CN107152933A - 一种基于机器视觉的移动机器人导航偏转角的计算方法 - Google Patents

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张千
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Abstract

本发明公开了一种基于机器视觉的移动机器人导航偏转角的计算方法，属于图像识别领域，其包括如下步骤：步骤101、搭建移动机器人导航系统架构；步骤102、机器人导航初始定位；步骤103、获取指南针原始图像；步骤104、正向矢量与南向矢量角度检测；步骤105、计算机器人导航偏转角；该方法选用机械指南针，可以消除移动机器人自身导磁材料影响，保证测量数据的准确性，具有较高的精度。

Description

一种基于机器视觉的移动机器人导航偏转角的计算方法
技术领域
本发明属于图像识别领域，具体涉及到一种基于机器视觉的移动机器人导航偏转角的计算方法。
背景技术
随着社会经济与科学技术的发展，智能化机器人越来越受到人们的喜爱，研究具有高精度导航定位能力的机器人成为当前热点之一。
目前，在移动机器人导航应用中，广泛使用电子罗盘与机械陀螺仪来确定机器人偏转角，但电子罗盘容易受到干扰源的硬磁干扰，严重影响机器人输出的准确性，极端情况下可能导致机器人无法正常移动。为此，需要研究其他技术手段来避免移动机器人导航领域中的磁干扰问题，有效避免机器人自身导磁材料对测量精度的影响。
发明内容
发明目的：针对上述问题，本发明的目的是提供一种基于机器视觉的移动机器人导航偏转角的计算方法，首先构建了移动机器人导航系统架构，然后采用图像识别技术来获得当前机器人正向矢量与南向矢量间的夹角数据，从而获得偏转角角度数据，该方法可以消除移动机器人自身导磁材料影响，保证测量数据的准确性，具有较高的精度。
技术方案：为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于机器视觉的移动机器人导航偏转角的计算方法，包括如下步骤：
步骤101，搭建移动机器人导航系统架构；
步骤102，初始化导航系统，机器人导航初始定位；
步骤103，建立导航系统角度数学模型，获取指南针图像；
步骤104，机器人正向矢量与南向矢量的提取，其包括：
步骤1041，对图像进行预处理，剔除干扰，消除噪声；
步骤1042，提取被测对象图像特征；
步骤1043，运用数学形态学Erode运算将图像特征变换成一条细线；
步骤1044，运用霍夫变换，计算移动机器人角度；
步骤105，计算机器人导航偏转角。
有益效果：与现有技术相比，提供一种基于机器视觉的移动机器人导航偏转角的计算方法，采用图像识别技术来获得当前机器人正向矢量与南向矢量间的夹角数据，该方法可以消除移动机器人自身导磁材料影响，保证测量数据的准确性，具有较高的精度。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐明本发明。
基于机器视觉的移动机器人导航偏转角的计算方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤101，搭建移动机器人导航系统架构；
步骤102，初始化导航系统，机器人导航初始定位；
步骤103，建立导航系统角度数学模型，获取指南针图像；
步骤104，机器人正向矢量与南向矢量的提取，其包括：
步骤1041，对图像进行预处理，剔除干扰，消除噪声；
步骤1042，提取被测对象图像特征；
步骤1043，运用数学形态学Erode运算将图像特征变换成一条细线；
步骤1044，运用霍夫变换，计算移动机器人角度；
步骤105，计算机器人导航偏转角。
经过以上五个步骤，构建移动机器人导航系统架构，采用图像识别技术来获得当前机器人正向矢量与南向矢量间的夹角数据，从而获得偏转角角度数据，该方法可以消除移动机器人自身导磁材料影响，保证测量数据的准确性，具有较高的精度。

Claims (1)

1.一种基于机器视觉的移动机器人导航偏转角的计算方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤101，搭建移动机器人导航系统架构；
步骤102，初始化导航系统，机器人导航初始定位；
步骤103，建立导航系统角度数学模型，获取指南针图像；
步骤104，机器人正向矢量与南向矢量的提取，其包括：
步骤1041，对图像进行预处理，剔除干扰，消除噪声；
步骤1042，提取被测对象图像特征；
步骤1043，运用数学形态学Erode运算将图像特征变换成一条细线；
步骤1044，运用霍夫变换，计算移动机器人角度；
步骤105，计算机器人导航偏转角。
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