文/蘇軍偉

關(guān)鍵字：AGV、圖像定位、自動(dòng)導(dǎo)向、二維碼

近年來，磁條卡導(dǎo)航技術(shù)、射頻（RF）技術(shù)、光學(xué)識(shí)別、聲音識(shí)別、視覺識(shí)別，以及條碼識(shí)別技術(shù)等自導(dǎo)航識(shí)別及定位導(dǎo)向技術(shù)的成熟，提供了準(zhǔn)確、高效的傳感器數(shù)據(jù)輸入手段，促進(jìn)了無人駕駛、自導(dǎo)航AGV移動(dòng)設(shè)備、無人化碼頭、工業(yè)自動(dòng)化無人值守的快速發(fā)展。

在目前的導(dǎo)航技術(shù)中，磁條技術(shù)成本相對(duì)較高、靈活性差，光學(xué)識(shí)別數(shù)據(jù)格式有限，只能應(yīng)用在特定行業(yè)；射頻（RF）技術(shù)標(biāo)簽成本高且不能隨意丟掉，聲音和視覺識(shí)別成本高、技術(shù)不如二維碼圖像技術(shù)成熟，導(dǎo)致大規(guī)模應(yīng)用構(gòu)成瓶頸。相比之下，二維碼圖像定位導(dǎo)向具有成本低、易制作、構(gòu)造簡(jiǎn)單、使用靈活、條碼識(shí)別速度快、效率高（低于萬分之一的出錯(cuò)率）、信息容量大、保密防偽性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，在物流自動(dòng)化輸送AGV移動(dòng)設(shè)備圖像定位及方向?qū)蛑谐蔀槭走x。

總體來看，當(dāng)前國(guó)內(nèi)主要AGV移動(dòng)設(shè)備廠家導(dǎo)航識(shí)別采用外購(gòu)二維碼攝像頭集成技術(shù)，或OEM歐美國(guó)外識(shí)別技術(shù)，對(duì)二維碼圖像定位自動(dòng)導(dǎo)向技術(shù)研究較少，經(jīng)常因?yàn)闊o法識(shí)別二維碼，對(duì)導(dǎo)航中出現(xiàn)的錯(cuò)誤無能為力，導(dǎo)致無法識(shí)別二維碼，進(jìn)而引起AGV系統(tǒng)崩潰。如何快速定位與糾錯(cuò)、自動(dòng)調(diào)整方向，是整個(gè)AGV移動(dòng)設(shè)備導(dǎo)航定位系統(tǒng)的核心。而如何對(duì)所采集圖像進(jìn)行預(yù)處理，恢復(fù)二維碼圖像信息、定位坐標(biāo)、方向校準(zhǔn)，成為AGV移動(dòng)設(shè)備圖像定位導(dǎo)向成功與否的關(guān)鍵。

一、本文圖像定位自動(dòng)導(dǎo)向特點(diǎn)

本文主要研究基于QR Code碼的圖像定位方法，該方法與其它圖像定位自動(dòng)導(dǎo)向相比有如下特點(diǎn)：

1.實(shí)時(shí)性強(qiáng)：傳統(tǒng)AGV移動(dòng)設(shè)備大多采用Data Matrix和PDF417編碼的方式，識(shí)別速度低，識(shí)別角度小，導(dǎo)致時(shí)間延遲、實(shí)時(shí)性差，本文采用的QR二維碼編碼圖像定位速度更快，具有明顯優(yōu)勢(shì)。

2.定位精確度高：一般所采用的Data Matrix和PDF417編碼，其定位探測(cè)圖形碼不如QR Code碼明顯，因此一旦出現(xiàn)破損和損壞，將不易識(shí)別，導(dǎo)致定位不準(zhǔn)確。

3.雙內(nèi)存高速DMA數(shù)據(jù)傳輸：由于高速CCD采集圖像數(shù)據(jù)信息量較大，采用雙內(nèi)存DMA方式傳輸，一個(gè)內(nèi)存讀取，一個(gè)內(nèi)存存儲(chǔ)，輪流交替，快速瞬間完成，大幅減少圖像采集時(shí)間。相比之下，單內(nèi)存方式的數(shù)據(jù)采完后，則存儲(chǔ)時(shí)間長(zhǎng)，并會(huì)出現(xiàn)溢出問題。

4.嵌入式ARM+高速CCD多任務(wù)處理：采用多任務(wù)處理方式，不僅節(jié)約時(shí)間，圖像采集、識(shí)別與MCU雙輪驅(qū)動(dòng)、信號(hào)傳輸與控制等并行運(yùn)行；提高整個(gè)系統(tǒng)效率。

5.圖像預(yù)處理技術(shù)：運(yùn)用圖像校正、二值化、去噪、邊緣檢測(cè)、Hough變換、圖像旋轉(zhuǎn)等多種圖像處理方法，可實(shí)現(xiàn)條碼圖像的處理。

6.快速定位、自動(dòng)導(dǎo)向：在瞬間處理完一幀圖像后與標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行對(duì)比，迅速計(jì)算出誤差角度，驅(qū)動(dòng)電機(jī)糾正偏差，快速定位及方向?qū)颉?/p>

二、圖像定位自動(dòng)導(dǎo)向常用二維碼比較

QR Code、Data Matrix和PDF417 是目前圖像定位自動(dòng)導(dǎo)向應(yīng)用比較廣的三種條碼，將其識(shí)別效率進(jìn)行比較，如表1。

從表1中可以看出，根據(jù)各種二維碼標(biāo)準(zhǔn)的編碼技術(shù)，譯碼后的QR碼具有更廣的應(yīng)用價(jià)值與空間，其優(yōu)點(diǎn)包括：

1.采用CCD攝像機(jī)二維碼識(shí)別設(shè)備，QR碼每秒識(shí)別30個(gè)含有100個(gè)字符的符號(hào)信息，具有超高速識(shí)別特性，是工業(yè)自動(dòng)化及圖像導(dǎo)航定位優(yōu)先考慮的選項(xiàng)。

2.通過特征符號(hào)對(duì)其3個(gè)角上的位置探測(cè)圖形進(jìn)行360度識(shí)別，可避免背景干擾和負(fù)面影響。

3.能夠有效表示漢字及圖形，信息容量大，比其它二維碼效率提高20%。

關(guān)于QR碼識(shí)別技術(shù)研究，對(duì)于圖像定位及自動(dòng)方向?qū)虻奶剿骶哂兄匾饬x。面對(duì)圖像采集中的定位誤差、條碼受損，以及復(fù)雜背景等情況，QR碼能夠準(zhǔn)確、高速地識(shí)別條碼信息、條碼定位、條碼分割、數(shù)據(jù)提取和方向糾錯(cuò)等，并且對(duì)于延長(zhǎng)條碼使用壽命、減少移動(dòng)設(shè)備維護(hù)、提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性，顯得尤為重要。

三、QR碼的編碼數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

QR碼的編碼數(shù)據(jù)圖形格式符號(hào)（主要包括功能圖形和編碼區(qū)格式），如圖1。

1.位置探測(cè)圖形、位置探測(cè)圖形分隔符：對(duì)每個(gè)QR碼來說，位置都是固定存在的，只是大小規(guī)格會(huì)有所差異；這些黑白間隔的矩形塊很容易進(jìn)行圖像處理地檢測(cè)，用于對(duì)二維碼的定位。

2.校正圖形：根據(jù)尺寸不同，矯正圖形的個(gè)數(shù)也不同。矯正圖形主要用于QR碼形狀的矯正，尤其是當(dāng)QR碼印刷在不平坦的面上，或者拍照時(shí)發(fā)生畸變等情況。

3.定位圖形：主要定義了網(wǎng)格，這些黑白相間的小格子就如同坐標(biāo)軸。

4.格式信息：表示該二維碼的糾錯(cuò)級(jí)別，分為Q、H 、L、M。

5.數(shù)據(jù)區(qū)域：使用黑白的二進(jìn)制網(wǎng)格編碼內(nèi)容；8 個(gè)格子可以編碼一個(gè)字節(jié)。

6.版本信息：即二維碼的規(guī)格，QR碼符號(hào)共有40種規(guī)格的矩陣（一般為黑白色），從21x21（版本1），到177x177（版本40），每一版本符號(hào)相較前一版本，每邊增加4個(gè)模塊。

圖1：QR碼的編碼數(shù)據(jù)圖形格式符號(hào)

圖2：

圖3：

7.糾錯(cuò)碼字：用于修正二維碼損壞帶來的錯(cuò)誤。

四、圖像定位自動(dòng)導(dǎo)向的圖像預(yù)處理及定位導(dǎo)向

1.硬件組成

圖像定位自動(dòng)導(dǎo)向的圖像采集設(shè)備MCU，采用ARM Cortex?-M4內(nèi)核為核心處理器, 具有圖形專用Chrom-ARTAccelerator?：圖形加速器（像素格式的矩形填充，矩形復(fù)制的變換和混合）和SDRAM存儲(chǔ)器接口，攝像頭接口，主頻高達(dá)180MHz，高速CCD攝像頭采用一款1/4英寸500萬像素的高性能圖像傳感器，支持DVP和MIPI接口，以及5寸TFT帶觸摸液晶屏。

2.高速CCD攝像機(jī)圖像采集及MCU處理過程

首先將軌跡和位置坐標(biāo)信息存儲(chǔ)在二維碼中，然后圖像定位自動(dòng)導(dǎo)向系統(tǒng)通過對(duì)視覺QR碼的圖像獲取、攝像機(jī)位置標(biāo)定、特征提取和深度恢復(fù)等圖像預(yù)處理過程，提取存儲(chǔ)該二維碼正對(duì)地面的坐標(biāo)信息，以及對(duì)方向?qū)蚣m偏等，實(shí)現(xiàn)輔助定位和軌跡跟蹤。

圖4：

圖5：

表1：三種條碼的識(shí)別效率比較

圖像定位自動(dòng)導(dǎo)向在通過自身高分辨率、長(zhǎng)焦攝像頭對(duì)二維碼進(jìn)行讀取和識(shí)別時(shí)，也在同步處理二維碼圖像在坐標(biāo)中的位置，與陀螺儀電子羅盤數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，確定AGV移動(dòng)設(shè)備的精確朝向。綜合二維碼編碼的信息和其在圖像中的位置信息，可以對(duì)AGV移動(dòng)設(shè)備進(jìn)行完整的定位自動(dòng)導(dǎo)向。

攝像頭CCD圖像采集及處理：主要完成對(duì)圖像預(yù)處理、導(dǎo)向糾錯(cuò)及定位，提取出正確的完整坐標(biāo)信息，為整個(gè)導(dǎo)航定位、調(diào)度系統(tǒng)提供重要數(shù)據(jù)支持；其處理過程包括：圖像采集、圖像識(shí)預(yù)處理及識(shí)別、圖像是否旋轉(zhuǎn)等，如圖2所示。

⑴ 圖像采集：首先是初始化系統(tǒng)時(shí)鐘、外圍設(shè)備硬件等，然后初始化DCMI，配置DMA雙緩沖模、DCMI采集的圖像數(shù)據(jù)。我們配置為自動(dòng)連續(xù)對(duì)焦模式，并根據(jù)LCD分辨率設(shè)置輸出圖像尺寸為240×240或480×480（根據(jù)需要進(jìn)行自動(dòng)設(shè)置）。因?yàn)镈MA雙緩沖模式需要兩個(gè)buf（緩沖區(qū)）輪流接收數(shù)據(jù)，申請(qǐng)dcmi_buf[0]、[1]內(nèi)存來接收?qǐng)D像的行數(shù)據(jù)。

另外，我們還申請(qǐng)了data_buf內(nèi)存，用于存放一幀RGB565圖像數(shù)據(jù)，DMA傳輸完成一行圖像數(shù)據(jù)則中斷，先判斷當(dāng)前DMA傳輸使用的是buf0，還是buf1。如果是buf0，說明buf1已滿，則讀取buf1的數(shù)據(jù)，并復(fù)制給ata_buf。當(dāng)DMA傳輸完成一幀圖像數(shù)據(jù)，則通知MCU進(jìn)行圖像預(yù)處理。

圖像采集后，得到幾幅圖像，如圖3。

⑵圖像預(yù)處理及識(shí)別：采集到的圖像，由于條形碼存在畸變、污染、光亮不均、對(duì)焦模糊、有一定的旋轉(zhuǎn)角度等（如圖3），在定位條碼前，需要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理。通過減少或消除光學(xué)或電子缺陷，如固定圖案噪聲、拖尾、浮散等，來提高圖像質(zhì)量，得到清晰穩(wěn)定的白底黑色圖像。具體實(shí)現(xiàn)如下：

首先，圖像二值化。由于采集到的圖形有深色模塊和淺色模塊，深色模塊代表數(shù)字“1”，淺色模塊代表數(shù)字“0”，需要將采集到的24位BMP位圖轉(zhuǎn)化為8位位圖，采用全局閾值和局部閾值選取相結(jié)合，逐步選取合適的閾值，把條碼圖像二值化，根據(jù)AGV移動(dòng)設(shè)備應(yīng)用場(chǎng)景二值化為白底黑色條碼。使用二維多項(xiàng)式將一幅圖像或部分?jǐn)M合成一個(gè)二維表面，基本過程分為三步: 擬合亮度函數(shù)最小均方誤差、形成背景擬合曲面、圖像的二值化處理。

①擬合亮度函數(shù)最小均方誤差

假設(shè) I是某幅待處理的圖像, 我們用(xi，yi)表示圖像 I的坐標(biāo)，zi為相應(yīng)坐標(biāo)點(diǎn)的亮度值, 則均方誤差 MSE為:

②形成背景擬合曲面

從而，每一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的誤差的列向量可以表示為：

將方程（3）代入方程（4），并對(duì)A中的元素進(jìn)行微分，令導(dǎo)數(shù)為零：

方程（5）即為使均方差極小的系數(shù)向量；代入方程（2），得到背景擬合曲面。

③圖像二值化處理

取背景擬合曲面與原始圖像的差值與一個(gè)浮動(dòng)量相比，將圖像轉(zhuǎn)化為二值化圖像。

二值化后的圖像，如圖4。

可以看出，圖4(a)圖像處理后，模塊被細(xì)化，數(shù)據(jù)有可能丟失；圖4(b)因?yàn)橄路綀D像存在大的黑斑，效果差；圖4(b-1)采用多項(xiàng)式曲面擬合技術(shù)實(shí)現(xiàn)效果比較好，但出現(xiàn)了條碼內(nèi)部誤碼；圖4(c)和圖4(d )二值化圖像處理比較合適。

其次，噪聲去除。利用Hough變換檢測(cè)條碼邊界，可以有效去除面積較小的點(diǎn)噪聲和細(xì)長(zhǎng)的線形噪聲。分兩步實(shí)施，如下：

A.邊界點(diǎn)掃描：為了提高效率，采取先定位位置探測(cè)條碼符號(hào)大致位置，再掃描條碼邊界，通過水平向左、水平向右、垂直向上、垂直向下四個(gè)方向的圖像掃描，當(dāng)遇到深色模塊時(shí)記錄“1”，淺色模塊時(shí)記錄“0”，深色像素點(diǎn)不完全在最外邊界上，但最外邊界像素占多數(shù)，這樣仍可以通過Hough變換得到需要的邊緣直線。

B.求解邊界直線：利用坐標(biāo)變換來檢測(cè)平面內(nèi)的直線或規(guī)律曲線，在上一步中得到四個(gè)邊界的邊緣點(diǎn)，通過Hough變換將離散點(diǎn)組裝成邊緣直線，然后再通過四條直線的方程求出條碼符號(hào)的四個(gè)邊界點(diǎn)。

采用Hough變換時(shí), 考慮一個(gè)點(diǎn)( xi，yi)和所有通過該點(diǎn)的線。通過點(diǎn)(xi，yi)的直線有無數(shù)條，對(duì)于某些a值和b值來說，這些直接滿足直線方程：

進(jìn)行Hough變換時(shí), 使用直接的極坐標(biāo)方程：

圖6：

圖7：

圖8：

圖9：

圖5(a )說明了參數(shù)ρ和θ的關(guān)系，對(duì)于水平線來說θ=0°，ρ 等于正的x截距；同理，對(duì)于垂直線，θ=90°，ρ等于正的y截距，或θ=-90°，ρ等于負(fù)的y截距；圖5 (b)的每一條正弦曲線表示通過特定點(diǎn)( xi，yi)的一族直線，交點(diǎn)(ρ，θ)對(duì)應(yīng)于通過( xi，yi)和( xj，yj)的直線。

Hough變換把ρθ參數(shù)空間細(xì)分為累加器單元，如圖5(c)示 。其中(ρmin，ρmax)和(θmin，θmax)是參數(shù)值的期望范圍，值的最大范圍是(-90°≤θ≤90°)和(-D≤ρ≤D )，其中D是圖像對(duì)角線的距離，坐標(biāo) (i，j )處的單元累加器的值為A(i，j)對(duì)應(yīng)于與參數(shù)空間坐標(biāo)(ρ，θ)相關(guān)的的方形，初始狀態(tài)其值為零，然后對(duì)于圖像平面上的每一個(gè)非背景點(diǎn)( xk，yk)，令θ等于θ軸上允許的細(xì)分值，并通過公式ρ=xk＊cosθ+yk＊sinθ求出相應(yīng)的ρ值，將得到的ρ值，并四舍五入為最接近的ρ軸上的允許單元值。相應(yīng)的累加器單元然后增加，A (i，j )意味著xy平面上Q個(gè)點(diǎn)位于線ρi= x＊cosθj+ y＊sinθj上 ，在這個(gè)過程的最后，ρθ平面上的細(xì)分?jǐn)?shù)決定了這些點(diǎn)共線的精度。

Hough變換第一步是峰值檢測(cè)，其峰值位于Hough變換單元，找到最大閾值的變換單元，并記下其位置。

第二步是將識(shí)別出來的一組峰值，確定是否存在相關(guān)的線段以及起始和結(jié)束位置，最后連成一條直線。

第三步，重復(fù)以上兩步，對(duì)四個(gè)方向的掃描到的邊緣點(diǎn)進(jìn)行變換，連接成條碼符號(hào)的四條邊緣直線。

⑶圖像角度導(dǎo)向方向糾正：由于攝像頭受多種因素影響，采集到的圖形都會(huì)傾斜，首先要將二維碼擺放成標(biāo)準(zhǔn)位置，利用QR碼圖像在左上角、左下角和右上角各有一個(gè)位置探測(cè)圖形，每個(gè)位置探測(cè)圖形可以看作是由3個(gè)重疊且同心的正方形組成，它們分別為7×7個(gè)深色模塊、5×5個(gè)淺色模塊和3×3個(gè)深色模塊。尋像圖形如圖6所示，其圖形特征是黑白條比例為：黑∶白∶黑∶白∶黑＝1∶1∶3∶1∶1。

由于QR二維碼圖像有特殊的比例，同時(shí)在掩膜作用下，其它圖形不可能出現(xiàn)這樣比例的圖形，所以可通過尋找三個(gè)圖形定位碼的圖形中心坐標(biāo)，來確定條碼是否需要旋轉(zhuǎn)以及旋轉(zhuǎn)角度。將不標(biāo)準(zhǔn)的圖形，旋轉(zhuǎn)至標(biāo)準(zhǔn)位置，來糾正AGV移動(dòng)設(shè)備的運(yùn)行導(dǎo)向方向。圖像旋轉(zhuǎn)算法與實(shí)現(xiàn)算法，如圖7。采用CORDIC算法，執(zhí)行一個(gè)平面整體旋轉(zhuǎn)，就是從一個(gè)向量轉(zhuǎn)換到另一個(gè)向量，實(shí)現(xiàn)二維碼圖像的旋轉(zhuǎn)。

向量(Xi，Yi)的平面旋轉(zhuǎn)用矩陣表示為：

旋轉(zhuǎn)角度可以通過迭代運(yùn)算分為多步執(zhí)行，每一步完成旋轉(zhuǎn)的一部分，單步表述為：

式（2）提取COS后變成：

式（3）相比于式（2）的4次相乘只需要3次，另外乘法可以通過選擇如TANGEN表示為2的次方的角度來消除乘法運(yùn)算。2的次方的乘法或者除法運(yùn)算，可以用簡(jiǎn)單的移位來實(shí)現(xiàn)。

每一步的角度表示為

采用CORDIC算法旋轉(zhuǎn)公式可以看出，應(yīng)用CORDIC算法是由一系列加法操作和簡(jiǎn)單的移位組成的。每次旋轉(zhuǎn)都使累加的旋轉(zhuǎn)角度之和與目標(biāo)旋轉(zhuǎn)角更接近，這實(shí)際上是一種逐次逼近的坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)方法，迭代次數(shù)n越大，旋轉(zhuǎn)的角度就與真實(shí)的角度越接近。在實(shí)際應(yīng)用中，不可能迭代很多次，由于受硬件資源限制。實(shí)際上，對(duì)于n次迭代，CORDIC算法的旋轉(zhuǎn)精度為arctan2-(n-1)。當(dāng)n=8時(shí)，旋轉(zhuǎn)精度可達(dá)0.4476°，滿足實(shí)際應(yīng)用的需要。示意圖，如圖8。

3.圖像定位自動(dòng)導(dǎo)向信息輸出

QR碼解碼識(shí)別通過快速定位于符號(hào)三個(gè)角上的位置探測(cè)圖形，確定符號(hào)單元模塊數(shù)及旋轉(zhuǎn)角度，通過檢測(cè)定位圖形及校正圖形位置，確定數(shù)據(jù)采樣網(wǎng)絡(luò)及偏置角度；AGV移動(dòng)設(shè)備得到旋轉(zhuǎn)角度信息，換算成對(duì)應(yīng)的XY軸坐標(biāo)，不斷根據(jù)得到的圖像信息，MCU驅(qū)動(dòng)左右輪電機(jī)，調(diào)整位置，直至達(dá)到AGV移動(dòng)設(shè)備控制方向的誤差方位內(nèi)，達(dá)到圖像定位自動(dòng)導(dǎo)向的目的?？刂葡到y(tǒng)間隔掃描5ms，周期性采集一次AGV的絕對(duì)坐標(biāo)，即可獲得AGV在軌道上任何時(shí)刻的絕對(duì)位置。位置測(cè)量的精度大約在1mm，對(duì)相鄰兩次采集的絕對(duì)位置進(jìn)行差分計(jì)算該時(shí)間段的AGV的差分速度，速度的測(cè)量精度跟采樣頻率有關(guān)，調(diào)整采樣周期，速度測(cè)量誤差可控制在30mm/s以內(nèi)；其操作過程示意圖，如圖9。

五、結(jié)束語

本圖像定位自動(dòng)導(dǎo)向方法已在電商自動(dòng)倉(cāng)庫(kù)中獲得驗(yàn)證，具有良好的實(shí)用價(jià)值和應(yīng)用前景，可推廣到堆垛機(jī)器人等的貨物定位、餐廳送餐機(jī)器人的快速定位導(dǎo)向、自動(dòng)化商店內(nèi)商品的定位存取等領(lǐng)域，從而將貨物商品快速地?cái)[放到指定位置；與傳統(tǒng)的圖像定位自動(dòng)導(dǎo)向方法相比，具有反應(yīng)速度快、定位精確等優(yōu)點(diǎn)。

圖像定位自動(dòng)導(dǎo)向確定設(shè)備在導(dǎo)航地圖的坐標(biāo)信息，是設(shè)備定點(diǎn)輸送的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，由于通過高速攝像機(jī)CCD采集二維碼圖像信息，所獲得的關(guān)鍵數(shù)據(jù)有限，需要結(jié)合陀螺儀、避障傳感器及導(dǎo)航調(diào)度軟件等確定設(shè)備與其它設(shè)備的相對(duì)位置，及時(shí)控制設(shè)備移動(dòng)車速、方向等避免相撞與干擾，需要根據(jù)系統(tǒng)綜合考慮。