CN108508897B - 一种基于视觉的机器人自动充电对准系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于视觉的机器人自动充电对准系统及方法，本发明在充电座上安装主动式视觉引导装置，在移动机器人充电端安装普通相机，通过相机捕捉图像中的引导标记，根据标记位置及视觉特征计算得到机器人相对充电座的位置及大致角度，然后采用对准运动控制算法使机器人准确对齐充电座。本发明无需在地上铺设磁条或二维码等定位标记，因此不存在因为人或机械原因磨损而失效的问题。本发明中对于移动机器人相对位置的计算可以达到图像像素级的精度，且实时性好，精度高。与对于充电座本体的图像识别方案相比，本发明主动式视觉引导装置主动发射标记信号，识别简单，具有较高的信噪比，可以与背景明显区别，因此引导定位更加稳定可靠。
Description
技术领域
本发明涉及计算机视觉、机器人自动充电技术领域，尤其涉及一种基于视觉的机器人自动充电对准系统及方法。
背景技术
随着移动机器人(如AGV)的应用越来越广泛，解决移动机器人的自动充电问题，是保证其长时间工作的基础，也是移动机器人所必须具有的功能。而实现自动充电功能的核心技术就是实现机器人充电电极与充电桩充电座的自动对准，具体而言，机器人根据接收到的有关充电座的信号来调整相对充电座的位置和角度，逐步逼近充电座，然后实施对接。该对准过程要求很高的精度，容许误差在厘米级以内，同时需要较快的速度，以提高机器人工作效率，同时避免出现对准过程电池用尽的极端情况发生。因此，自动充电的对准技术具有很高的技术难度，对于引导对准的方法以及在此过程中机器人的运动控制具有很高的技术要求。
为解决上述问题，本领域工程技术人员提出并实施了多种机器人自动充电的对准方案，主要包括激光引导，红外线引导，磁条引导，地面导引线引导，视觉引导等方法。通过检索，可以发现本领域相关的专利文档及论文文献如下所述。
1)磁条引导方式：需要在地面上铺设磁条，机器人沿着磁条行走实现对准，这种方式相对简单，但磁条长时间使用容易出现磨损、磁性减弱丢失的情况，会导致小车出现脱离轨道、定位丢失的故障。
2)红外引导方式，是目前家庭扫地机器人常用的自动充电对准手段，如专利号CN201310567061.1《一种双引导式机器人自主充电方法》，专利号CN201710032968.6《一种机器人自动充电控制方法》)，论文《基于光电传感器的机器人室内定位与自动充电》，张天昀，复旦大学，红外引导方式在充电座上安装红外发光管发射编码的红外信息，而机器人端通过判断接收到的编码值判断自身所处的位置，实现对准。红外引导成本较低，实现简单，但其定位精度不高。
3)激光引导方法(如专利号CN201310567061.1《一种双引导式机器人自主充电方法》)，论文《医院服务机器人室内导航算法与自主充电系统研究》，罗振华，哈尔滨工业大学，论文《室内环境下移动机器人自主充电研究》，郝宗波等，哈尔滨工业大学学报，2005)使用激光雷达作为传感器检测激光信号，通过寻找和匹配充电座或其他标记的轮廓特征，确定机器人相对充电座的位置和角度，采用激光传感器的硬件成本较高，不利于移动机器人的成本控制及向消费市场推广。
4)视觉引导方式：目前已有的视觉引导方法又可以分为两大类，具体如下：
a.基于二维码的方案，如专利号CN201720386953.5《一种高可靠性且省电的AGV机器人自动导引系统》，论文《AGV小车柔性对接充电技术研究》，周文军，轻工科技，2015，使用二维码视觉引导方式，需要在地面上添加二维码标识符，作为机器人定位的标记点，其缺点是二维码长时间使用后易模糊或磨损，导致存在识别困难。
b.对于充电座本体的图像识别方案，如论文《巡检机器人自主充电对接控制方法》，吴功平等，哈尔滨工业大学学报，2016，此类方法通过视觉方法识别图像中的充电座，进而计算出机器人相对于充电座的位置，实现对准控制，此类方案对于光线和环境的变化相对比较敏感，对于不同类型的充电座应用也不方便。
发明内容
针对上述几种对准方法存在的问题与不足，本发明提出一种新的基于视觉的机器人自动充电对准系统及方法。本发明在充电座上安装主动式视觉引导装置，在移动机器人充电端安装普通相机，通过相机捕捉图像中的引导标记，根据标记位置及视觉特征计算得到机器人相对充电座的位置及大致角度，然后采用对准运动控制算法使机器人准确对齐充电座。
本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：一种基于视觉的机器人自动充电对准系统，包括充电桩和移动机器人，在充电座上安装主动式视觉引导装置，该视觉引导装置上安装有发射可见光或红外光的光源，且光源具有形态或纹理特征，构成了可区分的图像标记，且该标记的尺寸必须确保在设定范围内可见及可分辨；该主动式视觉引导装置在自动充电开始前必须供电运行；
在移动机器人充电电极之上安装可见光或红外波段相机，该相机类型必须与充电座上的视觉引导装置的发光类型匹配；
在移动机器人上安装有用于图像处理与对准控制计算的处理器，相机的信号输送给处理器，处理器的输出信号控制移动机器人上的电机驱动控制模块。
进一步的，所述形态或纹理特征可以选取任意的几何形状，但要求该几何形状两侧各有一条直线形状的边，且边长相等。
本发明的另一目的是提供一种基于视觉的机器人自动充电对准方法，该方法包括如下步骤：
S1.图像采集：读取当前时刻的相机拍摄到的图像；
S2.标记识别与定位：采用机器视觉方法在图像中寻找明显可以区分的主动式视觉引导装置中的图像标记，并计算得到该标记在图像中像素位置及标记的像素尺寸大小；
S3.根据标记的像素尺寸大小判断移动机器人达到充电座对接成功位置；
S4.根据标记在图像中像素位置及标记的像素尺寸大小来确定移动机器人相对于充电桩的位置区间与角度关系，并产生对应的机器人速度控制策略；
S5.根据步骤S4计算结果，处理器下发速度控制值给移动机器人的电机驱动控制器，等待下一个执行周期；
S6.处理器下发给电机驱动控制器制动信号，自动充电对准过程结束。
进一步的，所述步骤S2中，所述机器视觉方法采用Canny轮廓提取方法。
进一步的，所述步骤S3中，如果标记尺寸超过一个预先给定的第一阈值，且标记成像的几何尺寸中心位于相片中心附近，则判定对准成功，进入步骤S6，否则，进入步骤S4。
进一步的，所述步骤S4中机器人速度控制策略具体如下：
令图片中图像标记所成像中左侧的边记为a，右侧的边记为b，则本步骤包括如下子步骤：
S4.1.判断图像标记的尺寸是否大于给定的第二阈值，如果是，进入S4.2，否则，进入S4.3；
S4.2.判断左侧边a与右侧边b长度之差是否小于预先给定的第三阈值，如果是，则下达给移动机器人前进的线速度，即第一线速度预设值，同时带有右转的角速度，即第一角速度预设值；否则，如果左侧边a与右侧边b长度之差大于预先给定的第四阈值，则下达给机器人前进的线速度，即第一线速度预设值，同时带有左转的角速度，即第一角速度预设值；否则，单独给机器人下达前进的线速度，即第二线速度预设值，进入步骤S5；
S4.3.判断标记所成像的几何中心点与图像中心点之间的位置关系，如果标记所成像的几何中心点位于图像中心点的左侧，则下达给移动机器人左转的角速度，即第二角速度预设值，如果标记所成像的几何中心点位于以图像中心点为中心设定的范围内，则单独下达给移动机器人前进的线速度，即第二线速度预设值，如果标记所成像的几何中心点位于图像中心点的右侧，则下达给移动机器人右转的角速度，即第二角速度预设值，进入S5。
本发明的有益效果如下：
1.本发明无需在地上铺设磁条或二维码等定位标记，因此不存在因为人或机械原因磨损而失效的问题。
2.本发明中对于移动机器人相对位置的计算可以达到图像像素级的精度，且实时性好，精度高。
3.与对于充电座本体的图像识别方案相比，本发明主动式视觉引导装置主动发射标记信号，识别简单，具有较高的信噪比，可以与背景明显区别，因此引导定位更加稳定可靠。
4.本发明视觉系统软硬件成本相对激光传感器等方案更为低廉，可以有效的降低机器人的成本。
附图说明
图1是本发明硬件结构示意图；
图2是对准算法流程图；
图3是图像标记与主动式视觉引导装置的位置关系示意图；
图4是图像标记在相机拍摄到的照片中的位置示意图；
图中：充电桩1、移动机器人2、主动式视觉引导装置3、相机4、处理器5、充电座6、图像标记7、图像8。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明做进一步的说明。
本发明的技术方案是一种新的基于视觉的机器人自动充电对准系统，本系统是一套完整的软硬件解决方案。
其中，硬件方面，分别对充电桩1与移动机器人2添加视觉引导系统，上述硬件装置的示例图如图1所示：
其中，在充电座上安装主动式视觉引导装置3，不失一般性，该主动式视觉引导装置3上安装有可以发射可见光或红外光的光源，且光源具有明显形态或纹理特征(可以选取任意的几何形状，但要求该几何形状两侧各有一条直线形状的边，且边长相等，比如等腰三角形，长方形，菱形，任意正多边形，或者是两条长度相等的线段等其他本领域人员容易想到的其他几何形状)，构成了明显可以区分的图像标记7，且该标记的尺寸必须确保在相当之范围内可见及可分辨。该主动式视觉引导装置3在自动充电开始前必须供电运行。
其中，在移动机器人2充电电极之上安装可见光或红外波段相机4，需要注意的是，该相机4类型必须与充电座上的主动式视觉引导装置3的发光类型匹配。由于采用主动式视觉引导标记，相机的曝光时间不需要设置太大。
其中，在移动机器人2上安装可用于图像处理与对准控制计算的处理器5，且将上述相机的信号线接入该图像处理器数据接口。同时，处理器的输出信号线连接上移动机器人的电机驱动控制模块接口。
基于上述的硬件结构，本发明将基于视觉的机器人自动充电对准方法安装于上述处理器之上，该方法的执行流程图如图2所示：
S1.图像采集：读取当前时刻的相机拍摄到的图像8；
S2.标记识别与定位：采用机器视觉方法在图像中寻找明显可以区分的主动式视觉引导装置中的图像标记，不失一般性，可以采用Canny轮廓提取方法寻找明显的与引导标记相似的图像，并计算得到这些标记在图像中像素位置及标记的像素尺寸大小；
S3.根据标记的像素尺寸大小判断移动机器人达到充电座对接成功位置，因为如果标记距离相机越近，标记所成像的像素尺寸越大，如果标记尺寸超过一个预先给定的第一阈值，且标记成像的几何尺寸中心位于相片中心附近，则判定对准成功，进入步骤S6，否则，进入步骤S4；
S4.根据标记在图像中像素位置及标记的像素尺寸特征确定机器人相对于充电桩的位置区间与角度关系，并产生对应的机器人速度控制策略。这里令主动式视觉引导装置上标记类型是一个正方形，其示意图如图3和图4所示，令在图片中正方形标记像的左侧边为a,右侧边为b，则本步骤包括如下子步骤：
S4.1判断标记的尺寸是否大于给定的第二阈值，如果是，说明移动机器人距离充电座距离尚远，此时优先考虑调整机器人的车头角度，进入S4.2，否则，说明机器人距离充电座距离较近，此时优先考虑对准充电座6，进入S4.3；
S4.2.判断正方形左侧边a与右侧边b长度之差是否小于预先给定的第三阈值，如果是，说明移动机器人车头方向向左倾斜，则下达给机器人前进的线速度(第一线速度预设值)，同时带有一点右转的角速度(第一角速度预设值)。如果两条边长度相近，说明机器人车头方向基本垂直于充电座6，则单独给机器人下达前进的线速度(第二线速度预设值)。如果左侧边a与右侧边b长度之差大于预先给定的第四阈值，说明机器人车头方向明显向右倾斜，则下达给机器人前进的线速度(第一线速度预设值)，同时带有一点左转的角速度(第一角速度预设值)，进入步骤S5。
S4.3.判断标记所成像的几何中心点与图像中心点之间的位置关系，如果标记所成像的几何中心点位于图像中心点的左侧，说明充电座位于车头的左前方，则下达给机器人左转的角速度(第一角速度预设值)，如果标记所成像的几何中心点几乎位于图像中心点，说明充电座基本位于车头的正前方，则单独下达给机器人前进的线速度(第二线速度预设值)；如果标记所成像的几何中心点位于图像中心点的右侧，说明充电座6位于车头的右前方，则下达给机器人右转的角速度(第二角速度预设值)，进入S5。
S5.根据步骤S4计算结果，处理器下发速度控制值给移动机器人的电机驱动控制器，等待下一个执行周期。
S6.处理器下发给电机驱动控制器制动信号，自动充电对准过程结束。
需要注意的是本发明例使用一个正方形标记作为引导标记，而本领域的相关技术人员可以很容易的想到采用多个几何图形(多个正方形，一个或多个三角形，多个圆形，或者是黑白网格)等改进方法。
Claims (3)
1.一种基于视觉的机器人自动充电对准方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
步骤S1. 图像采集：读取当前时刻的相机拍摄到的图像；
步骤S2. 标记识别与定位：采用机器视觉方法在图像中寻找明显可以区分的主动式视觉引导装置中的图像标记，并计算得到该标记在图像中像素位置及标记的像素尺寸大小；
步骤S3. 根据标记的像素尺寸大小判断移动机器人达到充电座对接成功位置；
步骤S4. 根据标记在图像中像素位置及标记的像素尺寸大小来确定移动机器人相对于充电桩的位置区间与角度关系，并产生对应的机器人速度控制策略；所述机器人速度控制策略具体如下：
令图片中图像标记所成像中左侧的边记为a，右侧的边记为b，则本步骤包括如下子步骤：
步骤S4.1. 判断图像标记的尺寸是否大于给定的第二阈值，如果是，进入S4.2，否则，进入S4.3；
步骤S4.2. 判断左侧边a与右侧边b长度之差是否小于预先给定的第三阈值，如果是，则下达给移动机器人前进的线速度，即第一线速度预设值，同时带有右转的角速度，即第一角速度预设值；如果左侧边a与右侧边b长度之差大于预先给定的第四阈值，则下达给机器人前进的线速度，即第一线速度预设值，同时带有左转的角速度，即第一角速度预设值；否则，单独给机器人下达前进的线速度，即第二线速度预设值，进入步骤S5；
步骤S4.3. 判断标记所成像的几何中心点与图像中心点之间的位置关系，如果标记所成像的几何中心点位于图像中心点的左侧，则下达给移动机器人左转的角速度，即第二角速度预设值，如果标记所成像的几何中心点位于以图像中心点为中心设定的范围内，则单独下达给移动机器人前进的线速度，即第二线速度预设值，如果标记所成像的几何中心点位于图像中心点的右侧，则下达给移动机器人右转的角速度，即第二角速度预设值，进入步骤S5；
步骤S5. 根据步骤S4计算结果，处理器下发速度控制值给移动机器人的电机驱动控制器，等待下一个执行周期；
步骤S6. 处理器下发给电机驱动控制器制动信号，自动充电对准过程结束。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述机器视觉方法采用Canny轮廓提取方法。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中，如果标记尺寸超过一个预先给定的第一阈值，且标记成像的几何尺寸中心位于相片中心附近，则判定对准成功，进入步骤S6，否则，进入步骤S4。
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