基于激光导航AGV定位算法的研究与设计
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作者:王如意 鄢圣杰
摘 要：为了解决激光导航AGV因定位计算方法不佳而引起的定位精度误差、定位计算失效等问题，本文结合激光导航全局定位原理和研究的一种有关三边定位和三角定位算法相结合的方式，设计了相应的反光板匹配和质量准则算法。利用激光雷达发射脉冲可以得到有效反光板的角度和坐标信息，再结合三边定位、三角定位的几何算法，最终得出了当前激光导航AGV小车的全局位姿，实现了比较精确的全局定位。
关键词：AGV 定位导航 全局位姿 反光板
中图分类号：TH122 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2020）03（c）-0096-02
AGV主要应用于物流系统中，是一种典型的轮式行走机器人，涉及机械控制、光电仪器及计算机等多种学科相关前沿技术，其应用简单、灵活、安全、可靠;具备自适应强、高度自动化等优点。其中，激光导航方式可以实现较高的定位精度、路径柔性和智能性，适应了AGV导航技术的发展趋势[1]，对促进激光导航智能化与自动化技术的研究有重要理论与实际意义。本文通过调研大量国内外AGV文献资料，以结构化的室内环境作为应用背景，以两轮差速驱动 AGV为研究对象，用二维激光雷达作为传感器，研究和设计更适合激光导航的实时定位算法，以实现较为精确的定位。
1 反光板定位原理
反光板为宽度36mm的条状3m高反射贴膜，工作时，被固定安装在现场的环境中。并且在地图绝对坐标系中，有确定的相应坐标和角度信息，以便有效地反射出激光雷达发射出的信号。
当激光雷达工作时，会对周围的环境发射脉冲激光束，重叠的激光束会经过布置好的反光板，被反射回扫描头。当激光束照射在反光板上的面积较小时，反射回的光信号强度较弱;面积若较大，则反射回的光信号强度也较强;当整个激光束都照射在反光板上时，光信号强度最强。这些被反射回的激光束经过扫描头时，又被其内部的电路放大，作为反射回的强度信号，便于下一步计算。反光板的宽度固定为36mm，反光板的反射率为90%左右，
通过波峰宽度和反射源的距离可以计算出反射源的宽度，并将反射率相近但宽度相差较大的反射源通过带通滤波器过滤掉。根据重心法计算出激光束的反射强度平均值[2]，确定反射板的中心点相对于激光雷达的极坐标位置。
2 定位算法设计
一般来说，在AGV小车工作的行程中，需要检测到不少于三块的反光板，才能根据这些多块反光板所检测的角度和位移坐标，结合定位算法进行精确定位，从而实现AGV的定位。常用的定位算法有两种，三边定位和三角定位。其中，三边定位算法的优点是位置的精度较高，而三角定位算法的优点是角的精度较高。为保证全局的定位精度，本文采用了两种算法同时进行，再根据各自的计算结果配合权重得出最终定位结果的方式。
2.1 三角定位算法原理
三角定位算法是通过测量反光板与机器人纵轴间的夹角，来实现定位的[3]。
2.1.1 角定位算法中反光板质量准则
为了满足角定位算法的计算需求，设计了相邻路标间的夹角最好相等，作为反光板质量角度准则。选择n个路标，可设相邻两个路标间所夹的角分别为：yi（1≤yi≤n），式 （6）作为角度判断依据。
其中，ε越小越好。
围的反光板不会总是均匀分布的，AGV也不会总是在反光板的中心。因此，如何合理选取周围环境中的反光板是AGV在移动的过程定位精度高的关键问题。根据不在同一直线上的3点可以确定一个圆的方法选择路标，先找出所有符合3点组合的有效路标识别点，再根据给定选点的标准，如式（7），选出最优组合。
Sij表示路标i点与j点之间的距离，机器人R位置、路标i、路标j三者之间的夹角分别为α，β，?。针对α，β，?， Sij 4个路标参数的选取，可按照以下最优路标算法进行：
（1）预估当前AGV所在的位置;
（2）确定AGV视角内的路标，找出全部有效的两点组合;
（3）根据已知的α，β，?， Sij，计算Cij;
（4）将所有的Cij进行比较，选出下标都不同的两组数据，使它们的和最小即为所求。
3 实验分析
实验环境选择在广州园大智能设备有限公司的AGV实验车间进行搭建，实验区域按照一定的规则，通过支架固定、粘贴等方式，安装了16块反光板。为保证实验效果，选择的反光板采用了宽36mm、长1500mm的规格，按照同一高度，不同的位置、朝向角度竖直安装。以便在实验区域内任意位置能够侦测到尽可能多的反光板。
在实验区内选定了M， N两点，通过强行给定舵轮一个转向角度，使AGV能沿一条固定曲率的弧线从点M向点N正向前进，再由点N向点M反向后退，各进行1次实验。实验结果表明N-M后退时，其位置坐标计算精度同前进方向相似总体较高，坐标轨迹与理论路径也基本重合，计算误差也差不多;后退方向受驱动速度影响较小，离群点在整条路径上随机分布，姿态角计算结果比较稳定。
4 结语
本文通过AGV小车上方安装的激光雷达扫描仪对专用反光板发射脉冲激光束，从而得到反光板相对AGV之间的距离和角度，根据相应的反光板匹配，可以获得有效的反光板列表信息。通过这些有效的反光板信息，利用设计好的算法，确定了小车当前的全局位姿，实现了比较精确的全局定位，有效解决了特定环境下的定位失效问题。
参考文献
[1] 翟俊杰.AGV激光定位传感器系统研究與开发[D].武汉理工大学，2006.
[2] 李昊.激光导航AGV在特征地图中的全局定位方法研究 学位论文[D].南京航空航天大学，2017.
[3] 倪振.激光导引四轮差动全方位移动AGV关键技术研究[D].重庆大学，2013.
[4] M. Csorba. Simultaneous Localization and Map Building [D] .University of Oxford，1997.
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