AGV导航中物体三维建模关键技术研究

AGV导航中物体三维建模关键技术研究AGV导航中物体三维建模关键技术研究

摘要：AGV（自动引导车）的出现使得物流行业的自动化水平不断提高。然而，目前一些具有规模的企业或物流仓储公司依然存在物品管理不规范，无法精准处理物品位置，也无法像人类一样对于周围的环境有足够的感知。因此，本文研究了AGV导航中物体三维建模的关键技术，如何在三维建模的基础上提高AGV的感知能力和规划能力是本文研究的重点。本文首先介绍了AGV技术的发展和应用现状；接着分析了目前各种三维传感器和三维建模算法的优劣，对一些不同的三维建模方式进行对比。然后，针对不同场景下的物体建模进行了研究和设计，由此探索解决物品位置处理不规范的问题。最后，本文提出了一套基于三维建模的AGV自主导航系统，系统中将把物体三维建模、建模库管理、计算机视觉研究等关键技术相结合，使AGV在场景感知与规划上取得更加精准、高效的表现，达到智能化物流的目标。

关键词：AGV，自主导航，物体三维建模，计算机视觉，智能化物流。

一、引言

AGV是一种基于机器人技术的智能化物流设备，目前在工业和物流等领域已得到广泛应用。与传统物流设备相比，AGV具有模块化、灵活、自主、精准等优点。

在AGV运用中，难免遇到的问题是如何提高AGV的感知能力和规划能力，以便更好地处理物品管理。传统的物品管理系统主要依赖于人力操作，但是这种方式容易出现错误，而且效率低，无法处理大规模物品的管理。所以，本文研究的是如何利用三维建模技术提高AGV的感知和规划能力，以实现智能化物流管理。

二、AGV技术发展及应用现状

AGV技术最早是在20世纪50年代被提出，经过多年的发展，技术不断进步。目前，AGV加上RFID识别技术、光学识别技术、雷达传感技术、计算机视觉技术等，已经广泛使用于物流中心、博物馆导览、医院搬运、电子厂物料运输等领域。AGV在现实生产中被广泛应用，会对整个物流系统进行智能化管理，使得生产效率和质量提高了许多。

三、AGV导航中物体三维建模技术研究

目前，物体三维建模技术已经成为了计算机视觉领域重要的研究课题之一。利用三维建模可以将物品模型还原出来，在实现自主导航时可以提高物品管理的准确性和效率。物体三维建模的过程中需要根据各种三维传感器获取的数据，通过三维建模算法建立准确的物体模型。如何选择合适的三维传感器和三维建模算法成为了我们的重点研究。

3.1三维传感器比较

虽然目前市面上的三维传感器众多，但是对于AGV导航中物体三维建模而言，我们只考虑稳定性和效果两个方面，否则导航所依赖的数据可能会出现误差，影响整个自主导航系统的精度。

其中一种常见的三维传感器是激光雷达。它能够获取非常准确的点云数据，并可进行距离、尺度等的较为精细计算。但是它需要单独放置，将以固定的频率进行扫描，捕捉物体的轮廓线，从而引导自动引导车完成相应伺服控制，并进行路径规划。

另一个常见三维传感器是RGBD传感器，该传感器能够获取物体的几何形状和表面的纹理信息，并能够实时提供场景中物体的三维模型，且对于障碍物的辨识能够提供重要的参考信息。

3.2三维建模算法比较

三维建模算法在AGV自主导航系统中不可或缺。常见的三维建模算法有基于点云的重建算法、基于体素的重建算法、基于立体视觉的重建算法等。客观而言，如果体素精度和点云精度到位的情况下，三维建模算法的效果基本上保持在一个高水平。

三维点云算法是一种广为应用的三维重建算法，它通过将点云转换为表面数据来完成三维建模。但是，由于三维点云算法存在误差，因此需要考虑重新采集数据、重复建模等问题，且计算精度较低。

基于体素的三维建模算法是支持三维构造和计算几何的一种基础几何表述方法。这种方法通过将整个场景分解成一系列的体素单元，然后通过剪切、细分等技术求出空间中物体的三维模型。这种方法不但能够准确地构建出物体的三维模型，而且计算精度也比较高。

基于立体视觉的三维建模算法，是通过将图像转换为点云数据来实现三维建模的。在本算法中，采用双目摄像机捕捉物体的图像数据，然后通过处理二维图像达到构建物体的三维模型的目的。由于该算法对数据精度和质量要求较高，因此误差也较小。

四、不同场景下物体建模的研究设计

针对不同场景下物体建模需要考虑的问题，例如场景中是否存在高度不规则的物体、场景中是否出现复杂的人流等情况，我们需要设计出不同的策略来实现自主导航。

4.1高度不规则物体的建模

针对高度不规则的物体，我们采用基于立体视觉的三维建模算法，首先利用双目高速摄像头获取自然场景，然后采用在分层结构的三维残差网络中应用VoxelNet算法结合投影形式，建立物体的三维模型。由于采用的是双目摄像头，所以从场景中换取的点云数据量小，且准确度高，可降低了计算量。

4.2多人交通场景的建模

针对多人交通场景，我们采用基于激光雷达的三维建模算法。由于激光雷达可以获取完整的环境数据，所以可以快速识别出环境中所有物体的位置和形状，并且计算出物体的所占空间。在多人交通场景中，避免与行人碰撞是重要的问题。所以，在AGV自主导航系统中若发现行人和车辆时，会判断其运动方向和速度，提前规划避让路径，以确保自主导航的安全性。

五、基于三维建模的AGV自主导航系统

针对AGV导航中物体三维建模的关键技术，本文结合AGV自主导航系统的实际应用需求，提出了一套基于三维建模的AGV自主导航系统方案，其框架如下：

1）采用三维传感器获取环境数据，转换为点云数据。

2）判断物体类型，并根据不同的场景选择不同的三维建模算法。

3）建立物体的三维模型，并纳入个人信息库进行管理。

4）采用计算机视觉技术和聚类算法对不同类型的物品进行分类识别和建模。

5）通过AGV导航控制器对三维建模数据进行分析，实现自主导航。

六、总结

本文阐述了AGV导航中物体三维建模的关键技术，并创新性地提出了一套基于三维建模的AGV自主导航系统方案。该方案在物品管理和自主导航方面达到了较好的预期效果，能够更好地提高AGV在物流领域的自动化水平，实现智能化物流管理，具有较高的实用性和推广价值七、展望

随着物流行业的不断发展，AGV的应用场景也越来越广泛。未来，基于三维建模的AGV自主导航系统将具有更加广泛的应用前景。在物品管理方面，可将三维建模技术应用于物品的盘点和货架库存的管理；在自主导航方面，可将三维建模技术应用于无人仓库的自动化管理和场景感知。此外，基于三维建模的AGV自主导航系统还可以与人工智能技术相结合，实现更智能、更高效的物流管理在未来，AGV技术还将面临更多的挑战和发展机遇。首先，应对复杂环境下AGV自主导航的挑战，需要不断提升AGV的感知、决策和执行能力，以及优化自主导航算法和运动控制系统。其次，随着物流行业对速度和效率的要求越来越高，AGV技术需要不断提升其运输能力和装载能力。针对这一问题，可以引入更加智能的路径规划算法和交通协调策略，进一步提升AGV的运输效率和安全性。此外，在应对特殊场景和任务时，如高空物流、海上运输等，也需要不断探索新的AGV技术解决方案。

总的来说，AGV技术的应用前景十分广阔，不仅可以提高物流效率和品质，还可以改善工作环境和人力资源利用率，更具有可持续发展的意义。未来，随着AGV技术和人工智能技术的不断融合，AGV有望成为物流自动化和智能化的关键技术，为实现智慧物流和智慧城市贡献更大的力量除了以上所提到的挑战和机遇，AGV技术未来的发展还将面临以下几个方面的挑战：

第一，AGV技术需要更好地适应多变的物流环境。在物流领域，不同的工作环境有不同的需求，比如有些产品需要避免受潮、受热、受潮等，这就要求AGV技术具备更强的适应性和灵活性。因此，未来的AGV技术需要能够应对多种环境，包括不同的温度、湿度、干燥度等等。

第二，AGV技术需要更好地配合其他自动化设备和机器人。在大型物流中心，AGV技术往往与其他机器人设备一起协作完成各种物流任务。因此，未来的AGV技术需要更好地与其他机器人设备进行配合，保证物流作业的协调与高效完成。

第三，AGV技术需要更高的安全性。在物流过程中，AGV技术往往需要通过人员密集的区域，因此，保障人员的安全十分重要。未来的AGV技术应该具备更加智能的避障和安全保护机制，与人员和其他物体进行真实时间的协调与监控等等，以提高设备在工作中的安全性。

第四，AGV技术需要更加智能的管理和运营。物流中心往往运营着数百台AGV，如何对这些设备进行统一管理和协调是一个重要的问题。未来的开发人员需要设计管理系统等工具，可以对所有AGV进行实时管理