CN109909989A - 一种沙滩垃圾收集机器人 - Google Patents

Abstract

本发明属于机器人技术领域，公开了一种沙滩垃圾收集机器人，所述沙滩垃圾收集机器人包括：扫描模块、环境因素采集模块、中央控制模块、图像识别模块、驱动模块、执行模块、巡视模块、定位模块、显示模块。本发明通过巡视模块可以根据机器人当前所处的位置自适应地生成巡视规划，并按照巡视规划进行巡视，由于巡视规划是实时生成的，因此没有规律可循，可以减少垃圾遗漏的可能，从而提高了垃圾回收效率；同时，通过定位模块首先获取机器人当前所在位置对应的图像，进而根据当前图像中二维码对应的坐标、二维码在图像中的面积和/或二维码在图像中的位置信息，确定机器人当前的位置；简化了机器人定位的方式、提高了定位精度和准确度。

Description

一种沙滩垃圾收集机器人

技术领域

本发明属于机器人技术领域，尤其涉及一种沙滩垃圾收集机器人。

背景技术

机器人(Robot)是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置和控制系统和复杂机械等组成。执行机构，即机器人本体；机器人本体的有关部位分别称为基座、腰部、臂部、腕部、手部(夹持器或末端执行器)和行走部(对于移动机器人)等。驱动装置，是驱使执行机构运动的机构，按照控制系统发出的指令信号，借助于动力元件使机器人进行动作。如步进电机、伺服电机等，此外也有采用液压、气动等驱动装置。检测装置，是实时检测机器人的运动及工作情况，根据需要反馈给控制系统，与设定信息进行比较后，对执行机构进行调整，以保证机器人的动作符合预定的要求。内部信息传感器，用于检测机器人各部分的内部状况，如各关节的位置、速度、加速度等；外部信息传感器，例如视觉、声觉等外部传感器给出工作对象、工作环境的有关信息；控制系统，一种是集中式控制，即机器人的全部控制由一台微型计算机完成。然而，现有垃圾收集机器人虽然能够让机器人实现巡视的功能，但是由于路线是预先设定好的，很容易遗漏未设定路线的垃圾；同时；现有通过视觉比对确定的位置结果不精确，且需要通过将随时获取的图像，与预先存储的天花板图像进行图像提取，和信息对比，需要机器人的图像存储和处理能力较大，成本较高。同时现有技术中通过摄像头采用传统的算法扫描沙滩垃圾图像数据过程中，使沙滩上的垃圾不容易识别，为下一步的识别操作不能提供清晰可靠的数据；现有技术中采用传统的算法对采集的各种数据进行处理的过程中，降低了聚类的效果，使处理速度变慢；现有技术中根据采集的图像采用传统的算法对沙滩上的垃圾进行识别的过程中，不能对沙滩上的额垃圾进行精确的识别和定位，降低了对垃圾搜素的速度和工作效率。

综上所述，现有技术存在的问题是：

(1)现有垃圾收集机器人虽然能够让机器人实现巡视的功能，但是由于路线是预先设定好的，很容易遗漏未设定路线的垃圾；同时；现有通过视觉比对确定的位置结果不精确，且需要通过将随时获取的图像，与预先存储的天花板图像进行图像提取，和信息对比，需要机器人的图像存储和处理能力较大，成本较高。

(2)现有技术中通过摄像头采用传统的算法扫描沙滩垃圾图像数据过程中，使沙滩上的垃圾不容易识别，为下一步的识别操作不能提供清晰可靠的数据。

(3)现有技术中采用传统的算法对采集的各种数据进行处理的过程中，降低了聚类的效果，使处理速度变慢。

(4)现有技术中根据采集的图像采用传统的算法对沙滩上的垃圾进行识别的过程中，不能对沙滩上的额垃圾进行精确的识别和定位，降低了对垃圾搜素的速度和工作效率。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种沙滩垃圾收集机器人。

本发明是这样实现的，一种沙滩垃圾收集机器人包括：

扫描模块、环境因素采集模块、中央控制模块、图像识别模块、驱动模块、执行模块、巡视模块、定位模块、显示模块；

扫描模块，与中央控制模块连接，用于通过摄像头扫描沙滩垃圾图像数据；

环境因素采集模块，与中央控制模块连接，用于通过传感器采集沙滩温度、湿度、光线等数据；

中央控制模块，与扫描模块、环境因素采集模块、图像识别模块、驱动模块、执行模块、巡视模块、定位模块、显示模块连接，用于通过单片机控制各个模块正常工作；

图像识别模块，与中央控制模块连接，用于通过图像识别器对采集图像中的垃圾进行识别；

驱动模块，与中央控制模块连接，用于通过电机驱动机器人执行收集垃圾动作；

执行模块，与中央控制模块连接，用于通过机械臂将沙滩垃圾进行回收操作；

巡视模块，与中央控制模块连接，用于通过巡视程序设定机器人在沙滩上进行巡视操作；

定位模块，与中央控制模块连接，用于通过定位器对机器人的位置进行定位；

显示模块，与中央控制模块连接，用于通过显示器显示采集的垃圾图像数据、沙滩环境数据信息。

进一步，所述巡视模块巡视方法如下：

(1)主机器人获取所述主机器人以及至少一个辅机器人当前所处的位置的位置信息；

(2)所述主机器人基于所述位置信息，使用巡视规划生成算法生成所述主机器人以及所述至少一个辅机器人的巡视规划，所述巡视规划包括巡视路线和/或巡视时间，在所述巡视路线完成和/或所述巡视时间完成时重新生成所述主机器人和所述至少一个辅机器人的巡视规划；

(3)所述主机器人将为所述至少一个辅机器人生成的巡视规划发送给所述至少一个辅机器人，使得所述至少一个辅机器人按照巡视规划进行巡视；

(4)所述主机器人按照所述主机器人的巡视规划执行巡视。

进一步，所述巡视方法还包括：

所述主机器人获取所述主机器人以及所述至少一个辅机器人的历史巡视规划，所述历史巡视规划包括历史巡视路线和/或历史巡视时间；

所述主机器人所述基于所述位置信息，使用巡视规划生成算法生成所述主机器人以及所述至少一个辅机器人的巡视规划具体包括：

基于所述历史巡视规划，以及所述位置信息，使用巡视规划生成算法生成所述主机器人以及所述至少一个辅机器人的巡视规划。

进一步，所述巡视规划生成算法生成的所述巡视规划包括的所述巡视路线覆盖整个巡视区域，所述巡视规划生成算法生成的所述巡视规划包括的巡视时间内所述主机器人和所述至少一个辅机器人能够巡视所述整个巡视区域。

进一步，所述巡视区域包括重点巡视子区域和非重点

巡视子区域；所述巡视规划的巡视路线在所述重点巡视子区域中的巡视密度高于所述非重点巡视子区域的巡视密度，所述巡视密度包括巡视频次和/或巡视时间。

进一步，所述定位模块定位方法如下：

1)获取机器人当前所在位置对应的图像，其中所述图像中包含具有唯一空间坐标值的二维码；

2)根据所述二维码对应的空间坐标值、二维码在所述图像中的面积和/或位置信息，确定所述机器人当前的位置。

进一步，所述确定所述机器人当前的位置，包括：

判断二维码在所述图像中的面积是否大于阈值；

若是，则根据所述二维码对应的空间坐标值确定所述机器人当前的位置；

若否，则根据所述二维码对应的空间坐标值，所述二维码在所述图像中面积及位置信息，确定所述机器人的位置。

进一步，所述二维码为快速响应码，所述根据所述二维码对应的空间坐标值，所述二维码在所述图像中面积及位置信息，确定所述机器人的位置，包括：

确定所述快速响应码中各位置探测图形在所述图像中的坐标值；

根据所述各位置探测图形在所述图像中的坐标值，确定所述二维码与所述机器人在空间中的距离值及角度值；

根据所述二维码对应的空间坐标值、所述二维码与所述机器人在空间中的距离及角度值，确定所述机器人的位置。

进一步，所述确定所述二维码与所述机器人在空间中的距离值及角度值，包括：

将各位置探测图形在所述图像中的坐标值，与预设的各位置探测图形在图像中的坐标值进行比较，确定所述二维码与所述机器人在空间中的距离值及角度值。

本发明的优点及积极效果为：本发明通过巡视模块可以根据机器人当前所处的位置自适应地生成巡视规划，并按照巡视规划进行巡视，由于巡视规划是实时生成的，因此没有规律可循，可以减少垃圾遗漏的可能，从而提高了垃圾回收效率；同时，通过定位模块首先获取机器人当前所在位置对应的图像，进而根据当前图像中二维码对应的坐标、二维码在图像中的面积和/或二维码在图像中的位置信息，确定机器人当前的位置。由此，实现了根据机器人当前所在位置获取的图像中包括的二维码的坐标、二维码在图像中的面积和/或二维码在图像中的位置，即可确定机器人当前的位置，简化了机器人定位的方式、提高了定位精度和准确度。

本发明中扫描模块通过摄像头采用SVD-NLM算法扫描沙滩垃圾图像数据过程中，能使沙滩上的垃圾容易识别，为下一步的识别操作提高清晰可靠的数据。

本发明中中央控制模块采用DBSCAN算法对采集的各种数据进行处理的过程中，能提高聚类的效果，使处理速度提高。

本发明中图像识别模块根据采集的图像采用粒子群算法对沙滩上的垃圾进行识别的过程中，能对沙滩上的额垃圾进行精确的识别和定位，提高对垃圾搜素的速度，提高工作效率。

附图说明

图1是本发明实施例提供的沙滩垃圾收集机器人结构框图。

图2是本发明实施例提供的沙滩垃圾收集机器人工作流程图。

图中：1、扫描模块；2、环境因素采集模块；3、中央控制模块；4、图像识别模块；5、驱动模块；6、执行模块；7、巡视模块；8、定位模块；9、显示模块。

具体实施方式

为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。

下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。

如图1所示，本发明实施例提供的沙滩垃圾收集机器人包括：扫描模块1、环境因素采集模块2、中央控制模块3、图像识别模块4、驱动模块5、执行模块6、巡视模块7、定位模块8、显示模块9。

扫描模块1，与中央控制模块3连接，用于通过摄像头扫描沙滩垃圾图像数据；

环境因素采集模块2，与中央控制模块3连接，用于通过传感器采集沙滩温度、湿度、光线等数据；

中央控制模块3，与扫描模块1、环境因素采集模块2、图像识别模块4、驱动模块5、执行模块6、巡视模块7、定位模块8、显示模块9连接，用于通过单片机控制各个模块正常工作；

图像识别模块4，与中央控制模块3连接，用于通过图像识别器对采集图像中的垃圾进行识别；

驱动模块5，与中央控制模块3连接，用于通过电机驱动机器人执行收集垃圾动作；

执行模块6，与中央控制模块3连接，用于通过机械臂将沙滩垃圾进行回收操作；

巡视模块7，与中央控制模块3连接，用于通过巡视程序设定机器人在沙滩上进行巡视操作；

定位模块8，与中央控制模块3连接，用于通过定位器对机器人的位置进行定位；

显示模块9，与中央控制模块3连接，用于通过显示器显示采集的垃圾图像数据、沙滩环境数据信息。

如图2所示，本发明实施例提供的沙滩垃圾收集机器人工作流程，具体包括以下步骤：

S101：设定机器人在沙滩上进行巡视操作，利用定位器对机器人的位置进行定位；

S102：扫描沙滩垃圾图像数据，并利用传感器采集沙滩温度、湿度、光线等数据；

S103：根据扫描的图像进行分析，对垃圾进行识别，利用电机驱动机器人执行收集垃圾动作，对沙滩上的垃圾进行回收；

S104：通过显示模块利用显示器显示采集的垃圾图像数据、沙滩环境数据信息。

所述扫描模块1通过摄像头扫描沙滩垃圾图像数据过程中，为了使沙滩上的垃圾容易识别，为下一步的识别操作提高清晰可靠的数据，采用SVD-NLM算法，具体包括以下步骤：

步骤一，利用式

提取图像中各图像片的结构特征；

式中为图像u在像素点i：处的梯度，T是转置算子；U是大小为P×P的正交矩阵；∑是大小为P×2奇异值矩阵，其特征值λ₁和λ₂反映了特征向量方向上能量的变化；V是2×2的正交矩阵，其第二列向量v₂＝[v₁，v₂]^T对应着最小的非零奇异值；

步骤二，根据式

构造图像结构描述子，生成像素的相似集；

其中e(i)作为描述图像中局部结构，信息的描述子；为图像片特征集；

步骤三，估计图像的噪声水平，依据式

h(i)＝βσ_e；

计算相似权重参数h(i)；式中β为常数，取值与图像中的、局部内容有关，对h(i)起调控作用；σ_e为估计的噪声标准差；|S(i)|为相似集内元素的个数；

步骤四，根据式

更新当前像素，像素处理完成后，得到去噪后的图像；

式中为归一因子。

所述中央控制模块3对采集的各种数据进行处理的过程中，为了提高聚类的效果，使处理速度提高，采用DBSCAN算法，具体包括以下步骤：

步骤一，检测数据集中尚未检测的样本p，若p未被处理，则检查其Eps邻域，如果其中包含的样本数≥minPts，，则建立新簇C，将其Eps邻域中所有其他样本加入C；

步骤二，对C中所有尚未被处理的样本q，检查其Eps邻域，若其中包含的样本数≥minPts，，则将其邻域中尚未归入任何一个簇的样本加入C；

步骤三，重复步骤二，直到没有新对象加入簇C；

步骤四，重复步骤一-步骤三，直到处理完所有样本。

所述图像识别模块4根据采集的图像对沙滩上的垃圾进行识别的过程中，为了对沙滩上的额垃圾进行精确的识别和定位，提高对垃圾搜素的速度，提高工作效率，采用粒子群算法，具体过程如下：

步骤一，初始化：随机初始化矩阵Swarm：和矩阵VStep，并将矩阵PBest，矩阵A、B，向量：fSwarm、fPBest、History及Best清零；

步骤二，适应度值计算：计算矩阵Swarm：每一行向量的适应度值，按最优适应度值选择其对应额最优粒子，将最优适用度值保存在fSwarm向量的第g个位置，同时将最优粒子向矩阵A和B缓存；选择fSwarm向量的最优适用度值向History向量保存；

步骤三，全局最优适用度值更新：比较向量fPBest及向量fSwarm，若fSwarm中有优于fPBest的适应度值，则用此值更新fPBest对应的位置的全局最优适应度值，否则不更新；

步骤四，更新全局最优粒子：若fPBest中更新，则用更新值对应的粒子更新PBest矩阵对应位置的行向量；

步骤五，更新粒子位置及速度，按照以下两式结合全局及局部最优粒子更新粒子的位置向量和速度向量，即更新矩阵Swarm和矩阵Vstepl的每一行；

v_i(t+1)＝v_i(t)+c_lr_v(p_i(t)-x_i(t))+c₂r_2i(p_g(t)-x_i(t))；

x_i(t+1)＝x_i(t)+v_i(t+1)；

式中t代表当前进化代数：i＝1，2，…，m，m代表种群大小；c₁和c₂：是非负的学习因子，分别称为自身认知因子和社会认知因子，用来调整p_i和p_g的影响强度；r₁和r₂是取值介于[0，1]之间的随机数；

步骤六，终止判断：若算法收敛，或者已经达到最优迭代次数，则输出寻优结果；否则，转步骤二继续。

本发明提供的巡视模块7巡视方法如下：

(1)主机器人获取所述主机器人以及至少一个辅机器人当前所处的位置的位置信息；

(2)所述主机器人基于所述位置信息，使用巡视规划生成算法生成所述主机器人以及所述至少一个辅机器人的巡视规划，所述巡视规划包括巡视路线和/或巡视时间，在所述巡视路线完成和/或所述巡视时间完成时重新生成所述主机器人和所述至少一个辅机器人的巡视规划；

(3)所述主机器人将为所述至少一个辅机器人生成的巡视规划发送给所述至少一个辅机器人，使得所述至少一个辅机器人按照巡视规划进行巡视；

(4)所述主机器人按照所述主机器人的巡视规划执行巡视。

本发明提供的巡视方法还包括：

所述主机器人获取所述主机器人以及所述至少一个辅机器人的历史巡视规划，所述历史巡视规划包括历史巡视路线和/或历史巡视时间；

所述主机器人所述基于所述位置信息，使用巡视规划生成算法生成所述主机器人以及所述至少一个辅机器人的巡视规划具体包括：

基于所述历史巡视规划，以及所述位置信息，使用巡视规划生成算法生成所述主机器人以及所述至少一个辅机器人的巡视规划。

本发明提供的巡视规划生成算法生成的所述巡视规划包括的所述巡视路线覆盖整个巡视区域，所述巡视规划生成算法生成的所述巡视规划包括的巡视时间内所述主机器人和所述至少一个辅机器人能够巡视所述整个巡视区域。

本发明提供的巡视区域包括重点巡视子区域和非重点

巡视子区域；所述巡视规划的巡视路线在所述重点巡视子区域中的巡视密度高于所述非重点巡视子区域的巡视密度，所述巡视密度包括巡视频次和/或巡视时间。

本发明提供的定位模块8定位方法如下：

1)获取机器人当前所在位置对应的图像，其中所述图像中包含具有唯一空间坐标值的二维码；

2)根据所述二维码对应的空间坐标值、二维码在所述图像中的面积和/或位置信息，确定所述机器人当前的位置。

本发明提供的确定所述机器人当前的位置，包括：

判断二维码在所述图像中的面积是否大于阈值；

若是，则根据所述二维码对应的空间坐标值确定所述机器人当前的位置；

若否，则根据所述二维码对应的空间坐标值，所述二维码在所述图像中面积及位置信息，确定所述机器人的位置。

本发明提供的二维码为快速响应码，所述根据所述二维码对应的空间坐标值，所述二维码在所述图像中面积及位置信息，确定所述机器人的位置，包括：

确定所述快速响应码中各位置探测图形在所述图像中的坐标值；

根据所述各位置探测图形在所述图像中的坐标值，确定所述二维码与所述机器人在空间中的距离值及角度值；

根据所述二维码对应的空间坐标值、所述二维码与所述机器人在空间中的距离及角度值，确定所述机器人的位置。

本发明提供的确定所述二维码与所述机器人在空间中的距离值及角度值，包括：

将各位置探测图形在所述图像中的坐标值，与预设的各位置探测图形在图像中的坐标值进行比较，确定所述二维码与所述机器人在空间中的距离值及角度值。

本发明工作时，首先，通过扫描模块1利用摄像头扫描沙滩垃圾图像数据；环境因素采集模块2利用传感器采集沙滩温度、湿度、光线等数据；其次，中央控制模块3通过图像识别模块4利用图像识别器对采集图像中的垃圾进行识别；通过驱动模块5利用电机驱动机器人执行收集垃圾动作；通过执行模块6利用机械臂将沙滩垃圾进行回收操作；通过巡视模块7利用巡视程序设定机器人在沙滩上进行巡视操作；然后，通过定位模块8利用定位器对机器人的位置进行定位；最后，通过显示模块9利用显示器显示采集的垃圾图像数据、沙滩环境数据信息。

以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。

Claims (9)

1.一种沙滩垃圾收集机器人，其特征在于，所述沙滩垃圾收集机器人包括：

扫描模块、环境因素采集模块、中央控制模块、图像识别模块、驱动模块、执行模块、巡视模块、定位模块、显示模块；

扫描模块，与中央控制模块连接，用于通过摄像头扫描沙滩垃圾图像数据；

环境因素采集模块，与中央控制模块连接，用于通过传感器采集沙滩温度、湿度、光线等数据；

中央控制模块，与扫描模块、环境因素采集模块、图像识别模块、驱动模块、执行模块、巡视模块、定位模块、显示模块连接，用于通过单片机控制各个模块正常工作；

图像识别模块，与中央控制模块连接，用于通过图像识别器对采集图像中的垃圾进行识别；

驱动模块，与中央控制模块连接，用于通过电机驱动机器人执行收集垃圾动作；

执行模块，与中央控制模块连接，用于通过机械臂将沙滩垃圾进行回收操作；

巡视模块，与中央控制模块连接，用于通过巡视程序设定机器人在沙滩上进行巡视操作；

定位模块，与中央控制模块连接，用于通过定位器对机器人的位置进行定位；

显示模块，与中央控制模块连接，用于通过显示器显示采集的垃圾图像数据、沙滩环境数据信息。

2.如权利要求1所述沙滩垃圾收集机器人，其特征在于，所述巡视模块巡视方法如下：

(1)主机器人获取所述主机器人以及至少一个辅机器人当前所处的位置的位置信息；

(2)所述主机器人基于所述位置信息，使用巡视规划生成算法生成所述主机器人以及所述至少一个辅机器人的巡视规划，所述巡视规划包括巡视路线和/或巡视时间，在所述巡视路线完成和/或所述巡视时间完成时重新生成所述主机器人和所述至少一个辅机器人的巡视规划；

(3)所述主机器人将为所述至少一个辅机器人生成的巡视规划发送给所述至少一个辅机器人，使得所述至少一个辅机器人按照巡视规划进行巡视；

(4)所述主机器人按照所述主机器人的巡视规划执行巡视。

3.如权利要求2所述沙滩垃圾收集机器人，其特征在于，所述巡视方法还包括：

所述主机器人获取所述主机器人以及所述至少一个辅机器人的历史巡视规划，所述历史巡视规划包括历史巡视路线和/或历史巡视时间；

所述主机器人所述基于所述位置信息，使用巡视规划生成算法生成所述主机器人以及所述至少一个辅机器人的巡视规划具体包括：

基于所述历史巡视规划，以及所述位置信息，使用巡视规划生成算法生成所述主机器人以及所述至少一个辅机器人的巡视规划。

4.如权利要求2所述沙滩垃圾收集机器人，其特征在于，所述巡视规划生成算法生成的所述巡视规划包括的所述巡视路线覆盖整个巡视区域，所述巡视规划生成算法生成的所述巡视规划包括的巡视时间内所述主机器人和所述至少一个辅机器人能够巡视所述整个巡视区域。

5.如权利要求4所述沙滩垃圾收集机器人，其特征在于，所述巡视区域包括重点巡视子区域和非重点巡视子区域；所述巡视规划的巡视路线在所述重点巡视子区域中的巡视密度高于所述非重点巡视子区域的巡视密度，所述巡视密度包括巡视频次和/或巡视时间。

6.如权利要求1所述沙滩垃圾收集机器人，其特征在于，所述定位模块定位方法如下：

1)获取机器人当前所在位置对应的图像，其中所述图像中包含具有唯一空间坐标值的二维码；

2)根据所述二维码对应的空间坐标值、二维码在所述图像中的面积和/或位置信息，确定所述机器人当前的位置。

7.如权利要求6所述沙滩垃圾收集机器人，其特征在于，所述确定所述机器人当前的位置，包括：

判断二维码在所述图像中的面积是否大于阈值；

若是，则根据所述二维码对应的空间坐标值确定所述机器人当前的位置；

若否，则根据所述二维码对应的空间坐标值，所述二维码在所述图像中面积及位置信息，确定所述机器人的位置。

8.如权利要求7所述沙滩垃圾收集机器人，其特征在于，所述二维码为快速响应码，所述根据所述二维码对应的空间坐标值，所述二维码在所述图像中面积及位置信息，确定所述机器人的位置，包括：

确定所述快速响应码中各位置探测图形在所述图像中的坐标值；

根据所述各位置探测图形在所述图像中的坐标值，确定所述二维码与所述机器人在空间中的距离值及角度值；

根据所述二维码对应的空间坐标值、所述二维码与所述机器人在空间中的距离及角度值，确定所述机器人的位置。

9.如权利要求8所述沙滩垃圾收集机器人，其特征在于，所述确定所述二维码与所述机器人在空间中的距离值及角度值，包括：

将各位置探测图形在所述图像中的坐标值，与预设的各位置探测图形在图像中的坐标值进行比较，确定所述二维码与所述机器人在空间中的距离值及角度值。