CN107689061A - 用于室内移动机器人定位的规则图形码及定位方法 - Google Patents
用于室内移动机器人定位的规则图形码及定位方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107689061A CN107689061A CN201710558823.XA CN201710558823A CN107689061A CN 107689061 A CN107689061 A CN 107689061A CN 201710558823 A CN201710558823 A CN 201710558823A CN 107689061 A CN107689061 A CN 107689061A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- msup
- mrow
- code
- mark point
- msub
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 28
- 230000004807 localization Effects 0.000 title claims abstract description 13
- 108091026890 Coding region Proteins 0.000 claims abstract description 12
- 238000013459 approach Methods 0.000 claims abstract description 5
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 53
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 10
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 9
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 9
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims description 8
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 7
- 238000000205 computational method Methods 0.000 claims description 6
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 abstract description 13
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 6
- 238000013461 design Methods 0.000 description 3
- TVEXGJYMHHTVKP-UHFFFAOYSA-N 6-oxabicyclo[3.2.1]oct-3-en-7-one Chemical compound C1C2C(=O)OC1C=CC2 TVEXGJYMHHTVKP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- 241000208340 Araliaceae Species 0.000 description 1
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 description 1
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 description 1
- 241000700647 Variola virus Species 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000012938 design process Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 description 1
- 125000000623 heterocyclic group Chemical group 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 238000013215 result calculation Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/80—Geometric correction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/80—Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30204—Marker
- G06T2207/30208—Marker matrix
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30244—Camera pose
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Geometry (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
本发明公开了一种用于室内移动机器人定位的规则图形码及定位方法，用于解决现有室内移动机器人定位方法远距离识别效率低的技术问题。技术方案是所述的规则图形码为二维码式图形码，其图案为规则的正方形模块阵列，由编码区域和功能图形区域两部分组成，其中功能图形区域为规则图形码的外部回字形位置探测图形，用于在摄像机采集图像中定位规则图形码的位置，编码区域为回字形区域内部的二维点阵图形，二维点阵的四个顶点处的标记点用于标识编码区的坐标方向，其余标记点作为编码区的数据信息编码。采用所述的规则图形码作为人工视觉路标，能够实现室内移动机器人的三维位姿测量和定位，并且提高了远距离识别效率和准确性。
Description
技术领域
本发明涉及一种规则图形码，还涉及一种以所述规则图形码作为人工路标时的室内移动机器人定位方法。
背景技术
视觉人工路标定位法是室内移动机器人定位一种常用而有效的定位方法，相对于自然路标，采用可视化标签制成的人工路标实现机器人定位任务设备成本低，对环境依赖和破坏较小，是一种可行性很高的定位方法。在视觉标签的设计过程中需要考虑到复杂环境下标签的识别定位、数据信息的稳定提取等问题。
基于红外光环境的视觉标签是人工路标设计中一种常见方法，视觉标签可以发射红外光或是由红外反光材料制成，并通过红外摄像机采集环境信息，这种方式可有效滤除标签以外的环境信息，简化路标识别定位过程，与这种设计方式相似的还包括采用特定的标签颜色用于滤除环境信息干扰，专利“主动红外点阵式人工路标及智能体定位系统及方法”(申请号：201410092325.7)和“一种用于室内移动机器人定位的红外路标及其使用方法”(申请号：201610638253.0)均采用了主动式红外路标，这种路标虽然可以有效滤除环境信息干扰，但通常需要红外摄像机和具有红外光发射功能的视觉标签，对于被动式红外路标还需要配备红外光源，因此设备成本较高而且路标制作难度较大。
采用规则图形码作为人工路标是另一种常见的设计思路，图形码内包含的位置探测图形可用于从包含复杂环境信息的图像中快速定位图形码的位置，数据编码图形用于存储的数据信息。采用这种规则图形码制成的人工路标，不仅易于在复杂环境下进行快速识别，而且成本低，敷设方便，具有较高的可行性。二维码就是规则图形码在人工路标中的一个典型应用，专利“基于二维码的室内移动机器人定位系统和方法”(申请号：201210186563.5)就采用了通用的二维码作为人工路标，这种路标具有易于识别、信息容量大、纠错能力强等优点，但将通用的二维码直接应用于人工路标会存在一些问题，因为通用二维码一般用于摄像机近距离扫描识别的场景，而且这种二维码通常采用复杂的编码方式存储大容量信息，对敷设精度要求较高，专利“一种用于AGV导航的规则图形码码阵及其读码方法”(申请号：201610201583.3)采用二维码码阵的形式消除单个二维码敷设精度差造成的读码失败问题，该方法解码过程相对复杂而且只适用于近距离扫码识别场景，应用局限性较大。对于移动机器人定位问题，通常要求系统能在较远的距离下识别人工路标，而且路标中应该包含该路标在世界坐标系下的位姿参数编码，因此针对移动机器人室内定位问题，需要设计一种适应于该应用场景的二维码结构。
发明内容
为了克服现有室内移动机器人定位方法远距离识别效率低的不足，本发明提供一种用于室内移动机器人定位的规则图形码及定位方法。所述的规则图形码为二维码式图形码，其图案为规则的正方形模块阵列，由编码区域和功能图形区域两部分组成，其中功能图形区域为规则图形码的外部回字形位置探测图形，用于在摄像机采集图像中定位规则图形码的位置，编码区域为回字形区域内部的二维点阵图形，二维点阵的四个顶点处的标记点用于标识编码区的坐标方向，其余标记点作为编码区的数据信息编码。采用所述的规则图形码作为人工视觉路标，可以实现室内移动机器人的三维位姿测量和定位，有效解决了复杂环境中二维码式人工路标无法远距离快速定位与识别问题，提高了远距离识别效率和准确性。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种规则图形码，其特点是：包括位置探测图形和二维点阵式编码区域两部分，所述位置探测图形为规则图形码的回字形区域，所述回字形区域由两个共心同向的外部正方形1和内部正方形2组成，内外正方形2的对应边与中间的白色空隙组成黑白相间的条纹，条纹的宽度比例为1:n:1，所述条纹构成图像扫描过程中判断图形码位置的依据。所述二维点阵式编码区域为回字形区域内部的编码点阵区域3，编码点阵区域3中的每一个方块表示一个编码标记点，其中点阵的四个顶点由第一方向标记点4、第二方向标记点5、第三方向标记点6和第四方向标记点7组成了编码区的坐标方向标识图形，规定四个方向标记点中仅有第四方向标记点7一个为白色，其余三个方向标记点为黑色，构成旋转不对称图形，由除四个顶点以外的其余所有标记点组成图形码位姿信息编码。图形码坐标系OXlYlZl的原点O位于图形码的形心位置，Z轴垂直图像码平面向外，XY轴分别平行于第一方向标记点4、第二方向标记点5和第一方向标记点4、第三方向标记点6的连线，坐标系OXlYlZl为右手坐标系。
一种以上述规则图形码作为人工路标时的室内移动机器人定位方法，其特点是包括以下步骤：
步骤一、在机器人工作的室内环境敷设以规则图形码制成的人工路标，路标均匀排布在天花板或者平整地面上，标定每一个规则图形码的坐标系在世界坐标系下的位姿，关联并存储所述人工路标的位姿参数和规则图形码中的编码矩阵，若二维编码区域为m*m的编码阵列，则编码的路标数目为2m×m-4。
步骤二、采用架设在移动机器人上的摄像机实时采集环境信息，得到灰度图像。其中所架设摄像机镜头对准粘贴有人工路标的平面，保持镜头光轴与人工路标平面垂直，在机器人移动的过程中采用固定帧率采集图像。
步骤三、为消除镜头畸变对后续直线特征提取的影响，对采集的原始图像进行畸变矫正。通过相机参数标定得到镜头的畸变参数(k1,k2,p1,p2,k3)，畸变矫正的模型为
其中，x′,y′为原始归一化图像坐标，x″,y″为矫正后的归一化图像坐标。
对矫正后的灰度图像做自适应二值化处理，得到用于位置探测图形识别的二值图像。
步骤四、位置探测图形中的外部正方形1和内部正方形2的对应边与两正方形之间的间隙构成宽度比为1:2:1的黑白相间的条纹，沿任意方向扫描含有位置探测图形的图像，扫描到该条纹区域时黑白像素数目应满足1:2:1的比例，以该比例关系作为检测位置探测图形黑白条纹的标准，对步骤三得到的二值图像进行逐行逐列扫描，检测符合上述识别标准的黑白条纹，存储所有满足条件的黑白条纹的中点图像坐标作为识别位置探测图形的预备点集，根据点集元素的数量是否超过给定阈值初步判断图像中是否存在位置探测图形，若数量不足则结束本帧图像的后续计算。
步骤五、若预备点集元素数量满足阈值条件，则采用Hough变换拟合预备点集中可能存在的直线，根据拟合直线的数量和直线间的位置关系判断是否存在位置探测图形，判断条件为：拟合出的直线数目至少为四条；选取Hough变换结果中获得投票数最多的四条直线并判断其位相对置关系，四条直线须满足相邻直线的夹角阈值和相对直线的距离阈值条件。若满足以上条件则根据以这四条直线定位作为位置探测图形的中心线，根据该中心线定位图形码编码区的位置，若不满足则停止本帧图像的后续处理。
步骤六、对步骤五中拟合的四条直线所包围区域做双线性插值，根据插值结果计算编码点阵区域3所有标记点在二值图像中的图像坐标，再根据标记点的图像坐标提取二值图像中标记点携带的二值信息，提取方法为：检测每个标记点坐标中心邻域内所有像素值的均值，如果均值超过给定阈值，则该标记点携带的数据信息表示为0，否则表示为1。
步骤七、判断四个方向标记点携带的二值信息是否满足三个值为1，一个值为0，其值为1表示该标记点在二值图像中为黑色块，0表示为白色块。若不满足该条件说明位置探测图形识别结果有误，停止本帧图像的后续计算，若满足则选择三个值为1的方向标记点，根据其图像坐标计算编码点阵的起点和行列方向，计算方法为：首先根据三个方向标记点坐标相对位置确定其中一个方向标记点为编码点阵起点，再根据两个相邻方向标记点相对起点标记点的方向矢量做叉积来判断编码点阵的行向和列向。得到编码点阵的起点和行列方向后，依据步骤六提取的标记点二值信息解码编码点阵携带的二值编码矩阵。
步骤八、根据步骤七得到的二值编码矩阵查找其对应的图形码坐标系位姿信息，得到当前图像中图形码坐标系OXlYlZl相对世界坐标系OXwYwZw的位姿变换矩阵Ml，然后求解图形码系标OXlYlZl在摄像机坐标OXcYcZc下的位姿变换Mc，最后计算摄像机在世界坐标系下的位姿参数。Mc的计算方法为：根据步骤六确定图形码的四个方向标记点的图像坐标，在图形码坐标系OXlYlZl下方向标记点的坐标可依据标记点的实际间距确定，取编码点阵的四个方向标记点作为位姿计算的参考点，则任一参考点在图形码坐标系OXlYlZl下的坐标P和在图像坐标系下的坐标p之间满足以下关系：
sp＝MIMcP (2)
其中，s为尺度因子，MI为相机的内参数矩阵，Mc为摄像机坐标系OXcYcZc到图形码坐标系OXlYlZl的变换矩阵，已知四个标记点在两坐标系中的坐标，采用PnP的求解方法得到Mc的最优解。根据步骤七解码得到图形码坐标系OXlYlZl在世界坐标下OXwYwZw的位姿变换矩阵Ml，则摄像机坐标系OXcYcZc在世界坐标系OXwYwZw下的位姿变换矩阵为：
本发明的有益效果是：所述的规则图形码为二维码式图形码，其图案为规则的正方形模块阵列，由编码区域和功能图形区域两部分组成，其中功能图形区域为规则图形码的外部回字形位置探测图形，用于在摄像机采集图像中定位规则图形码的位置，编码区域为回字形区域内部的二维点阵图形，二维点阵的四个顶点处的标记点用于标识编码区的坐标方向，其余标记点作为编码区的数据信息编码。采用所述的规则图形码作为人工视觉路标，可以实现室内移动机器人的三维位姿测量和定位，有效解决了复杂环境中二维码式人工路标无法远距离快速定位与识别问题，提高了远距离识别效率和准确性。
以下结合附图和实施例详细说明本发明。
附图说明
图1是本发明规则图形码的结构示意图。
图2是本发明方法中坐标系变换关系示意图。
图中，1-外部正方形，2-内部正方形，3-编码点阵区域，4-第一方向标记点，5-第二方向标记点，6-第三方向标记点，7-第四方向标记点，OXlYlZl-图形码坐标系，OXcYcZc-摄像机坐标系，OXwYwZw-世界坐标系。
具体实施方式
以下实施例参照图1-2。
结构实施例：
本发明规则图形码中包含了位置探测图形和二维点阵式编码区域两部分，其中位置探测图形的识别原理与通用二维码相似，用于远距离定位规则图形码的位置，探测图形内部的二维点阵式编码区域用于存储规则图形码在世界坐标系下的位姿信息。
所述规则图形码中位置探测图形为规则图形码的外部回字形区域，该回字形区域由两个共心同向的外部正方形1和内部正方形2组成，内外正方形2的对应边与中间的白色空隙组成黑白相间的条纹，条纹的宽度比例为1:n:1，该比例条纹构成图像扫描过程中判断图形码位置的依据。
所述规则图形码中的编码区为回字形区域内部的编码点阵区域3，图形中的每一个方块表示一个编码标记点，其中点阵的四个顶点由第一方向标记点4、第二方向标记点5、第三方向标记点6和第四方向标记点7组成了编码区的坐标方向标识图形，规定四个方向标记点中仅有第四方向标记点7一个为白色，其余三个方向标记点为黑色，构成旋转不对称图形，由除四个顶点以外的其余所有标记点组成图形码位姿信息编码。图形码坐标系OXlYlZl的原点O位于图形码的形心位置，Z轴垂直图像码平面向外，XY轴分别平行于第一方向标记点4、第二方向标记点5和第一方向标记点4、第三方向标记点6的连线，坐标系OXlYlZl为右手坐标系。
方法实施例：
以上述规则图形码作为人工路标时的室内移动机器人定位方法的具体实施步骤如下：
步骤一、敷设并编码基于上述规则图形码的人工路标。
在机器人工作的室内环境敷设以该图形码制成的人工路标，路标均匀排布在天花板或者平整地面上，采用其他测量设备精确标定每一个图形码的坐标系在世界坐标系下的位姿，关联并存储该人工路标的位姿参数和图形码中的编码矩阵，若二维编码区域为m*m的编码阵列，则可编码的路标数目为2m×m-4。
步骤二、环境信息采集。
采用架设在移动机器人上的摄像机实时采集环境信息，得到灰度图像。其中所架设摄像机镜头对准粘贴有人工路标的平面，保持镜头光轴与人工路标平面近似垂直，在机器人移动的过程中采用固定帧率采集图像。
步骤三、图像预处理。
为消除镜头畸变对后续直线特征提取的影响，首先对采集的原始图像进行畸变矫正。通过相机参数标定得到镜头的畸变参数(k1,k2,p1,p2,k3)，畸变矫正的模型为
其中，x′,y′为原始归一化图像坐标，x″,y″为矫正后的归一化图像坐标。然后对矫正后的灰度图像做自适应二值化处理，得到可直接用于位置探测图形识别的二值图像。
步骤四、位置探测图形预备点集提取。
位置探测图形中的外部正方形1和内部正方形2的对应边与两正方形之间的间隙构成宽度比为1:2:1的黑白相间的条纹，沿任意方向扫描含有位置探测图形的图像，扫描到该条纹区域时黑白像素数目应满足1:2:1的比例，以该比例关系作为检测位置探测图形黑白条纹的标准，对步骤三得到的二值图形进行逐行逐列扫描，检测符合上述识别标准的黑白条纹，存储所有满足条件的黑白条纹的中点图像坐标作为识别位置探测图形的预备点集，根据点集元素的数量是否超过给定阈值初步判断图像中是否存在位置探测图形，若数量不足则结束本帧图像的后续计算。
步骤五、位置探测图形识别。
若预备点集元素数量满足阈值条件，则采用Hough变换拟合预备点集中可能存在的直线，根据拟合直线的数量和直线间的位置关系判断是否存在位置探测图形，判断条件为：可拟合出的直线数目至少为四条；选取Hough变换结果中获得投票数最多的四条直线并判断其位相对置关系，四条直线须满足相邻直线的夹角阈值和相对直线的距离阈值条件。若满足以上条件则根据以这四条直线定位作为位置探测图形的中心线，根据该中心线定位图形码编码区的位置，若不满足则停止本帧图像的后续处理。
步骤六、提取编码点阵携带的二值信息。
对步骤五中拟合的四条直线所包围区域做双线性插值，插值增量依据编码点阵与直线的相对位置关系确定，根据插值结果计算编码点阵区域3所有标记点在二值图像中的图像坐标，再根据标记点的图像坐标提取二值图像中标记点携带的二值信息，提取方法为：检测每个标记点坐标中心一定邻域内所有像素值的均值，如果均值超过某一给定阈值，则该标记点携带的数据信息表示为0，否则表示为1。
步骤七、解码编码点阵。
判断四个方向标记点携带的二值信息是否满足三个值为1，一个值为0，其值为1表示该标记点在二值图像中为黑色块，0表示为白色块。若不满足该条件说明位置探测图形识别结果有误，停止本帧图像的后续计算，若满足则选择三个值为1的方向标记点，根据其图像坐标计算编码点阵的起点和行列方向，计算方法为：首先根据三个方向标记点坐标相对位置确定其中一个方向标记点为编码点阵起点，再根据两个相邻方向标记点相对起点标记点的方向矢量做叉积来判断编码点阵的行向和列向。得到编码点阵的起点和行列方向后，依据步骤六提取的标记点二值信息可以解码编码点阵携带的二值编码矩阵。
步骤八、坐标系变换。
根据步骤七得到的二值编码矩阵查找其对应的图形码坐标系位姿信息，得到当前图像中图形码坐标系OXlYlZl相对世界坐标系OXwYwZw的位姿变换矩阵Ml，然后求解图形码系标OXlYlZl在摄像机坐标OXcYcZc下的位姿变换Mc，最后计算摄像机在世界坐标系下的位姿参数。Mc的计算方法为：根据步骤六确定图形码的四个方向标记点的图像坐标，在图形码坐标系OXlYlZl下方向标记点的坐标可依据标记点的实际间距确定，取编码点阵的四个方向标记点作为位姿计算的参考点，则任一参考点在图形码坐标系OXlYlZl下的坐标P和在图像坐标系下的坐标p之间满足以下关系：
sp＝MIMcP (2)
其中，s为尺度因子，MI为相机的内参数矩阵，Mc为摄像机坐标系OXcYcZc到图形码坐标系OXlYlZl的变换矩阵，已知四个标记点在两坐标系中的坐标，求解Mc是一个典型的PnP问题，采用PnP的求解方法得到Mc的最优解。根据步骤七解码得到图形码坐标系OXlYlZl在世界坐标下OXwYwZw的位姿变换矩阵Ml，则摄像机坐标系OXcYcZc在世界坐标系OXwYwZw下的位姿变换矩阵为：
Claims (2)
1.一种规则图形码，其特征在于：包括位置探测图形和二维点阵式编码区域两部分，所述位置探测图形为规则图形码的回字形区域，所述回字形区域由两个共心同向的外部正方形(1)和内部正方形(2)组成，内外正方形(2)的对应边与中间的白色空隙组成黑白相间的条纹，条纹的宽度比例为1:n:1，所述条纹构成图像扫描过程中判断图形码位置的依据；所述二维点阵式编码区域为回字形区域内部的编码点阵区域(3)，编码点阵区域(3)中的每一个方块表示一个编码标记点，其中点阵的四个顶点由第一方向标记点(4)、第二方向标记点(5)、第三方向标记点(6)和第四方向标记点(7)组成了编码区的坐标方向标识图形，规定四个方向标记点中仅有第四方向标记点(7)一个为白色，其余三个方向标记点为黑色，构成旋转不对称图形，由除四个顶点以外的其余所有标记点组成图形码位姿信息编码；图形码坐标系OXlYlZl的原点O位于图形码的形心位置，Z轴垂直图像码平面向外，XY轴分别平行于第一方向标记点(4)、第二方向标记点(5)和第一方向标记点(4)、第三方向标记点(6)的连线，坐标系OXlYlZl为右手坐标系。
2.一种以权利要求1所述规则图形码作为人工路标时的室内移动机器人定位方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤一、在机器人工作的室内环境敷设以规则图形码制成的人工路标，路标均匀排布在天花板或者平整地面上，标定每一个规则图形码的坐标系在世界坐标系下的位姿，关联并存储所述人工路标的位姿参数和规则图形码中的编码矩阵，若二维编码区域为m*m的编码阵列，则编码的路标数目为2m×m-4；
步骤二、采用架设在移动机器人上的摄像机实时采集环境信息，得到灰度图像；其中所架设摄像机镜头对准粘贴有人工路标的平面，保持镜头光轴与人工路标平面垂直，在机器人移动的过程中采用固定帧率采集图像；
步骤三、为消除镜头畸变对后续直线特征提取的影响，对采集的原始图像进行畸变矫正；通过相机参数标定得到镜头的畸变参数(k1,k2,p1,p2,k3)，畸变矫正的模型为
<mrow>
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msup>
<mi>x</mi>
<mrow>
<mo>&prime;</mo>
<mo>&prime;</mo>
</mrow>
</msup>
<mo>=</mo>
<msup>
<mi>x</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>k</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<msup>
<mi>r</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>k</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<msup>
<mi>r</mi>
<mn>4</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>k</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
<msup>
<mi>r</mi>
<mn>6</mn>
</msup>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<mn>2</mn>
<msub>
<mi>p</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<msup>
<mi>x</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<msup>
<mi>y</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>p</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msup>
<mi>r</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<mn>2</mn>
<msup>
<mi>x</mi>
<mrow>
<mo>&prime;</mo>
<mn>2</mn>
</mrow>
</msup>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msup>
<mi>y</mi>
<mrow>
<mo>&prime;</mo>
<mo>&prime;</mo>
</mrow>
</msup>
<mo>=</mo>
<msup>
<mi>y</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>k</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<msup>
<mi>r</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>k</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<msup>
<mi>r</mi>
<mn>4</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>k</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
<msup>
<mi>r</mi>
<mn>6</mn>
</msup>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>p</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msup>
<mi>r</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<mn>2</mn>
<msup>
<mi>y</mi>
<mrow>
<mo>&prime;</mo>
<mn>2</mn>
</mrow>
</msup>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<mn>2</mn>
<msub>
<mi>p</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<msup>
<mi>x</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<msup>
<mi>y</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mi>r</mi>
<mo>=</mo>
<msqrt>
<mrow>
<msup>
<mi>x</mi>
<mrow>
<mo>&prime;</mo>
<mn>2</mn>
</mrow>
</msup>
<mo>+</mo>
<msup>
<mi>y</mi>
<mrow>
<mo>&prime;</mo>
<mn>2</mn>
</mrow>
</msup>
</mrow>
</msqrt>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中，x′,y′为原始归一化图像坐标，x″,y″为矫正后的归一化图像坐标；
对矫正后的灰度图像做自适应二值化处理，得到用于位置探测图形识别的二值图像；
步骤四、位置探测图形中的外部正方形(1)和内部正方形(2)的对应边与两正方形之间的间隙构成宽度比为1:2:1的黑白相间的条纹，沿任意方向扫描含有位置探测图形的图像，扫描到该条纹区域时黑白像素数目应满足1:2:1的比例，以该比例关系作为检测位置探测图形黑白条纹的标准，对步骤三得到的二值图像进行逐行逐列扫描，检测符合上述识别标准的黑白条纹，存储所有满足条件的黑白条纹的中点图像坐标作为识别位置探测图形的预备点集，根据点集元素的数量是否超过给定阈值初步判断图像中是否存在位置探测图形，若数量不足则结束本帧图像的后续计算；
步骤五、若预备点集元素数量满足阈值条件，则采用Hough变换拟合预备点集中可能存在的直线，根据拟合直线的数量和直线间的位置关系判断是否存在位置探测图形，判断条件为：拟合出的直线数目至少为四条；选取Hough变换结果中获得投票数最多的四条直线并判断其位相对置关系，四条直线须满足相邻直线的夹角阈值和相对直线的距离阈值条件；若满足以上条件则根据以这四条直线定位作为位置探测图形的中心线，根据该中心线定位图形码编码区的位置，若不满足则停止本帧图像的后续处理；
步骤六、对步骤五中拟合的四条直线所包围区域做双线性插值，根据插值结果计算编码点阵区域(3)所有标记点在二值图像中的图像坐标，再根据标记点的图像坐标提取二值图像中标记点携带的二值信息，提取方法为：检测每个标记点坐标中心邻域内所有像素值的均值，如果均值超过给定阈值，则该标记点携带的数据信息表示为0，否则表示为1；
步骤七、判断四个方向标记点携带的二值信息是否满足三个值为1，一个值为0，其值为1表示该标记点在二值图像中为黑色块，0表示为白色块；若不满足该条件说明位置探测图形识别结果有误，停止本帧图像的后续计算，若满足则选择三个值为1的方向标记点，根据其图像坐标计算编码点阵的起点和行列方向，计算方法为：首先根据三个方向标记点坐标相对位置确定其中一个方向标记点为编码点阵起点，再根据两个相邻方向标记点相对起点标记点的方向矢量做叉积来判断编码点阵的行向和列向；得到编码点阵的起点和行列方向后，依据步骤六提取的标记点二值信息解码编码点阵携带的二值编码矩阵；
步骤八、根据步骤七得到的二值编码矩阵查找其对应的图形码坐标系位姿信息，得到当前图像中图形码坐标系OXlYlZl相对世界坐标系OXwYwZw的位姿变换矩阵Ml，然后求解图形码系标OXlYlZl在摄像机坐标OXcYcZc下的位姿变换Mc，最后计算摄像机在世界坐标系下的位姿参数；Mc的计算方法为：根据步骤六确定图形码的四个方向标记点的图像坐标，在图形码坐标系OXlYlZl下方向标记点的坐标可依据标记点的实际间距确定，取编码点阵的四个方向标记点作为位姿计算的参考点，则任一参考点在图形码坐标系OXlYlZl下的坐标P和在图像坐标系下的坐标p之间满足以下关系：
sp＝MIMcP (2)
其中，s为尺度因子，MI为相机的内参数矩阵，Mc为摄像机坐标系OXcYcZc到图形码坐标系OXlYlZl的变换矩阵，已知四个标记点在两坐标系中的坐标，采用PnP的求解方法得到Mc的最优解；根据步骤七解码得到图形码坐标系OXlYlZl在世界坐标下OXwYwZw的位姿变换矩阵Ml，则摄像机坐标系OXcYcZc在世界坐标系OXwYwZw下的位姿变换矩阵为：
<mrow>
<mmultiscripts>
<mi>M</mi>
<mi>c</mi>
<mi>w</mi>
</mmultiscripts>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>M</mi>
<mi>l</mi>
</msub>
<msubsup>
<mi>M</mi>
<mi>c</mi>
<mrow>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msubsup>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>3</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>.</mo>
</mrow>
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710558823.XA CN107689061A (zh) | 2017-07-11 | 2017-07-11 | 用于室内移动机器人定位的规则图形码及定位方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710558823.XA CN107689061A (zh) | 2017-07-11 | 2017-07-11 | 用于室内移动机器人定位的规则图形码及定位方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107689061A true CN107689061A (zh) | 2018-02-13 |
Family
ID=61152768
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710558823.XA Pending CN107689061A (zh) | 2017-07-11 | 2017-07-11 | 用于室内移动机器人定位的规则图形码及定位方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107689061A (zh) |
Cited By (34)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108491905A (zh) * | 2018-03-16 | 2018-09-04 | 浙江国自机器人技术有限公司 | 一种移动机器人定位方法、系统、介质及设备 |
| CN108734743A (zh) * | 2018-04-13 | 2018-11-02 | 深圳市商汤科技有限公司 | 用于标定摄像装置的方法、装置、介质及电子设备 |
| CN108827316A (zh) * | 2018-08-20 | 2018-11-16 | 南京理工大学 | 基于改进的Apriltag标签的移动机器人视觉定位方法 |
| CN108839035A (zh) * | 2018-07-04 | 2018-11-20 | 西北工业大学 | 一种取借阅图书的方法 |
| WO2018214941A1 (zh) * | 2017-05-25 | 2018-11-29 | 锥能机器人（上海）有限公司 | 一种用于空间定位的地面标识 |
| CN109387194A (zh) * | 2018-10-15 | 2019-02-26 | 浙江明度智控科技有限公司 | 一种移动机器人定位方法和定位系统 |
| CN110033069A (zh) * | 2019-04-18 | 2019-07-19 | 天津工业大学 | 一种基于qr码的定位编码标记点设计方法 |
| CN110096920A (zh) * | 2019-04-22 | 2019-08-06 | 浙江大学滨海产业技术研究院 | 一种面向视觉伺服的高精度高速定位标签和定位方法 |
| CN110221609A (zh) * | 2019-06-06 | 2019-09-10 | 珠海格力智能装备有限公司 | 基于二维码的轨迹纠偏方法 |
| WO2019183928A1 (zh) * | 2018-03-30 | 2019-10-03 | 深圳市神州云海智能科技有限公司 | 一种室内机器人定位的方法及机器人 |
| CN110378939A (zh) * | 2018-07-27 | 2019-10-25 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 图像编码、识别、跟踪的方法、系统、设备和存储介质 |
| CN110400278A (zh) * | 2019-07-30 | 2019-11-01 | 广东工业大学 | 一种图像颜色和几何畸变的全自动校正方法、装置及设备 |
| CN110569682A (zh) * | 2019-09-10 | 2019-12-13 | 湖南海森格诺信息技术有限公司 | 龙门吊末端的三维定位方法 |
| CN110580721A (zh) * | 2019-09-04 | 2019-12-17 | 吴怡锦 | 基于全域标识图和视像识别的连续区域定位系统及方法 |
| CN110703773A (zh) * | 2019-09-02 | 2020-01-17 | 西安电子科技大学 | 一种使用圆和编码光源作为标识物进行agv定位的方法 |
| CN110824498A (zh) * | 2018-08-07 | 2020-02-21 | 杭州海康机器人技术有限公司 | 障碍物检测方法、装置及系统 |
| CN111195897A (zh) * | 2018-11-20 | 2020-05-26 | 财团法人工业技术研究院 | 用于机械手臂系统的校正方法及装置 |
| CN109739237B (zh) * | 2019-01-09 | 2020-08-18 | 华南理工大学 | 一种基于新型编码标志的agv视觉导航及定位方法 |
| CN112184826A (zh) * | 2019-07-05 | 2021-01-05 | 杭州海康机器人技术有限公司 | 一种标定板和标定方法 |
| CN112184803A (zh) * | 2019-07-05 | 2021-01-05 | 杭州海康机器人技术有限公司 | 一种标定板和标定方法 |
| CN112767487A (zh) * | 2021-01-27 | 2021-05-07 | 京东数科海益信息科技有限公司 | 机器人的定位方法、装置以及系统 |
| CN112925302A (zh) * | 2019-12-06 | 2021-06-08 | 北京京东乾石科技有限公司 | 机器人位姿控制方法和装置 |
| CN113188524A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-07-30 | 合肥工业大学 | 一种基于图形几何关系的平行四边形编码标志及其编码方法 |
| CN113361674A (zh) * | 2021-06-04 | 2021-09-07 | 重庆邮电大学 | 一种嵌套引导二维码的编码解码方法 |
| CN113390426A (zh) * | 2020-10-16 | 2021-09-14 | 北京猎户星空科技有限公司 | 定位方法、装置、自移动设备和存储介质 |
| CN113534136A (zh) * | 2020-04-22 | 2021-10-22 | 郑州宇通客车股份有限公司 | 一种车内遗留儿童检测方法及系统 |
| CN113971414A (zh) * | 2021-11-11 | 2022-01-25 | 上海擎朗智能科技有限公司 | 一种标签识别的方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113984081A (zh) * | 2020-10-16 | 2022-01-28 | 北京猎户星空科技有限公司 | 定位方法、装置、自移动设备和存储介质 |
| CN114152255A (zh) * | 2020-09-08 | 2022-03-08 | 深圳果力智能科技有限公司 | 智能移动机器人定位、导航的控制方法 |
| CN114234979A (zh) * | 2021-12-16 | 2022-03-25 | 上海擎朗智能科技有限公司 | 机器人室内定位方法、装置、介质及电子设备 |
| CN114299172A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-04-08 | 广东工业大学 | 一种用于视觉系统的平面编码靶标及其实时位姿测量方法 |
| JP2022530589A (ja) * | 2019-09-11 | 2022-06-30 | Dmg森精機株式会社 | ロボット搭載移動装置、システム及び工作機械 |
| CN116499456A (zh) * | 2023-06-28 | 2023-07-28 | 苏州中德睿博智能科技有限公司 | 移动机器人自动定位装置、方法及无人割草机定位系统 |
| CN117273044A (zh) * | 2023-10-27 | 2023-12-22 | 广州通赢科技有限公司 | 一种点阵图、点阵图构建方法及识别点阵图的方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1117623A (zh) * | 1994-02-24 | 1996-02-28 | Tec株式会社 | 二维代码识别的器件和方法 |
| US20110026762A1 (en) * | 2009-07-31 | 2011-02-03 | Seiko Epson Corporation | Marker processing method, marker processing device, marker, object having a marker, and marker processing program |
| CN103123682A (zh) * | 2013-01-17 | 2013-05-29 | 无锡普智联科高新技术有限公司 | 基于规则图形码复合标签的移动机器人定位系统及方法 |
| CN103406905A (zh) * | 2013-08-20 | 2013-11-27 | 西北工业大学 | 一种具有视觉伺服及检测功能的机器人系统 |
| CN106897648A (zh) * | 2016-07-22 | 2017-06-27 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 识别二维码位置的方法及其系统 |
-
2017
- 2017-07-11 CN CN201710558823.XA patent/CN107689061A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1117623A (zh) * | 1994-02-24 | 1996-02-28 | Tec株式会社 | 二维代码识别的器件和方法 |
| US20110026762A1 (en) * | 2009-07-31 | 2011-02-03 | Seiko Epson Corporation | Marker processing method, marker processing device, marker, object having a marker, and marker processing program |
| CN103123682A (zh) * | 2013-01-17 | 2013-05-29 | 无锡普智联科高新技术有限公司 | 基于规则图形码复合标签的移动机器人定位系统及方法 |
| CN103406905A (zh) * | 2013-08-20 | 2013-11-27 | 西北工业大学 | 一种具有视觉伺服及检测功能的机器人系统 |
| CN106897648A (zh) * | 2016-07-22 | 2017-06-27 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 识别二维码位置的方法及其系统 |
Cited By (55)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2018214941A1 (zh) * | 2017-05-25 | 2018-11-29 | 锥能机器人（上海）有限公司 | 一种用于空间定位的地面标识 |
| CN108491905A (zh) * | 2018-03-16 | 2018-09-04 | 浙江国自机器人技术有限公司 | 一种移动机器人定位方法、系统、介质及设备 |
| WO2019183928A1 (zh) * | 2018-03-30 | 2019-10-03 | 深圳市神州云海智能科技有限公司 | 一种室内机器人定位的方法及机器人 |
| CN108734743A (zh) * | 2018-04-13 | 2018-11-02 | 深圳市商汤科技有限公司 | 用于标定摄像装置的方法、装置、介质及电子设备 |
| CN108839035A (zh) * | 2018-07-04 | 2018-11-20 | 西北工业大学 | 一种取借阅图书的方法 |
| CN110378939B (zh) * | 2018-07-27 | 2021-11-02 | 北京京东乾石科技有限公司 | 图像编码、识别、跟踪的方法、系统、设备和存储介质 |
| CN110378939A (zh) * | 2018-07-27 | 2019-10-25 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 图像编码、识别、跟踪的方法、系统、设备和存储介质 |
| CN110824498A (zh) * | 2018-08-07 | 2020-02-21 | 杭州海康机器人技术有限公司 | 障碍物检测方法、装置及系统 |
| CN108827316A (zh) * | 2018-08-20 | 2018-11-16 | 南京理工大学 | 基于改进的Apriltag标签的移动机器人视觉定位方法 |
| CN109387194A (zh) * | 2018-10-15 | 2019-02-26 | 浙江明度智控科技有限公司 | 一种移动机器人定位方法和定位系统 |
| CN109387194B (zh) * | 2018-10-15 | 2020-10-09 | 浙江明度智控科技有限公司 | 一种移动机器人定位方法和定位系统 |
| US11524406B2 (en) | 2018-11-20 | 2022-12-13 | Industrial Technology Research Institute | Calibration method and device for robotic arm system |
| CN111195897B (zh) * | 2018-11-20 | 2021-09-14 | 财团法人工业技术研究院 | 用于机械手臂系统的校正方法及装置 |
| CN111195897A (zh) * | 2018-11-20 | 2020-05-26 | 财团法人工业技术研究院 | 用于机械手臂系统的校正方法及装置 |
| CN109739237B (zh) * | 2019-01-09 | 2020-08-18 | 华南理工大学 | 一种基于新型编码标志的agv视觉导航及定位方法 |
| CN110033069A (zh) * | 2019-04-18 | 2019-07-19 | 天津工业大学 | 一种基于qr码的定位编码标记点设计方法 |
| CN110096920B (zh) * | 2019-04-22 | 2022-05-17 | 浙江大学滨海产业技术研究院 | 一种面向视觉伺服的高精度高速定位标签和定位方法 |
| CN110096920A (zh) * | 2019-04-22 | 2019-08-06 | 浙江大学滨海产业技术研究院 | 一种面向视觉伺服的高精度高速定位标签和定位方法 |
| CN110221609B (zh) * | 2019-06-06 | 2022-08-12 | 珠海格力智能装备有限公司 | 基于二维码的轨迹纠偏方法 |
| CN110221609A (zh) * | 2019-06-06 | 2019-09-10 | 珠海格力智能装备有限公司 | 基于二维码的轨迹纠偏方法 |
| CN112184803A (zh) * | 2019-07-05 | 2021-01-05 | 杭州海康机器人技术有限公司 | 一种标定板和标定方法 |
| CN112184826B (zh) * | 2019-07-05 | 2024-03-08 | 杭州海康机器人股份有限公司 | 一种标定板和标定方法 |
| CN112184803B (zh) * | 2019-07-05 | 2024-02-02 | 杭州海康机器人股份有限公司 | 一种标定板和标定方法 |
| CN112184826A (zh) * | 2019-07-05 | 2021-01-05 | 杭州海康机器人技术有限公司 | 一种标定板和标定方法 |
| CN110400278A (zh) * | 2019-07-30 | 2019-11-01 | 广东工业大学 | 一种图像颜色和几何畸变的全自动校正方法、装置及设备 |
| CN110400278B (zh) * | 2019-07-30 | 2021-10-01 | 广东工业大学 | 一种图像颜色和几何畸变的全自动校正方法、装置及设备 |
| CN110703773A (zh) * | 2019-09-02 | 2020-01-17 | 西安电子科技大学 | 一种使用圆和编码光源作为标识物进行agv定位的方法 |
| CN110703773B (zh) * | 2019-09-02 | 2021-08-31 | 西安电子科技大学 | 一种使用圆和编码光源作为标识物进行agv定位的方法 |
| CN110580721A (zh) * | 2019-09-04 | 2019-12-17 | 吴怡锦 | 基于全域标识图和视像识别的连续区域定位系统及方法 |
| CN110569682A (zh) * | 2019-09-10 | 2019-12-13 | 湖南海森格诺信息技术有限公司 | 龙门吊末端的三维定位方法 |
| JP7482364B2 (ja) | 2019-09-11 | 2024-05-14 | Dmg森精機株式会社 | ロボット搭載移動装置及びシステム |
| JP2022530589A (ja) * | 2019-09-11 | 2022-06-30 | Dmg森精機株式会社 | ロボット搭載移動装置、システム及び工作機械 |
| CN112925302A (zh) * | 2019-12-06 | 2021-06-08 | 北京京东乾石科技有限公司 | 机器人位姿控制方法和装置 |
| CN113534136B (zh) * | 2020-04-22 | 2023-07-28 | 宇通客车股份有限公司 | 一种车内遗留儿童检测方法及系统 |
| CN113534136A (zh) * | 2020-04-22 | 2021-10-22 | 郑州宇通客车股份有限公司 | 一种车内遗留儿童检测方法及系统 |
| CN114152255A (zh) * | 2020-09-08 | 2022-03-08 | 深圳果力智能科技有限公司 | 智能移动机器人定位、导航的控制方法 |
| CN113390426A (zh) * | 2020-10-16 | 2021-09-14 | 北京猎户星空科技有限公司 | 定位方法、装置、自移动设备和存储介质 |
| CN113984081B (zh) * | 2020-10-16 | 2024-05-03 | 北京猎户星空科技有限公司 | 定位方法、装置、自移动设备和存储介质 |
| WO2022078513A1 (zh) * | 2020-10-16 | 2022-04-21 | 北京猎户星空科技有限公司 | 定位方法、装置、自移动设备和存储介质 |
| CN113984081A (zh) * | 2020-10-16 | 2022-01-28 | 北京猎户星空科技有限公司 | 定位方法、装置、自移动设备和存储介质 |
| CN113188524B (zh) * | 2020-12-23 | 2022-07-22 | 合肥工业大学 | 一种基于图形几何关系的平行四边形编码标志及其编码方法 |
| CN113188524A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-07-30 | 合肥工业大学 | 一种基于图形几何关系的平行四边形编码标志及其编码方法 |
| CN112767487A (zh) * | 2021-01-27 | 2021-05-07 | 京东数科海益信息科技有限公司 | 机器人的定位方法、装置以及系统 |
| CN112767487B (zh) * | 2021-01-27 | 2024-04-05 | 京东科技信息技术有限公司 | 机器人的定位方法、装置以及系统 |
| CN113361674A (zh) * | 2021-06-04 | 2021-09-07 | 重庆邮电大学 | 一种嵌套引导二维码的编码解码方法 |
| CN113971414A (zh) * | 2021-11-11 | 2022-01-25 | 上海擎朗智能科技有限公司 | 一种标签识别的方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN114234979A (zh) * | 2021-12-16 | 2022-03-25 | 上海擎朗智能科技有限公司 | 机器人室内定位方法、装置、介质及电子设备 |
| CN114234979B (zh) * | 2021-12-16 | 2024-04-26 | 上海擎朗智能科技有限公司 | 机器人室内定位方法、装置、介质及电子设备 |
| US11699244B2 (en) | 2021-12-31 | 2023-07-11 | Guangdong University Of Technology | Planar coding target for vision system and real-time pose measurement method thereof |
| CN114299172B (zh) * | 2021-12-31 | 2022-07-08 | 广东工业大学 | 一种用于视觉系统的平面编码靶标及其实时位姿测量方法 |
| CN114299172A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-04-08 | 广东工业大学 | 一种用于视觉系统的平面编码靶标及其实时位姿测量方法 |
| CN116499456B (zh) * | 2023-06-28 | 2023-09-05 | 苏州中德睿博智能科技有限公司 | 移动机器人自动定位装置、方法及无人割草机定位系统 |
| CN116499456A (zh) * | 2023-06-28 | 2023-07-28 | 苏州中德睿博智能科技有限公司 | 移动机器人自动定位装置、方法及无人割草机定位系统 |
| CN117273044A (zh) * | 2023-10-27 | 2023-12-22 | 广州通赢科技有限公司 | 一种点阵图、点阵图构建方法及识别点阵图的方法 |
| CN117273044B (zh) * | 2023-10-27 | 2024-03-29 | 广州通赢科技有限公司 | 一种点阵图构建方法及识别点阵图的方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107689061A (zh) | 用于室内移动机器人定位的规则图形码及定位方法 | |
| CN106570436B (zh) | 一种基于二维码的变电站设备抄表系统及其抄表方法 | |
| CN101398907B (zh) | 一种用于移动机器人的二维码结构及解码方法 | |
| CN103914675B (zh) | 一种服装的快速响应矩阵二维码识别方法 | |
| CN104835173A (zh) | 一种基于机器视觉的定位方法 | |
| CN102735235B (zh) | 基于二维码的室内移动机器人定位系统 | |
| CN103411553B (zh) | 多线结构光视觉传感器的快速标定方法 | |
| CN113052903B (zh) | 一种用于移动机器人的视觉与雷达融合定位方法 | |
| CN106370185B (zh) | 基于地面基准标识的移动机器人定位方法和系统 | |
| CN103994762B (zh) | 基于数据矩阵码的移动机器人定位方法 | |
| US20230236280A1 (en) | Method and system for positioning indoor autonomous mobile robot | |
| CN100390807C (zh) | 一种易于全方位识别的三边形多维条码的识读方法 | |
| CN203241826U (zh) | 基于混合导航带的移动机器人定位系统 | |
| CN103294059A (zh) | 基于混合导航带的移动机器人定位系统及其方法 | |
| CN106643701A (zh) | 一种机器人互相检测方法及装置 | |
| CN108648274A (zh) | 一种视觉slam的认知点云地图创建系统 | |
| CN109443209A (zh) | 一种基于单应性矩阵的线结构光系统标定方法 | |
| CN104636779B (zh) | 环形码标识识别系统 | |
| CN105574812B (zh) | 多角度三维数据配准方法及装置 | |
| CN103295239A (zh) | 一种基于平面基准影像的激光点云数据的自动配准方法 | |
| CN105865438A (zh) | 基于机器视觉的移动机器人的自主精确定位系统 | |
| CN105865419A (zh) | 基于地面特征的移动机器人的自主精确定位系统及方法 | |
| CN106370160A (zh) | 一种机器人室内定位系统和方法 | |
| CN105894069A (zh) | 一种视觉导航用的crc二维码的生成方法及识别方法 | |
| CN109920009B (zh) | 基于二维码标识的控制点检测与管理方法及装置 |
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 |
Application publication date: 20180213 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |