CN106851095B - 一种定位方法、装置及系统 - Google Patents

一种定位方法、装置及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN106851095B
CN106851095B CN201710025587.5A CN201710025587A CN106851095B CN 106851095 B CN106851095 B CN 106851095B CN 201710025587 A CN201710025587 A CN 201710025587A CN 106851095 B CN106851095 B CN 106851095B
Authority
CN
China
Prior art keywords
camera
marker
image
angle
robot
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201710025587.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106851095A (zh
Inventor
陈金舟
武永强
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Topband Co Ltd
Original Assignee
Shenzhen Topband Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Topband Co Ltd filed Critical Shenzhen Topband Co Ltd
Priority to CN201710025587.5A priority Critical patent/CN106851095B/zh
Publication of CN106851095A publication Critical patent/CN106851095A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106851095B publication Critical patent/CN106851095B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C15/00—Surveying instruments or accessories not provided for in groups G01C1/00 - G01C13/00
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60—Control of cameras or camera modules
    • H04N23/617—Upgrading or updating of programs or applications for camera control
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H04W4/025—Services making use of location information using location based information parameters
    • H04W4/026—Services making use of location information using location based information parameters using orientation information, e.g. compass

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Manipulator (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Harvester Elements (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

本发明适用于定位设备领域，提供了一种定位方法、装置及系统，所述方法包括：控制所述机器人上的图像采集装置转动至可捕捉到预设的标识物并获取图像；获取所述机器人正面朝向相对于预设方向的航向角α，以及所述图像采集装置的视角正方向相对于机器人正面朝向的角度β；对所述图像采集装置获取的图像进行处理，并根据测距原理得到所述机器人相对于所述标识物的距离Z以及所述标识物相对于所述图像采集装置的视角正方向的角度θ，并对所述航向角α、角度β、角度θ进行处理以获取所述机器人相对于所述标识物的角度。实施本发明，利用摄像头对机器人进行定位，既提高了定位的精度，又降低了定位的难度，而且解决了激光定位中的安全隐患。

Description

一种定位方法、装置及系统
技术领域
本发明属于定位设备领域，尤其涉及一种定位方法、装置及系统。
背景技术
我国随着经济的发展，草坪的面积在迅速增加。草坪必须定期进行割草打理，否则会影响草坪整体的美观，而且定期割草还能促进草的分蘖，使得草坪更密实，避免昆虫、蛇等动物的栖息影响人的健康。目前大部分草坪都是采用手推式或者驾驶式剪草机，这些机器需要人工操作，科技含量低、自动化程度低，虽然相对于原始的人力工作提升了效率，但是不能完全解放人力。割草机器人则能通过自动化控制，独立地完成割草作业，因其污染小、效率高、安全性高等优点进入人们的生活。
但是目前割草机器人大部分都没有定位技术，因而对草坪割过的区域缺乏了解，导致割草效率低、割草的覆盖率低。一种割草机器人中采用了GPS定位技术，对割草机器人的割草效率和覆盖率有所提升。但定位精度一般在三米以上，定位精度低，对提升覆盖率的帮助有限。也有人提出采用激光测距仪来进行定位。虽然解决了GPS定位精度低的问题，但是激光测距仪的成本相对比较高，同时激光在较远距离时，激光扫描到反光件上的时间非常短(因反光件不可能做得非常大)，要在非常短的时间内实现精确测距的实施难度比较大。此外，环境中有可能存在对激光反射率比较高的物体从而对激光测量造成干扰，并且如果激光能量比较高，有可能会对人的眼睛造成伤害。
发明内容
本发明实施例提供一种定位方法，旨在解决现有的割草机器人的定位成本比较高、精度比较低，且安全系数低的问题。
本发明实施例是这样实现的，一种定位方法，应用于机器人，所述方法包括如下步骤：
控制所述机器人上的图像采集装置转动至可捕捉到预设的标识物并获取图像；
获取所述机器人正面朝向相对于预设方向的航向角α，以及所述图像采集装置的视角正方向相对于机器人正面朝向的角度β；
对所述图像采集装置获取的图像进行处理，并根据测距原理得到所述机器人相对于所述标识物的距离Z以及所述标识物相对于所述图像采集装置的视角正方向的角度θ，并对所述航向角α、角度β、角度θ进行处理以获取所述机器人相对于所述标识物的角度。
本发明实施例还提供一种定位装置，应用于机器人，所述装置包括：
标识物捕捉单元，用于控制所述机器人上的图像采集装置转动至可捕捉到预设的标识物并获取图像；
角度获取单元，用于获取所述机器人正面朝向相对于预设方向的航向角α，以及所述图像采集装置的视角正方向相对于机器人正面朝向的角度β；
位置处理单元，用于对所述图像采集装置获取的图像进行处理，并根据测距原理得到所述机器人相对于所述标识物的距离Z以及所述标识物相对于所述图像采集装置的视角正方向的角度θ，并对所述航向角α、角度β、角度θ进行处理以获取所述机器人相对于所述标识物的角度。
本发明实施例还提供一种定位系统，所述系统包括一预设的标识物，以及机器人，所述机器人包括：如上述任意一项所述的装置。
本发明实施例中，机器人的图像采集装置捕捉到预设的标识物后，通过测距原理计算出所述机器人相对于所述标识物的距离Z和角度。利用这种方式对机器人进行定位，既提高了定位的精度，又降低了定位的难度，而且解决了激光定位中的安全隐患。
附图说明
图1是本发明实施例提供的实施环境图；
图2是本发明实施例提供的一种割草机器人定位系统的说明图；
图3是本发明实施例一提供的一种割草机器人定位方法的流程图；
图4是本发明实施例一提供的一种割草机器人定位方法的流程图；
图5是本发明实施例一提供的一种割草机器人定位方法的角度计算示意图；
图6是本发明实施例二提供的一种割草机器人定位方法的流程图；
图7是本发明实施例三提供的一种割草机器人定位装置的结构示意图；
图8是本发明实施例三提供的一种割草机器人定位装置的结构示意图；
图9是本发明实施例四提供的一种割草机器人定位装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一摄像头也可以被称为第二摄像头，不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。类似地，第二摄像头也可以被称为第一摄像头。
本发明实施例中，割草机器人摄像头的图像中捕捉到预设的标识物后，通过测距原理计算出所述割草机器人相对于所述标识物的距离Z和角度。利用这种方式对割草机器人进行定位，既提高了定位的精度，又降低了定位的难度，而且解决了激光定位中的安全隐患。
如图1所示，作为示例，本发明机器人以割草机器人作为实施主体对具体实施流程进行介绍，在草地上设有充电站，以及位置已知的标志物，如图中的标杆。该标杆作为割草机器人定位的坐标原点，为一个易于被软件识别且易于跟环境背景相区分的标杆，比如宽度为W的红白相间的颜色杆。割草机器人在确定自身相对于标杆的坐标后，会按照设定程序执行割草作业，在作业过程中，中央处理器控制双目摄像头，使得它始终对准标杆，并以一定的频率进行视频采集和计算自身相对标杆的位置在割草机器人执行割草任务过程中，若有电量不足，会根据记录的充电站的位置自动前往充电。
如图2所示，作为示例，本发明实施例所涉及的割草机器人可包括：
中央处理器，用于协调各个部件的工作；
图像采集装置，如摄像头，本发明中采用双目摄像头；
图像处理单元，用于对图像采集装置所采集的图像进行处理，可以是结合在摄像头上的处理芯片；
旋转平台，包括驱动装置(如电机)，以及连接驱动装置与图像采集装置的连接部件，用以带动图像采集装置转动；
方向识别/测量装置，用于测量割草机器人正面朝向相对于预设方向的夹角，例如电子罗盘；
旋转角度测量装置，用于测量图像采集装置相对于割草机器人正面朝向的夹角，例如旋转编码器或者角度传感器。
实施例一：
图3示出了本发明实施例提供的一种割草机器人定位方法的实现流程，详述如下：
步骤S101，控制所述割草机器人上的图像采集装置转动至可捕捉到预设的标识物并获取图像。
在本发明实施例中，图像采集装置为双目摄像头，即两个规格参数一致的定焦摄像头。双目摄像头的焦距均为f，以一定的间距T平行安装于旋转平台上，双目摄像头之间不会发生相对移动或转动。双目摄像头由中央处理器控制转动，中央处理器发送指定给电机驱动器，再由电机驱动器驱动旋转平台转动，带动固定安装于旋转平台上的双目摄像头转动，转动的角度范围可以为360度或者小于360度。
在本发明的一个实施例中，作为示例，将割草机器人的转台旋转范围设定为±175度，将0度设定为双目摄像头中心线正前方朝向即图像采集装置的视角正方向，-175度设定为起始位置，+175度设定为终点位置，应当理解，此处所描述的转台旋转范围以及起始位置、终点位置等，为一个具体的实施案例，仅用于体现本方案的可实现性，并不作限定，转台旋转范围。起始位置以及终点位置等可根据实际应用或需求灵活设定。
在本发明实施例中，割草机器人启动后，将旋转平台旋转到起始位置后，为了捕捉到标杆并获取到带有标杆的图像，步骤S101进一步包括：
步骤S201驱动与所述摄像头连接的旋转平台以第一预设角速度转动。
在本发明实施例中，所述摄像头由中央处理器控制转动，中央处理器发送指定给电机驱动器，再由电机驱动器驱动旋转平台转动，带动固定安装于旋转平台上的双目摄像头转动。
在本发明实施例中，第一预设角度应小于等于双目摄像头的视角，例如，双目摄像头的视角为20度，可以将第一预设角度设定为15-20度，以实现全面覆盖扫描，避免遗漏而导致未能捕捉到标志物。
步骤S202，若所述双目摄像头中仅第一摄像头获取的图像存在与预设的标识物相匹配的特征，则向第一摄像头一侧以第二预设角速度转动。
在本发明实施例中，双目摄像头和图像处理单元连接。当双目摄像头获取到图像信息时，图像处理单元对获取的图像进行预处理，例如滤波等。预处理之后图像处理单元再对图像进行标杆特征信息的匹配，例如通过标志物的颜色特征、纹理特征，或者形状、大小等特征来进行匹配；如果第一摄像头或者第二摄像头的图像中能匹配到标杆的特征，则向第一摄像头一侧以第二预设角速度转动。
在本发明实施例中，第二预设角度应小于第一预设角度，且最好采用小角度转动的方式进行扫描，例如第二预设角度设定为3度。
应当理解，此处所描述的第一预设角度为15度和第二预设角度3度，为一个具体的实施案例，仅用于体现本方案的可实现性，并不作限定，第一预设角度和第二预设角度可根据实际应用或需求灵活设定。
步骤S203，若第一摄像头与第二摄像头中获取的图像均存在与预设的标识物相匹配的特征信息，则停止转动，并获取所述图像。
在本发明实施例中，双目摄像头和图像处理单元连接。当双目摄像头获取到图像信息时，图像处理单元对获取的图像进行预处理，例如滤波等。预处理之后图像处理单元再对图像进行标杆特征信息的匹配，如果第一摄像头和第二摄像头的图像中都能匹配到标杆的特征，则停止转动。双目摄像头获取所述图像。
步骤S102，获取割草机器人相对于预设方向的航向角α，以及双目摄像头相对于割草机器人的角度β。
在本发明实施例中，航向角α可直接通过方向识别/测量装置获得，例如电子罗盘等。预设方向为地磁正北方向，应当理解，此处所描述的预设方向包括但不限于地磁正北方向。
在本发明实施例中，双目摄像头相对于割草机器人的角度β即旋转平台相对于割草机器人的角度，通过旋转角度测量装置测量获得，比如旋转编码器和角度传感器等。在本发明实施例中选择增量型旋转编码器，割草机器人需要根据已知的起始位置的角度结合增量型旋转编码器的输出计算旋转平台相对割草机器人的角度。
步骤S103，对所述图像采集装置获取的图像进行处理，并根据测距原理得到所述机器人相对于所述标识物的距离Z以及所述标识物相对于所述图像采集装置的视角正方向的角度θ，并对所述航向角α、角度β、角度θ进行处理以获取所述机器人相对于所述标识物的角度。
在本发明实施例中，双目摄像头和图像处理单元连接。当第一摄像头与第二摄像头中获取的图像均存在与预设的标识物相匹配的特征信息时，对所述图像采集装置获取的图像进行处理是指对步骤S203获取的图像信息中提取标杆在图像中的像素位置信息xl和xr并发送给中央处理器，
中央处理器根据双目测距原理得到割草机器人相对于标杆的距离Z公式1 为：
在本发明实施例中，所述公式中的f为双目摄像头的焦距，T为双目摄像头之间的距离，所述数据均已知。
根据双目测距原理计算标杆相对于双目摄像头中心的夹角θ公式2为：
在本发明实施例中，所述公式中的f为双目摄像头的焦距，为已知数据。
在本发明的一个实施例中，如图5所示，将标杆视为原点，以地磁正北方向为纵坐标的正方向，以磁正东方向为横坐标的正方向，建立坐标系。割草机器人相对于标杆的角度γ指的是标杆和割草机器人的连线和纵坐标的夹角。求所述角度γ的公式3为：
γ＝180+α+β+θ。
在本发明实施例中，所述公式中的α为割草机器人相对于预设方向的航向角，β为双目摄像头相对于割草机器人的角度，所述数据已经通过步骤S102获得，θ为标杆相对于双目摄像头中心的夹角，由公式2计算获得。应当理解，图2所展示的各个角之间的位置关系，为一个具体的实施案例，仅用于体现本方案的可实现性，并不涵盖所有可能的实施方式，各个角之间的位置关系可根据实际情况发生变化。
由此可得到，以标杆为原点的割草机器人的坐标R(Z,γ)，Z指的是割草机器人相对于标杆的距离，角度γ指的是标杆和割草机器人的连线和纵坐标的夹角。
上述发明实施例提供的定位方法，割草机器人的图像采集装置捕捉到预设的标识物后，通过测距原理计算出所述割草机器人相对于所述标识物的距离Z和角度。利用这种方式对割草机器人进行定位，既提高了定位的精度，又降低了定位的难度，而且解决了激光定位中的安全隐患。
实施例二：
如图6所示，在本发明的一个优选实施例中，在步骤S202后还包括：
步骤S301，若所述标识物已从第一摄像头的视野中移出，且所述第二摄像头仍未获取到所述标识物对应的图像，则控制所述双目摄像头转动，使所述第一摄像头或第二摄像头获取的图像存在与预设的标识物相匹配的特征，以获取所述标识物对应的图像。
在本发明实施例中，双目摄像头和图像处理单元连接。当双目摄像头获取到图像信息时，图像处理单元对获取的图像进行预处理，例如滤波等。预处理之后图像处理单元再对图像进行标杆特征信息的匹配，如果所述标识物已从第一摄像头的视野中移出，且所述第二摄像头仍未获取到所述标识物对应的图像，则控制所述双目摄像头转动，使所述第一摄像头或第二摄像头获取的图像存在与预设的标识物相匹配的特征，获取标杆对应的图片信息。
步骤S301之后还包括步骤S102，获取割草机器人相对于预设方向的航向角α，以及双目摄像头相对于割草机器人的角度β；
在本发明实施例中，航向角α和角度β的获得方式和实施例一中完全一致，此处不在进行详细描述。
步骤S102之后包括步骤S103，对所述图像采集装置获取的图像进行处理，根据测距原理得到割草机器人相对于标杆的距离Z以及所述标识物相对于所述图像采集装置的视角正方向的角度θ，并对所述航向角α、角度β、角度θ进行处理以获取所述割草机器人相对于所述标识物的角度。
在本发明实施例中，双目摄像头和图像处理单元连接。当第一摄像头或第二摄像头对准标杆时，即标杆在摄像头的图像中央时，对所述图像采集装置获取的图像进行处理是指对步骤S301获取的图像信息中提取标杆在图像中的像素宽度信息xw和像素位置信息xl或xr并发送给中央处理器。
在本发明实施例中，央处理器根据单孔成像原理计算与标杆的距离Z公式4 为：
在本发明实施例中，所述公式中的f为双目摄像头的焦距，W为标杆的宽度，所述数据均已知。
在本发明实施例中，若只有左边的摄像头获取的图像存在与预设的标识物相匹配的特征，则计算标杆相对于双目摄像头中心的夹角θ公式5为：
若只有右边的摄像头获取的图像存在与预设的标识物相匹配的特征，则计算标杆相对于双目摄像头中心的夹角θ公式6为：
在本发明实施例中，所述公式中的f为双目摄像头的焦距，T为双目摄像头之间的距离，所述数据均已知，Z可通过公式4计算获得。
在本发明实施例中，将标杆视为原点，以地磁正北方向为纵坐标的正方向，以磁正东方向为横坐标的正方向，建立坐标系。割草机器人相对于标杆的角度γ指的是标杆和割草机器人的连线和纵坐标的夹角。求所述角度γ的公式3为：
γ＝180+α+β+θ
在本发明实施例中，所述公式中的α为割草机器人相对于预设方向的航向角，β为双目摄像头相对于割草机器人的角度，所述数据已经通过步骤S102获得，θ为标杆相对于双目摄像头中心的夹角，由公式5或公式6计算获得。由此可得到，以标杆为原点的割草机器人的坐标R(Z,γ)。
上述发明实施例中，割草机器人的图像采集装置捕捉到预设的标识物后，通过测距原理计算出所述割草机器人相对于所述标识物的距离Z和角度。利用这种方式对割草机器人进行定位，既提高了定位的精度，又降低了定位的难度，而且解决了激光定位中的安全隐患。
实施例三：
图7示出了本发明实施例提供的一种割草机器人定位装置的结构示意图，详述如下：
标志物捕捉单元401，用于控制所述割草机器人上的图像采集装置转动至可捕捉到预设的标识物并获取图像。
在本发明实施例中，图像采集装置为双目摄像头，即两个规格参数一致的定焦摄像头。双目摄像头的焦距均为f，以一定的间距T平行安装于旋转平台上，双目摄像头之间不会发生相对移动或转动。双目摄像头由中央处理器控制转动，中央处理器发送指定给电机驱动器，再由电机驱动器驱动旋转平台转动，带动固定安装于旋转平台上的双目摄像头转动，转动的角度范围可以为360度或者小于360度。
在本发明的一个实施例中，作为示例，将割草机器人的转台旋转范围设定为±175度，将0度设定为双目摄像头中心线正前方朝向即图像采集装置的视角正方向，-175度设定为起始位置，+175度设定为终点位置，应当理解，此处所描述的转台旋转范围以及起始位置、终点位置等，为一个具体的实施案例，仅用于体现本方案的可实现性，并不作限定，转台旋转范围。起始位置以及终点位置等可根据实际应用或需求灵活设定。
在本发明实施例中，割草机器人启动后，将旋转平台旋转到起始位置后，为了捕捉到标杆并获取到带有标杆的图像，标志物捕捉模块401进一步包括：
第一驱动模块501，用于驱动与所述摄像头连接的旋转平台以第一预设角速度转动。
在本发明实施例中，所述摄像头由中央处理器控制转动，中央处理器发送指定给电机驱动器，再由电机驱动器驱动旋转平台转动，带动固定安装于旋转平台上的双目摄像头转动。
在本发明实施例中，第一预设角度应小于等于双目摄像头的视角，例如，双目摄像头的视角为20度，可以将第一预设角度设定为15-20度，以实现全面覆盖扫描，避免遗漏而导致未能捕捉到标志物。
第二驱动模块502，用于当所述双目摄像头中仅第一摄像头获取的图像存在与预设的标识物相匹配的特征时，向第一摄像头一侧以第二预设角速度转动。
在本发明实施例中，双目摄像头和图像处理单元连接。当双目摄像头获取到图像信息时，图像处理单元对获取的图像进行预处理，例如滤波等。预处理之后图像处理单元再对图像进行标杆特征信息的匹配，例如通过标志物的颜色特征、纹理特征，或者形状、大小等特征来进行匹配；如果第一摄像头或者第二摄像头的图像中能匹配到标杆的特征，则向第一摄像头一侧以第二预设角速度转动。
在本发明实施例中，第二预设角度应小于第一预设角度，且最好采用小角度转动的方式进行扫描，例如第二预设角度设定为3度。
应当理解，此处所描述的第一预设角度为15度和第二预设角度3度，为一个具体的实施案例，仅用于体现本方案的可实现性，并不作限定，第一预设角度和第二预设角度可根据实际应用或需求灵活设定。
第一图像获取模块503，用于当第一摄像头与第二摄像头中获取的图像均存在与预设的标识物相匹配的特征信息时，停止转动，并获取所述图像。
在本发明实施例中，双目摄像头和图像处理单元连接。当双目摄像头获取到图像信息时，图像处理单元对获取的图像进行预处理，例如滤波等。预处理之后图像处理单元再对图像进行标杆特征信息的匹配，如果第一摄像头和第二摄像头的图像中都能匹配到标杆的特征，则停止转动。双目摄像头获取所述图像。
角度获取单元402，获取割草机器人相对于预设方向的航向角α，以及双目摄像头相对于割草机器人的角度β。
在本发明实施例中，航向角α可直接通过方向识别/测量装置获得，例如电子罗盘等。预设方向为地磁正北方向，应当理解，此处所描述的预设方向包括但不限于地磁正北方向。
在本发明实施例中，双目摄像头相对于割草机器人的角度β即旋转平台相对于割草机器人的角度，通过旋转角度测量装置测量获得，比如旋转编码器和角度传感器等。为体现本方案的可实现性，在本发明实施例中选择增量型旋转编码器，割草机器人需要根据已知的起始位置的角度结合增量型旋转编码器的输出计算旋转平台相对割草机器人的角度。
位置处理单元403，对所述图像采集装置获取的图像进行处理，根据测距原理得到割草机器人相对于标杆的距离Z以及所述标杆相对于所述图像采集装置的视角正方向的角度θ，并对所述航向角α、角度β、角度θ进行处理以获取所述割草机器人相对于所述标识物的角度。
在本发明实施例中，双目摄像头和图像处理单元连接。当第一摄像头与第二摄像头中获取的图像均存在与预设的标识物相匹配的特征信息时，对所述图像采集装置获取的图像进行处理是指对图像获取模块503获取的图像信息中提取标杆在图像中的像素位置信息xl和xr并发送给中央处理器，
中央处理器根据双目测距原理得到割草机器人相对于标杆的距离Z公式1 为：
在本发明实施例中，所述公式中的f为双目摄像头的焦距，T为双目摄像头之间的距离，所述数据均已知。
根据双目测距原理计算标杆相对于双目摄像头中心的夹角θ公式2为：
在本发明实施例中，所述公式中的f为双目摄像头的焦距，为已知数据。
在本发明的一个实施例中，如图5所示，将标杆视为原点，以地磁正北方向为纵坐标的正方向，以磁正东方向为横坐标的正方向，建立坐标系。割草机器人相对于标杆的角度γ指的是标杆和割草机器人的连线和纵坐标的夹角。求所述角度γ的公式3为：
γ＝180+α+β+θ
在本发明实施例中，所述公式中的α为割草机器人相对于预设方向的航向角，β为双目摄像头相对于割草机器人的角度，所述数据已经通过角度获取单元 402获得，θ为标杆相对于双目摄像头中心的夹角，由公式2计算获得。应当理解，图2所展示的各个角之间的位置关系，为一个具体的实施案例，仅用于体现本方案的可实现性，并不涵盖所有可能的实施方式，各个角之间的位置关系可根据实际情况发生变化。
由此可得到，以标杆为原点的割草机器人的坐标R(Z,γ)，Z指的是割草机器人相对于标杆的距离，角度γ指的是标杆和割草机器人的连线和纵坐标的夹角。
上述发明实施例中，割草机器人的图像采集装置捕捉到预设的标识物后，通过测距原理计算出所述割草机器人相对于所述标识物的距离Z和角度。利用这种方式对割草机器人进行定位，既提高了定位的精度，又降低了定位的难度，而且解决了激光定位中的安全隐患。
实施例四：
如图9所示，在本发明的一个优选实施例中，角度获取单元401还包括：
第二图像获取模块601，用于当所述标识物已从第一摄像头的视野中移出，且所述第二摄像头仍未获取到所述标识物对应的图像时，控制所述双目摄像头转动，使所述第一摄像头或第二摄像头获取的图像存在与预设的标识物相匹配的特征，以获取所述标识物对应的图像。
在本发明实施例中，双目摄像头和图像处理单元连接。当双目摄像头获取到图像信息时，图像处理单元对获取的图像进行预处理，例如滤波等。预处理之后图像处理单元再对图像进行标杆特征信息的匹配，如果标杆已从第一摄像头的视野中移出，且第二摄像头仍未获取到所述标识物对应的图像时，继续转动，使所述第一摄像头或第二摄像头获取的图像存在与预设的标识物相匹配的特征，以获取标杆对应的图片信息。
角度获取单元402，获取割草机器人相对于预设方向的航向角α，以及双目摄像头相对于割草机器人的角度β；
在本发明实施例中，航向角α和角度β的获得方式和实施例一中完全一致，此处不在进行详细描述。
位置处理单元403，用于对所述图像采集装置获取的图像进行处理，并根据测距原理得到所述机器人相对于所述标识物的距离Z以及所述标识物相对于所述图像采集装置的视角正方向的角度θ，并对所述航向角α、角度β、角度θ进行处理以获取所述机器人相对于所述标识物的角度。
在本发明实施例中，双目摄像头和图像处理单元连接。当第一摄像头或第二摄像头对准标杆时，即标杆在摄像头的图像中央时，对所述图像采集装置获取的图像进行处理是指对第二图像获取模块601获取的图像信息中提取标杆在图像中的像素宽度信息xw和像素位置信息xl或xr并发送给中央处理器。
在本发明实施例中，央处理器根据单孔成像原理计算与标杆的距离Z公式为：
在本发明实施例中，所述公式中的f为双目摄像头的焦距，W为标杆的宽度，所述数据均已知。
在本发明实施例中，若只有左边的摄像头获取的图像存在与预设的标识物相匹配的特征，则计算标杆相对于双目摄像头中心的夹角θ公式5为：
若只有右边的摄像头获取的图像存在与预设的标识物相匹配的特征，则计算标杆相对于双目摄像头中心的夹角θ公式6为：
在本发明实施例中，所述公式中的f为双目摄像头的焦距，T为双目摄像头之间的距离，所述数据均已知，Z可通过公式4计算获得。
在本发明实施例中，将标杆视为原点，以地磁正北方向为纵坐标的正方向，以磁正东方向为横坐标的正方向，建立坐标系。割草机器人相对于标杆的角度γ指的是标杆和割草机器人的连线和纵坐标的夹角。求所述角度γ的公式3为：
γ＝180+α+β+θ
在本发明实施例中，所述公式中的α为割草机器人相对于预设方向的航向角，β为双目摄像头相对于割草机器人的角度，所述数据已经通过角度获取单元 402获得，θ为标杆相对于双目摄像头中心的夹角，由公式5或公式6计算获得。由此可得到，以标杆为原点的割草机器人的坐标R(Z,γ)。
上述发明实施例中，割草机器人的图像采集装置捕捉到预设的标识物后，通过测距原理计算出所述割草机器人相对于所述标识物的距离Z和角度。利用这种方式对割草机器人进行定位，既提高了定位的精度，又降低了定位的难度，而且解决了激光定位中的安全隐患。
实施例五：
本发明实施例提供了一种割草机器人定位系统，所述系统包括一预设的标识物以及割草机器人，在本发明实施例中标识物设定为标杆，割草机器人包括实施例三或实施例四的任一装置。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种定位方法，应用于机器人，其特征在于，所述方法包括下述步骤：
控制所述机器人上的图像采集装置转动至可捕捉到预设的标识物并获取图像；
获取所述机器人正面朝向相对于预设方向的航向角α，以及所述图像采集装置的视角正方向相对于机器人正面朝向的角度β；
对所述图像采集装置获取的图像进行处理，并根据测距原理得到所述机器人相对于所述标识物的距离z以及所述标识物相对于所述图像采集装置的视角正方向的角度θ，并对所述航向角α、角度β、角度θ进行处理以获取所述机器人相对于所述标识物的角度；
其中，所述图像采集装置为双目摄像头。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述双目摄像头包括：第一摄像头与第二摄像头；
所述控制图像采集装置转动至可捕捉到预设的标识物的步骤，包括：
驱动与所述摄像头连接的旋转平台以第一预设角速度转动；
若所述双目摄像头中仅第一摄像头获取的图像存在与预设的标识物相匹配的特征，则向第一摄像头一侧以第二预设角速度转动；
若第一摄像头与第二摄像头中获取的图像均存在与预设的标识物相匹配的特征信息，则停止转动，并获取所述图像。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述若所述双目摄像头中仅第一摄像头获取的图像存在与预设的标识物相匹配的特征，则向第一摄像头一侧以第二预设角速度转动的步骤之后，还包括：
若所述标识物已从第一摄像头的视野中移出，且所述第二摄像头仍未获取到所述标识物对应的图像，则控制所述双目摄像头转动，使所述第一摄像头或第二摄像头获取的图像存在与预设的标识物相匹配的特征，以获取所述标识物对应的图像。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述图像采集装置获取的图像进行处理的步骤，包括：
判断所述图像中是否包含与所述标识物的特征相匹配的信息；
若是，则将所述图像中与所述标识物对应的像素信息进行提取并输出。
5.一种定位装置，应用于机器人，其特征在于，所述装置包括：
标识物捕捉单元，用于控制所述机器人上的图像采集装置转动至可捕捉到预设的标识物并获取图像；
角度获取单元，用于获取所述机器人正面朝向相对于预设方向的航向角α，以及所述图像采集装置的视角正方向相对于机器人正面朝向的角度β；
位置处理单元，用于对所述图像采集装置获取的图像进行处理，并根据测距原理得到所述机器人相对于所述标识物的距离Z以及所述标识物相对于所述图像采集装置的视角正方向的角度θ，并对所述航向角α、角度β、角度θ进行处理以获取所述机器人相对于所述标识物的角度；
其中，所述图像采集装置为双目摄像头。
6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述双目摄像头包括：第一摄像头与第二摄像头；
所述标识物捕捉单元包括：
第一驱动模块，用于驱动与所述摄像头连接的旋转平台以第一预设角速度转动；
第二驱动模块，用于当所述双目摄像头中仅第一摄像头获取的图像存在与预设的标识物相匹配的特征时，向第一摄像头一侧以第二预设角速度转动；
第一图像获取模块，用于当第一摄像头与第二摄像头中获取的图像均存在与预设的标识物相匹配的特征信息时，则停止转动，并获取所述图像。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述标识物捕捉单元，还包括：
第二图像获取模块，用于当所述标识物已从第一摄像头的视野中移出，且所述第二摄像头仍未获取到所述标识物对应的图像时，控制所述双目摄像头转动，使所述第一摄像头或第二摄像头获取的图像存在与预设的标识物相匹配的特征，以获取所述标识物对应的图像。
8.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述位置处理单元，包括：
特征信息匹配模块，用于判断所述图像中是否包含与所述标识物的特征相匹配的信息；
像素信息提取模块，用于将所述图像中与所述标识物对应的像素信息进行提取并输出。
9.一种定位系统，其特征在于，所述系统包括一预设的标识物，以及机器人，所述机器人包括：如权利要求5-8任意一项所述的装置。
CN201710025587.5A 2017-01-13 2017-01-13 一种定位方法、装置及系统 Active CN106851095B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710025587.5A CN106851095B (zh) 2017-01-13 2017-01-13 一种定位方法、装置及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710025587.5A CN106851095B (zh) 2017-01-13 2017-01-13 一种定位方法、装置及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106851095A CN106851095A (zh) 2017-06-13
CN106851095B true CN106851095B (zh) 2019-12-24

Family

ID=59123380

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710025587.5A Active CN106851095B (zh) 2017-01-13 2017-01-13 一种定位方法、装置及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106851095B (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108198216A (zh) * 2017-12-12 2018-06-22 深圳市神州云海智能科技有限公司 一种机器人及其基于标识物的位姿估计方法和装置
CN107979249B (zh) * 2018-01-22 2023-05-23 电子科技大学中山学院 一种磁钢自动装配装置
CN111358362B (zh) * 2018-12-26 2022-03-04 珠海一微半导体股份有限公司 视觉机器人的清扫控制方法、装置、芯片及扫地机器人
CN113207412B (zh) * 2021-04-15 2022-12-06 深圳拓邦股份有限公司 视觉伺服割草机器人目标跟踪方法和视觉伺服割草机器人
CN113409387A (zh) * 2021-05-11 2021-09-17 深圳拓邦股份有限公司 一种机器人视觉定位方法及机器人

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102297692A (zh) * 2011-07-12 2011-12-28 重庆邮电大学 用于智能轮椅在转角区域的自定位方法
CN102902271A (zh) * 2012-10-23 2013-01-30 上海大学 基于双目视觉的机器人目标识别与抓取系统及方法
CN103170980A (zh) * 2013-03-11 2013-06-26 常州铭赛机器人科技有限公司 一种家用服务机器人的定位系统及定位方法
CN102298818B (zh) * 2011-08-18 2013-07-10 中国科学技术大学 双目摄像火灾探测与定位装置及其火灾定位方法
CN103413313A (zh) * 2013-08-19 2013-11-27 国家电网公司 基于电力机器人的双目视觉导航系统及方法
CN103874193A (zh) * 2012-12-13 2014-06-18 中国电信股份有限公司 一种移动终端定位的方法及系统
CN104035444A (zh) * 2014-06-27 2014-09-10 东南大学 机器人地图构建存储方法
CN105469405A (zh) * 2015-11-26 2016-04-06 清华大学 基于视觉测程的同时定位与地图构建方法
CN105841687A (zh) * 2015-01-14 2016-08-10 上海智乘网络科技有限公司 室内定位方法和系统

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102297692A (zh) * 2011-07-12 2011-12-28 重庆邮电大学 用于智能轮椅在转角区域的自定位方法
CN102298818B (zh) * 2011-08-18 2013-07-10 中国科学技术大学 双目摄像火灾探测与定位装置及其火灾定位方法
CN102902271A (zh) * 2012-10-23 2013-01-30 上海大学 基于双目视觉的机器人目标识别与抓取系统及方法
CN103874193A (zh) * 2012-12-13 2014-06-18 中国电信股份有限公司 一种移动终端定位的方法及系统
CN103170980A (zh) * 2013-03-11 2013-06-26 常州铭赛机器人科技有限公司 一种家用服务机器人的定位系统及定位方法
CN103413313A (zh) * 2013-08-19 2013-11-27 国家电网公司 基于电力机器人的双目视觉导航系统及方法
CN104035444A (zh) * 2014-06-27 2014-09-10 东南大学 机器人地图构建存储方法
CN105841687A (zh) * 2015-01-14 2016-08-10 上海智乘网络科技有限公司 室内定位方法和系统
CN105469405A (zh) * 2015-11-26 2016-04-06 清华大学 基于视觉测程的同时定位与地图构建方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN106851095A (zh) 2017-06-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106851095B (zh) 一种定位方法、装置及系统
CN106851567B (zh) 一种定位方法、装置及系统
WO2020172875A1 (zh) 道路结构信息的提取方法、无人机及自动驾驶系统
CN109238240B (zh) 一种顾及地形的无人机倾斜摄影方法及其摄影系统
CN109737981B (zh) 基于多传感器的无人车目标搜索装置及方法
CN106441278A (zh) 一种无人机室内定位系统及方法
CN111192331B (zh) 一种激光雷达和相机的外参标定方法及装置
CN103941746A (zh) 无人机巡检图像处理系统及方法
CN108226938A (zh) 一种agv小车的定位系统和方法
CN108733039A (zh) 一种机器人室内导航定位的方法与装置
CN109120883B (zh) 基于远近景的视频监控方法、装置及计算机可读存储介质
CN214520204U (zh) 一种基于深度相机和激光雷达的港区智能巡检机器人
CN110163963B (zh) 一种基于slam的建图装置和建图方法
US20200317335A1 (en) Unmanned aerial vehicle action plan creation system, method and program
US11847797B2 (en) Calibration method for multi-degree-of-freedom movable vision system
WO2023272633A1 (zh) 无人机的控制方法、无人机、飞行系统及存储介质
US20230359204A1 (en) Flight control method, video editing method, device, uav and storage medium
CN116501091B (zh) 基于无人机自动调整航线的风机巡检控制方法和装置
CN114241177A (zh) 一种基于线阵扫描成像的机场道面表观图像检测系统
CN113252066B (zh) 里程计设备参数的标定方法及装置、存储介质、电子装置
EP4257924A1 (en) Laser scanner for verifying positioning of components of assemblies
CN211552867U (zh) 一种用于辅助无人驾驶小车的视觉导航系统
CN105323485A (zh) 单相机倾斜图像采集装置及采集方法
CN105321186A (zh) 一种基于正射投影的封闭空间地图采集方法及装置
CN111402324B (zh) 一种目标测量方法、电子设备以及计算机存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant