基于模糊算法的视觉导航控制方法及系统

摘要

本发明涉及导航技术领域，尤其涉及基于模糊算法的视觉导航控制方法及系统，该方法通过CCD摄像机测量AGV行驶轨迹偏离误差，PLC控制器根据CCD摄像机测量AGV行驶轨迹偏离误差计算出AGV行驶轨迹偏离误差率，将AGV行驶轨迹偏离误差和AGV行驶轨迹偏离误差率输入基于模糊算法的视觉导航测量模型计算出AGV差速控制偏移量。基于模糊算法的视觉导航控制系统包括PLC控制器、CCD摄像机、自动导航单元、手持式操作单元、操作单元接收器和手持式操作面板。本发明利用CCD摄像机获取AGV行驶轨迹偏离误差，然后通过模糊算法输出了AGV差速控制偏移量，满足了AGV高速行驶，高精度定位的需求，实时性好，鲁棒性好。

主权项

基于模糊算法的视觉导航控制方法，其特征在于：CCD摄像机(1)测量AGV行驶轨迹偏离误差，PLC控制器(2)根据CCD摄像机(1)测量AGV行驶轨迹偏离误差计算出AGV行驶轨迹偏离误差率，将AGV行驶轨迹偏离误差和AGV行驶轨迹偏离误差率输入基于模糊算法的视觉导航测量模型计算出AGV差速控制偏移量，具体步骤包括：1)输入输出模糊化处理将AGV行驶轨迹偏离误差E和AGV行驶轨迹误差变化率EC作为模糊算法的输入变量，AGV差速控制偏移量U作为输出变量，其中，输入变量AGV行驶轨迹偏离误差E和AGV行驶轨迹误差变化率EC的实际范围为变量的基本论域，基本论域内的量为精确量；AGV行驶轨迹偏离误差E所取的模糊子集的论域为{‑6，‑5，‑4，‑3，‑2，‑1，0，+1，+2，+3，+4，+5，+6}；输入量AGV行驶轨迹偏离误差E的模糊化：输入量：e；基本论域：[‑|emax|}，+|emax}]，即:[‑30，+30]，单位：mm；量化论域：[‑nl，+nl]，即：[‑6，+6]；模糊词集：NB，NM，NS，0，PS，PM，PB；误差的量化因子公式：Ke＝nl/|emax|；误差量化因子：Ke＝6/30＝0.2所述AGV行驶轨迹误差变化率EC、AGV差速控制偏移量U和AGV行驶轨迹偏离误差E的模糊化处理相同；AGV行驶轨迹偏离误差E、AGV行驶轨迹误差变化率EC和AGV差速控制偏移量U的语言值隶属度函数均采用对称三角形隶属度函数；2)建立模糊规则，进行模糊推理建立模糊控制策略表，采用Zadeh推理法则，由模糊控制策略表计算出控制量，即模糊控制量为模糊集合U；经过模糊推理将模糊控制量转换为精确量，模糊推理所获得的结果仍是一个模糊值，不能直接用来作为被控对象的控制量，需要将其转换成一个可以被执行机构所实现的精确量，此过程一般被称为反模糊化过程，反模糊化采用最大隶属度法，将上述结果离线做成查询表，并将查询表的内容存放在PLC控制器(2)的内存中在实时控制时使用。