CN110472451B - 一种基于单目相机的面向agv定位的人工地标及解算方法 - Google Patents

一种基于单目相机的面向agv定位的人工地标及解算方法 Download PDF

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Abstract

一种基于单目相机的面向AGV定位的人工地标及解算方法，其中人工地标为黑白两色的圆形图案，可分为两个部分：编码区、数据区。编码区是由最外层黑白相间的环形色块组成；数据区是由人工地标中心内部的五个黑色位姿特征点组成。人工地标的解码区的解算方法是对解码区识别到的黑白图案进行运算并换算成十进制数。人工地标的数据区的解算方法是对特征点进行直线拟合，利用交比不变性进行识别，得到人工地标坐标系，通过计算得到单目相机坐标系相对于人工地标坐标系的旋转矩阵和平移向量。本发明的特点在于：（1）与其他AGV定位方式相比，定位精度高，单目相机价格低，性价比好；（2）图标设计简单，易于识别，解算速度快，受环境影响小。

Description

一种基于单目相机的面向AGV定位的人工地标及解算方法
技术领域
本发明涉及一种自动定位技术，尤其是一种飞机构件自动化运输转站视觉定位领域，具体地说是一种基于单目相机的面向AGV定位的人工地标及解算方法。
背景技术
目前在飞机装配领域，由于飞机构件通常尺寸较大，且需要满足构件在运输转站的过程中准确到达目标位置等一系列要求，而传统的人工转站方式存在劳动强度大，安全性差等问题，也不能保证转站的定位精度。随着智能时代的到来，计算机技术、传感器技术、自动控制技术得到了不断突破，AGV也因此得到了快速发展，具有高负载、高效率以及便于管理等优势。因此，采用AGV搭载导航定位系统进行飞机构件的自动化转站能很好地满足这些需求。
AGV常用的定位方式有激光雷达、超声波、IGPS、IMU、UWB等，这些方式在一定程度上实现了AGV的定位导航，但都存在定位精度差、存在累计误差、设备昂贵、受环境影响大等缺陷和不足。以常见的激光雷达定位为例，其单套成本均在万元以上，且定位精度受环境影响很大。而计算机视觉定位作为一种新兴定位的方式，具有安全性好、定位精度高，性价比高等天然优势，有很大的应用潜力。目前视觉定位通常为自然路标的方式，自然路标是指以相机获取自然环境中具有明显特征的特征路标进行定位,但是目前基于自然路标的视觉定位导航受环境不确定因素影响大,算法复杂，经常导致定位误差较大。
因此，确有必要对现有技术进行改进以解决现有技术之不足。
发明内容
本发明的目的是针对现有的AVG小车视觉识别定位受环境影响大而导致定位误差较大的问题，发明一种基于单目相机的面向AGV定位的人工地标，同时提供了基于单目相机的人工地标的解算方法。
本发明的技术方案之一是：
一种基于单目相机的面向AGV定位的人工地标，其特征是：
人工地标为黑白两色的圆形图案，可分为由最外层黑白相间的环形色块组成的编码区和由人工地标中心内部五个黑色位姿特征点组成的数据区。
编码区的黑白色块分别代表了二进制中的0和1。黑白色块的数量根据实际需求确定，以满足定位点的数量要求。
数据区的五个按特定位置排列的黑色位姿特征点的圆心位置排列规则为：竖直方向的三个特征点的圆心A、C、D在竖直方向的图标对称线上，位于中间的特征点C的圆心与定位地标的圆心重合，另外两个水平方向的点E、F的圆心分别位于竖直方向的图标对称线的两侧，其圆心的连线与竖直方向三个特征点圆心连线垂直，且两条线的交点位置为点B。
整个系统由AGV和其搭载的单目相机、人工地标组成，单目相机安装在AGV上，人工地标置于地面上，为减少图像畸变，便于后续图像处理，需保证单目相机光轴和地面近似垂直。
本发明的技术方案之二是：
一种基于单目相机的面向AGV定位的人工地标的解算方法，其特征是它包括以下步骤：
步骤1：图像采集；
步骤2：图像预处理，包括对采集的图像进行灰度化处理、均值滤波去噪，对去噪后的图像进行阈值分割，获得二值图像；
步骤3：对图像进行边缘检测，根据面积约束、圆度约束、颜色约束和凸度约束，过滤掉多余的轮廓，查找候选位姿特征点。
步骤4：对候选位姿特征点采用RANSAC进行直线拟合，找到A、C、D三个点。
步骤5：找到候选位姿特征点中位于直线两侧的剩余两点，求两点连线与拟合直线的交点，根据交比不变性(AC/BC)/(AD/BC)可以确定剩余两点E、F，识别人工地标。
步骤6：由于单目相机内参已知，利用OPENCV的solvePnP函数求得单目相机相对于人工地标的位姿。
步骤7：利用步骤5中得到的四个位姿特征点A、D、E、F的图像坐标与在设计时确定的地标坐标，进行透视变换，将图标转正。
步骤8：对步骤7中转正后的图标的编码区进行解码，并转换成十进制。
步骤9：根据步骤8得到的十进制数代表的人工地标在世界坐标系中的位姿，便可得到此时人工地标的世界坐标，进而可得到AGV的世界坐标，AGV定位完成。
本发明的有益效果是：
(1)与其他AGV定位方式相比，定位精度高，单目相机价格低，性价比好；(2)图标设计简单，易于识别，解算速度快，受环境影响小。
附图说明
图1是人工路标的设计图。
图2是人工路标编码区的设计图。
图3是人工路标数据区的设计图。
图4是人工路标解算算法流程图。
图5是整个AVG定位系统各坐标系之间关系示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明，应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
一种基于单目相机的面向AGV定位的人工地标及其解算方法，参照图5所示，整个系统由AGV和其搭载的单目相机、人工地标组成，单目相机安装在AGV上，人工地标置于地面上，其位姿由导航路径规划时确定。为减少图像畸变，便于后续图像处理，需保证单目相机光轴和地面近似垂直。
AGV的坐标系{D}建立在AGV的几何中心，单目相机安装在AGV车身上，安装位置由AGV的结构确定,单目相机坐标系为{C}，根据齐次坐标变换原理，可以得到AGV坐标系{D}与单目相机坐标系{C}的位姿关系:
Figure GDA0002922149610000031
其中，
Figure GDA0002922149610000032
综合表示了平移变换和旋转变换。
参照图1所示，人工地标为黑白两色的圆形图案，可分为由最外层黑白相间的环形色块组成的编码区和由人工路标中心内部五个黑色位姿特征点组成的数据区。
参照图2所示，编码区的黑白色块分别代表了二进制中的0和1。黑白色块的数量根据实际需求确定，以满足定位点的数量要求。
参照图3所示，竖直方向的三个特征点的圆心A、C、D在竖直方向的图标对称线上，位于中间的特征点C的圆心与人工地标的圆心重合，另外两个水平方向的点E、F的圆心分别位于竖直方向的图标对称线的两侧，其圆心的连线与竖直方向三个特征点圆心连线垂直，且两条线的交点位置为点B，B位于A、C连线的中点。
人工地标的具体解算方法如图4所示，包括人工地标编码区的解码和数据区的解算，编码区的解码是对编码区识别到的黑白图案进行运算并换算成十进制数。人工地标的数据区的解算是对特征点进行直线拟合，利用交比不变性进行识别，得到人工地标坐标系，通过计算得到单目相机坐标系相对于人工地标坐标系的旋转矩阵和平移向量。具体包括以下步骤：
步骤1：图像采集；
步骤2：图像预处理，包括对采集的图像进行灰度化处理、均值滤波去噪，对去噪后的图像进行阈值分割，获得二值图像；
步骤3：利用OpenCV中的Findcontours函数，对图像进行边缘检测，其中检测到的边缘以树形结构存储，根据面积约束、圆度约束、颜色约束和凸度约束，过滤掉多余的轮廓，找到候选位姿特征点。约束具体是指：
面积约束：面积指边缘轮廓所包围的区域的像素数量。这里设定面积约束的最小阈值为500，最大阈值为图片像素的0.02；
圆度约束：圆度是指工件的横截面接近理论圆的程度，圆形度计算公式采用的是：
e＝(4π*S)/l2
其中e为圆度，S为面积，l为周长，这里设定圆度约束的最小阈值为0.9，最大阈值为1。
颜色约束：目标轮廓区域内均包含黑白两种颜色，这里对轮廓区域内为纯白色的边缘进行过滤；
凸度约束：凸度即轮廓面积与轮廓的凸包面积之比，这里凸包指的是将轮廓最外层的点连接起来构成的凸多边形，此处最大过滤阈值设1，最小过滤阈值为0.9，即目标轮廓的凸度应在0.9至1之间；
步骤4：对候选位姿特征点采用RANSAC进行直线拟合，找到A、C、D三个位姿特征点。
步骤5：在剩余候选位姿特征点中位于找出位于拟合直线两侧的两点，求两点连线与拟合直线的交点，根据交比不变性(AC/BC)/(AD/BD)可以确定剩余两个位姿特征点E、F，人工地标完成识别。
步骤6：由于单目相机内参已知，求得单目相机相对于人工地标的位姿。其采用OPENCV的solvePnP函数，可以得到单目相机相对于人工地标的平移向量和旋转矩阵，即：
Figure GDA0002922149610000041
步骤7：利用步骤5中得到的四个位姿特征点A、D、E、F的图像坐标与在设计时确定的地标坐标，进行透视变换，将图标转正。
步骤8：对步骤7中转正后的图标的编码区进行解码，解码方法为：以点D到点A为正方向时，顺时针依次按每个色块所占的角度依次统计该色块区域内的黑色像素和白色像素，将黑色像素的色块判定为0，将白色像素的色块判定为1，得到一个8位二进制数，转化为相应的十进制数，即这个地标代表的编码值。
步骤9：建立人工地标数据库，使得每个地标的编码与其在全局坐标系下的位姿一一对应，储存在地标数据库中。根据步骤8得到的十进制数，即可知人工地标坐标系{M}与世界坐标系{W}的位姿关系：
Figure GDA0002922149610000051
结合由前文可得，AGV坐标系在世界坐标系的位姿即可确定：
Figure GDA0002922149610000052
由此实现了AGV基于单目视觉的人工地标定位。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下还可以做出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。
本发明未涉及部分与现有技术相同或可采用现有技术加以实现。

Claims (4)

1.一种基于单目相机的面向AGV定位的人工地标，其特征在于它由内外两层黑白两色的图案组成，外层由黑白相间的环形色块组成，该环形色块形成人工地标的编码区，内层由五个黑色圆点组成，该五个黑色圆点作为位姿特征点构成人工地标的数据区；用于识别人工地标的单目相机搭载在AGV上，人工地标置于地面上，为减少图像畸变，便于后续图像处理，需保证单目相机光轴和地面近似垂直；所述的数据区的五个作为位姿特征点的黑色圆点的圆心位置排列规则为：竖直方向的三个特征点的圆心A、C、D在竖直方向的图标对称线上，位于中间的特征点C的圆心与人工地标的圆心重合，另外两个水平方向的点E、F的圆心分别位于竖直方向的图标对称线的两侧，其圆心的连线与竖直方向三个特征点圆心连线垂直，且两条线的交点位置为点B。
2.根据权利要求1所述的人工地标，其特征是所述的编码区的黑白色块分别代表了二进制中的0和1，黑白色块的数量根据实际需求确定，以满足定位点的数量要求。
3.根据权利要求1所述的人工地标，其特征在于点B位于A、C连线的中间位置处。
4.一种权利要求1所述的人工地标的解算方法，其特征在于它包括如下步骤：
步骤1：图像采集；
步骤2：图像预处理，包括对采集的图像进行灰度化处理、均值滤波去噪，对去噪后的图像进行阈值分割，获得二值图像；
步骤3：对图像进行边缘检测，根据面积约束、圆度约束、颜色约束和凸度约束，过滤掉多余的轮廓，查找候选位姿特征点；
步骤4：对候选位姿特征点采用RANSAC进行直线拟合，找到A、C、D三个点；
步骤5：找到候选位姿特征点中位于直线两侧的剩余两点，求两点连线与拟合直线的交点，根据交比不变性(AC/BC)/(AD/BC)可以确定剩余两点E、F，识别人工地标；
步骤6：由于单目相机内参已知，利用OPENCV的solvePnP函数计算求得单目相机相对于人工地标的位姿；
步骤7：利用步骤5中得到的四个位姿特征点A、D、E、F的图像坐标与在设计时确定的地标坐标，进行透视变换，将图标转正；
步骤8：对步骤7中转正后的图标的编码区进行解码，并转换成十进制；
步骤9：根据步骤8得到的十进制数代表的人工地标在世界坐标系中的位姿，便可得到此时人工地标的世界坐标，进而可得到AGV的世界坐标，AGV定位完成。
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基于全局稀疏地图的AGV视觉定位技术;张浩悦;《北京航空航天大学学报》;20190625;第218-226页 *

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