Investigacion Sobre Los AGV

Sistemas de guiado para colaboración en navegación de vehículos autónomos ( AGV )

RESUMEN: Los sistemas de guiado para vehículos autónomos tienen diferentes posibilidades y tecnologías disponibles. La que más se presta al desarrollo de sistemas de Inteligencia Artificial para la colaboración entre sistemas robotizados, es posiblemente la Visión Artificial, debido a que para la manipulación, se requiere indefectiblemente de un sistema de visión. En este trabajo, se presenta un conjunto de prestaciones desarrolladas para asistir un AGV por medio de inteligencia visual, desarrollada con técnicas neuronales y estéreo visión, dirigida a la identificación de trayectoria, detección de obstáculos y medición de distancia.

1. INTRODUCCIÓN

Con el objeto de desarrollar un vehículo prototipo de uso “puertas adentro” en fábrica, se presentan algunas técnicas de guiado que permitan desarrollar trayectorias, detectar obstáculos y determinar la distancia a la que se encuentran.

Las técnicas basadas en visión artificial, utilizan algoritmos de procesamiento basados en técnicas neuronales básicas y así llegar a técnicas de visión estereoscópica. Con el uso de una plataforma de simulación que permite el entrenamiento y el desarrollo de los algoritmos planteados.

2. SISTEMAS DE GUIADO

Existen diferentes métodos de guiado que pueden integrarse para proveer colaboración para la navegación de un AGV por medio de la fusión sensorial. Este trabajo propone por medios de técnicas de visión artificial resolver algunas de las dificultades que se presentan para la identificación de trayectorias, en sistemas estructurados y detección y medición de distancias de obstáculos en sistemas no estructurados. Por medio de sistemas de percepción visual de bajo costo, esto es cámaras CCD, se proponen algoritmos de procesamiento de imagen que permitan obtener los resultados necesarios para la navegación del vehículo.

3. IDENTIFICACIÓN DE LA TRAYECTORIA

Se considera un sistema de guiado por medio de una trayectoria dibujada, capaz de indicar al sistema de navegación las tareas a realizar en determinadas paradas durante el recorrido.

Figura 1. Trayectoria de guiado del AGV

Posteriormente, se considera una imagen arbitraria tomada por la CCD en circunstancias de movimiento sobre la trayectoria, con una figura circular representativa de la etapa correspondiente (ver Figura 2).

Figura 2. Imagen de trayectoria tomada por la

CCD

Se usa entonces, una estructura neuronal basada en una celda tipo perceptrón, capaz de extraer los bordes de las imágenes, filtrando desechando el ruido adicional a la información necesaria para la navegación, como se puede apreciar en la Figura 3, para una línea de aproximadamente 200 pixeles. La red neuronal se entrena basada en las condiciones

...