CN110108283A - 一种基于多二维码视觉的高精度定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及本发明涉及室内定位技术领域。定位方法包括：在一个平面上布置多个二维码，使用摄像机垂直于平面拍摄；拍摄的图像中二维码的个数大于1；以拍摄的图像为边缘建立像素坐标系，提取二维码顶点像素坐标，计算两个二维码中心点的像素距离；根据拍摄图像长宽图像中心点的像素坐标，计算任意二维码中心点到图像中心点的像素距离；根据二维码中心点的地理坐标，求得任意两个二维码的实际距离，得到在当前所摄图像中像素距离与实际距离的比例；接着获得二维码中心点到图像中心点的实际距离D1；在地理坐标系中，每个二维码中心点为圆心，以实际距离D1为半径做圆,求得图像中心点的地理坐标。上述方法不用限制二维码的大小、形状可实现精准定位。

Description

一种基于多二维码视觉的高精度定位方法

技术领域

本发明涉及室内定位技术领域，特别是一种基于多二维码视觉的高精度定位方法。

背景技术

随着物联网技术的快速发展，在室内对人员以及物品的位置感知越来越重要。仓储机器人以及其他室内机器人的定位和导航成为研究热点。各种室内定位解决方案和定位传感器相继涌现。目前几个主流的室内定位技术在实际应用过程中均有一定的局限，如WiFi定位精度较低、RFID定位作用距离较短、UWB定位成本较高等。并且上述几种定位技术在仓库这样物资摆放密集的场所，其定位误差较大。

视觉定位方法是近年来发展起来的，其利用摄像头等视觉传感器获取图像，然后用计算机进行图像处理，进而获得位置信息。根据摄像头数目的不同，可以分为单目视觉定位、双目视觉定位和全方位视觉定位。

二维码作为一种记载信息的几何图形，其具有信息量大、易识别、成本低等特点。在代码编制上巧妙的利用构成计算机内部逻辑基础的“0”、“1”比特流概念，使用若干个与二进制相对应的几何形体来表示文字数值信息，通过图像输入设备或光电扫描设备自动识读以实现信息自动处理。

目前基于二维码的定位主要是利用摄像头对二维码图像进行采集，但对二维码图像的采集限制较多。比如申请号为CN201410493517.9的中国专利文献中公开的一种基于二维码的定位方法，在采集二维码图像信息的时首先是只采集单个二维码，其次在获取信息时包含了对于二维码正方向的获取，因此明显对二维码采集有较多的限定。

目前在二维码定位领域对二维码自身在采集的图像中的姿态和位置有很高要求，比如申请号为201710826864.2的专利文献中利用视觉和二维码技术进行高精度定位，但其首先要对摄像机进行标定，其次对于图像中的二维码进行旋转校正。同时从其附图中可以看出，对于二维码的布置也是规定了整齐排列。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：针对上述存在的问题，提供了一种基于多二维码视觉的高精度定位方法。

本发明采用的技术方案如下：一种基于多二维码视觉的高精度定位方法，包括：

步骤S1，在需要定位的环境中的一个平面上布置多个二维码，相连两个二维码的中心点连线不与地理坐标轴平行，使用摄像机垂直于多个二维码的平面进行拍摄；

步骤S2，对拍摄的图像进行识别确定图像中二维码的个数，如果二维码个数大于1则进入下一步，否则重新拍摄直到图像中二维码个数大于1，并读取图像中每个二维码中心点的地理坐标，；

步骤S3，以拍摄的图像为边缘建立像素坐标系，提取拍摄的图像中的每个二维码顶点像素坐标，计算每个二维码中心点的像素坐标，并计算两个二维码中心点的像素距离；

步骤S4，根据拍摄的图像的长宽，运用图像处理的方法，取拍摄图像长宽像素的一半得到在像素坐标系下图像中心点的像素坐标，计算任意二维码中心点到图像中心点的像素距离；

步骤S5，根据二维码中心点的地理坐标，通过两点间求取距离的公式得出所摄图像中任意两个二维码的实际距离，结合二维码中心点的像素距离，得到在当前所摄图像中像素距离与实际距离的比例；

步骤S6，根据像素距离与实际距离的比例，结合任意二维码中心点到图像中心点的像素距离，获得任意二维码中心点到图像中心点的实际距离；

步骤S7，在地理坐标系中，以图像中每个二维码中心点为圆心，以对应二维码中心点到图像中心点的实际距离为半径做圆；如果所做的所有圆的交点为1则此时的交点为图像中心点的地理坐标；如果所做的所有圆的交点为2个，则进行解模糊求得图像中心点的地理坐标。

进一步的，所述步骤S1中，多个二维码的大小和方向均不限制。

进一步的，所述步骤S2中，获取每个二维码中心点的地理坐标的方法为：布局二维码后对二维码地理坐标进行写入，或在生成二维码时将地理坐标信息进行录入。

进一步的，所述步骤S3中，计算每个二维码中心点的像素坐标的方法为：根据二维码对角的两个顶点像素坐标计算线段中点坐标即是二维码中心的像素坐标。

进一步的，所述步骤S7中，如果所有圆的交点为2个，则进行解模糊的过程为：

(1)此时图像中有两个二维码，二维码中心点A、B的像素坐标分别为(pxA，pyA)、(pxB，pyB)，地理坐标分别为(xA，yA)、(xB，yB)，过拍摄图像的图像中心点的像素坐标P做与地理坐标系X轴Y轴平行的直线X’和Y’，分别求出直线X’和直线Y’在像素坐标系下的斜率K_X’和斜率K_Y’；

(2)根据斜率K_X’和斜率K_Y’，得到在像素坐标下图像中心点的像素坐标P(x₀,y₀)，直线X’和Y’在像素坐标系下的方程，根据点到直线的距离公式，计算得到两个二维码中心点的坐标与直线X’之间的像素距离，再根据像素距离与实际距离的比例求得两个二维码中心点A、B两点的坐标与直线X’之间的实际距离PDA和距离PDB；

(3)分别计算A/B两点到A/B两点在Y轴上的投影距离DA/距离DB，DA＝|yA-yM|，DB＝|yB-yM|，其中yA、yB分别为点A、B在地理坐标系中的Y轴地理坐标值，yM为两个交点在地理坐标系中的Y轴地理坐标值，将2个交点的Y轴地理坐标值分别代入yM,找到1个交点满足距离PDA＝DA，距离PDB＝DB，则该交点为图像中心点；如果2个交点均满足上述距离，则进入下一步；

(4)根据斜率K_X’和斜率K_Y’，得到在像素坐标下图像中心点的像素坐标P(x₀,y₀)，直线X’和Y’在像素坐标系下的方程，根据点到直线的距离公式，计算得到两个二维码中心点的坐标与直线Y’之间的像素距离，再根据像素距离与实际距离的比例求得两个二维码中心点A、B两点的坐标与直线Y’之间的实际距离PDA和距离PDB；

(5)分别计算A/B两点到A/B两点在X轴上的投影距离DA/距离DB，DA＝|xA-xM|，DB＝|xB-xM|，其中xA、xB分别为点A、B在地理坐标系中的X轴地理坐标值，xM为两个交点在地理坐标系中的X轴地理坐标值，将2个交点的X轴地理坐标值分别代入xM,则可以找到唯一1个交点满足距离PDA＝DA，距离PDB＝DB。

进一步的，斜率K_X’和斜率K_Y’的求解过程为：

a.根据二维码中心点的地理坐标与像素坐标，将A、B两点地理坐标与像素坐标带入斜率公式，求出直线AB在地理坐标系和像素坐标系下的斜率K_AB和K′_AB；

b.连接两个二维码中心点A和B，延长到与地理坐标系X轴相交有角θ，由θ＝tan^{- 1}K_AB,获得角θ的大小，直线AB与像素坐标系Ix轴相交有角由得知角的大小；

c.设直线AB与直线X’的夹角为γ，由于直线X’与地理坐标系下的X平行，因此角θ与角γ存在关系：γ+θ＝180°；

d.直线X’与像素坐标系的Ix轴相交得到角α，直线AB、X’直线与像素坐标系Ix轴构成一个三角形，角α为该三角形的外角，由三角形的关系获得

e.根据角α得知直线X’在像素坐标系下的斜率K_X’＝tanα，

与现有技术相比，采用上述技术方案的有益效果为：采用本发明的技术方案，不用限制二维码的大小、形状，即可实现精准定位，减少了二维码布局环境和校正误差以及摄像头布局环境对定位精度的影响，进而减少了对二维码校正过程中产生的定位误差，提高二维码定位效率与精度。

附图说明

图1是本发明实施例中基于多二维码视觉的高精度定位方法的流程示意图。

图2是本发明实施例摄像头定位误差补偿示意图。

图3是本发明实施例中所摄图像存在三个二维码的求解示意图。

图4是本发明实施例中所摄图像出现两个二维码的求解示意图。

图5是本发明实施例中应对两圆相交解模糊的算法示意图。

图6是本发明实施例中求解地理坐标轴平行直线在像素坐标轴的斜率的示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步描述。

如图1所示，一种基于多二维码视觉的高精度定位方法，包括：

(一).在需要定位的环境中(比如室内)的一个平面上布置多个二维码，相连两个二维码的中心点连线不与地理坐标轴平行，布局后每个二维码当前中心点的地理坐标与二维码一一对应，即建立时每个二维码的地理坐标已知。对于需要获取位置信息的智能装置，使用摄像机垂直于多个二维码的平面进行拍摄，这样图像中心点地理坐标即为摄像头的地理坐标；

其中的优选方案，多个二维码的大小和方向可以不一致，也可以通过本实施例的定位方法实现精准定位。

上述过程中，当摄像头倾斜一定的角度照射二维码平面，如图2所示，摄像头倾斜角度为β角。当摄像头垂直二维码平面时，物距L一定时，其成像的范围为CD。摄像头倾斜后，其成像的范围为EF，EF在二维码平面的投影为GH,实际成像图形为GH,GH图像发生畸变，由GH图像上的二维码坐标计算得到的图形中心点位置也偏离中心点B点。

当β角很小时(小于10°)，可认为

BO＝AO/cos(β)≈AO，EF＝GH*cos(β)≈GH，O为摄像头的位置。

此时认为B点即是新图像GH计算得到的中心点位置。由于需要确定摄像头的位置O，此时计算得到的位置为B点，由于摄像头切斜引起的位置计算误差为|AB|。

A＝B-derr，误差为derr＝|A-B|

根据三角关系

derr＝tan(β)*L

L＝3m，倾角5°,误差为0.26m。

L＝5m，倾角5°,误差为0.43m。

当知道B摄像头倾角β和物距L后，经过补偿即可知道带一定小角度切斜角度情况下摄像头位置O＝A＝B-tan(β)*L。

(二).对拍摄的图像进行识别确定图像中二维码的个数，如果二维码个数大于1则进入下一步，否则重新拍摄直到图像中二维码个数大于1，并读取图像中每个二维码中心点的地理坐标；

其中优选的方案，获取每个二维码中心点的地理坐标的方法为：布局二维码后对二维码地理坐标进行写入，在生成二维码时将地理坐标信息进行录入。

(三).以拍摄的图像为边缘建立像素坐标系，通过图像处理的方法提取提取拍摄的图像中的每个二维码顶点像素坐标，计算图像中每个二维码中心点的像素坐标，并计算两个二维码中心点的像素距离；

其中优选的方案，计算每个二维码中心点的像素坐标的方法为：根据二维码对角的两个顶点像素坐标计算线段平分点坐标即是二维码中心的像素坐标。

(四).根据拍摄的图像的长宽(所摄图像的长宽为已知量)，运用图像处理的方法，取拍摄图像长宽像素的一半得到在像素坐标系下图像中心点的像素坐标，计算任意二维码中心点到图像中心点的像素距离；

(五).读取二维码包含的地理坐标信息，获得步骤(二)中的二维码中心点的地理坐标，通过两点间求取距离的公式得出所摄图像中任意两个二维码的实际距离，结合步骤(三)中二维码中心点的像素距离，得到在当前所摄图像中像素距离与实际距离的比例；

(六).根据步骤(五)得到的像素距离与实际距离的比例，结合任意二维码中心点到图像中心点的像素距离，获得任意二维码中心点到图像中心点的实际距离；

(七)在地理坐标系中，以图像中每个二维码中心点为圆心，以对应二维码中心点到图像中心点的实际距离为半径做圆；如图3所示，以A、B、E三个二维码的中心点为圆心，分别以R1(二维码中心点A到图像中心点的距离)、R2(二维码中心点B到图像中心点的距离)、R3(二维码中心点C到图像中心点的距离)为半径做3个圆，3个圆的交点为1则此时的交点为图像中心点的地理坐标；如图4所示，如果所有圆的交点为2个，则进行解模糊求得图像中心点的地理坐标，如图5所示，C点、D点均为交点，但只有C点为真正中心点。

例如布局平面具有3个(或者3个以上)二维码，交点可能为1个，如图3所示；例如只有2个二维码，则交点有2个，如图4所示，另外2个二维码以上也可以出现2个交点的情况。所有圆的交点为2个时，则进行解模糊的过程为：

(1)以图像中有两个二维码为例，二维码中心点A、B的像素坐标分别为(pxA，pyA)、(pxB，pyB)，地理坐标分别为(xA，yA)、(xB，yB)，如图5、6所示，过拍摄图像的图像中心点的像素坐标P在像素坐标系下做与地理坐标系X轴Y轴平行的直线X’和Y’，分别求出直线X’和直线Y’在像素坐标系下的斜率K_X’和斜率K_Y’；

斜率K_X’和斜率K_Y’的求解过程为：

a.根据二维码中心点的地理坐标与像素坐标，通过两点求斜率公式 将A、B两点地理坐标与像素坐标带入斜率公式，求出直线AB在地理坐标系和像素坐标系下的斜率K_AB和K′_AB；

b.连接两个二维码中心点A和B，延长到与地理坐标系X轴相交有角θ，由θ＝tan^{- 1}K_AB,获得角θ的大小，直线AB与像素坐标系Ix轴相交有角由得知角的大小；

c.设直线AB与直线X’的夹角为γ，由于直线X’与地理坐标系下的X平行，因此角θ与角γ存在关系：γ+θ＝180°；

d.直线X’与像素坐标系的Ix轴相交得到角α，直线AB、X’直线与像素坐标系Ix轴构成一个三角形，角α为该三角形的外角，由三角形的关系获得

e.根据角α得知直线X’在像素坐标系下的斜率K_X’＝tanα，由于直线X’和Y’垂直，因此

(2)根据斜率K_X’和斜率K_Y’，得到在像素坐标下图像中心点的像素坐标P(x₀,y₀)，直线X’和Y’在像素坐标系下的方程，根据点到直线的距离公式(点到直线的距离的公式说明：直线方程为A_X+B_Y+C＝0，且C为常数，P点的坐标为(x₀,y₀))，计算得到两个二维码中心点的坐标与直线X’之间的像素距离，再根据像素距离与实际距离的比例求得两个二维码中心点A、B两点的坐标与直线X’之间的实际距离PDA和距离PDB；

以两个二维码中心点A和B到X’的距离为例：得到距离pdA、pdB，将像素距离转化为真实距离pDA＝pdA*dPerPix，pDB＝pdB*dPerPix，其中dPerPix像素距离与实际距离的比例导数。

(3)计算A点到A点在Y轴上的投影距离DA，DA＝|yA-yM|，计算B点到B点在Y轴上的投影距离DB，DB＝|yB-yM|，其中yA、yB分别为点A、B在地理坐标系中的Y轴地理坐标值，yM为两个交点在地理坐标系中的y轴地理坐标值，将2个交点(C点、D点)的Y轴地理坐标值分别代入yM(C点的yM取值为yC，D点的yM取值为yD),找到1个交点满足距离PDA＝DA，距离PDB＝DB，则该交点为图像中心点；如果C点为图像中心点，则DA＝|yA-yC|＝PDA，DB＝|yB-yC|＝PDB；如果D点为图像中心点，则DA＝|yA-yD|＝PDA，DB＝|yB-yD|＝PDB；如果2个交点均满足上述距离，则进入下一步；

(4)则对Y’进行步骤(2)，即：根据斜率K_X’和斜率K_Y’，得到在像素坐标下图像中心点的像素坐标P(x₀,y₀)，直线X’和Y’在像素坐标系下的方程，根据点到直线的距离公式，计算得到两个二维码中心点的坐标与直线Y’之间的像素距离，再根据像素距离与实际距离的比例求得两个二维码中心点A、B两点的坐标与直线Y’之间的实际距离PDA和距离PDB；

(5)则对Y’进行步骤(3)，即：计算A点到A点在X轴上的投影距离DA,计算B点到B点在X轴上的投影距离DB，DA＝|xA-xM|，DB＝|xB-xM|，其中xA、xB分别为点A、B在地理坐标系中的X轴地理坐标值，xM为两个交点在地理坐标系中的X轴地理坐标值，将2个交点的X轴地理坐标值分别代入xM,则可以找到唯一1个交点满足距离PDA＝DA，距离PDB＝DB。

本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合，以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。如果本领域技术人员，在不脱离本发明的精神所做的非实质性改变或改进，都应该属于本发明权利要求保护的范围。

Claims (10)

1.一种基于多二维码视觉的高精度定位方法，其特征在于，包括：

步骤S1，在需要定位的环境中的一个平面上布置多个二维码，相连两个二维码的中心点连线不与地理坐标轴平行，使用摄像机垂直于多个二维码的平面进行拍摄；

步骤S2，对拍摄的图像进行识别确定图像中二维码的个数，如果二维码个数大于1则进入下一步，否则重新拍摄直到图像中二维码个数大于1，并读取图像中每个二维码中心点的地理坐标；

步骤S3，以拍摄的图像为边缘建立像素坐标系，提取拍摄的图像中的每个二维码顶点像素坐标，计算每个二维码中心点的像素坐标，并计算两个二维码中心点的像素距离；

步骤S4，根据拍摄的图像的长宽，运用图像处理的方法，取拍摄图像长宽像素的一半得到在像素坐标系下图像中心点的像素坐标，计算任意二维码中心点到图像中心点的像素距离；

步骤S5，根据二维码中心点的地理坐标，通过两点间求取距离的公式得出所摄图像中任意两个二维码的实际距离，结合二维码中心点的像素距离，得到在当前所摄图像中像素距离与实际距离的比例；

步骤S6，根据像素距离与实际距离的比例，结合任意二维码中心点到图像中心点的像素距离，获得任意二维码中心点到图像中心点的实际距离；

步骤S7，在地理坐标系中，以图像中每个二维码中心点为圆心，以对应二维码中心点到图像中心点的实际距离为半径做圆；如果所做的所有圆的交点为1则此时的交点为图像中心点的地理坐标；如果所做的所有圆的交点为2个，则进行解模糊求得图像中心点的地理坐标。

2.如权利要求1所述的基于多二维码视觉的高精度定位方法，其特征在于，所述步骤S1中，多个二维码的大小和方向不加以限制。

3.如权利要求2所述的基于多二维码视觉的高精度定位方法，其特征在于，多个二维码的大小和方向一致。

4.如权利要求2所述的基于多二维码视觉的高精度定位方法，其特征在于，多个二维码的大小和方向不一致。

5.如权利要求2所述的基于多二维码视觉的高精度定位方法，其特征在于，当摄像头的方向与垂直于多个二维码平面的方向偏离了β角，β角小于10°，摄像头倾向引起的误差计算公式derr＝tan(β)*L，其中L为摄像头的物距，根据误差derr进行摄像头位置的补偿修正。

6.如权利要求1所述的基于多二维码视觉的高精度定位方法，其特征在于，所述步骤S2中，获取每个二维码中心点的地理坐标的方法为：布局二维码后对二维码地理坐标进行写入，或在生成二维码时将地理坐标信息进行录入。

7.如权利要求1所述的基于多二维码视觉的高精度定位方法，其特征在于，所述步骤S3中，计算每个二维码中心点的像素坐标的方法为：根据二维码对角的两个顶点像素坐标计算线段平分点坐标即是二维码中心的像素坐标。

8.如权利要求1所述的基于多二维码视觉的高精度定位方法，其特征在于，所述步骤S3中，通过图像处理的方法提取拍摄的图像中的每个二维码顶点像素坐标。

9.如权利要求1所述的基于多二维码视觉的高精度定位方法，其特征在于，所述步骤S7中，如果所有圆的交点为2个，则进行解模糊的过程为：

(1)此时图像中有两个二维码，二维码中心点A、B的像素坐标分别为(pxA，pyA)、(pxB，pyB)，地理坐标分别为(xA，yA)、(xB，yB)，过拍摄图像的图像中心点的像素坐标P做与地理坐标系X轴Y轴平行的直线X’和Y’，分别求出直线X’和直线Y’在像素坐标系下的斜率K_X’和斜率K_Y’；

(2)根据斜率K_X’和斜率K_Y’，得到在像素坐标下图像中心点的像素坐标P(x₀,y₀)，直线X’和Y’在像素坐标系下的方程，根据点到直线的距离公式，计算得到两个二维码中心点的坐标与直线X’之间的像素距离，再根据像素距离与实际距离的比例求得两个二维码中心点A、B两点的坐标与直线X’之间的实际距离PDA和距离PDB；

(3)分别计算A/B两点到A/B两点在Y轴上的投影距离DA/距离DB，DA＝|yA-yM|，DB＝|yB-yM|，其中yA、yB分别为点A、B在地理坐标系中的Y轴地理坐标值，yM为两个交点在地理坐标系中的Y轴地理坐标值，将2个交点的Y轴地理坐标值分别代入yM,找到1个交点满足距离PDA＝DA，距离PDB＝DB，则该交点为图像中心点；如果2个交点均满足上述距离，则进入下一步；

(4)根据斜率K_X’和斜率K_Y’，得到在像素坐标下图像中心点的像素坐标P(x₀,y₀)，直线X’和Y’在像素坐标系下的方程，根据点到直线的距离公式，计算得到两个二维码中心点的坐标与直线Y’之间的像素距离，再根据像素距离与实际距离的比例求得两个二维码中心点A、B两点的坐标与直线Y’之间的实际距离PDA和距离PDB；

(5)分别计算A/B两点到A/B两点在X轴上的投影距离DA/距离DB，DA＝|xA-xM|，DB＝|xB-xM|，其中xA、xB分别为点A、B在地理坐标系中的X轴地理坐标值，xM为两个交点在地理坐标系中的X轴地理坐标值，将2个交点的X轴地理坐标值分别代入xM,则可以找到唯一1个交点满足距离PDA＝DA，距离PDB＝DB。

10.如权利要求9所述的基于多二维码视觉的高精度定位方法，其特征在于，斜率K_X’和斜率K_Y’的求解过程为：

a.根据二维码中心点的地理坐标与像素坐标，将A、B两点地理坐标与像素坐标带入斜率公式，求出直线AB在地理坐标系和像素坐标系下的斜率K_AB和K′_AB；

b.连接两个二维码中心点A和B，延长到与地理坐标系X轴相交有角θ，由θ＝tan^-1K_AB,获得角θ的大小，直线AB与像素坐标系Ix轴相交有角由得知角的大小；

c.设直线AB与直线X’的夹角为γ，由于直线X’与地理坐标系下的X平行，因此角θ与角γ存在关系：γ+θ＝180°；

d.直线X’与像素坐标系的Ix轴相交得到角α，直线AB、X’直线与像素坐标系Ix轴构成一个三角形，角α为该三角形的外角，由三角形的关系获得

e.根据角α得知直线X’在像素坐标系下的斜率K_X’＝tanα，