)是發(fā)明的方法實(shí)現(xiàn)非完整基礎(chǔ)穩(wěn)定姿態(tài)控制以及機(jī)械手安裝攝像頭，實(shí)現(xiàn)完整的自由度的增加定位的相機(jī)。除了在開環(huán)和閉環(huán)控制的區(qū)別，他們的系統(tǒng)只使用一個(gè)攝像頭安裝在手眼配置而擴(kuò)大系統(tǒng)使用至少兩攝像機(jī)也安裝在機(jī)械手。
3 以MCSM作為標(biāo)準(zhǔn)CSM的延伸
標(biāo)準(zhǔn)CSM中發(fā)揮著不可或缺的作用,MCSM叉車系統(tǒng)的一個(gè)子系統(tǒng)。而在[5,6]中給出標(biāo)準(zhǔn)CSM的一個(gè)更完整的描述，它以了解MCSM叉車系統(tǒng)來(lái)討論某些基本的CSM原理是很重要的。本節(jié)的第一部分發(fā)展CSM是用來(lái)控制純粹的完整系統(tǒng)。本節(jié)的第二部分闡述如何規(guī)范CSM已被用來(lái)模擬叉車移動(dòng)機(jī)械手的控制。
3.1 CSM完整約束的標(biāo)準(zhǔn)
在典型的實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)控制完整操縱者CSM使用CSM相隔相機(jī)距離機(jī)器人遠(yuǎn)程控制。CSM的作品估計(jì)參考系的關(guān)系之間的每個(gè)相機(jī)像平面的外觀視覺特性位于內(nèi)部的機(jī)械手關(guān)節(jié)機(jī)器人的配置。f,這種關(guān)系是基于直角的相機(jī)模型[21]和描述一組視圖參數(shù)給出的C =[C1，C2... ,C6]：
XC= X（C，?）=（C2 2 2 21 + C2 + C3+ C4）×（?）+ 2（C2C3+ C1?C4）Y（?）
+ 2（C2C4 - C1C3）Z（?）+ C5
YC= FY（C，?）= 2（C2C3 - C1?C4）X（?） （1）
2 2 2 2
+（C1 - C2 + C3 - C4）Y（?）+ 2（C2C4+ C1C3）Z（?）+ C6
其中，（XC，YC）是在鏡頭之一?的參考幀中的位置是在操縱器的姿態(tài)（參照?qǐng)D2的坐標(biāo)系的定義）。操縱他的位置上的一個(gè)點(diǎn)測(cè)量相對(duì)于(X,Y,Z)坐標(biāo)系是固定的機(jī)械手可以看到在圖2中。它依賴于機(jī)器人的標(biāo)稱運(yùn)動(dòng)學(xué)模型及其相應(yīng)的姿勢(shì)，??；跇颖緦?duì)的機(jī)器人內(nèi)部關(guān)節(jié)配置和機(jī)械臂的空間位置的機(jī)械手功能的估計(jì)參數(shù)估計(jì)。
Γ = xck ? f (C, ?).+ .yck ? fy(C, ?).Wk (2)
圖2所示 為機(jī)器人和攝像機(jī)坐標(biāo)系統(tǒng)定義
以上所有的C提供了必要的條件的最小化來(lái)求解每個(gè)攝像機(jī)的六個(gè)視圖參數(shù)。在式（2）SN表示聯(lián)合空間/相機(jī)空間樣本的總數(shù)。式的（2）工作是一個(gè)相對(duì)的權(quán)重因子，使系統(tǒng)將有較高的相對(duì)重量獲得近感興趣的特別區(qū)域的樣本。當(dāng)所有的樣品是加權(quán)平均，例如在初始化的視圖參數(shù)，Wk = 1。當(dāng)機(jī)械臂接近它的目標(biāo)進(jìn)樣的樣品可能被分配一個(gè)重量為 Wk = 10 or Wk = 20或者一些其他重量高于從目前的姿態(tài)獲得更遙遠(yuǎn)的樣本。權(quán)重?cái)?shù)據(jù),使系統(tǒng)更準(zhǔn)確在這個(gè)權(quán)重區(qū)域聯(lián)合和相機(jī)空間。
而CSM使用正交相機(jī)模型和機(jī)器人的標(biāo)稱運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，但它仍然可以如實(shí)指出CSM，因此MCSM為好，是一個(gè)免費(fèi)的校準(zhǔn)方法。造成這種情況的原因來(lái)自于估計(jì)使用的事實(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)將所描述的方程的關(guān)系（1），他們?cè)诓僮鞅镜貐^(qū)工作。換句話說(shuō)，方程（1）可以如果視圖參數(shù)的建立和保持固定的校準(zhǔn)關(guān)系描述。然而，這些視圖參數(shù)經(jīng)常變化，通過(guò)更新與新的視覺信息或簡(jiǎn)單地通過(guò)扭曲信息用來(lái)估計(jì)他們這樣的關(guān)系由式（1）所持有的局部區(qū)域的關(guān)節(jié)空間和相機(jī)的空間操作。由于定位的測(cè)量是在同一個(gè)參考幀進(jìn)行（那些參與相機(jī)）CSM彌補(bǔ)正交相機(jī)模型的不足之處以及在機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型的不準(zhǔn)確。即使系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)是一個(gè)給定的操作改變時(shí)（比如關(guān)節(jié)是由它所攜帶的負(fù)載偏轉(zhuǎn)）CSM可以通過(guò)簡(jiǎn)單地獲取更多的聯(lián)合空間相機(jī)空間樣本補(bǔ)償。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這種能力是在[ 3 ]。
此外，“平坦化”已經(jīng)開發(fā)了一種稱為進(jìn)程通過(guò)校正所述正交相機(jī)模型的不足之處，以增加在CSM / MCSM系統(tǒng)的精度。平坦化使用正交相機(jī)模型參數(shù)，在圖機(jī)器人參考幀，（X，Y，Z）之間的距離的粗略估計(jì)如圖2，和攝像機(jī)的參考幀，（X 1，Y1，Z1）和圖（X 2，Y2，Z 2）如圖2，為了獲得相同的結(jié)果將已經(jīng)通過(guò)使用更精確的實(shí)現(xiàn)“針孔”攝像機(jī)模型（見[7]更詳細(xì)）。
3.2非完整的CSM
所謂的“非完整CSM”標(biāo)準(zhǔn)CSM的形式已被用來(lái)控制一個(gè)小型的移動(dòng)機(jī)械手，一個(gè)“模擬叉車”，即能夠配合一個(gè)小托盤[8,9]。MCSM被開發(fā)來(lái)，部分地克服了一些限制，并使用這種形式的CSM來(lái)控制移動(dòng)機(jī)械臂的缺點(diǎn)。CMS需要一組相對(duì)于移動(dòng)機(jī)械手系統(tǒng)的固定是攝像機(jī)。這嚴(yán)重限制了一個(gè)移動(dòng)通信系統(tǒng)的工作區(qū)，并使得使用CSM的不切實(shí)際的托板接合的任務(wù)由工業(yè)叉車。CSM的需要進(jìn)行靜止攝像機(jī)產(chǎn)生其他并發(fā)癥如降低照相機(jī)分辨率系統(tǒng)從相機(jī)進(jìn)一步移動(dòng)，系統(tǒng)本身阻礙相機(jī)（多個(gè)）的圖，和維護(hù)遠(yuǎn)程攝像機(jī)和移動(dòng)車輛之間的通信的可能性。他們之間物理的關(guān)系,3 D機(jī)械手的位置特性和相應(yīng)的攝像機(jī)空間位置描述在Eq.(1)現(xiàn)在取決于完整自由度的機(jī)械手和非完整移動(dòng)基地的自由度。
3.3介紹MCSM
MCSM保留CSM的優(yōu)勢(shì)而刪除的限制和缺點(diǎn)使用CSM控制移動(dòng)機(jī)械手。MCSM允許將攝像機(jī)安裝在移動(dòng)平臺(tái)上。與MCSM物理之間的關(guān)系,3 D機(jī)械手的位置特性和相應(yīng)的攝像機(jī)空間位置如Eq(1)所示，是相當(dāng)完整的,而標(biāo)準(zhǔn)CSM的關(guān)系取決于完整和不完整的自由度。這有幾個(gè)好處。首先,查看參數(shù)可以找到?jīng)]有數(shù)值積分的微分關(guān)系。這簡(jiǎn)化了查看參數(shù)估計(jì)過(guò)程和除了降低計(jì)算成本的軌跡更新過(guò)程。完整信息和不完整信息的分離估計(jì)模型中增加視圖參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性。由于如從非完整狗車輪滑移和數(shù)值的估計(jì)誤差，信息問(wèn)題往往是少得多準(zhǔn)確且比從下完整的狗的信息不可靠。與標(biāo)準(zhǔn)的CSM，查看參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確度，因此，系統(tǒng)的整體精度取決于相對(duì)不精確非完整的信息。相比之下MCSM系統(tǒng)的整體精度不受任何非完整的誤差。
MCSM系統(tǒng)中攝像機(jī)位置不清楚相對(duì)于系統(tǒng)的其余部分也沒有彼此。系統(tǒng)大范圍執(zhí)行同樣的相機(jī)位置。位置和取向也發(fā)生了顯著變化?？梢暬瘮?shù)據(jù)獲得,每個(gè)相機(jī)的系統(tǒng)適應(yīng)當(dāng)前位置。相比之下,校準(zhǔn)機(jī)器人視覺系統(tǒng)指導(dǎo)要求相機(jī)的位置和姿態(tài)是相對(duì)于彼此以及相對(duì)于機(jī)器人(見例如[22、23]校準(zhǔn)視覺系統(tǒng)的例子)。隨著校準(zhǔn)系統(tǒng)的降解會(huì)顯著降低系統(tǒng)的定位精度。外部因素,如振動(dòng)、熱梯度或物理?yè)p壞系統(tǒng)很容易造成系統(tǒng)的校準(zhǔn)。如果一個(gè)校準(zhǔn)的視覺系統(tǒng)被用來(lái)控制一個(gè)典型的工業(yè)叉車，它將是困難的，如果不是不可能的校準(zhǔn)。
4 叉車原型
本節(jié)簡(jiǎn)要描述叉車MCSM原型用于開發(fā)和測(cè)試。使用Crown SC系列三輪電動(dòng)叉車的負(fù)載能力3200磅和垂直達(dá)到24英尺收購(gòu)作為原型。為了使用MCSM控制叉車,相機(jī)必須被添加到系統(tǒng)和叉車必須修改使計(jì)算機(jī)控制的執(zhí)行機(jī)構(gòu)。圖1顯示了叉車之前和之后的改造。一對(duì)住房的計(jì)算機(jī)和控制平臺(tái)是建立在叉車倉(cāng)頂部。運(yùn)行該系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)具有450 MHz的賽揚(yáng)處理器，運(yùn)行Windows NT 4.0的。一個(gè)Acroloop80008軸運(yùn)動(dòng)控制與突破開箱卡控制所有執(zhí)行器的運(yùn)動(dòng)，讀取所有的模擬反饋裝置，并控制多種輸入/輸出通道。索尼XC-75相機(jī)廣角鏡頭被控制使用兩個(gè)Imagenation PX-610
圖像采集卡的640×480像素各有分辨率。Sony IDC（工業(yè)設(shè)備公司）的直線執(zhí)行器使用
控制叉車的各種功能。五個(gè)的三個(gè)用于移動(dòng)控制在垂直，側(cè)移車叉的運(yùn)動(dòng)叉車液壓閥，和傾斜角度的方向。一個(gè)線性致動(dòng)器用于接合促進(jìn)劑，則其他接合制動(dòng)。這五個(gè)線性執(zhí)行器供電，DC電源和科普利放大器。用步電機(jī)來(lái)控制方向盤的角度。除了這些執(zhí)行器，有三個(gè)模擬反饋裝置，用于系統(tǒng)。這兩個(gè)設(shè)備便士+吉爾斯控制公司的線性電位器，使反饋對(duì)于側(cè)移位置的叉以及?？怂鼓壳暗膬A斜角度。第三模擬反饋裝置是UniMeasure線性位置傳感器，Inc.。該設(shè)備給出了系統(tǒng)反饋的垂直位置的叉。光學(xué)編碼器是通過(guò)滾動(dòng)接觸的2個(gè)驅(qū)動(dòng)輪上安裝。這些系統(tǒng)反饋精確地如何驅(qū)動(dòng)輪已移動(dòng)。假設(shè)無(wú)滑移，此信息可用于在一個(gè)數(shù)值積分計(jì)劃，以確定的路徑，叉車已經(jīng)走過(guò)。
鏟車的計(jì)算機(jī)控制分為三類：車叉位置的控制，叉車速度的控制，并且叉車轉(zhuǎn)向的控制。結(jié)合PID控制規(guī)律的運(yùn)動(dòng)控制程序在其自己的語(yǔ)言，雜技的Acroloop控制器寫。通過(guò)實(shí)驗(yàn)已確定該計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠控制車叉的位置，以在1個(gè)中，這精度是這個(gè)特定的叉車原型系統(tǒng)的功能，而不是MCSM的或的限制MCSM一般在叉車上實(shí)現(xiàn)。 （MCSM在[3]用于實(shí)現(xiàn)七次的移動(dòng)操縱器比在1。這里報(bào)告的定位更精確。）
而且，通過(guò)實(shí)驗(yàn)已確定，有在轉(zhuǎn)向系統(tǒng)“播放”一個(gè)顯著量。而轉(zhuǎn)向馬達(dá)的位置和方向盤的位置之間存在的標(biāo)稱關(guān)系（有車輪角沒有直接的反饋），它被判斷為存在的標(biāo)稱目標(biāo)位置之間達(dá)播放10?轉(zhuǎn)向角和有效的轉(zhuǎn)向角。它有可能使用的信息，從安裝在該驅(qū)動(dòng)車輪的光學(xué)編碼器，以找到有效的轉(zhuǎn)向角的運(yùn)動(dòng)已經(jīng)開始之后。使用此信息，修正例程加到Acroloop操舵方案中，提高了系統(tǒng)的轉(zhuǎn)向的精度的努力。作為叉車移動(dòng)，它監(jiān)視有效的轉(zhuǎn)向角，它比較所希望的轉(zhuǎn)向角，向轉(zhuǎn)向馬達(dá)問(wèn)題更正。此過(guò)程進(jìn)行更詳細(xì)的5.5節(jié)中所述。認(rèn)識(shí)到這個(gè)原型將不適用于實(shí)際工業(yè)使用。例如,連接暴露,這將是非常危險(xiǎn)的,如果在正常的工業(yè)操作條件下操作。同時(shí),該系統(tǒng)目前在速度有限。這是由于主要的硬件選擇原型的不足。而不適用于實(shí)際工業(yè)在其當(dāng)前狀態(tài)，使用叉車原型應(yīng)該有的放矢展示視覺引導(dǎo)效果的方法。
叉車原型的示意圖在圖中給出。 3.叉的三個(gè)中完整的狗的特征在于θV為垂直方向，θS為側(cè)移運(yùn)動(dòng)，和θT為傾斜的角度。兩個(gè)驅(qū)動(dòng)輪的角位置分別為θ1，θ2。叉車的后輪的轉(zhuǎn)向角被表示為γ。的角θt，θ1，θ2，和γ以弧度測(cè)量和數(shù)量θV和θs的以英寸測(cè)量。從后方向盤和前軸的距離，其中da=52.25中表示為大。兩個(gè)驅(qū)動(dòng)輪之間的一半長(zhǎng)度被表示為分貝其中db=
17.45英寸從前軸到叉的端部的距離為DF分別自由度=在56.0被表示。驅(qū)動(dòng)輪的半徑表示為R，其中R=6.66英寸值得注意的是重要的（XT ，YT，ZT）坐標(biāo)系統(tǒng)中，如圖所示3，在叉之間的中間位于和與叉行進(jìn)。
在（XW，YW，度Zw）坐標(biāo)系是兩個(gè)前輪之間的固定中間。有可能從（XT，YT，ZT）坐標(biāo)系到（XW，YW，度Zw）使用正向運(yùn)動(dòng)學(xué)坐標(biāo)系變換的任何點(diǎn)：
Xw(?) = (cos θt ? 0.01 sin θt )Xt ? (0.01 cos θt + sin θt )Zt+ 59.41 cos θt + (6.28 ? θv) sin θt ? 3.41
Yw(?) = Yt + θs
Zw(?) = (sin θt + 0.01 cos θt )Xt + (cos θt ? 0.01 sin θt )Zt
+ 59.41 sin θt + (θv ? 6.28) cos θt + 0.8
where ? = (θv, θs, θt ). The functions Xw(?), Yw(?), 和ZW（?）對(duì)應(yīng)的位置向量函數(shù)X（?），Y(?)，and Z(?) 應(yīng)用于 式（1）。應(yīng)當(dāng)指出的是，描述的系統(tǒng)的物理布局的幾個(gè)參數(shù)已合并為等式的數(shù)值常數(shù)。 式（3）簡(jiǎn)單列出。
圖3 頂部和側(cè)面叉車意見原型示意圖
5 MCSM叉車原型實(shí)現(xiàn)
MCSM的任務(wù)是在叉車上實(shí)現(xiàn)當(dāng)定位托盤的原型是一個(gè)簡(jiǎn)單的嚙合。參與戰(zhàn)略的托盤MCSM算法分解如下。第一個(gè)任務(wù)是托盤的視覺識(shí)別。視覺識(shí)別的兩種方法進(jìn)行了討論。一旦托盤被確定相機(jī)空間目標(biāo)的產(chǎn)生。這些目標(biāo)是用來(lái)解決三叉自由必要安裝托盤。此外，目標(biāo)是用來(lái)創(chuàng)建一個(gè)軌跡的叉車跟隨。隨著叉車走向目標(biāo),獲得更多的視覺樣本。目標(biāo),隨后,目標(biāo)叉姿態(tài)和軌跡更新與新的信息可用新圖像的采集和處理。還,系統(tǒng)創(chuàng)建一個(gè)新的名義軌跡當(dāng)它檢測(cè)到它未能跟蹤理想軌跡有足夠的精度,以確保托盤嚙合。
圖4所示 托盤與基準(zhǔn)點(diǎn)放置
5.1托盤識(shí)別
托盤的鑒定的最有效和可靠的方法是將上，簡(jiǎn)化了托板的視覺識(shí)別托板本身的功能（也稱為基準(zhǔn)點(diǎn)）。用于該項(xiàng)目的基準(zhǔn)采取同心黑色和白色圓圈的形狀。如示于圖4三個(gè)這樣的基準(zhǔn)點(diǎn)放置在每個(gè)托盤：白色為中心基準(zhǔn)，中間和上托盤兩側(cè)的兩個(gè)黑色為中心基準(zhǔn)。叉車系統(tǒng)能夠識(shí)別貨盤，如果它可以找到白色為中心基準(zhǔn)，并在它的兩個(gè)攝像機(jī)的至少黑色為中心基準(zhǔn)之一。雖然這是一個(gè)有點(diǎn)讓步，以對(duì)，而不是使用調(diào)色板自然特征托盤基準(zhǔn)，應(yīng)該指出的是，這不一定是不合理的，也不昂貴的命題。許多倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)務(wù)購(gòu)機(jī)定制托盤，以滿足他們的特殊需求。這將是比較簡(jiǎn)單的，使定制托盤基準(zhǔn)一部分。 YSI討論了這種可能性有托盤制造商誰(shuí)表明，添加類似于我們的實(shí)驗(yàn)采用定制托盤的基準(zhǔn)點(diǎn)是相當(dāng)簡(jiǎn)單，不會(huì)抬高托盤的成本顯著。
作者只使用天然功能闡述了MCSM不被需要基準(zhǔn)被放置在托盤限制的目的而開發(fā)的托盤recog- nition的簡(jiǎn)單方法。 （另一種自然的特征recogni-化方法，
提出了通過(guò)上述內(nèi)容[10]。我們的方法使用一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)的邊緣檢測(cè)[24]。 圖5示出了托盤本身的一個(gè)圖像，并在它旁邊的邊緣檢測(cè)例程中發(fā)現(xiàn)的邊緣。該系統(tǒng)首先查找邊緣段ments具有某個(gè)最小長(zhǎng)度。這方面的例子可圖的左側(cè)圖像中看到。 6，其中白線表示發(fā)現(xiàn)邊緣段。通過(guò)一系列的匹配測(cè)試它試圖認(rèn)為實(shí)際上是相同的連續(xù)生產(chǎn)線的一部分的段結(jié)合起來(lái)（參照?qǐng)D6的中間圖像）。最后，該系統(tǒng)識(shí)別該貨盤的下邊緣（見圖右圖像6）。這是基于四個(gè)條件進(jìn)行：（1）直接位于下部托邊緣上方的線本身的最小長(zhǎng)度，和（2）大致相同的斜率和（3）相同的長(zhǎng)度（4）的另一上邊緣的存在。圖7顯示了下托板邊緣開始于角落1和運(yùn)行到拐角處2的草圖。
圖5 照片在托盤上的照片托盤和邊緣檢測(cè)運(yùn)行
圖6確定下托盤邊緣圖像序列
圖7素描托盤通過(guò)自然特征檢測(cè)位于關(guān)鍵點(diǎn)
雖然這種算法是簡(jiǎn)單的，它沒有起到示范MCSM的識(shí)別托盤，而不依賴于人工基準(zhǔn)能力的目的。為了在工業(yè)環(huán)境中使用MCSM方法，無(wú)需基準(zhǔn)這一自然特點(diǎn)識(shí)別托盤將日常必須作出更強(qiáng)勁。
5.2 目標(biāo)定義
一旦托盤已在以約所必需的軌跡生成托盤信息拍攝的圖像被確定：托盤中點(diǎn)和托盤載體（既可以看到的圖8的右側(cè)）。無(wú)論托盤識(shí)別所采用的方法，它是必要找到托盤中間點(diǎn)的位置，并在托盤向量（Xw，Yw，，Zw）的坐標(biāo)系。
在過(guò)程中的這一點(diǎn)上，假定系統(tǒng)已經(jīng)建立了使用從聯(lián)合空間/攝像機(jī)空間樣品使用視圖參數(shù)獲得信息，在各攝像機(jī)視圖參數(shù)和等式所描述的關(guān)系。（1）它是能夠估計(jì)在（Xw，Yw，Zw）參考幀中的托盤中點(diǎn)位置。
Γ2 = x j? f (C j , , , ).2,d =Xw?Xw)2 + (Yw?Yw)2 + (Zw?Zw )2c
+ ycm?fy(C , Xwm , Ywm , Zwm )Wj (4)
這是通過(guò)整體最小化（Zwm，Zwm，Zwm）來(lái)完成。變量n表示的攝像機(jī)的數(shù)量，這在目前的叉車系統(tǒng)的情況下是二。應(yīng)當(dāng)指出的是MCSM并不限于兩個(gè)攝像機(jī)操作;它可以從盡可能多的攝像機(jī)采用的信息是在系統(tǒng)中存在。類似方程周。式（2）Wj為相對(duì)加權(quán)因子。在實(shí)踐中，WJ始終設(shè)置為1。然而，如果兩個(gè)以上的相機(jī)在場(chǎng)它可以改變，或者如果它被稱為該信息從一個(gè)或另一個(gè)相機(jī)不準(zhǔn)確，因此應(yīng)被解加權(quán)。
對(duì)于基準(zhǔn)輔助托盤識(shí)別過(guò)程托盤矢量計(jì)算如下。考慮這兩個(gè)白為中心基準(zhǔn)，位于其左側(cè)的黑為中心基準(zhǔn)在托盤識(shí)別階段被確定的情況。白為中心的基準(zhǔn)的位置是一樣的托盤中點(diǎn)（Zwm，Zwm，Zwm）。左側(cè)的位置，黑 - 中心基準(zhǔn)，使用相同的處理托盤矢量發(fā)現(xiàn)，PV然后通過(guò)找到：Xbl , Ybl , Zbl )。托盤的向量，P?V是通過(guò)：
dP?v =(Xwbl ? Xwm ) + (Ywbl ? Ywm ) + (Zwbl ? Zwm )
P?V =++ （5）
對(duì)于自然景物的托盤識(shí)別過(guò)程的情況下，托盤中間點(diǎn)計(jì)算如下。使用方程類似的形式。 （4），可以發(fā)現(xiàn)在（Xw，Yw，度Zw）參考幀中的兩個(gè)角點(diǎn)的位置：（Xw p1，Ywp1，度Zw p1）和（Xwc p2，Ywcp2，Zwcp2）。然后，托盤中點(diǎn)，（Xwm，Ywm，Zwm）被發(fā)現(xiàn)：
(6)
應(yīng)當(dāng)指出的是，托盤中點(diǎn)的Z分量位于大約3。上述下部托邊緣。
托盤載體以類似的方式為前值：
(7)
圖8所示 叉車托盤接觸軌跡
圖9 錯(cuò)誤跟蹤理想的多項(xiàng)式軌跡
5.3解決叉車自由度
他分段將審查所需的步驟來(lái)確定一個(gè)合適的姿勢(shì)三個(gè)叉自由度,使叉車進(jìn)行托盤。首先假定托盤放置在平面上平行于地面。這是一個(gè)合理的假設(shè)大多數(shù)倉(cāng)庫(kù)地板以及托盤架相對(duì)水平。因此,叉子的傾角設(shè)置為θt = 0。下一個(gè)叉的垂直位置是只需要決定用這個(gè)叉與托盤中點(diǎn)。因此,θv = Zwm。sideshift叉的位置也必須解決。開始時(shí)的軌跡,這一立場(chǎng)是θs = 0。理論上,轉(zhuǎn)向和驅(qū)動(dòng)輪應(yīng)足以線叉與適當(dāng)?shù)陌l(fā)生在軌跡跟蹤過(guò)程的一部分。在此情況下，叉的側(cè)移位置被發(fā)現(xiàn)為θs的= YWM。它應(yīng)該指出的是叉的側(cè)移軸可以通過(guò)一個(gè)范圍為約7英寸移動(dòng)。
5.4軌跡生成
對(duì)于軌跡生成方法類似于在[25]開發(fā)的方法。該系統(tǒng)利用五階多項(xiàng)式的生成用于叉車的適當(dāng)軌跡跟隨將定位并正確對(duì)齊叉車托盤接合：
Yw = a+ a Xw+ aXw+ aX w + aXw + aXw
角φ和γ(如圖8所示),由:多項(xiàng)式相關(guān)：
（9）
以下六個(gè)條件用于解決多項(xiàng)式函數(shù)的參數(shù)。前三個(gè)條件是簡(jiǎn)單的初始條件是當(dāng)Xw=0：Yw = 0,φ= 0,γ=γi （10）
最初的轉(zhuǎn)向角,γi,不一定等于零。這是由于這樣的事實(shí):新的軌跡計(jì)劃隨著叉車托盤和獲得更多的視覺信息。初的軌跡很可能轉(zhuǎn)向角不為零,但一些已知數(shù)量標(biāo)記,γi。最后的位置和姿態(tài)進(jìn)行所需的叉車托盤滿足兩個(gè)條件。第四個(gè)條件是基于當(dāng)?shù)淖罱K位置Xw = Xwm ? d f : Yw = Ywm
在d f是圖3所示。第五個(gè)條件是最終的方向。這是寫成當(dāng)Xw = Xwm?d f:
φ=φf(shuō) = ds cos (11)
參數(shù)，DS，僅僅是用于獲取φF中的正確的符號(hào)。
如果Xwbl-Xwm>0，則d=－1，否則d= 1。注意，叉車是在最后的位置中示出的Y方向，圖9是完全與圖1所示的托盤矢量對(duì)齊如圖8所示。
第六個(gè)條件是由規(guī)定，叉車必須對(duì)托盤的最終辦法，幾乎是直線滿足。圖8示出了叉車在其中的軌跡的最后段是一個(gè)幾乎直線的方法的軌跡。這減少了轉(zhuǎn)動(dòng)的叉車必須在軌跡，這增加了系統(tǒng)的接合精度的端部進(jìn)行的量。這個(gè)條件是寫成:
(13)
由于與五階多項(xiàng)式籌辦相關(guān)聯(lián)的限制條件的叉車有時(shí)必須經(jīng)過(guò)在狹小的空間急劇轉(zhuǎn)向的變化。已通過(guò)實(shí)驗(yàn)確定，如叉車越接近托板，它有可能使用三階多項(xiàng)式籌辦代替第五順序之一。低階多項(xiàng)式籌辦通常減少了在轉(zhuǎn)向角突然和大的變化的量。這兩個(gè)限制移除的三階多項(xiàng)式規(guī)劃條件四個(gè)和六個(gè)指方程式(11)和(13)。由于除去的條件四叉車可以不結(jié)束在Yw方向完全一致，但方向是正確的。在此情況下，叉的側(cè)移自由度可以用來(lái)糾正這種錯(cuò)位。
5.5視覺更新與軌跡校正
當(dāng)叉車朝托盤移動(dòng)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)更新它的軌跡。這些更新可能是由于傳入的視覺信息，或通過(guò)制定一個(gè)路徑跟蹤誤差在指定的公差。從驅(qū)動(dòng)輪編碼器的運(yùn)動(dòng)的叉車的運(yùn)動(dòng)方程被用來(lái)跟蹤的實(shí)際運(yùn)動(dòng)，叉車已經(jīng)發(fā)生。這是根據(jù)在[ 26 ]的發(fā)展基礎(chǔ)上進(jìn)行的。
首先，參數(shù)，α和U，正在使用的兩個(gè)前輪角位置計(jì)算知識(shí)，θ1和θ2:
(14)
運(yùn)動(dòng)方程,基于不完整約束,可以寫成:
(15)
其中，叉車的取向角度，φ，示于圖8和輪半徑R，參數(shù)，db，示于圖3,實(shí)際位置和方向，（XA，YA，φA）是相對(duì)于（XW，YW，度Zw）坐標(biāo)系告誡測(cè)量的，直到軌跡更新（XW，YW，度Zw）的起源仍固定即使實(shí)際叉車系統(tǒng)處于運(yùn)動(dòng)。
作為叉車向前移動(dòng)一個(gè)小的距離，叉車的當(dāng)前位置是使用一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)字積分運(yùn)動(dòng)的這些方程的近似：
Xai +1 = Xai + 6αRcosφai
Yai +1 = Yai + 6αR sinφai (16)
(17)
在
使用叉車的實(shí)際位置和方向是可能的確定提供了理想多項(xiàng)式軌跡的跟蹤錯(cuò)誤。有使用的兩個(gè)誤差分量：垂直于多項(xiàng)式，En，并在取向錯(cuò)誤，Eφ?qǐng)D8和圖9示出叉車的在參考前軸到理想多項(xiàng)式軌跡。基于每股收益的實(shí)際位置。（16）和（17）被表示為（Xa，Ya，φα）。
該點(diǎn)的X-component在沿軸繪制的線相交的理想多項(xiàng)式表示為，Xp。該交叉點(diǎn)能夠與僅需要三個(gè)迭代簡(jiǎn)單迭代過(guò)程來(lái)近似。這種幾何基礎(chǔ)基于[27]討論的原因。一旦Xp中是已知的Yp的值被發(fā)現(xiàn)等同于式（8）。然后，垂直于路徑的誤差的計(jì)算公式為：
（18）
在點(diǎn)叉車的理想取向，（X p，Yp）被表示，φP，并利用方程（9）計(jì)算。錯(cuò)誤的定位是:
Eφ = φa ? φp （19）
有三個(gè)指標(biāo)，這將導(dǎo)致該系統(tǒng)更新其軌跡。首先是簡(jiǎn)單的距離。如果實(shí)際行駛距離，Xa，增長(zhǎng)超過(guò)設(shè)定量（通常為20英寸），該系統(tǒng)將開始一個(gè)軌道的更新。如果錯(cuò)誤垂直于多項(xiàng)式，En，其公差（通常為3英寸）以上的增加，則系統(tǒng)也將更新。如果方向錯(cuò)誤，Eφ，增長(zhǎng)超過(guò)其耐受性（通常5?）系統(tǒng)將更新它的軌跡。
要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)更新的軌跡規(guī)劃，系統(tǒng)首先嘗試識(shí)別使用其視覺傳感器托盤。如果可以時(shí)，系統(tǒng)更新基于該新的托盤信息的軌跡。在為了具有叉車接近托盤具有適當(dāng)取向一些實(shí)例中，原軌跡要求叉車在軌跡的開始打開從托盤離開。在周期中，當(dāng)鏟車從托盤轉(zhuǎn)身離開它不可能執(zhí)行視覺更新。當(dāng)這種情況發(fā)生時(shí)，系統(tǒng)使用實(shí)際叉車運(yùn)動(dòng)的歷史創(chuàng)建新的軌道計(jì)劃，其中糾正發(fā)生的錯(cuò)誤。
鏟車以這種方式繼續(xù)更新的軌跡，直到它到達(dá)與適當(dāng)?shù)膶?duì)準(zhǔn)的最終位置。然后，叉車移動(dòng)直行根據(jù)它的叉的長(zhǎng)度的固定的距離，以接合托盤。
應(yīng)當(dāng)注意的是，有一些是用來(lái)增加該系統(tǒng)的精度另外兩個(gè)因素。第一個(gè)因素是固有MCSM的方法。當(dāng)叉朝最后的姿勢(shì)動(dòng)，構(gòu)成必要搞托盤，額外的視頻樣本可能變得可用。這些樣品可以用公式（2）來(lái)更新視圖參數(shù)、傾斜式的關(guān)系（1）在關(guān)節(jié)和相機(jī)空間的局部區(qū)域更準(zhǔn)確。與更新后的視圖參數(shù)時(shí)，系統(tǒng)更新其托盤中點(diǎn)的位置，并在托盤矢量的估計(jì)。與關(guān)于貨盤已更新的信息時(shí)，有時(shí)需要更新目標(biāo)軌跡。
用來(lái)增加該系統(tǒng)的精度的第二個(gè)因素具有與該特定叉車系統(tǒng)的轉(zhuǎn)向角，γ。通過(guò)實(shí)驗(yàn)已經(jīng)確定存在是約10度的轉(zhuǎn)向角“播放”。與此大量的“播放”，則可能的是，指令轉(zhuǎn)向角可基本上從有效的轉(zhuǎn)向角不同。這種差異會(huì)導(dǎo)En和Eφ相當(dāng)迅速成長(zhǎng)。從車輪旋轉(zhuǎn)，θ1的實(shí)際歷史和θ2信息有可能通過(guò)來(lái)估計(jì)當(dāng)前有效的轉(zhuǎn)向角：
（20）
圖10 嚙合叉車托盤
如果該數(shù)量從當(dāng)前指令轉(zhuǎn)向角基本上不同，則系統(tǒng)在試圖關(guān)閉有效和指令轉(zhuǎn)向角之間的差發(fā)出一個(gè)小的修正。應(yīng)當(dāng)強(qiáng)調(diào)的是，這種差異是不MCSM的固有品質(zhì)，但用于測(cè)試的當(dāng)前原型叉車的機(jī)械限制。
6 實(shí)驗(yàn)結(jié)論
兩種類型的測(cè)試托盤接合進(jìn)行運(yùn)行：一個(gè)僅使用托盤的自然特征貨盤上的基準(zhǔn)點(diǎn)和其他。圖10示出叉車的多張圖片進(jìn)行典型的托盤接合實(shí)驗(yàn)貨盤上的基準(zhǔn)點(diǎn)。對(duì)于托板接合任務(wù)的目的，成功通過(guò)實(shí)現(xiàn)托板接合測(cè)定。對(duì)于MCSM系統(tǒng)的精確度的更詳細(xì)的分析，參見[3]。
對(duì)于使用的托盤的基準(zhǔn)點(diǎn)的一系列100測(cè)試運(yùn)行的情況下進(jìn)行了。這些測(cè)試的初始叉車位置所需的托盤是鑒于兩者的叉車攝像機(jī)。相對(duì)于從約6英尺變化以在Xw方向12英尺叉車貨盤的初始位置（參照?qǐng)D3），-3英尺在Yw方向3英尺，并在度Zw方向0-4英尺。Xw中托盤的初始角度 Yw相對(duì)面從大致改變叉車-20?到20?。叉車成功地嚙合托盤中的100次試驗(yàn)的98。在兩次不成功的測(cè)試后，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)檢測(cè)到它無(wú)法找到托盤和停止本身等待援助。在試驗(yàn)的約20％的叉車無(wú)法接合在其第一次嘗試托盤。一旦系統(tǒng)確定它太接近貨盤，以便校正其最終位置和/或方向它備份自動(dòng)給自身足夠的空間來(lái)執(zhí)行新的軌跡。誤差的主要來(lái)源，從而導(dǎo)致系統(tǒng)具有備份是在轉(zhuǎn)向角的“播放”。
一系列的試驗(yàn)，進(jìn)行了使用天然特征托盤識(shí)別過(guò)程，而不是在貨盤上的基準(zhǔn)點(diǎn)，以證明MCSM并不限于使用人工設(shè)有為視覺識(shí)別和貨盤的接合。然而，應(yīng)該指出的是，為了使自然特征例程成功地識(shí)別所期望的托盤圍繞該托盤的環(huán)境被清除可能已經(jīng)“混淆”算法其他托盤或?qū)ο?。在這些測(cè)試中，該系統(tǒng)成功地在13個(gè)試驗(yàn)中成功地進(jìn)行了11次試驗(yàn)。雖然自然特征算法將要做得更強(qiáng)大，在實(shí)際的工業(yè)環(huán)境中使用，這些測(cè)試表明，該系統(tǒng)是能夠使用的托盤，只使用它們的自然特征。
結(jié)論
我們已經(jīng)提出了一個(gè)原型視力不佳引導(dǎo)叉車系統(tǒng)的開發(fā)托盤的自動(dòng)參與。這個(gè)系統(tǒng)用的移動(dòng)攝像機(jī)空間操縱（MCSM），其最初開發(fā)用于與行星探索流動(dòng)站使用的視覺引導(dǎo)方法控制。 MCSM能夠?qū)崿F(xiàn)在定位高水平的精確度和定向移動(dòng)機(jī)械臂的機(jī)器人如漫游者或在本文中的改性，計(jì)算機(jī)控制的叉車的情況進(jìn)行說(shuō)明。它實(shí)現(xiàn)這種精度不依賴于攝像機(jī)標(biāo)定。 MCSM超過(guò)標(biāo)準(zhǔn)的攝像機(jī)空間操作（CSM）一個(gè)顯著的進(jìn)步。它使移動(dòng)系統(tǒng)板載其攜帶的相機(jī)，而CSM所需的相機(jī)是靜止的。除了去除引起的靜止攝像機(jī)的要求在工作區(qū)的限制 - 一個(gè)限制，使CSM不切實(shí)際用于工業(yè)叉車系統(tǒng)的控制 - MCSM系統(tǒng)的攜帶攝像機(jī)板載解決如減少相機(jī)的分辨率的其他潛在問(wèn)題的能力，由系統(tǒng)本身的目標(biāo)視覺阻礙，并需要維持所述相機(jī)和移動(dòng)系統(tǒng)之間可靠和穩(wěn)定的通信。此外，MCSM的估算模型不會(huì)受到來(lái)自非完整自由度的相對(duì)不準(zhǔn)確的信息作為與CSM系統(tǒng)的情況下實(shí)現(xiàn)的。
這種技術(shù)的叉車類型的系統(tǒng)的發(fā)展可促進(jìn)本領(lǐng)域的當(dāng)前狀態(tài)中的材料處理兩種不同的方式。首先，該技術(shù)可以被添加到市售的AGV材料處理系統(tǒng)。這將使AGV系統(tǒng)以接合基于其實(shí)際位置的托盤，而不是在假定它們位于1厘米先前記錄的位置的內(nèi)接合托盤的現(xiàn)行做法。這也將得到的AGV系統(tǒng)的執(zhí)行任務(wù)的能力，如tractor-拖車卸載地方是不可能知道的托盤先驗(yàn)的位置。這里開發(fā)的技術(shù)也可以被加入到標(biāo)準(zhǔn)的工業(yè)叉車創(chuàng)造一個(gè)“半自治'叉車。叉車操作者仍然必須導(dǎo)航通過(guò)倉(cāng)庫(kù)叉車和使托盤鑒于叉車的攝像機(jī)的任務(wù)。然后，MCSM將執(zhí)行托盤的最終定位和嚙合。這種技術(shù)的潛在可能減少發(fā)生在涉及托板接合和產(chǎn)品的運(yùn)輸叉車意外損壞產(chǎn)品的量。
本文介紹了一個(gè)實(shí)際的原型系統(tǒng)，叉車和兩種托盤參與實(shí)驗(yàn)。隨著放置在托盤的視覺識(shí)別基準(zhǔn)的協(xié)助下，原型系統(tǒng)能夠自動(dòng)托盤參與中進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)的98％。粗略算法的開發(fā)是為了使系統(tǒng)能夠自動(dòng)檢測(cè)和接合托盤，而不需要人工功能。
在本文所提出的技術(shù)，將進(jìn)一步在幾個(gè)方向進(jìn)行開發(fā)。首先，在努力給作者打算繼續(xù)在使系統(tǒng)通過(guò)增加可靠性接近100％越好更健壯的工作的技術(shù)商業(yè)化。筆者也希望，以適應(yīng)高達(dá)到應(yīng)用的方法和系統(tǒng)。工作目前正在進(jìn)行開發(fā)多個(gè)移動(dòng)操縱器的合作的框架，其中至少有一個(gè)將使用MCSM方法來(lái)控制。協(xié)同控制的初步發(fā)展包括測(cè)試在本文中具有體積小，高精度的月球車提出合作叉車系統(tǒng)。
致謝
筆者想通過(guò)合同SBIR計(jì)劃第一階段合同NAS8-98170和II期NAS3-99131，尤其是我們的技術(shù)監(jiān)控，Eric Baumgartner,，我們的SBIR協(xié)調(diào)員Patricia MacGuire，感謝美國(guó)宇航局噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室的支持這項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展。作者還感謝圣母大學(xué)的Steven Skaar，Automation Solutions有限公司的Bob Emery, Hal Ulrich, Loren Shaum 和卡耐基梅隆大學(xué)的Sanjiv Singh對(duì)自己在第二階段合同的順利完成提供援助。
參考文獻(xiàn)
[1] G.A. Castleberry, The AGV Handbook, Braun-Brumfield, Inc., 1991.
[2] MHIA Elessons on Automatic Guided Vehicle Systems,
http://www.mhia.org/psc/PSC Products GuidedVehicle elessons.cfm.
[3] M. Seelinger, J.-D. Yoder, E.T. Baumgartner, S.B. Skaar, High-precision
visual control of mobile manipulators, IEEE Transactions on Robotics and
Automation 18 (6) (2002) 957–965.
[4] H. Seraji, Configuration control of rover-mounted manipulators,
in:Proceedings of IEEE Intl. Conf. on Robotics and Automation, 1995, pp. 2261–
2266.
[5] S.B. Skaar, W.H. Brockman, R. Hanson, Camera space manipulation,
International Journal of Robotics Research 6 (4) (1987) 20–32.
[6] S.B. Skaar, W.H. Brockman, W.S. Jang, Three dimensional camera space
manipulation, International Journal of Robotics Research 9 (4) (1990) 22–39.
[7] E.J. Gonzalez-Galvan, S.B. Skaar, U.A. Korde, W.Z. Chen, Application of a
precision enhancing measure in 3-d rigid-body positioning using camera-space
manipulation, International Journal of Robotics Research 16 (2) (1997) 240–257.
[8] S.B. Skaar, I. Yalda-Mooshabad, W.H. Brockman, Nonholonomic camera-space
manipulation, IEEE Transactions on Robotics and Automation 8 (4) (1992) 464–
479.
[9] R.K. Miller, D.G. Stewart, H. Brockman, S.B. Skaar, A camera space control
system for an automated forklift, IEEE Transactions on Robotics and Automation
10 (5) (1994) 710–716.
[10] J. Page`s, X. Armangue′, J. Salvi, J. Freixenet, J. Mart′?, A computer vision
system for autonomous forklift vehicles in industrial environments, in: In Proc.
of The 9th Mediterranean Conference on Control and Automation MEDS’2001,
2001.
[11] A. Kelly, Automated Material Transport System,
http://www.rec.ri.cmu.edu/projects/amts/amts.shtml, 2003.
[12] AGV Products Homepage, http://www.agvp.com/.
[13] Egemin Automation Homepage, http://www.egeminusa.com/.[14]FMC
Technologies Homepage, http://www.fmcsgvs.com/.
[15] B. Jervis, Webb Company Homepage, http://www.jervisbwebb.com/. [16] R.
Pissard-Gibollet, P. Rives, Applying visual servoing techniques to
control a mobile hand–eye system, in: Proc. IEEE Intl. Conf. on Robotics and
Automation, 1995, pp. 166–171.
[17] R. Swain, M. Devy, Motion control using visual servoing and potential
fields for a rover-mounted manipulator, in: Proc. IEEE Intl. Conf. on Robotics
and Automation, 1999, pp. 2249–2254.
[18] D.C. MacKenzie, R.C. Arkin, Behavior-based mobile manipulations for
drum sampling, in: Proc. IEEE Intl. Conf. on Robotics and Automation, 1996,
pp. 2389–2395.
[19] M. Seelinger, S.B. Skaar, M. Robinson, in: D.J. Kriegman, G.D. Hager,
A.S. Morse (Eds.), An alternative approach for image-plane control of robots, in:
Lecture Notes in Control and Information Sciences: The Confluence of Vision
and Control, Springer, London, 1998, pp. 41–65.
[20] D. Tsakiris, P. Rives, C. Samson, in: D.J. Kriegman, G.D.
Hager,A.S. Morse (Eds.), Extending Visual Servoing Techniques to Nonholo-
nomic Mobile Robots, in: Lecture Notes in Control and Information Sci- ences:
The Confluence of Vision and Control, Springer, London, 1998, pp. 106–117.
[21] B. Horn, Robot Vision, MIT Press, Cambridge, 1986.
[22] R. Tsai, An efficient and accurate camera calibration technique for 3d machine
vision, in: Proc. of IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition,
1986, pp. 364–374.
[23] H. Zhuang, K. Wang, Z. Roth, Simultaneous calibration of a robot and
hand-mounted camera, IEEE Transactions on Robotics and Automation 11 (5)
(1995) 649–660.
[24] S.M. Smith, J.M. Brady, Susan — a new approach to low level image
processing, International Journal of Computer Vision 23 (1) (1997) 45–78. [25]
D. Shin, S. Singh, J. Lee, Explicit path tracking by autonomous vehicles,
Robotica 10 (1992) 539–554.
[26] E. Baumgartner, S. Skaar, An autonomous vision-based mobile robot, IEEE
Transactions on Automotic Control 39 (3) (1994) 493–502.
[27] J.-D. Yoder, E. Baumgartner, S. Skaar, Reference path description for an
autonomous wheelchair, in: Proc. IEEE Intl. Conf. on Robotics and Automation,
1994, pp. 2012–2017.