基于颜色信息的自适应车间AGV道路识别算法的研究

作     者：郭泉成 田华彬 

作者机构：广州铁路职业技术学院机车车辆学院 

出 版 物：《信息系统工程》 (China CIO　News)

年 卷 期：2020年第33卷第1期

页      面：137-139页

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 081102[工学-检测技术与自动化装置] 

基　　金：广州铁路职业技术学院院级课题 《检修段无人驾驶物流小车导航算法研究》 0206/1201181016 

主　　题：AGV 图像处理 道路识别 

摘      要：车间内部道路线高度结构化、颜色标准化的特征,为低成本的基于颜色信息进行道路线识别的算法提供了极大的便利。通过对车间道路RGB图像的分析,确定道路线颜色空间特征向量,使用相似度指标计算图像像素点与道路颜色相似度,建立相似度矩阵;使用相似度阈值对矩阵进行二值化处理,进一步通过Hough算法识别车间道路线,以道路线被检长度最长为最优控制目标,自适应优化求解最优相似度阈值,拟合最优道路模型。论文通过对广州机车检修段车间随机采集的样本进行实验分析,实验结果表明,基于颜色信息的自适应车间无人导航车辆(AGV)道路识别算法,能够较好识别车间道路线。为车间无人导航车辆(AGV)道路识别提供了一个结合车间自身特点的低成本、简单便捷的算法,具有一定的应用前景。