CN110887488A - 一种无人驾驶碾压机定位方法 - Google Patents

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周扬
孙一铭
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Abstract

本发明涉及一种无人驾驶碾压机定位方法，其特征在于：具体步骤如下：(1)布置作业区域；(2)图像采集装置分别采集图像进行视觉测距；(3)根据碾压机与多个标志杆之间的距离，计算碾压机的位置坐标，在作业区域中定位碾压机的实际位置。本发明设计科学合理，不依赖于现有的GPS、IMU方案，因此可以避免因信号不良和碾压机的震动，GPS、IMU受到影响，提高定位的鲁棒性。更进一步地，还可以和基于GPS、IMU的定位方法并存；不仅可以为定位提供显著的目标，还可以为碾压机作业区的碾压机和指挥中心间提供通信服务。

Description

一种无人驾驶碾压机定位方法
技术领域
本发明属于无人驾驶控制领域，具体是一种无人驾驶碾压机定位方法。
背景技术
水电站大坝建设施工条件十分艰苦，作业强度高，在压实作业中容易出现错距不规范、行车超速等问题。一旦在压实过程中产生了质量问题，事后补救处理费时费力。
近年来，随着无人驾驶技术和人工智能技术的发展，无人驾驶碾压机逐渐被关注。碾压机的定位是无人驾驶碾压机的重要技术环节，直接决定了无人驾驶碾压机的调度和作业质量。目前，对碾压机的定位主要有基于GPS(全球定位系统)，IMU(惯性测量单元)等方法。由于碾压机工作条件恶劣(高强度震动、尘土、潮湿)，现有的定位方法存在以下问题：现有方案采用GPS(全球定位系统)定位，效果直接与GPS卫星信号强度相关，随着天气变化，GPS信号接受会收到影响，将导致定位不稳定。另外GPS(全球定位系统)的定位方式常常和IMU(惯性测量单元)联合使用，由于碾压机工作环境恶劣，震动强度高，会导致基于惯性测量的IMU受到干扰，影响定位准确度。
检索现有已公开专利文献：
CN201711003934-用于土石方碾压的无人驾驶智能振动碾压机及系统-申请公开
CN201711265626-一种单目测距方法-申请公开
经过分析对比，本专利申请的技术方案与对比文件区别较大，符合创造性要求。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足之处，提供一种无人驾驶碾压机定位方法，本方法定位准确，保证行车规范，保障填筑质量，提高施工效率，降低施工成本，
本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：
一种无人驾驶碾压机定位方法，其特征在于：具体步骤如下：
(1)布置作业区域，具体为确定碾压机作业区域，作业区域为矩形区域，在作业区域的四角分别安装一根标志杆；在碾压机的车身四角分别安装一个图像采集装置，图像采集装置拍摄方向与区域四角的标志杆一一对应；
(2)图像采集装置分别采集图像进行视觉测距，分别计算出碾压机与标志杆之间的距离，第i个标志杆的距离为di；
(3)根据碾压机与多个标志杆之间的距离，计算碾压机的位置坐标，在作业区域中定位碾压机的实际位置。
而且，步骤(1)中所述的标志杆具有显著颜色特征以及显眼光源部件，并且，标志杆上安装有通讯模块，能够与碾压机和指挥中心通讯。
而且，步骤(1)中所述的图像采集装置采用摄像头。
而且，步骤(1)中所述的作业区域设置为为栅格地图，每个坐标点对应设置有唯一的坐标(x，y)。
而且，步骤(2)中所述的视觉测距的具体方法包括：
标定步骤：将摄像装置实际安装在碾压机上固定，在摄像装置取景范围内，在距离碾压机一系列不同的距离D和一系列不同的角度θ处摆放上述的标志杆，记录此时标志杆显著区域在成像中的像素数N，得到一系列像素数N与距离D的对应关系，作为脉谱表；
检测步骤：根据上述标志杆的颜色，利用色彩空间转换的方法提取标志杆在图像中显著特征像素部分，计算该部分的像素数Nx，根据上述标定步骤生成的脉谱表，N-为脉谱表中小于Nx的最大N值，对应的标志杆距离为D-，N+为脉谱表中大于Nx的最小N值，对应标志杆距离为D+；
根据公式
Figure BDA0002276504770000021
计算得到最终的检测距离dx。
而且，步骤(3)中位置坐标的计算方法为，分别以第i个标志杆位置为圆心，di为半径作圆，选取一个坐标(x，y)，使其距离所有圆的距离之和最短，该坐标(x，y)作为碾压机作业区定位方法的结果。
本发明的优点和积极效果是：
1、本发明采用上述的基于视觉的定位方法，不依赖于现有的GPS、IMU方案，因此可以避免因信号不良和碾压机的震动，GPS、IMU受到影响，提高定位的鲁棒性。更进一步地，还可以和基于GPS、IMU的定位方法并存。
2、本发明采用安装有通讯模块的定位杆，不仅可以为定位提供显著的目标，还可以为碾压机作业区的碾压机和指挥中心间提供通信服务。
附图说明
图1是本发明的作业区域定位示意图；
图2是本发明检测步骤流程图；
图3是视觉测距方法流程图；
图4是标志杆结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施例对本发明作进一步详述，以下实施例只是描述性的，不是限定性的，不能以此限定本发明的保护范围。
一种无人驾驶碾压机定位方法，具体步骤如下：
(1)布置作业区域，具体为确定碾压机作业区域，作业区域为矩形区域，在作业区域的四角分别安装一根标志杆；在碾压机的车身四角分别安装一个图像采集装置，图像采集装置拍摄方向与区域四角的标志杆一一对应；
作业区域定位为栅格地图，每个坐标点对应设置有唯一的坐标(x，y)。
标志杆具有显著颜色特征或显眼光源部件，并且，标志杆上安装有通讯模块，能够与碾压机和指挥中心通讯。
图像采集装置采用摄像头；
(2)图像采集装置分别采集图像进行视觉测距，分别计算出碾压机与标志杆之间的距离，第i个标志杆的距离为di。具体的视觉测距方法为：
标定步骤：对摄像装置进行标定，得到目标距离脉谱表(MAP)。
检测步骤：生成上述标志杆与摄像装置的距离dx。
使用单目视觉测距方法，一般是通过分析物体在摄像装置中的成像像素和实际距离之间的对应关系而得到。因此需要首先通过标定确定物体在摄像装置中的成像像素和实际距离的关系，然后在测量阶段中通过物体在摄像装置中的成像像素推测物体的实际距离。
标定步骤具体为：将摄像装置实际安装在碾压机上固定，在摄像装置取景范围内，在距离碾压机一系列不同的距离D和一系列不同的角度θ处摆放上述的标志杆，记录此时标志杆显著区域在成像中的像素数N。得到一系列像素数N与距离D的对应关系，即N→D，作为脉谱表(MAP)。(MAP表一般是变量间的对应关系的离散表达，可以通过MAP表由已知变量插值得到需求变量)。
检测步骤具体为：根据上述标志杆的颜色，利用色彩空间转换的方法提取标志杆在图像中显著特征像素部分，计算该部分的像素数Nx。根据上述标定步骤生成的MAP，N-为MAP中小于Nx的最大N值，对应的标志杆距离为D-。N+为MAP中大于Nx的最小N值，对应标志杆距离为D+。根据公式
Figure BDA0002276504770000041
计算得到最终的检测距离dx。
检测步骤实际上是通过上述的MAP表插值得到需要的量。
(3)根据碾压机与多个标志杆之间的距离，确定碾压机的在作业区域中的准确定位。
确定碾压机实际位置坐标的方法为，分别以第i个标志杆位置为圆心，di为半径作圆，选取一个坐标(x，y)，使其距离所有圆的距离之和最短，该坐标(x，y)作为碾压机作业区定位方法的结果。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (6)

1.一种无人驾驶碾压机定位方法，其特征在于：具体步骤如下：
(1)布置作业区域，具体为确定碾压机作业区域，作业区域为矩形区域，在作业区域的四角分别安装一根标志杆；在碾压机的车身四角分别安装一个图像采集装置，图像采集装置拍摄方向与区域四角的标志杆一一对应；
(2)图像采集装置分别采集图像进行视觉测距，分别计算出碾压机与标志杆之间的距离，第i个标志杆的距离为di；
(3)根据碾压机与多个标志杆之间的距离，计算碾压机的位置坐标，在作业区域中定位碾压机的实际位置。
2.根据权利要求1所述的无人驾驶碾压机定位方法，其特征在于：步骤(1)中所述的标志杆具有显著颜色特征以及显眼光源部件，并且，标志杆上安装有通讯模块，能够与碾压机和指挥中心通讯。
3.根据权利要求1所述的无人驾驶碾压机定位方法，其特征在于：步骤(1)中所述的图像采集装置采用摄像头。
4.根据权利要求1所述的无人驾驶碾压机定位方法，其特征在于：步骤(1)中所述的作业区域设置为为栅格地图，每个坐标点对应设置有唯一的坐标(x，y)。
5.根据权利要求1所述的无人驾驶碾压机定位方法，其特征在于：步骤(2)中所述的视觉测距的具体方法包括：
标定步骤：将摄像装置实际安装在碾压机上固定，在摄像装置取景范围内，在距离碾压机一系列不同的距离D和一系列不同的角度θ处摆放上述的标志杆，记录此时标志杆显著区域在成像中的像素数N，得到一系列像素数N与距离D的对应关系，作为脉谱表；
检测步骤：根据上述标志杆的颜色，利用色彩空间转换的方法提取标志杆在图像中显著特征像素部分，计算该部分的像素数Nx，根据上述标定步骤生成的脉谱表，N-为脉谱表中小于Nx的最大N值，对应的标志杆距离为D-，N+为脉谱表中大于Nx的最小N值，对应标志杆距离为D+；
根据公式
Figure FDA0002276504760000011
计算得到最终的检测距离dx。
6.根据权利要求1所述的无人驾驶碾压机定位方法，其特征在于：步骤(3)中位置坐标的计算方法为，分别以第i个标志杆位置为圆心，di为半径作圆，选取一个坐标(x，y)，使其距离所有圆的距离之和最短，该坐标(x，y)作为碾压机作业区定位方法的结果。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110239636A (zh) * 2019-06-25 2019-09-17 天津大学 一种无人驾驶设备的坐标修正系统及修正方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070220971A1 (en) * 2006-03-27 2007-09-27 Georgia Tech Research Corporation Capacitive bulk acoustic wave disk gyroscopes
CN104835173A (zh) * 2015-05-21 2015-08-12 东南大学 一种基于机器视觉的定位方法
CN105716568A (zh) * 2016-01-28 2016-06-29 武汉光庭信息技术股份有限公司 自动驾驶系统中双目摄像头测距方法
CN106529466A (zh) * 2016-11-03 2017-03-22 中国兵器工业计算机应用技术研究所 一种基于仿生眼的无人驾驶车辆路径规划方法及系统
CN106864458A (zh) * 2017-03-24 2017-06-20 奇瑞汽车股份有限公司 一种自动绕障系统及方法、智能汽车
CN107761701A (zh) * 2017-10-24 2018-03-06 上海交通大学 用于土石方碾压的无人驾驶智能振动碾压机及系统
CN108088414A (zh) * 2017-12-05 2018-05-29 苏州天瞳威视电子科技有限公司 一种单目测距方法
CN109740524A (zh) * 2018-12-29 2019-05-10 斑马网络技术有限公司 单目视觉的车辆监测方法及装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070220971A1 (en) * 2006-03-27 2007-09-27 Georgia Tech Research Corporation Capacitive bulk acoustic wave disk gyroscopes
CN104835173A (zh) * 2015-05-21 2015-08-12 东南大学 一种基于机器视觉的定位方法
CN105716568A (zh) * 2016-01-28 2016-06-29 武汉光庭信息技术股份有限公司 自动驾驶系统中双目摄像头测距方法
CN106529466A (zh) * 2016-11-03 2017-03-22 中国兵器工业计算机应用技术研究所 一种基于仿生眼的无人驾驶车辆路径规划方法及系统
CN106864458A (zh) * 2017-03-24 2017-06-20 奇瑞汽车股份有限公司 一种自动绕障系统及方法、智能汽车
CN107761701A (zh) * 2017-10-24 2018-03-06 上海交通大学 用于土石方碾压的无人驾驶智能振动碾压机及系统
CN108088414A (zh) * 2017-12-05 2018-05-29 苏州天瞳威视电子科技有限公司 一种单目测距方法
CN109740524A (zh) * 2018-12-29 2019-05-10 斑马网络技术有限公司 单目视觉的车辆监测方法及装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110239636A (zh) * 2019-06-25 2019-09-17 天津大学 一种无人驾驶设备的坐标修正系统及修正方法
CN110239636B (zh) * 2019-06-25 2021-12-07 天津大学 一种无人驾驶设备的坐标修正系统及修正方法

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