CN106441238A - 一种基于红外视觉技术的机器人的定位装置及其定位导航算法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于红外视觉技术的机器人的定位装置及其定位导航算法,包括：红外图像采集设备，接收红外图像采集设备的信息的定位控制模块；红外图像采集设备组成有：红外信号灯，红外相机，位于红外相机上并将红外线反射的定位星标；红外相机组成有：红外镜头，设于红外镜头周围的红外发光管，设于红外发光管下方的红外摄像头电路板。本发明减少摄像头对红外线光的过度曝光，减少环境光与运动时拍照的影响；红外采集设备参数的校正可以有效降低环境光的影响，视觉处理系统的算法效率提升能有效降低运动时拍照产生的残影的影响，通过本发明提供的算法，使得导航时本体抵达目标点的现实误差缩小在可接受的范围内。

Description

一种基于红外视觉技术的机器人的定位装置及其定位导航 算法

技术领域

一种定位装置及其定位导航算法，特别是一种基于红外视觉技术的机器人的定位装置及其定位导航算法。

背景技术

红外技术定位导航为红外镜头具有热成像，照射距离远，成像画质清晰的特点，所以经常被应用于高性能的图像的分割检测识别中，然而红外镜头还有很大的缺陷，导致目前的红外技术定位导航算法受环境光、移动时的拍照残影影响较大，处理算法虽然多，但识别速度慢，识别率低，过度依靠硬件设备运算能力；现有技术还未解决这样的问题。

发明内容

为解决现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于红外视觉技术的机器人的定位装置及其导航算法，受环境光、移动时的拍照残影影响小，识别速度快，识别率高。

为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：

一种基于红外视觉技术的机器人的定位装置,包括：红外图像采集设备，接收红外图像采集设备的信息的定位控制模块；红外图像采集设备组成有：红外信号灯，红外相机，位于红外相机上并将红外线反射的定位星标；红外相机组成有：红外镜头，设于红外镜头周围的红外发光管，设于红外发光管下方的红外摄像头电路板。

前述的一种基于红外视觉技术的机器人的定位装置,定位控制模块组成有：收发信息于红外图像采集设备的图像采集控制模块，设置红外图像采集设备参数并对采集到的红外图像中的靶面及镜头、工作场景及镜头的光学干扰进行调整的系统初始化模块，接收系统初始化模块的数据并进行像素级识别的视觉算法处理模块。

前述的一种基于红外视觉技术的机器人的定位装置,视觉算法处理模块组成有：红外图像视觉处理模块、虚拟地图创建模块和定位导航模块。

前述的一种基于红外视觉技术的机器人的定位装置,还包括：装载红外相机的载体，连接红外相机与载体之间的连接杆。

前述的一种基于红外视觉技术的机器人的定位装置,红外发光管为20到28个，红外镜头为1个。

前述的一种基于红外视觉技术的机器人的定位装置,定位星标由基于PES基材的高亮热贴膜制作而成。

前述的一种基于红外视觉技术的机器人的定位装置,定位星标组成有：固定标记的实心圆，可选标记并组成特征区域的空心圆，特征区域使用数值化方式对星标赋予唯一性标记。

前述的一种基于红外视觉技术的机器人的定位装置，视觉算法处理模块的图像识别包括如下步骤：

步骤一，图像配准，通过匹配策略，找出原始图像中的特征点及特征区域的位置，对于非特征点作为噪点进行与之对应的降噪处理，其中包含有二值化、特征排除等一系列操作；

步骤二，建立特征模型，根据模板与图像特征点之间的对应关系，计算出数学模型中的各特征区域参数值；

步骤三，虚拟地图创建系统，根据建立的特征模型，将特征区域通过空间位置关系联系在一起，建立统一的坐标系并确立各特征区域在坐标系的空间位置关系；

步骤四，定位识别系统，根据创建的虚拟地图内各个特征区域的空间位置关系，获取本体在地图中的空间位置信息；

步骤五，导航系统，根据本体在地图中的空间位置关系与虚拟地图各个特征区域的位置关系，本体根据指令移动到指定区域，完成定位导航。

前述的一种基于红外视觉技术的机器人的定位导航算法，包括如下步骤：

步骤S1，通过红外设备获取一个特征区域信息，并初始化地图；

步骤S2，获取新的红外图像，包含有至少一个已知的特征区域信息和一个未知的特征区域信息，通过算法计算，可以将未知特征区域的空间位置信息注册进地图；

步骤S3，重复步骤S2，获取全部特征区域信息，建立地图；

步骤S4，获取新的红外图像，包含有至少一个已知的特征区域，通过算法计算，可以得到本体对于系统坐标轴原点的相对坐标和角度信息，即本体对于地图的空间位置信息；

步骤S5，通过指令，指示本体于地图中到达指定区域，完成导航。

本发明的有益之处在于：本发明提供一种基于红外视觉技术的机器人的定位装置及其导航算法，受环境光、移动时的拍照残影影响小，识别速度快，识别率高；本发明通过红外图像采集设备和定位控制模块的配合，减少摄像头对红外线光的过度曝光，减少环境光与运动时拍照的影响；红外采集设备参数的校正可以有效降低环境光的影响，视觉处理系统的算法效率提升能有效降低运动时拍照产生的残影的影响，通过本发明提供的算法，使得导航时本体抵达目标点的现实误差缩小在可接受的范围内。

附图说明

图1是本发明定位装置的一种实施例的结构示意图；

图2是本发明一种实施例的运行流程图；

图3是本发明红外相机的一种实施例的结构示意图；

图4是本发明导航系统的一种实施例的结构示意图；

图中附图标记的含义：

1 定位星标，2 红外镜头，3 红外发光管，4 电路板，5连接杆，6 载体， 7 原点，8 特征区域，9 本体位置，10 地图，11 图像坐标轴。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明作具体的介绍。

一种基于红外视觉技术的机器人的定位装置,包括：红外图像采集设备，接收红外图像采集设备的信息的定位控制模块；红外图像采集设备组成有：红外信号灯，红外相机，位于红外相机上并将红外线反射的定位星标1；红外相机组成有：红外镜头2，设于红外镜头2周围的红外发光管3，设于红外发光管3下方的红外摄像头电路板4。需要说明的是，定位控制模块是基于如下硬件条件实现的，操作系统：Microsoft Windows 7 Professional SP1，处理器：Intel(R) Celeron(R) CPU N3150 @ 1.60GHz，内存：4GB，硬盘驱动器型号：KINGSHARE 200064 ATA Device，硬盘驱动器型号：Kingston DataTraveler 3.0 USB Device；为了支撑红外相机，定位装置,还包括：装载红外相机的载体6，连接红外相机与载体6之间的连接杆5。如图3所示，作为一种优选，红外发光管3为20到28个，红外镜头2为1个。作为一种优选，定位星标1由基于PES基材的高亮热贴膜制作而成。定位星标1组成有：固定标记的实心圆，可选标记并组成特征区域8的空心圆，特征区域8使用数值化方式对星标赋予唯一性标记。

定位控制模块组成有：收发信息于红外图像采集设备的图像采集控制模块，设置红外图像采集设备参数并对采集到的红外图像中的靶面及镜头、工作场景及镜头的光学干扰进行调整的系统初始化模块，接收系统初始化模块的数据并进行像素级识别的视觉算法处理模块。视觉算法处理模块组成有：红外图像视觉处理模块、虚拟地图创建模块和定位导航模块。

系统初始化模块通过图像采集控制模块采集并初步处理数据，再将处理后的数据传输到视觉算法处理模块对数据进一步处理，然后进行地图创建与定位导航。系统初始化模块负责的红外图像采集设备参数的设置对采集到的红外图像中的靶面及镜头、工作场景及镜头的光学干扰进行调整，视觉算法处理模块对初始化模块处理后的数据图像进行像素级识别。需要说明的是，为了实现精确的定位和导航，需要先对红外采集设备参数的设置进行校正，对特征模板进行标定，将摄像头到目标特征区域8距离控制在一定范围之内，将机器人的移动速度控制在一定范围之内。 红外采集设备参数的校正可以有效降低环境光的影响，视觉处理系统的算法效率提升能有效降低运动时拍照产生的残影的影响，通过本发明提供的算法，可以精确的匹配特征模板与特征区域8，通过注册获取到的特征区域8，使得地图10包含有特征区域8的特征信息与空间位置信息，通过获取所在区域的特征信息，可以得到定位时准确的空间位置信息，使得导航时载体6抵达目标点的现实误差缩小在可接受的范围内。

前述的一种基于红外视觉技术的机器人的定位装置，视觉算法处理模块的图像识别包括如下步骤：

步骤一，图像配准，通过匹配策略，找出原始图像中的特征点及特征区域8的位置，对于非特征点作为噪点进行与之对应的降噪处理，其中包含有二值化、特征排除等一系列操作；

步骤二，建立特征模型，根据模板与图像特征点之间的对应关系，计算出数学模型中的各特征区域8参数值；

步骤三，虚拟地图创建系统，根据建立的特征模型，将特征区域8通过空间位置关系联系在一起，建立统一的坐标系并确立各特征区域8在坐标系的空间位置关系；

步骤四，定位识别系统，根据创建的虚拟地图内各个特征区域8的空间位置关系，获取本体在地图中的空间位置信息；

步骤五，导航系统，根据本体在地图中的空间位置关系与虚拟地图各个特征区域8的位置关系，本体根据指令移动到指定区域，完成定位导航。

如图4所示，导航系统包括系统坐标轴原点7，新获取图像特征区域8，本体位置9，地图10，新获取图像坐标轴11。

一种基于红外视觉技术的机器人的定位导航算法，包括如下步骤：

步骤S1，通过红外设备获取一个特征区域8信息，并初始化地图；

步骤S2，获取新的红外图像，包含有至少一个已知的特征区域8信息和一个未知的特征区域8信息，通过算法计算，可以将未知特征区域8的空间位置信息注册进地图；

步骤S3，重复步骤S2，获取全部特征区域8信息，建立地图；

步骤S4，获取新的红外图像，包含有至少一个已知的特征区域8，通过算法计算，可以得到本体对于系统坐标轴原点7的相对坐标和角度信息，即本体对于地图的空间位置信息；

步骤S5，通过指令，指示本体于地图中到达指定区域，完成导航。

本发明提供一种基于红外视觉技术的机器人的定位装置及其定位导航算法，受环境光、移动时的拍照残影影响小，识别速度快，识别率高；本发明通过红外图像采集设备和定位控制模块的配合，减少摄像头对红外线光的过度曝光，减少环境光与运动时拍照的影响；红外采集设备参数的校正可以有效降低环境光的影响，视觉处理系统的算法效率提升能有效降低运动时拍照产生的残影的影响，通过本发明提供的算法，使得导航时本体抵达目标点的现实误差缩小在可接受的范围内。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，上述实施例不以任何形式限制本发明，凡采用等同替换或等效变换的方式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围内。

Claims (9)

1.一种基于红外视觉技术的机器人的定位装置,其特征在于，包括：红外图像采集设备，接收上述红外图像采集设备的信息的定位控制模块；上述红外图像采集设备组成有：红外信号灯，红外相机，位于上述红外相机上并将红外线反射的定位星标；上述红外相机组成有：红外镜头，设于上述红外镜头周围的红外发光管，设于上述红外发光管下方的红外摄像头电路板。

2.根据权利要求1所述的一种基于红外视觉技术的机器人的定位装置,其特征在于，上述定位控制模块组成有：收发信息于上述红外图像采集设备的图像采集控制模块，设置红外图像采集设备参数并对采集到的红外图像中的靶面及镜头、工作场景及镜头的光学干扰进行调整的系统初始化模块，接收上述系统初始化模块的数据并进行像素级识别的视觉算法处理模块。

3.根据权利要求2所述的一种基于红外视觉技术的机器人的定位装置,其特征在于，上述视觉算法处理模块组成有：红外图像视觉处理模块、虚拟地图创建模块和定位导航模块。

4.根据权利要求1所述的一种基于红外视觉技术的机器人的定位装置,其特征在于，还包括：装载上述红外相机的载体，连接上述红外相机与载体之间的连接杆。

5.根据权利要求1所述的一种基于红外视觉技术的机器人的定位装置,其特征在于，上述红外发光管为20到28个，上述红外镜头为1个。

6.根据权利要求1所述的一种基于红外视觉技术的机器人的定位装置,其特征在于，上述定位星标由基于PES基材的高亮热贴膜制作而成。

7.根据权利要求1所述的一种基于红外视觉技术的机器人的定位装置,其特征在于，上述定位星标组成有：固定标记的实心圆，可选标记并组成特征区域的空心圆，上述特征区域使用数值化方式对星标赋予唯一性标记。

8.根据权利要求2所述的一种基于红外视觉技术的机器人的定位装置，其特征在于，上述视觉算法处理模块的图像识别包括如下步骤：

步骤一，图像配准，通过匹配策略，找出原始图像中的特征点及特征区域的位置，对于非特征点作为噪点进行与之对应的降噪处理，其中包含有二值化、特征排除等一系列操作；

步骤二，建立特征模型，根据模板与图像特征点之间的对应关系，计算出数学模型中的各特征区域参数值；

步骤三，虚拟地图创建系统，根据建立的特征模型，将特征区域通过空间位置关系联系在一起，建立统一的坐标系并确立各特征区域在坐标系的空间位置关系；

步骤四，定位识别系统，根据创建的虚拟地图内各个特征区域的空间位置关系，获取本体在地图中的空间位置信息；

步骤五，导航系统，根据本体在地图中的空间位置关系与虚拟地图各个特征区域的位置关系，本体根据指令移动到指定区域，完成定位导航。

9.根据权利要求8所述的一种基于红外视觉技术的机器人的定位导航算法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1，通过红外设备获取一个特征区域信息，并初始化地图；

步骤S2，获取新的红外图像，包含有至少一个已知的特征区域信息和一个未知的特征区域信息，通过算法计算，可以将未知特征区域的空间位置信息注册进地图；

步骤S3，重复步骤S2，获取全部特征区域信息，建立地图；

步骤S4，获取新的红外图像，包含有至少一个已知的特征区域，通过算法计算，可以得到本体对于系统坐标轴原点的相对坐标和角度信息，即本体对于地图的空间位置信息；

步骤S5，通过指令，指示本体于地图中到达指定区域，完成导航。