CN109066861A - 基于机器视觉的智能巡检机器人自动充电控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于机器视觉的智能巡检机器人自动充电控制方法，其包括采用检测算法获取充电桩图像，采用跟踪算法获取目标矩形框坐标，计算智能巡检机器人与充电桩之间的相对角度，将相对角度转换为旋转角度并调整智能巡检机器人姿态，计算智能巡检机器人与充电桩之间的距离并调节智能巡检机器人的运行速度，完成自动充电。本发明在每个充电点位，都根据检测跟踪到的目标矩形框，实时调整智能巡检机器人运动状态，减少定位误差；并且由于视觉信息的非接触、高效、便捷性，能够鲁棒、精确的辅助智能巡检机器人以适当角度和速度靠近充电桩，完成自动充电，增强智能巡检机器人的智能程度，使之真正完成24小时无人巡检任务。
Description
技术领域
本发明属于工业机器人技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的智能巡检机器人自动充电控制方法。
背景技术
机器人的自动充电一般通过激光定位或磁导航来完成。磁导航需要在变电站厂房建设中埋入磁条，工程量大，维护成本较高，并不适用。激光定位通过安装在巡检机器人上的激光发射、接收器测量设备与环境距离的变化进行定位，并利用传统的里程计估计是否到达事先设定点位，进行位姿调整，完成充电。但由于里程估计存在累计误差，定位精度不够，容易造成自动充电失败。
基于激光定位的智能巡检机器人自主定位系统，使得机器人在室内能够沿设定路径运行，并根据里程计计算到达点位，但由于里程计的误差叠加，致使到达点位时出现偏差，影响巡检机器人任务完成度。
发明内容
本发明的发明目的是：为了解决现有技术中存在的以上问题，本发明提出了一种基于机器视觉的智能巡检机器人自动充电控制方法。
本发明的技术方案是：一种基于机器视觉的智能巡检机器人自动充电控制方法，包括以下步骤：
A、利用摄像头获取视频流数据，并采用检测算法进行处理，得到包含充电桩的图像；
B、根据充电桩在图像中的位置和尺寸数据，采用跟踪算法进行处理，得到目标矩形框的坐标；
C、根据步骤B得到的目标矩形框的坐标，计算智能巡检机器人与充电桩之间的相对角度；
D、根据智能巡检机器人的运动方向，将步骤C得到的智能巡检机器人与充电桩的相对角度转换为旋转角度，并根据旋转角度调整智能巡检机器人姿态；
E、当旋转角度变化为零时，计算智能巡检机器人与充电桩之间的距离，并调节智能巡检机器人的运行速度，控制智能巡检机器人到达充电桩，完成自动充电。
进一步地，所述步骤A中采用检测算法进行处理，得到包含充电桩的图像，具体为：对视频流数据中间隔设定帧数的图像采用检测算法进行检测，得到包含充电桩的图像。
进一步地，所述步骤B根据充电桩在图像中的位置和尺寸数据，采用跟踪算法进行处理，得到目标矩形框的坐标，具体为：根据充电桩在图像中的位置和尺寸数据，首先计算HOG特征图表征目标轮廓特征，再依照核回归方程计算出与目标模型相关度最高的区域作为跟踪结果，得到目标矩形框的坐标。
进一步地，所述步骤C根据步骤B得到的目标矩形框的坐标，计算智能巡检机器人与充电桩之间的相对角度，具体为：以摄像头为中心建立世界坐标系，将图像中心作为坐标系原点，将目标矩形框中心作为目标，根据摄像头和目标之间的像素距离及摄像头的焦距数据，计算摄像头和目标连线与主光轴之间的夹角，得到智能巡检机器人与充电桩之间的相对角度。
进一步地，所述步骤E中计算智能巡检机器人与充电桩之间的距离，具体为：根据充电桩在图像中的尺寸信息及摄像头的焦距数据，根据几何关系计算智能巡检机器人与充电桩之间的距离。
本发明的有益效果是：本发明在每个充电点位，都根据检测跟踪到的目标矩形框，实时调整智能巡检机器人运动状态，减少定位误差；并且由于视觉信息的非接触、高效、便捷性，能够鲁棒、精确的辅助智能巡检机器人以适当角度和速度靠近充电桩，完成自动充电，增强智能巡检机器人的智能程度，使之真正完成24小时无人巡检任务。
附图说明
图1是本发明的基于机器视觉的智能巡检机器人自动充电控制方法的流程示意图；
图2是本发明实施例中世界坐标系示意图。
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。
如图1所示，为本发明的基于机器视觉的智能巡检机器人自动充电控制方法的流程示意图。一种基于机器视觉的智能巡检机器人自动充电控制方法，包括以下步骤：
A、利用摄像头获取视频流数据，并采用检测算法进行处理，得到包含充电桩的图像；
B、根据充电桩在图像中的位置和尺寸数据，采用跟踪算法进行处理，得到目标矩形框的坐标；
C、根据步骤B得到的目标矩形框的坐标，计算智能巡检机器人与充电桩之间的相对角度；
D、根据智能巡检机器人的运动方向，将步骤C得到的智能巡检机器人与充电桩的相对角度转换为旋转角度，并根据旋转角度调整智能巡检机器人姿态；
E、当旋转角度变化为零时，计算智能巡检机器人与充电桩之间的距离，并调节智能巡检机器人的运行速度，控制智能巡检机器人到达充电桩，完成自动充电。
在本发明的一个可选实施例中，上述步骤A利用智能巡检机器人的单目高清摄像头获取640*480的RGB视频流数据，从而能够实时获取丰富的视觉信息；并采用鲁棒的目标检测算法进行检测，具体为对视频流数据中间隔设定帧数的图像采用检测算法进行检测，得到包含充电桩的图像，使得智能巡检机器人在到达设定充电点位附近时自动捕获充电桩，矫正运动角度，控制机器人完成自动充电，提高成功率。本发明通过训练采集的充电桩图像，建立检测算法模型，使智能巡检机器人在到达设定充电点位附近时搜索每帧图像，检测充电桩。
在本发明的一个可选实施例中，上述步骤B根据充电桩在步骤A得到的图像中的位置和尺寸数据，采用抗光照变化、抗尺度变化的跟踪算法进行处理，得到目标矩形框的坐标，具体为：根据充电桩在图像中的位置和尺寸数据，首先计算HOG特征图表征目标轮廓特征，再依照核回归方程计算出与目标模型相关度最高的区域作为跟踪结果，得到目标矩形框的坐标。优选地，本发明不限于以30fps返回每帧图像中目标矩形框坐标和尺寸数据，在智能巡检机器人运动过程中实时跟踪充电桩位置，随时调整智能巡检机器人运动状态。
在本发明的一个可选实施例中，上述步骤C根据步骤B得到的目标矩形框的坐标，计算智能巡检机器人与充电桩之间的相对角度，具体为：以摄像头C为中心建立世界坐标系OXY，将图像中心作为坐标系原点O，将目标矩形框中心作为目标T，根据摄像头C和目标T之间的像素距离及摄像头的焦距数据，计算摄像头和目标连线CT与主光轴CO之间的夹角θ，得到智能巡检机器人与充电桩之间的相对角度θ。
本发明根据小孔成像原理，由每帧返回的目标矩形框，实时计算充电桩与摄像头之间的相对角度，通过几何关系，得到智能巡检机器人运动角度，调整智能巡检机器人姿态，控制智能巡检机器人运动状态，实现自动充电；同时根据先验知识结合图像中目标尺寸估算智能巡检机器人与充电桩之间距离，调整智能巡检机器人运动速度。
在本发明的一个可选实施例中，上述步骤D根据智能巡检机器人的运动方向，将步骤C得到的智能巡检机器人与充电桩的相对角度转换为旋转角度，并根据旋转角度调整智能巡检机器人姿态。
如图2所示，为本发明实施例中世界坐标系示意图。智能巡检机器人沿X轴方向运动，将得到的智能巡检机器人与充电桩之间的相对角度θ根据几何关系转换为水平旋转角度θx,智能巡检机器人由此调整姿态，沿X轴水平方向移动直至水平旋转角度θx变为0，即目标移动到图像水平中心。
在本发明的一个可选实施例中，上述步骤E当旋转角度变化为零时，计算智能巡检机器人与充电桩之间的距离，具体为：根据充电桩在图像中的尺寸信息及摄像头的焦距数据，根据几何关系计算智能巡检机器人与充电桩之间的距离；并调节智能巡检机器人的运行速度，控制智能巡检机器人到达充电桩，完成自动充电。
当旋转角度变化为零时，智能巡检机器人到达精确的充电点位，之后沿Z轴方向靠近充电桩，并且根据智能巡检机器人与充电桩之间的距离来调整智能巡检机器人靠近的速度，使智能巡检机器人恰当的连接充电电极与充电触片，在智能巡检机器人检测装置判断充电情况下停止运动。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。
Claims (5)
1.一种基于机器视觉的智能巡检机器人自动充电控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
A、利用摄像头获取视频流数据，并采用检测算法进行处理，得到包含充电桩的图像；
B、根据充电桩在图像中的位置和尺寸数据，采用跟踪算法进行处理，得到目标矩形框的坐标；
C、根据步骤B得到的目标矩形框的坐标，计算智能巡检机器人与充电桩之间的相对角度；
D、根据智能巡检机器人的运动方向，将步骤C得到的智能巡检机器人与充电桩的相对角度转换为旋转角度，并根据旋转角度调整智能巡检机器人姿态；
E、当旋转角度变化为零时，计算智能巡检机器人与充电桩之间的距离，并调节智能巡检机器人的运行速度，控制智能巡检机器人到达充电桩，完成自动充电。
2.如权利要求1所述的基于机器视觉的智能巡检机器人自动充电控制方法，其特征在于，所述步骤A中采用检测算法进行处理，得到包含充电桩的图像，具体为：对视频流数据中间隔设定帧数的图像采用检测算法进行检测，得到包含充电桩的图像。
3.如权利要求2所述的基于机器视觉的智能巡检机器人自动充电控制方法，其特征在于，所述步骤B根据充电桩在图像中的位置和尺寸数据，采用跟踪算法进行处理，得到目标矩形框的坐标，具体为：根据充电桩在图像中的位置和尺寸数据，首先计算HOG特征图表征目标轮廓特征，再依照核回归方程计算出与目标模型相关度最高的区域作为跟踪结果，得到目标矩形框的坐标。
4.如权利要求3所述的基于机器视觉的智能巡检机器人自动充电控制方法，其特征在于，所述步骤C根据步骤B得到的目标矩形框的坐标，计算智能巡检机器人与充电桩之间的相对角度，具体为：以摄像头为中心建立世界坐标系，将图像中心作为坐标系原点，将目标矩形框中心作为目标，根据摄像头和目标之间的像素距离及摄像头的焦距数据，计算摄像头和目标连线与主光轴之间的夹角，得到智能巡检机器人与充电桩之间的相对角度。
5.如权利要求4所述的基于机器视觉的智能巡检机器人自动充电控制方法，其特征在于，所述步骤E中计算智能巡检机器人与充电桩之间的距离，具体为：根据充电桩在图像中的尺寸信息及摄像头的焦距数据，根据几何关系计算智能巡检机器人与充电桩之间的距离。
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