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基于多传感器信息融合的AGV避障算法
基于多传感器信息融合的AGV避障算法
摘要：在自动导航AGV系统中，避障是一个非常重要的问题，需要从多个传感器中获取数据，并根据数据的融合结果，制定相应的避障策略。本文提出了一个基于多传感器信息融合的AGV避障算法，该算法将相机、激光雷达、超声波传感器等多种传感器获得的数据进行融合处理，并通过模糊控制方法制定相应的避障策略，最终实现AGV系统的自主避障。
关键词：AGV；避障；传感器；模糊控制
引言
AGV（AutomaticGuidedVehicle）是一种智能化、自动化避障导航车，已经在物流仓储、工业制造、医疗保健等多个领域被广泛应用。在避免危险、提高效率、节约成本等方面，AGV都能够起到非常重要的作用。在AGV自主避障过程中，需要依靠多个传感器，如相机、激光雷达、超声波传感器等来获取不同范围和分辨率的信息，通过信息融合技术将多个传感器的数据进行处理。传感器数据的融合对于AGV自主避障至关重要，如何将不同传感器的数据进行有效的融合，制定相应的避障策略，将决定AGV的避障性能。
本文提出了基于多传感器信息融合的AGV避障算法，该算法通过相机、激光雷达和超声波传感器获取到的数据进行信息融合，将不同传感器的数据进行有效的融合处理，制定相应的避障控制策略。随后，通过模糊控制的方式对避障策略进行优化，最终实现AGV自主避障。
多传感器信息融合的AGV避障算法实现方式
1.1传感器数据的采集
多传感器信息融合的AGV避障算法主要采用相机、激光雷达和超声波传感器作为传感器，并通过数据采集的方式获取不同传感器的数据。
(1)相机数据采集
相机作为一种高精度、高分辨率的传感器，能够提供丰富的图像信息，便于对象的识别和测量等操作。在AGV系统中，相机可以通过图像处理技术获取到环境的各种信息，如物体的位置、方向、形状和大小等。因此，在本算法中，选择将相机作为一种主要的传感器之一。
(2)激光雷达数据采集
激光雷达是一种可以测量距离和角度等信息的传感器，由于其高精度、高速度和大量数据等特点，被广泛应用于测绘、3D视觉等领域。在AGV系统中，激光雷达可以通过扫描的方式获取环境的障碍物位置、形状和大小等信息，因此，激光雷达也是一种非常重要的传感器之一。
(3)超声波传感器数据采集
超声波传感器是一种非常常见的传感器，可以用来测量距离和反射物的位置等信息。超声波传感器通常安装在AGV车体的两侧或者前后，用于测量前方或两侧的距离，以判断车辆是否有障碍物。由于超声波传感器的价格便宜、使用方便，因此在本算法中，超声波传感器也被选为一种传感器。
1.2传感器信息融合
由于不同传感器采集到的信息具有互补性和信息重复性，因此，可以将不同传感器的数据进行融合，达到更加丰富的信息和更准确的结果。
图1.不同传感器信息的融合
在本算法中，将采集到的相机图像和激光雷达数据进行信息融合。由于相机获得的是二维图像信息，而激光雷达获得的是三维点云数据，因此需要将二者进行对应关系的建立。对于每个激光雷达点云数据点，需要在相机图像上跟踪对应的位置，并提取该点位置的亮度信息。然后，将点云数据和亮度信息进行融合，得到融合后的结果。
超声波传感器可以在AGV行驶过程中通过测量距离来判断车辆前方是否有障碍物。如果超声波传感器测量到距离小于设定阈值的物体，就可以判断车辆前方有障碍物，并作出相应的避障措施。
1.3避障控制
在传感器信息融合的基础上，对避障控制算法进行开发。AGV系统需要实现避障、停止、转弯等多种运动控制策略，这些策略可以通过模糊控制实现。
模糊系统将传感器数据进行模糊化，把物体的位置、范围和性质等模糊化为不同程度的隶属度，然后对这些隶属度进行组合，实现模糊逻辑判断，从而产生控制量，控制AGV系统完成相应的避障、转向等运动操作。
避障控制算法可以分为三步：
(1)建立输入输出集合
输入集合包括障碍物的位置、范围和形状等信息，输出集合包括控制运动量和方向等信息。
(2)定义模糊集合
模糊集合是建立输入输出集合的基础，通过设置模糊集合的隶属度，将传感器数据模糊化，便于对数据进行处理。
(3)制定规则
规则是基于模糊集合对避障控制操作进行定义的，包括障碍物位置、形状和距离等信息，以及相应的运动控制操作。
实验结果
在实验场景中，通过激光雷达扫描、相机图像和超声波传感器数据获取了环境信息，并将多传感器数据进行融合，最终输出避障控制操作指令。通过模拟AGV行驶的实验，可以发现，所形成的避障控制规则根据不同情况进行相应的控制操作，可实现较为精准和有效的避障操作，有效地提高了AGV的避障性能。
结论
本文提出一种基于多传感器信息融合的AGV避障算法，在不同范围和分辨率的传感器数据融合处理的基础上，通过模糊控制方法，制定出相应的避障策略。实验结果表明，该算