AGV视觉导航误差分析与改进策略

"误差分析-global sensitivity analysis the primer" 这篇资源主要讨论了在AGV（自动导引车）视觉导航中的误差分析，特别是针对三种主要的误差类型：脱离轨迹、碰撞障碍物和路径信息检测异常导致的小车停止。文章通过一个实例，描述了在200次实验中有178次导航成功，成功率89%，而11%的失败率则需要进行深入分析。 首先，对于“脱离轨迹”的问题，实验中发现有两次小车偏离路径中心线的距离超过10cm，这被认为是严重的导航失败。这可能源于算法自适应能力不足，未能在循环结束时正确更新变量。为解决这一问题，建议对算法进行改进，比如在初始化后检查赋值的准确性，如果不正确则重新初始化。 其次，"碰撞障碍物"的情况出现在第15次实验中，小车在行驶过程中因前方突然出现的近距离木板而发生碰撞。尽管小车配备了超声避障模块，但超声波避障有其局限性，近距离无法有效识别障碍。因此，建议采用多传感器数据融合技术，如结合超声传感器和红外传感器，以提高避障效果。在10组避障测试中，有两次因障碍物过高，超声传感器未能检测到，导致碰撞。为改进，可以考虑增强摄像头的应用，提升避障能力。 最后，"路径信息检测异常小车停止"的问题出现在小车在路径中间段错误地停止。分析发现，这主要由两种情况引起：一是强烈阳光直射导致图像模糊，使小车无法检测路径；二是路径被深色遮盖物覆盖，当遮挡宽度超过10cm时，小车判断为路径终点并停车。为解决这些问题，需要优化图像处理算法，以应对光照变化，同时确保小车在面对部分遮挡时仍能正确识别路径。 这篇硕士学位论文是由李灵芝在哈尔滨工业大学完成的，研究方向为基于图像处理的AGV视觉导航。论文探讨了图像预处理方法的选择，利用图像的形态学知识进行边缘检测以确定路径中心线，从而为AGV提供更准确的导航信息。此外，论文还提出了一系列针对实际问题的解决方案，旨在提高AGV的导航性能和安全性。