CN107085430A - 一种轮式机器人参数调校的优化方法、装置和系统 - Google Patents

一种轮式机器人参数调校的优化方法、装置和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN107085430A
CN107085430A CN201710374943.4A CN201710374943A CN107085430A CN 107085430 A CN107085430 A CN 107085430A CN 201710374943 A CN201710374943 A CN 201710374943A CN 107085430 A CN107085430 A CN 107085430A
Authority
CN
China
Prior art keywords
wheeled robot
image
angle
camera
parameter
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.)
Pending
Application number
CN201710374943.4A
Other languages
English (en)
Inventor
罗沛
张其
白刚
刘怀民
顾震江
刘大志
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.)
Uditech Co Ltd
Shenzhen Top Technology Co Ltd
Original Assignee
Shenzhen Top Technology 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 Top Technology Co Ltd filed Critical Shenzhen Top Technology Co Ltd
Priority to CN201710374943.4A priority Critical patent/CN107085430A/zh
Publication of CN107085430A publication Critical patent/CN107085430A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0246Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
    • G05D1/0253Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means extracting relative motion information from a plurality of images taken successively, e.g. visual odometry, optical flow
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0276Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Manipulator (AREA)

Abstract

一种轮式机器人参数调校的优化方法包括:通过固定的第一摄像头和第二摄像头获取包括所述轮式机器人的第一图像、第二图像和第三图像。根据所述第一摄像头、第二摄像头的位置以及获取的图像中的轮式机器人的位置,确定所述轮式机器人在拐点位置顺时针旋转的往返路径的第一夹角及在拐点位置逆时针旋转的往返路径的第二夹角,以及单程实际直线距离,根据所述第一夹角及在第二夹角,以及单程实际直线距离进行误差轮式机器人的调校参数的计算。由于只需要进行往返测试,对测试场地的面积要求较小,并且每次测试对起点位置的要求不高,不需要对偏差进行忽略,有利于提高调校参数的计算精度。

Description

一种轮式机器人参数调校的优化方法、装置和系统
技术领域
本发明属于轮式机器人领域,尤其涉及一种轮式机器人参数调校的优化方法、装置和系统。
背景技术
轮式机器人是以驱动轮子来带动机器人进行移动和工作的机器人。虽然其运动稳定性与路面的路况有很大关系,但是由于其具有自重轻、承载大、机构简单、驱动和控制相对方便、行走速度快、工作效率高等特点,从而被广泛应用。
虽然轮式机器人在复杂环境下可以具有自规划、自组织和自适应能力,但是,需要轮式机器人有良好的定位导航技术。如果轮式机器人由于零部件设计加工误差、装配误差等原因,会影响轮式机器人的定位精度。
目前在轮式机器人的定位精度调校时,一般采用UMBmark调校方法。通过对移动机器人实施双向4×4米正方形路径测试获取位置误差数据信息,利用近似简化后的方程求解机器人的系统参数及对应的调校系数。在使用该方法进行调校时,需要对轮式机器人在4*4米的双向正方形的场地进行测试,对测试场地要求较大,且需要保证每次测试过程中的轮式机器人的起点位置的精确度,测试的难度较大且精度不高。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供了轮式机器人参数调校的优化方法及装置,以解决现有技术中在进行参数调校时,需要占用较大的场地,且保证每次轮式机器人的起点位置的精确,测试难度较大且精度不高的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种轮式机器人参数调校的优化方法,其特征在于,所述方法包括:
通过固定的第一摄像头获取包括所述轮式机器人在移动的起点位置的第一图像;
通过固定的第二摄像头获取包括所述轮式机器人移动至拐点位置时的第二图像;
通过固定的第一摄像头分别获取包括所述轮式机器人在拐点位置沿顺时针方向旋转180度和逆时针方向旋转180度旋转后移动至终点位置时的第三图像;
根据所述第一摄像头、第二摄像头的位置以及第一图像、第二图像、第三图像中的轮式机器人的位置,确定所述轮式机器人在拐点位置顺时针旋转的往返路径的第一夹角αcw及在拐点位置逆时针旋转的往返路径的第二夹角αccw,以及单程实际直线距离Lact
根据所述第一夹角αcw及在第二夹角αccw,以及单程实际直线距离Lact进行误差轮式机器人的调校参数的计算。
结合第一方面,在第一方面的第一种可能实现方式中,在所述轮式机器人的轮轴的中心设置有特征点,在所述轮式机器人的上表面根据所述特征点设置平面靶标,根据所述平面靶标在图像中的位置确定轮式机器人的位置。
结合第一方面,在第一方面的第二种可能实现方式中,所述根据所述第一摄像头、第二摄像头的位置以及第一图像、第二图像、第三图像中的轮式机器人的位置,确定所述轮式机器人在拐点位置顺时针旋转的往返路径的第一夹角αcw及在拐点位置逆时针旋转的往返路径的第二夹角αccw,以及单程实际直线距离Lact的步骤具体为:
根据所述轮式机器人的起点位置建立世界坐标系,标定所述第一摄像机中的图像中的点和第二摄像机中的图像中的点在所述世界坐标系中的坐标;
根据轮式机器人在所述第一图像、第二图像、第三图像的位置,确定所述轮式机器人的起点位置、拐点位置和终点位置在世界坐标系下的坐标;
根据所述轮式机器人的起点位置、拐点位置和终点位置在世界坐标系下的坐标,确定所述轮式机器人在拐点位置顺时针旋转的往返路径的第一夹角αcw及在拐点位置逆时针旋转的往返路径的第二夹角αccw,以及单程实际直线距离Lact
结合第一方面,在第一方面的第三种可能实现方式中,在所述根据所述第一夹角αcw及在第二夹角αccw,以及单程实际直线距离Lact进行误差轮式机器人的调校参数的计算的步骤之后,所述方法还包括:
将计算的调校参数写入轮式机器人的存储器,使轮式机器人控制器根据所述调校参数控制所述轮式机器人的运动。
结合第一方面,在第一方面的第四种可能实现方式中,所述根据所述第一夹角αcw及在第二夹角αccw,以及单程实际直线距离Lact进行误差轮式机器人的调校参数的计算的步骤具体包括:
在β为零时,根据公式Es=Lact/Lnom计算理想平均轮径与实际轮径之间的偏差的调校参数,在不为零时,根据公式计算理论平均轮径与实际轮径之间的偏差的调校参数,其中β=(α_cw+α_ccw)/2,Lnom为理论的单程距离;
根据公式Eb=(π-θ)/(π-(θ+α))确定所述理论轮距与实际轮距的调校参数Eb,其中θ+α=(α_cw-α_ccw)/2;
当β小于或等于零时,根据公式计算左右轮直径不等调校参数Ed,其中机器人实际轮距bact=Eb*bnom,bnom为机器人理想轮距,当β大于零时,根据公式计算左右轮直径不等调校参数Ed。
第二方面,本发明实施例提供了一种轮式机器人参数调校的优化装置,所述装置包括:
第一图像获取单元,用于通过固定的第一摄像头获取包括所述轮式机器人在移动的起点位置的第一图像;
第二图像获取单元,用于通过固定的第二摄像头获取包括所述轮式机器人移动至拐点位置时的第二图像;
第三图像获取单元,用于通过固定的第一摄像头分别获取包括所述轮式机器人在拐点位置沿顺时针方向旋转180度和逆时针方向旋转180度旋转后移动至终点位置时的第三图像;
夹角确定单元,用于根据所述第一摄像头、第二摄像头的位置以及第一图像、第二图像、第三图像中的轮式机器人的位置,确定所述轮式机器人在拐点位置顺时针旋转的往返路径的第一夹角αcw及在拐点位置逆时针旋转的往返路径的第二夹角αccw,以及单程实际直线距离Lact
参数计算单元,用于根据所述第一夹角αcw及在第二夹角αccw,以及单程实际直线距离Lact进行误差轮式机器人的调校参数的计算。
结合第二方面,在第二方面的第一种可能实现方式中,在所述轮式机器人的轮轴的中心设置有特征点,在所述轮式机器人的上表面根据所述特征点设置平面靶标,根据所述平面靶标在图像中的位置确定轮式机器人的位置。
结合第二方面,在第二方面的第二种可能实现方式中,所述夹角确定单元包括:
标定子单元,用于根据所述轮式机器人的起点位置建立世界坐标系,标定所述第一摄像机中的图像中的点和第二摄像机中的图像中的点在所述世界坐标系中的坐标;
坐标确定子单元,用于根据轮式机器人在所述第一图像、第二图像、第三图像的位置,确定所述轮式机器人的起点位置、拐点位置和终点位置在世界坐标系下的坐标;
夹角确定子单元,用于根据所述轮式机器人的起点位置、拐点位置和终点位置在世界坐标系下的坐标,确定所述轮式机器人在拐点位置顺时针旋转的往返路径的第一夹角αcw及在拐点位置逆时针旋转的往返路径的第二夹角αccw,以及单程实际直线距离Lact
结合第二方面,在第二方面的第三种可能实现方式中,所述装置还包括:
控制单元,用于将计算的调校参数写入轮式机器人的存储器,使轮式机器人控制器根据所述调校参数控制所述轮式机器人的运动。
结合第二方面,在第二方面的第四种可能实现方式中,所述参数计算单元包括:
第一参数计算子单元,用于在β为零时,根据公式Es=Lact/Lnom计算理想平均轮径与实际轮径之间的偏差的调校参数,在不为零时,根据公式计算理论平均轮径与实际轮径之间的偏差的调校参数,其中β=(α_cw+α_ccw)/2,Lnom为理论的单程距离;
第二参数计算子单元,用于根据公式Eb=(π-θ)/(π-(θ+α))确定所述理论轮距与实际轮距的调校参数Eb,其中θ+α=(α_cw-α_ccw)/2;
第三参数计算子单元,用于当β小于或等于零时,根据公式计算左右轮直径不等调校参数Ed,其中机器人实际轮距bact=Eb*bnom,bnom为机器人理想轮距,当β大于零时,根据公式计算左右轮直径不等调校参数Ed。
本发明实施例通过第一摄像头获取轮式机器人在起点和终点的图像,通过第二摄像头获取轮式机器人在拐点的图像,通过第一摄像头、第二摄像头以及第一摄像头和第二摄像头获取的图像确定轮式机器人在不同的旋转方向时的往返路径的夹角以及单程实际直线距离对调校参数进行计算。由于本方法只需要进行往返测试,对测试场地的面积要求较小,并且每次测试对起点位置的要求不高,不需要对偏差进行忽略,有利于提高调校参数的计算精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的轮式机器人调校的优化方法的实现流程图;
图2是本发明实施例提供的轮式机器人调的测试场景示意图;
图3是本发明实施例提供的调校参数的计算流程示意图;
图4是本发明实施例提供的轮式机器人调校的优化装置的结构框图。
具体实施方式
以下描述中,为了说明而不是为了限定,提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节,以便透彻理解本发明实施例。然而,本领域的技术人员应当清楚,在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中,省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明,以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
为了说明本发明所述的技术方案,下面通过具体实施例来进行说明。
如图1所示,本发明实施例所述轮式机器人调校的优化方法的实现流程,详述如下:
在步骤S101中,通过固定的第一摄像头获取包括所述轮式机器人在移动的起点位置的第一图像。
具体的,所述第一摄像头,如图2所示,可以固定在所述测试场景的起点位置的上方,所述第一摄像头正对准下方区域,在轮式机器人设置在起点位置,以及轮式机器人返回后到达终点位置时,所述第一摄像头可以获取到包括所述轮式机器人的图像。当然,在获取轮式机器人在起点位置和终点位置的图像时,也可采用两个摄像头分别获取。
所述第一摄像头,与步骤S102中的第二摄像头,可以为固定在同一水平面上的两个摄像头。并且两个摄像头之间的距离可以预先标定,当摄像头正对着下方获取图像时,则两个摄像头所获取的图像的中心点的距离,即两个摄像头之间的距离。
所述第一摄像头和第二摄像头所获取的图像中的点,与实际的坐标的对应关系,可以通过标定的方式确定。比如,可以在场景中拍摄包括标尺的图像,根据标尺所显示的实际距离与图像中标尺的像素点的距离,确定所述第一摄像头、第二摄像头所拍摄的图像中的点的实际坐标位置。
在步骤S102中,通过固定的第二摄像头获取包括所述轮式机器人移动至拐点位置时的第二图像。
如图2所示,所述第二摄像头固定在预先设定的拐点的区域,当控制所述轮式机器人进行180拐弯时,可以通过轮式机器人发送的拍摄指令,控制所述第二摄像头拍摄图像。同样,轮式机器人在起点位置和终点位置时,也可以将拍摄指令发送至第一摄像头,进行图像拍摄。所述轮式机器人可以通过无线连接的方式,将所述控制指令发送至第一摄像头和第二摄像头。所述无线连接可以为蓝牙连接、WIFI连接,还可以通过移动网络的方式进行连接。通过移动网络的方式进行连接时,可以使第一摄像头和第二摄像头通过有线或者无线的连接至因特网,所述轮式机器人通过移动通信网络,比如2G、3G或4G网络与所述摄像头通信。
另外,还可以通过第一摄像头和第二摄像头实时的进行图像拍摄,根据拍摄的多幅图像,分析所述轮式机器人的起点位置、终点位置和拐点位置。
所述轮式机器人在旋转时,确保轮式机器人在拐点的位置已经停下来,然后低速缓慢的移动,以避免轮子打滑。
在步骤S103中,通过固定的第一摄像头分别获取包括所述轮式机器人在拐点位置沿顺时针方向旋转180度和逆时针方向旋转180度旋转后移动至终点位置时的第三图像。
所述第二摄像头可以通过对图像分析,得到所述轮式机器人的旋转的方向是顺时针方向180度,还是逆时针方向180度。当然,在所述轮式机器人进行旋转时,也可由轮式机器人将其旋转的方向的信息发送至控制第二摄像头,或者发送至上位机等。
在第一图像、第二图像和第三图像中包括所述轮式机器人。当检测到图像中不含轮式机器人时,可以发送相应的提示信息,提示当前测试的图像异常等。
另外,如图2所示,作为本发明优选的一种实施方式,在所述轮式机器人的轮轴的中心设置有特征点,在所述轮式机器人的上表面根据所述特征点设置平面靶标,根据所述平面靶标在图像中的位置确定轮式机器人的位置。通过将轮式机器人的特征点设置在上表面,从而可以使得摄像头可以根据采集的画面,更加容易对轮式机器人的位置进行定位。
在步骤S104中,根据所述第一摄像头、第二摄像头的位置以及第一图像、第二图像、第三图像中的轮式机器人的位置,确定所述轮式机器人在拐点位置顺时针旋转的往返路径的第一夹角αcw及在拐点位置逆时针旋转的往返路径的第二夹角αccw,以及单程实际直线距离Lact
在本发明实施例中,所述第一摄像头、第二摄像头所采集的图像中的每个位置点,可以根据第一摄像头、第二摄像头的位置确定。比如,当以轮式机器人的起点位置建立世界坐标系,那么第一摄像头和第二摄像头投影至测试平面的坐标位置可以确定,第一摄像头和第二摄像头所拍摄的图像中的像素点的坐标也可以相应的标定。因此,通过第一摄像头和第二摄像头所采集的图像中,可以准确的确定图像中的轮式机器人在世界坐标系下的坐标。
所述根据所述第一摄像头、第二摄像头的位置以及第一图像、第二图像、第三图像中的轮式机器人的位置,确定所述轮式机器人在拐点位置顺时针旋转的往返路径的第一夹角αcw及在拐点位置逆时针旋转的往返路径的第二夹角αccw,以及单程实际直线距离Lact的步骤具体为:
根据所述轮式机器人的起点位置建立世界坐标系,标定所述第一摄像机中的图像中的点和第二摄像机中的图像中的点在所述世界坐标系中的坐标;
根据轮式机器人在所述第一图像、第二图像、第三图像的位置,确定所述轮式机器人的起点位置、拐点位置和终点位置在世界坐标系下的坐标;
根据所述轮式机器人的起点位置、拐点位置和终点位置在世界坐标系下的坐标,确定所述轮式机器人在拐点位置顺时针旋转的往返路径的第一夹角αcw及在拐点位置逆时针旋转的往返路径的第二夹角αccw,以及单程实际直线距离Lact
具体的,通过第一摄像头和第二摄像头获取起点位置、拐点位置和终点位置的坐标后,将起点位置和拐点位置,以及拐点位置和终点位置连接,即可得到轮式机器人在拐点位置顺时针旋转的往返路径的第一夹角αcw及在拐点位置逆时针旋转的往返路径的第二夹角αccw。并且可以设定,当拐点位置位于所述起点位置的下方时,夹角为负值;当拐点位置位于所述起点位置的上方时,夹角为正值。
所述单程实际直线距离Lact可以根据起点位置和拐点位置的坐标直接计算得到。在本发明实施例中,所述起点位置到拐点位置的距离,与拐点位置到终点位置的距离相同。
在步骤S105中,根据所述第一夹角αcw及在第二夹角αccw,以及单程实际直线距离Lact进行误差轮式机器人的调校参数的计算。
可以设置不同的起点位置,进行多次计算取平均值,也可以设置为同一起点位置,对多个终点位置和拐点位置取平均值后,再进行计算。
如图3所示,本发明实施例根据所述第一夹角αcw及在第二夹角αccw,以及单程实际直线距离Lact进行误差轮式机器人的调校参数的计算的流程,具体可以包括如下步骤:
在步骤S301中,根据所述第一夹角和所述第二夹角确定第二偏差角θ与第一偏差角α之和θ+α,以及由轮直径不等引起的第三偏差角β。
其中,第二偏差角θ由理想平均轮径与实际轮径的偏差所产生,第一偏差角α由理论轮距与实际轮距所产生。其中,根据公式θ+α=(α_cw-α_ccw)/2确定第二偏差角α与第一偏差角θ之和θ+α;
根据公式β=(α_cw+α_ccw)/2确定由轮直径不等引起的第三偏差角β。
其中,由轮直径不等引起的第三偏差角β可能大于零,也可能小于零。当轮直径相等时,所述第三偏差角β的值则为零。
在步骤S302中,根据述述往返的实际距离Lact与轮式机器人的理论距离值,获得理想平均轮径与实际轮径之间的偏差的调校参数Es,根据所述调校参数Es确定由理想平均轮径与实际轮径产生的第二偏差角θ。
具体的,所述轮式机器人的理论距离值,可以通过轮式机器人在行走过程中的滚轮转动圈数与轮式机器人的理想轮径计算得到。即根据轮式机器人的理想轮径计算得到轮式机器人的滚轮的周长,计算周长和转动圈数的乘积,即可得到轮式机器人所行走的理论距离值。比如理论轮径为a(直径),转动的圈数为n,那么,可以计算得到理论距离值为3.14*a*n。
具体的一种计算方式中,可以结合轮直径引起的第三偏差角β,结合所述往返的实际距离Lact与轮式机器人的理论距离值Lnom,获得理想平均轮径与实际轮径之间的偏差的调校参数Es,再根据所述调校参数Es确定由理想平均轮径与实际轮径产生的第二偏差角θ,该步骤具体可以为:
A1,判断所述第三偏差角β是否为零。
A2,如果第三偏差角β为零,则根据公式计算理想平均轮径与实际轮径之间的偏差的调校参数Es=Lact/Lnom
A3,如果所述第三偏差角β不为零,则根据公式计算得到理想平均轮径与实际轮径之间的偏差的调校参数,其中Lnom为理论的单程距离;
A4,根据公式θ=π(1-Es)确定由理想平均轮径与实际轮径产生的第二偏差角θ。
在步骤A2和A3计算得到理想平均轮径与实际轮径之间的偏差的调校参数后,即可根据该调校参数对实际轮径所产生的偏差进行调整。在确定了由理想平均轮径与实际轮径之间的偏差的调校参数后,可以根据步骤A4进一步确定由理想平均轮径与实际轮径产生的第二偏差角θ。
在步骤S303中,根据所述第二偏差角θ,以及第一偏差角与第二偏差角之和θ+α,确定理论轮距与实际轮距的调校参数Eb,根据所述第三偏差角β、所述往返的实际距离Lact以及实际轴距离,确定轮直径不等调校参数Ed。
所述轮距,是指两个滚轮之间的距离,可以理解为同一轴承上的两个滚轮之间的距离。所述轮径,则表示滚轮的直径或者半径等。
在确定了由理想平均轮径与实际轮径产生的第二偏差角θ后,可以根据所述第二偏差角θ,以及第一偏差角与第二偏差角之和θ+α,确定理论轮距与实际轮距的调校参数Eb,具体可以为:
根据公式Eb=(π-θ)/(π-(θ+α))确定所述理论轮距与实际轮距的调校参数Eb。根据确定的理论轮距与实际轮距的调校参数对轮式机器人进行调校。
另外,所述根据所述第三偏差角、所述往返的实际距离Lact以及实际轴距离,确定轮直径不等调校参数Ed的步骤还可包括:
判断由轮直径不等引起的第三偏差角β是否大于零;
如果所述第三偏差角β大于零,则所述轮直径不等调校参数如果所述第三偏差角β大于零,则所述轮直径不等调校参数其中bact为机器人实际轮距,且bact=Eb*bnom,其中,bnom为机器人理论轮距。
在计算完成后,可以将计算的调校参数写入轮式机器人的存储器,使轮式机器人控制器根据所述调校参数控制所述轮式机器人的运动。
应理解,上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上文实施例所述的轮式机器人调校的优化方法,图4示出了本发明实施例提供的轮式机器人调校的优化装置的结构框图,为了便于说明,仅示出了与本发明实施例相关的部分。
参照图4,该装置包括:
第一图像获取单元401,用于通过固定的第一摄像头获取包括所述轮式机器人在移动的起点位置的第一图像;
第二图像获取单元402,用于通过固定的第二摄像头获取包括所述轮式机器人移动至拐点位置时的第二图像;
第三图像获取单元403,用于通过固定的第一摄像头分别获取包括所述轮式机器人在拐点位置沿顺时针方向旋转180度和逆时针方向旋转180度旋转后移动至终点位置时的第三图像;
夹角确定单元404,用于根据所述第一摄像头、第二摄像头的位置以及第一图像、第二图像、第三图像中的轮式机器人的位置,确定所述轮式机器人在拐点位置顺时针旋转的往返路径的第一夹角αcw及在拐点位置逆时针旋转的往返路径的第二夹角αccw,以及单程实际直线距离Lact
参数计算单元405,用于根据所述第一夹角αcw及在第二夹角αccw,以及单程实际直线距离Lact进行误差轮式机器人的调校参数的计算。
优选的,在所述轮式机器人的轮轴的中心设置有特征点,在所述轮式机器人的上表面根据所述特征点设置平面靶标,根据所述平面靶标在图像中的位置确定轮式机器人的位置。
优选的,所述夹角确定单元包括:
标定子单元,用于根据所述轮式机器人的起点位置建立世界坐标系,标定所述第一摄像机中的图像中的点和第二摄像机中的图像中的点在所述世界坐标系中的坐标;
坐标确定子单元,用于根据轮式机器人在所述第一图像、第二图像、第三图像的位置,确定所述轮式机器人的起点位置、拐点位置和终点位置在世界坐标系下的坐标;
夹角确定子单元,用于根据所述轮式机器人的起点位置、拐点位置和终点位置在世界坐标系下的坐标,确定所述轮式机器人在拐点位置顺时针旋转的往返路径的第一夹角αcw及在拐点位置逆时针旋转的往返路径的第二夹角αccw,以及单程实际直线距离Lact
优选的,所述装置还包括:
控制单元,用于将计算的调校参数写入轮式机器人的存储器,使轮式机器人控制器根据所述调校参数控制所述轮式机器人的运动。
优选的,所述参数计算单元包括:
第一参数计算子单元,用于在β为零时,根据公式Es=Lact/Lnom计算理想平均轮径与实际轮径之间的偏差的调校参数,在不为零时,根据公式计算理论平均轮径与实际轮径之间的偏差的调校参数,其中β=(α_cw+α_ccw)/2,Lnom为理论的单程距离;
第二参数计算子单元,用于根据公式Eb=(π-θ)/(π-(θ+α))确定所述理论轮距与实际轮距的调校参数Eb,其中θ+α=(α_cw-α_ccw)/2;
第三参数计算子单元,用于当β小于或等于零时,根据公式计算左右轮直径不等调校参数Ed,其中机器人实际轮距bact=Eb*bnom,bnom为机器人理想轮距,当β大于零时,根据公式计算左右轮直径不等调校参数Ed。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成,即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中,上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。另外,各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块或单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通讯连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明实施例各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种轮式机器人参数调校的优化方法,其特征在于,所述方法包括:
通过固定的第一摄像头获取包括所述轮式机器人在移动的起点位置的第一图像;
通过固定的第二摄像头获取包括所述轮式机器人移动至拐点位置时的第二图像;
通过固定的第一摄像头分别获取包括所述轮式机器人在拐点位置沿顺时针方向旋转180度和逆时针方向旋转180度旋转后移动至终点位置时的第三图像;
根据所述第一摄像头、第二摄像头的位置以及第一图像、第二图像、第三图像中的轮式机器人的位置,确定所述轮式机器人在拐点位置顺时针旋转的往返路径的第一夹角αcw及在拐点位置逆时针旋转的往返路径的第二夹角αccw,以及单程实际直线距离Lact
根据所述第一夹角αcw及在第二夹角αccw,以及单程实际直线距离Lact进行误差轮式机器人的调校参数的计算。
2.如权利要求1所述的轮式机器人参数调校的优化方法,其特征在于,在所述轮式机器人的轮轴的中心设置有特征点,在所述轮式机器人的上表面根据所述特征点设置平面靶标,根据所述平面靶标在图像中的位置确定轮式机器人的位置。
3.根据权利要求1所述的轮式机器人参数调校的优化方法,其特征在于,所述根据所述第一摄像头、第二摄像头的位置以及第一图像、第二图像、第三图像中的轮式机器人的位置,确定所述轮式机器人在拐点位置顺时针旋转的往返路径的第一夹角αcw及在拐点位置逆时针旋转的往返路径的第二夹角αccw,以及单程实际直线距离Lact的步骤具体为:
根据所述轮式机器人的起点位置建立世界坐标系,标定所述第一摄像机中的图像中的点和第二摄像机中的图像中的点在所述世界坐标系中的坐标;
根据轮式机器人在所述第一图像、第二图像、第三图像的位置,确定所述轮式机器人的起点位置、拐点位置和终点位置在世界坐标系下的坐标;
根据所述轮式机器人的起点位置、拐点位置和终点位置在世界坐标系下的坐标,确定所述轮式机器人在拐点位置顺时针旋转的往返路径的第一夹角αcw及在拐点位置逆时针旋转的往返路径的第二夹角αccw,以及单程实际直线距离Lact
4.根据权利要求1所述轮式机器人参数调校的优化方法,其特征在于,在所述根据所述第一夹角αcw及在第二夹角αccw,以及单程实际直线距离Lact进行误差轮式机器人的调校参数的计算的步骤之后,所述方法还包括:
将计算的调校参数写入轮式机器人的存储器,使轮式机器人控制器根据所述调校参数控制所述轮式机器人的运动。
5.根据权利要求1所述轮式机器人参数调校的优化方法,其特征在于,所述根据所述第一夹角αcw及在第二夹角αccw,以及单程实际直线距离Lact进行误差轮式机器人的调校参数的计算的步骤具体包括:
在β为零时,根据公式Es=Lact/Lnom计算理想平均轮径与实际轮径之间的偏差的调校参数,在不为零时,根据公式计算理论平均轮径与实际轮径之间的偏差的调校参数,其中β=(α_cw+α_ccw)/2,Lnom为理论的单程距离;
根据公式Eb=(π-θ)/(π-(θ+α))确定所述理论轮距与实际轮距的调校参数Eb,其中θ+α=(α_cw-α_ccw)/2;
当β小于或等于零时,根据公式计算左右轮直径不等调校参数Ed,其中机器人实际轮距bact=Eb*bnom,bnom为机器人理想轮距,当β大于零时,根据公式计算左右轮直径不等调校参数Ed。
6.一种轮式机器人参数调校的优化装置,其特征在于,所述装置包括:
第一图像获取单元,用于通过固定的第一摄像头获取包括所述轮式机器人在移动的起点位置的第一图像;
第二图像获取单元,用于通过固定的第二摄像头获取包括所述轮式机器人移动至拐点位置时的第二图像;
第三图像获取单元,用于通过固定的第一摄像头分别获取包括所述轮式机器人在拐点位置沿顺时针方向旋转180度和逆时针方向旋转180度旋转后移动至终点位置时的第三图像;
夹角确定单元,用于根据所述第一摄像头、第二摄像头的位置以及第一图像、第二图像、第三图像中的轮式机器人的位置,确定所述轮式机器人在拐点位置顺时针旋转的往返路径的第一夹角αcw及在拐点位置逆时针旋转的往返路径的第二夹角αccw,以及单程实际直线距离Lact
参数计算单元,用于根据所述第一夹角αcw及在第二夹角αccw,以及单程实际直线距离Lact进行误差轮式机器人的调校参数的计算。
7.如权利要求6所述的轮式机器人参数调校的优化装置,其特征在于,在所述轮式机器人的轮轴的中心设置有特征点,在所述轮式机器人的上表面根据所述特征点设置平面靶标,根据所述平面靶标在图像中的位置确定轮式机器人的位置。
8.根据权利要求6所述的轮式机器人参数调校的优化装置,其特征在于,所述夹角确定单元包括:
标定子单元,用于根据所述轮式机器人的起点位置建立世界坐标系,标定所述第一摄像机中的图像中的点和第二摄像机中的图像中的点在所述世界坐标系中的坐标;
坐标确定子单元,用于根据轮式机器人在所述第一图像、第二图像、第三图像的位置,确定所述轮式机器人的起点位置、拐点位置和终点位置在世界坐标系下的坐标;
夹角确定子单元,用于根据所述轮式机器人的起点位置、拐点位置和终点位置在世界坐标系下的坐标,确定所述轮式机器人在拐点位置顺时针旋转的往返路径的第一夹角αcw及在拐点位置逆时针旋转的往返路径的第二夹角αccw,以及单程实际直线距离Lact
9.根据权利要求6所述轮式机器人参数调校的优化装置,其特征在于,所述装置还包括:
控制单元,用于将计算的调校参数写入轮式机器人的存储器,使轮式机器人控制器根据所述调校参数控制所述轮式机器人的运动。
10.根据权利要求6所述轮式机器人参数调校的优化装置,其特征在于,所述参数计算单元包括:
第一参数计算子单元,用于在β为零时,根据公式Es=Lact/Lnom计算理想平均轮径与实际轮径之间的偏差的调校参数,在不为零时,根据公式计算理论平均轮径与实际轮径之间的偏差的调校参数,其中β=(α_cw+α_ccw)/2,Lnom为理论的单程距离;
第二参数计算子单元,用于根据公式Eb=(π-θ)/(π-(θ+α))确定所述理论轮距与实际轮距的调校参数Eb,其中θ+α=(α_cw-α_ccw)/2;
第三参数计算子单元,用于当β小于或等于零时,根据公式计算左右轮直径不等调校参数Ed,其中机器人实际轮距bact=Eb*bnom,bnom为机器人理想轮距,当β大于零时,根据公式计算左右轮直径不等调校参数Ed。
CN201710374943.4A 2017-05-24 2017-05-24 一种轮式机器人参数调校的优化方法、装置和系统 Pending CN107085430A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710374943.4A CN107085430A (zh) 2017-05-24 2017-05-24 一种轮式机器人参数调校的优化方法、装置和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710374943.4A CN107085430A (zh) 2017-05-24 2017-05-24 一种轮式机器人参数调校的优化方法、装置和系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN107085430A true CN107085430A (zh) 2017-08-22

Family

ID=59608738

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710374943.4A Pending CN107085430A (zh) 2017-05-24 2017-05-24 一种轮式机器人参数调校的优化方法、装置和系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107085430A (zh)

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108303036A (zh) * 2018-01-23 2018-07-20 深圳市朗驰欣创科技股份有限公司 一种机器人轮径校准方法
CN108388242A (zh) * 2018-01-08 2018-08-10 浙江立石机器人技术有限公司 机器人左右轮相对误差标定方法、装置及系统
CN109657198A (zh) * 2017-10-11 2019-04-19 杭州海康机器人技术有限公司 机器人标定方法、装置及计算机可读存储介质
CN109960247A (zh) * 2017-12-14 2019-07-02 富华科精密工业(深圳)有限公司 中央控制器、移动导航系统及方法
CN110632933A (zh) * 2019-10-18 2019-12-31 鱼越号机器人科技(上海)有限公司 一种路径移动方法、机器人、计算机可读存储介质
CN110716564A (zh) * 2019-09-26 2020-01-21 兰剑智能科技股份有限公司 穿梭车行走控制方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110849387A (zh) * 2018-08-20 2020-02-28 北京京东尚科信息技术有限公司 一种传感器参数标定方法和装置
CN111496773A (zh) * 2019-01-30 2020-08-07 北京京东尚科信息技术有限公司 一种调整机器人机械参数的方法和装置
CN111693090A (zh) * 2020-06-10 2020-09-22 上海有个机器人有限公司 一种机器人的路面环境老化测试方法、介质、终端和装置
CN112230653A (zh) * 2020-09-24 2021-01-15 北京旷视机器人技术有限公司 驱动轮参数的确定方法、装置和自动导航车

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104864889A (zh) * 2015-05-29 2015-08-26 山东鲁能智能技术有限公司 一种基于视觉的机器人里程计校正系统及方法
KR20150138889A (ko) * 2014-05-30 2015-12-11 동명대학교산학협력단 3차원 깊이정보기반 자율주행 로봇의 위치추정 장치 및 그 방법
CN106292660A (zh) * 2016-08-05 2017-01-04 上海电力学院 基于里程计和灰度传感器的平衡车路径校正装置及方法
CN106325269A (zh) * 2016-08-05 2017-01-11 上海电力学院 基于里程计和磁传感器的两轮平衡车路径校正装置及方法
CN106323336A (zh) * 2015-07-02 2017-01-11 中国科学院沈阳自动化研究所 一种便携式室内移动机器人导航性能测评系统及方法
CN106485252A (zh) * 2016-09-08 2017-03-08 上海卫星工程研究所 图像配准试验点阵靶标图像特征点识别方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150138889A (ko) * 2014-05-30 2015-12-11 동명대학교산학협력단 3차원 깊이정보기반 자율주행 로봇의 위치추정 장치 및 그 방법
CN104864889A (zh) * 2015-05-29 2015-08-26 山东鲁能智能技术有限公司 一种基于视觉的机器人里程计校正系统及方法
CN106323336A (zh) * 2015-07-02 2017-01-11 中国科学院沈阳自动化研究所 一种便携式室内移动机器人导航性能测评系统及方法
CN106292660A (zh) * 2016-08-05 2017-01-04 上海电力学院 基于里程计和灰度传感器的平衡车路径校正装置及方法
CN106325269A (zh) * 2016-08-05 2017-01-11 上海电力学院 基于里程计和磁传感器的两轮平衡车路径校正装置及方法
CN106485252A (zh) * 2016-09-08 2017-03-08 上海卫星工程研究所 图像配准试验点阵靶标图像特征点识别方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
(美)R•西格沃特等: "《国外名校最新教材精选 自主移动机器人导论 第2版》", 31 May 2013 *
ALI BOSTANI等: "A novel Method to Measure and Correct the Odometry Errors in Mobile Robots", 《2008 CANADIAN CONFERENCE ON ELECTRICAL AND COMPUTER ENGINEERING》 *

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109657198A (zh) * 2017-10-11 2019-04-19 杭州海康机器人技术有限公司 机器人标定方法、装置及计算机可读存储介质
CN109960247A (zh) * 2017-12-14 2019-07-02 富华科精密工业(深圳)有限公司 中央控制器、移动导航系统及方法
CN109960247B (zh) * 2017-12-14 2023-08-29 深圳富联富桂精密工业有限公司 中央控制器、移动导航系统及方法
CN108388242A (zh) * 2018-01-08 2018-08-10 浙江立石机器人技术有限公司 机器人左右轮相对误差标定方法、装置及系统
CN108303036A (zh) * 2018-01-23 2018-07-20 深圳市朗驰欣创科技股份有限公司 一种机器人轮径校准方法
CN110849387A (zh) * 2018-08-20 2020-02-28 北京京东尚科信息技术有限公司 一种传感器参数标定方法和装置
CN110849387B (zh) * 2018-08-20 2024-01-12 北京京东尚科信息技术有限公司 一种传感器参数标定方法和装置
CN111496773A (zh) * 2019-01-30 2020-08-07 北京京东尚科信息技术有限公司 一种调整机器人机械参数的方法和装置
CN110716564A (zh) * 2019-09-26 2020-01-21 兰剑智能科技股份有限公司 穿梭车行走控制方法、装置、计算机设备及存储介质
WO2021056901A1 (zh) * 2019-09-26 2021-04-01 兰剑智能科技股份有限公司 穿梭车行走控制方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110632933B (zh) * 2019-10-18 2022-05-20 鱼越号机器人科技(上海)有限公司 一种路径移动方法、机器人、计算机可读存储介质
CN110632933A (zh) * 2019-10-18 2019-12-31 鱼越号机器人科技(上海)有限公司 一种路径移动方法、机器人、计算机可读存储介质
CN111693090A (zh) * 2020-06-10 2020-09-22 上海有个机器人有限公司 一种机器人的路面环境老化测试方法、介质、终端和装置
CN112230653A (zh) * 2020-09-24 2021-01-15 北京旷视机器人技术有限公司 驱动轮参数的确定方法、装置和自动导航车

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107085430A (zh) 一种轮式机器人参数调校的优化方法、装置和系统
Filipenko et al. Comparison of various slam systems for mobile robot in an indoor environment
JP6868028B2 (ja) 自律測位航法設備、測位航法方法及び自律測位航法システム
CN105073348B (zh) 用于校准的机器人系统和方法
CN104102226B (zh) 控制系统及控制方法
CN106444852B (zh) 图像处理装置、位置校正方法及工业装置
CN106767827B (zh) 一种基于激光数据的移动机器人点云地图创建方法
CN105945909A (zh) 三自由度并联机器人的误差校正方法及系统
CN109093626A (zh) 四足机器人的机身姿态控制方法及装置
CN105261060A (zh) 基于点云压缩和惯性导航的移动场景实时三维重构方法
CN109976324A (zh) 控制机器人充电的方法、机器人及计算机可读存储介质
EP3547260B1 (en) System and method for automatic calibration of image devices
CN107808401A (zh) 机械臂末端的单相机的手眼标定方法
CN103578133A (zh) 一种将二维图像信息进行三维重建的方法和设备
CN108225345A (zh) 可移动设备的位姿确定方法、环境建模方法及装置
JP6259233B2 (ja) 移動ロボット、移動ロボット制御システム、及びプログラム
CN108204879B (zh) 一种转动惯量的光学测量方法及系统
CN108326845B (zh) 基于双目相机和激光雷达的机器人定位方法、装置及系统
CN105598984B (zh) 一种冗余度机械臂加速度层运动规划的初始化方法
CN113400301B (zh) 一种机器人3d手眼标定方法、系统、装置及介质
CN109676602A (zh) 行走机器人的自适应标定方法、系统、设备及存储介质
WO2017197369A1 (en) Calibration for vision system
CN110363801A (zh) 工件实物与工件三维cad模型的对应点匹配方法
CN108681324A (zh) 基于全局视觉的移动机器人轨迹跟踪控制方法
CN107168317A (zh) 一种轮式机器人的误差调校方法和装置

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
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20170822