CN114610035A - 回桩方法、装置及割草机器人 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种回桩方法、装置及割草机器人。方法用于引导割草机器人回到充电桩，割草机器人上配置有图像采集装置，充电桩上分布有特征标识，方法包括：获取割草机器人的图像采集装置在充电桩的桩前区域内采集的可用图像帧，图像帧中识别出的特征标识的数量大于或等于N，N为取值大于或等于3的正整数；根据识别出的特征标识在图像帧中的二维坐标、特征标识在世界坐标系内的三维坐标、以及图像采集装置的成像参数，确定割草机器人相对充电桩的相对位姿；根据相对位姿，驱动割草机器人回到充电桩。

Description

回桩方法、装置及割草机器人
技术领域
本发明涉及园艺设备技术领域，尤其涉及一种回桩方法、装置及割草机器人。
背景技术
割草机器人能够实现自动对草坪等进行修剪，从而减少对人工的时间占用。割草机器人可按照输入指令在无人操作的情况下完成回桩充电的行为，以此减轻了用户负担，节约了时间。
现有的割草机器人回桩技术，大多基于GPS定位、引导线引导、虚拟边界巡边等方式。例如，在室内使用场景中，割草机器人通常使用红外线、超声波的感应回桩技术或基于建图中虚拟边界引导方式回桩。这种红外线、超声波的回桩方式误触几率较大，受环境噪声影响严重。
在室外使用场景中，割草机器人则多基于GPS定位和桩前电磁引导线辅助引导完成精准回桩。这种基于GPS定位的回桩方式不但对信号强弱与信号精度有较高要求，同时桩前的辅助电磁引导线也有一定的材料成本与运输成本。
综上现有的割草机器人自动回桩的成本较高、难度较大，稳定性不足。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明实施例，其提供一种回桩方法、装置及割草机器人，以至少解决现有的割草机器人回桩困难的问题。
本发明的一个或者多个实施例提供一种回桩方法，所述方法用于引导割草机器人回到充电桩，所述割草机器人上配置有图像采集装置，所述充电桩上分布有特征标识，所述方法包括：获取所述割草机器人的图像采集装置在所述充电桩的桩前区域内采集的可用图像帧，所述图像帧中识别出的特征标识的数量大于或等于N，所述N为取值大于或等于3的正整数；根据识别出的所述特征标识在所述图像帧中的二维坐标、所述特征标识在世界坐标系内的三维坐标、以及所述图像采集装置的成像参数，确定所述割草机器人相对所述充电桩的相对位姿；根据所述相对位姿，驱动所述割草机器人回到所述充电桩。
根据本申请的另一方面，提供一种回桩装置，所述装置用于引导割草机器人回到充电桩，所述割草机器人上配置有图像采集装置，所述充电桩上分布有特征标识，所述装置包括：获取模块，用于获取所述割草机器人的图像采集装置在所述充电桩的桩前区域内采集的可用图像帧，所述图像帧中识别出的特征标识的数量大于或等于N，所述N为取值大于或等于3的正整数；确定模块，用于根据识别出的所述特征标识在所述图像帧中的二维坐标、所述特征标识在世界坐标系内的三维坐标、以及所述图像采集装置的成像参数，确定所述割草机器人相对所述充电桩的相对位姿；驱动模块，用于根据所述相对位姿，驱动所述割草机器人回到所述充电桩。
根据本申请的另一方面，提供一种割草机器人，包括控制器，所述控制器用于执行上述的方法。
根据本申请的另一方面，提供一种计算机存储介质，其中，所述计算机存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。
通过该方法利用图像采集装置在桩前区域内采集的可用图像帧识别出特征标识的二维坐标，继而结合特征标识在世界坐标系内的三维坐标、以及所述图像采集装置的成像参数可以准确地确定出割草机器人和充电桩之间的相对位姿，进而根据相对位姿引导割草机器人准确地回桩，这样利用特征标识进行定位保证了定位准确性，而且视觉成像不会受到环境中的其他电磁波和信号的噪声干扰，保证了准确性和可靠性，要不需要额外铺设引导线，同时客服了GPS定位误差的缺陷，充分保证了回桩准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1A为本申请的实施例一的回桩方法的步骤流程示意图；
图1B为本申请的实施例一的一种特征标识分布的示意图；
图1C为本申请的实施例一的另一种特征标识分布的示意图；
图1D为本申请的实施例一的桩前区域的示意图；
图1E为本申请的实施例一的步骤S102的子步骤的流程示意图；
图2为本申请的实施例二提供的回桩装置的结构框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为了便于说明和理解，在对回桩方法进行说明之前，对割草机器人的结构和工作场景进行简略说明如下：
在本实施例中，割草机器人可以是自动割草机，其包括主体、图像采集装置(也可以称为视觉采集装置)、导航位置估计装置、视觉位置估计装置和自主移动装置等几大部分。
其中，主体包括壳体和割草刀组件等，割草刀组件用于对草坪中的草进行修剪，使其处于适当高度。自主移动装置包括驱动轮、驱动电机和电机控制器等，电机控制器与驱动电机连接，以控制驱动电机转动，继而带动驱动轮运动，从而实现割草机器人的前进、后退和转向等。
图像采集装置可以包括摄像机、照相机等等。不同结构的图像采集装置的成像参数可以不同，例如，成像参数包括光圈、焦距、光轴等等。
导航位置估计装置用于对割草机器人进行定位，继而根据定位结果驱动割草机器人移动。
视觉位置估计装置可以用于对图像采集装置采集的图像帧进行处理，继而根据图像帧估计出割草机器人相对充电桩的相对位姿，从而根据相对位姿对割草机器人进行导航，驱动其移动。需要说明的是，视觉位置估计装置可以是独立的、具有计算能力的芯片，也可以是与其他装置公用的芯片，对此不作限制。
如图1B和图1C所示，充电桩(图1B中标号10)上设置有Q个特征标识(图1B中标号20)，Q大于或等于2，且为正整数。特征标识可以是任何适当的、能够进行标识的图案、形状或者结构等，对此不作限制。例如，特征标识可以是设置在充电桩上的三角形凸起，或者为圆点、矩形图案、二维码或者是线段、圆弧等，在此不再一一例举。
优选地，为了提升相对位姿定位的准确性，针对所述世界坐标系的各坐标轴，所述Q个特征标识在各所述坐标轴上的投影的最大距离大于或等于距离阈值(距离阈值可以根据所需的定位识别精度确定)。这样使得处于同一分布平面上的特征标识于所在的分布平面上分布的更加分散，特征标识之间的距离更大，从而有助于提升相对位姿定位时的检测效率和准确率。其原因在于：如图1B所示坐标系下，Z轴为割草机器人前进方向，常规较为平坦的地面环境下，割草机器人上桩更依赖yaw角(也即绕Y轴转动的角度)的变换，即充电桩上特征标识之间的横向距离越大，在割草机器人相对充电桩的相对位姿发生改变时，特征标识分布在成像平面上位置变动的绝对距离越大，从而使得抗干扰能力就越强。pitch角(也即绕X轴转动的角度)同理。
优选地，如图1C所示，所述Q个特征标识中的至少两个所述特征标识的分布平面与剩余的所述特征标识的分布平面不同，也即，充电桩设置的多个特征标识处于至少两个不同的分布平面上，这样就实现了在Z轴方向上特征标识的差异化，经过对比实验确定：所有特征标识位于相同分布平面的充电桩A与至少两个特征标识与剩余特征标识位于不同的分布平面的充电桩B相比，充电桩A的抗噪声能力更弱，相同的测试次数，充电桩A无法计算出相对位姿和计算出相对位姿的准确程度都比充电桩B更差。
通过优化充电桩上分布的特征标识的分布可以提升对割草机器人的相对位姿识别的抗干扰能力和抗敏感能力，但需要说明的是，本申请实施例例举的分布方式为优选方式，在其他实施例中，特征标识可以采用其他的分布方式，只要能够计算出相对位姿即可。
实施例一
下面对回桩方法的实现过程进行说明如下：
如图1A所示，其示出了一种回桩方法的步骤流程图。在本实施例中，该方法包括以下步骤：
步骤S102：获取所述割草机器人的图像采集装置在所述充电桩的桩前区域内采集的可用图像帧。
在本实施例中，割草机器人在移动过程中图像采集装置采集所在环境的图像帧，多个不同时刻的图像帧形成图像帧序列(也可以称为视频)。由于不同时刻割草机器人的位姿不同，因此图像帧中包含的内容也不同，有一些图像帧可能包含特征标识，有一些图像帧中可能未包含特征标识。
可用图像帧可以是在桩前区域内采集、包含有足够多的特征标识的图像帧，这些图像帧能够解算出割草机器人的相对位姿，因此可以认为是可用图像帧。其中，包含有足够多的特征标识可以认为是：所述图像帧中识别出的特征标识的数量大于或等于N，所述N为取值大于或等于3的正整数。
如图1D所示，桩前区域包括与所述充电桩对应的扇形区域，所述扇形区域位于所述充电桩的前方，且所述扇形区域的半径的取值大于0且小于M，所述M为正整数。M的取值可以根据图像采集装置的成像参数、特征标识的大小等确定，对此不作限制。
一种示例中，桩前区域可以是半径为2米，夹角为120°的扇形区域。当然，在其他示例中，桩前区域的形状、大小等均可以适当选择，对此不作限制。
可选地，在本实施例中，为了保证割草机器人在任何位置均能够可靠地、准确地移动到充电桩上，如图1E所示，步骤S102可以通过下述子步骤实现：
子步骤S1021：获取所述割草机器人当前时刻的导航位姿。
例如，在一种场景中，在正常工作模式下，割草机器人接收到回桩指令时，割草机器人的导航估计装置可以定位出割草机器人的导航位姿。
子步骤S1022：根据所述导航位姿和预设的所述充电桩的位姿，确定所述割草机器人是否处于所述桩前区域内。
根据充电桩的位姿可以确定桩前区域，继而基于导航位姿中的位置信息可以确定割草机器人是否处于桩前区域内。
若位于桩前区域内，则表示充电桩和割草机器人之间的距离足以采集到清晰且大小合适的特征标识，可以执行子步骤S1023；反之需要先驱动割草机器人移动到桩前区域内，因此可以执行子步骤S1025。
子步骤S1023：若所述割草机器人处于所述桩前区域内，则确定所述图像采集装置采集的图像帧序列中是否存在所述可用图像帧。
在一种可行方式中，使用训练的机器人学习模型对图像帧序列中的各图像帧进行图像识别，以从中识别出特征标识，基于识别出的特征标识的数量确定该图像帧是否为可用图像帧。
以N等于3为例，若识别出的特征标识的数量大于或等于3，则该图像帧为可用图像帧。执行子步骤S1024；反之，则可以执行子步骤S1026。
子步骤S1024：若存在可用图像帧，则以存在的可用图像帧作为获取的所述可用图像帧。
在获得可用图像帧后可以执行步骤S104。
子步骤S1025：若所述割草机器人未处于所述桩前区域内，则根据所述导航位姿，驱动所述割草机器人向所述桩前区域内移动，并返回获取所述割草机器人当前时刻的导航位姿的步骤继续执行。
基于导航位置估计装置获得的导航位姿确定未处于桩前区域内时，导航位置估计装置可以根据导航位姿引导割草机器人移动，然后再返回子步骤S1021执行，如此重复直至割草机器人移动到桩前区域内。通过这种方式在割草机器人移动到桩前区域内且能够采集到足够多数量的特征标识时才进入回桩模式。
子步骤S1026：若未存在所述可用图像帧，则调整所述割草机器人的位置和姿态中的至少之一，并获取新的图像帧序列，返回确定所述图像采集装置采集的图像帧序列中是否存在所述可用图像帧的步骤继续执行。
例如，在调整所述割草机器人的位置和姿态中的至少之一时，将所述割草机器人调整至新的导航位姿，所述割草机器人处于所述新的导航位姿时位于所述桩前区域外；根据所述新的导航位姿，驱动所述割草机器人进入所述桩前区域内，在所述割草机器人的移动过程中所述图像采集装置采集多个图像帧以形成所述图像帧序列。
如，对于割草机器人处于机器人进入到桩前区域内，但是没有可用图像帧的情况，可以驱动割草机器人退出桩前区域，然后换一个角度再次进入桩前区域，然后再采集图像帧，并返回确定所述图像采集装置采集的图像帧序列中是否存在所述可用图像帧。
例如，割草机器人在桩前区域内5s且未检测到充电桩上的足够多特征标识，则随机选择方向驶出桩前区域，重新换一个角度驶入，再次检测充电桩上的特征标识，如此重复直至检测到足够多的特征标识，再进入回桩模式。
在获得可用图像帧的情况下可以执行步骤S104。
步骤S104：根据识别出的所述特征标识在所述图像帧中的二维坐标、所述特征标识在世界坐标系内的三维坐标、以及所述图像采集装置的成像参数，确定所述割草机器人相对所述充电桩的相对位姿。
机器人在回桩模式下，视觉位置估计装置通过对图像帧进行检测和匹配不断更新割草机器人和充电桩的相对位姿，继而引导割草机器人上桩，完成和充电桩对接。
其中，图像帧进行检测的方式可以为：使用训练的神经网络模型对图像帧进行识别，以检测出图像帧中的特征标识，确定特征标识在图像帧中的二维坐标。
针对不同的特征标识可以训练不同的神经网络模型，以对图像帧中的特征标识进行检测。
基于检测出的特征标识的二维坐标、已知的世界坐标系下特征标识的三维坐标和图像采集装置的成像参数，确定当前时刻的相对位姿。相对位姿的计算过程例如为：基于二维坐标和图像采集装置的成像参数，可以将二维坐标转换为在图像采集装置的坐标系下的三维坐标，继而根据特征标识在图像采集装置的坐标系下的三维坐标、及其在世界坐标系下的三维坐标可以确定图像采集装置的坐标系到世界坐标系的映射关系，该映射关系即为相对位姿。
步骤S106：根据所述相对位姿，驱动所述割草机器人回到所述充电桩。
基于相对位姿可以调整割草机器人的位姿，从而使得割草机器人朝向充电桩，从而实现割草机器人的回桩。
从前述的过程中可以看出，割草机器人能够快速、准确地回桩受到图像帧中对特征标识的二维坐标识别的准确度的影响较大，而因为图像帧是在割草机器人运动过程中采集的，因此难免受到运动模糊的影响，为了减少运动模糊对特征标识检测、以及二维坐标准确度的不利影响，在本实施例中，所述图像采集装置采集所述图像帧时，在环境光的光强固定时，所述图像帧的曝光时间与相对距离正相关，所述相对距离为所述割草机器人和所述充电桩之间的距离。
例如，正常情况下，图像采集装置的曝光时间是依据环境光的光强确定，环境光越亮则曝光时间越短，而曝光时间越短，则产生的运动模糊就越少。
在割草机器人实际工作过程中，若割草机器人距离充电桩的距离大于X米(X为正数，且可以根据需要确定)时拍摄的图像帧中的特征标识由于模糊等原因而出现特征标识漏检时，可以通过扭动割草机器人或者靠近充电桩的方式解决漏检问题，由于此时割草机器人距离充电桩较远，因此图像帧上的特征标识出现遗漏或者匹配出的二维坐标准确度较低对导航准确性的影响较小，可以通过后续图像帧的调整进行弥补。
在割草机器人与充电桩的距离小于或等于Y(Y为正数，且小于X)时，由于两者之间的距离较近，若由于运动模糊导致特征标识漏检或者二维坐标准确度不足，则很容易导致割草机器人移动偏差过大，不能准确回桩，为了避免这一问题，同时保证拍摄出的图像帧的明暗程度满足检测需求，在相同的光强下，图像采集装置的曝光时间随着距离减小而减小，直至距离到达距离阈值。这样可以充分减少运动模糊。
例如，在一示例中，光强和距离相同时，曝光时间保持恒定。当光强不变，但距离缩小z时，曝光时间T会随之减少a*zms。其中，a可以根据需要适当设定。当光强发生变化时，曝光时间T会随之增长或减少。光强和距离对曝光时间的影响各自独立。
此外，根据研究发现，受图像采集装置的特性影响，环境光强不变时，曝光时间越短，图像帧对场景的还原度越低，适当图像帧看起来整体较暗，但是经过实验比对发现，相较于运动模糊对回桩准确性产生的不利影响，图像帧的还原度降低对回桩准确性的不利影响远小于运动模糊，因此在距离较近时适当地减少曝光时间有助于提升准确性。
可选地，为了进一步提升准确性，对于还原度较低的图像帧可以利用数据增强技术提升对特征标识识别的准确性，避免漏检，以此提升鲁棒性。
通过本实施例，利用图像采集装置在桩前区域内采集的可用图像帧识别出特征标识的二维坐标，继而结合特征标识在世界坐标系内的三维坐标、以及所述图像采集装置的成像参数可以准确地确定出割草机器人和充电桩之间的相对位姿，进而根据相对位姿引导割草机器人准确地回桩，这样利用特征标识进行定位保证了定位准确性，而且视觉成像不会受到环境中的其他电磁波和信号的噪声干扰，保证了准确性和可靠性，要不需要额外铺设引导线，同时客服了GPS定位误差的缺陷，充分保证了回桩准确性。
这样基于图像采集装置采集到的图像帧结合精度要求不高的导航位置估计装置即可实现工作区域内任意位置的割草机器人从任意方向精准回桩、充电。
在近桩过程中，利用图像帧等视觉信息会随距离靠近而变得更精准的特性，实现了稳定上桩充电。特别地，本实施例的特征标识分布的鲁棒性更好，且具有更好的抗检测敏感能力，对于视觉方案本身难处理的运动模糊的问题也通过依据距离调整曝光时间的方式进行了解决。
实施例二
参照图2，示出了本实施例二的回桩装置的结构框图。
所述装置用于引导割草机器人回到充电桩，所述割草机器人上配置有图像采集装置，所述充电桩上分布有特征标识，所述装置包括：
获取模块202，用于获取所述割草机器人的图像采集装置在所述充电桩的桩前区域内采集的可用图像帧，所述图像帧中识别出的特征标识的数量大于或等于N，所述N为取值大于或等于3的正整数；
确定模块204，用于根据识别出的所述特征标识在所述图像帧中的二维坐标、所述特征标识在世界坐标系内的三维坐标、以及所述图像采集装置的成像参数，确定所述割草机器人相对所述充电桩的相对位姿；
驱动模块206，用于根据所述相对位姿，驱动所述割草机器人回到所述充电桩。
可选地，所述桩前区域包括与所述充电桩对应的扇形区域，所述扇形区域位于所述充电桩的前方，且所述扇形区域的半径的取值大于0且小于M，所述M为正整数。
可选地，获取模块202用于获取所述割草机器人当前时刻的导航位姿；根据所述导航位姿和预设的所述充电桩的位姿，确定所述割草机器人是否处于所述桩前区域内；若所述割草机器人处于所述桩前区域内，则确定所述图像采集装置采集的图像帧序列中是否存在所述可用图像帧；若存在可用图像帧，则以存在的可用图像帧作为获取的所述可用图像帧。
可选地，获取模块202还用于若未存在所述可用图像帧，则调整所述割草机器人的位置和姿态中的至少之一，并获取新的图像帧序列，返回确定所述图像采集装置采集的图像帧序列中是否存在所述可用图像帧的步骤继续执行。
可选地，获取模块202用于在所述调整所述割草机器人的位置和姿态中的至少之一时，将所述割草机器人调整至新的导航位姿，所述割草机器人处于所述新的导航位姿时位于所述桩前区域外；根据所述新的导航位姿，驱动所述割草机器人进入所述桩前区域内，在所述割草机器人的移动过程中所述图像采集装置采集多个图像帧以形成所述图像帧序列。
可选地，所述获取模块202还用于若所述割草机器人未处于所述桩前区域内，则根据所述导航位姿，驱动所述割草机器人向所述桩前区域内移动，并返回获取所述割草机器人当前时刻的导航位姿的步骤继续执行。
可选地，所述充电桩上设置有Q个特征标识，所述Q大于或等于2，且为正整数，针对所述世界坐标系的各坐标轴，所述Q个特征标识在各所述坐标轴上的投影的最大距离大于或等于距离阈值。
可选地，所述Q个特征标识中的至少两个所述特征标识的分布平面与剩余的所述特征标识的分布平面不同。
可选地，所述图像采集装置采集所述图像帧时，在环境光的光强固定时，所述图像帧的曝光时间与相对距离正相关，所述相对距离为所述割草机器人和所述充电桩之间的距离。
该装置能够实现相应的方法对应的效果，故不再赘述。
实施例三
根据本申请实施例提供一种割草机器人，其包括控制器，所述控制器用于执行前述的方法。该控制器可以实现前述的方法对应的操作，并实现相应的效果，对此不再赘述。
根据本申请的另一方面，提供一种计算机存储介质，其中，所述计算机存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。该程序可以实现前述的方法对应的操作，并实现相应的效果，对此不再赘述。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于方便描述不同的部件或名称，而不能理解为指示或暗示顺序关系、相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
需要说明的是，虽然结合附图对本发明的具体实施例进行了详细地描述，但不应理解为对本发明的保护范围的限定。在权利要求书所描述的范围内，本领域技术人员不经创造性劳动即可做出的各种修改和变形仍属于本发明的保护范围。
本发明实施例的示例旨在简明地说明本发明实施例的技术特点，使得本领域技术人员能够直观了解本发明实施例的技术特点，并不作为本发明实施例的不当限定。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (12)

1.一种回桩方法，其特征在于，所述方法用于引导割草机器人回到充电桩，所述割草机器人上配置有图像采集装置，所述充电桩上分布有特征标识，所述方法包括：
获取所述割草机器人的图像采集装置在所述充电桩的桩前区域内采集的可用图像帧，所述图像帧中识别出的特征标识的数量大于或等于N，所述N为取值大于或等于3的正整数；
根据识别出的所述特征标识在所述图像帧中的二维坐标、所述特征标识在世界坐标系内的三维坐标、以及所述图像采集装置的成像参数，确定所述割草机器人相对所述充电桩的相对位姿；
根据所述相对位姿，驱动所述割草机器人回到所述充电桩。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述桩前区域包括与所述充电桩对应的扇形区域，所述扇形区域位于所述充电桩的前方，且所述扇形区域的半径的取值大于0且小于M，所述M为正整数。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取所述割草机器人的图像采集装置在所述充电桩的桩前区域内采集的可用图像帧，包括：
获取所述割草机器人当前时刻的导航位姿；
根据所述导航位姿和预设的所述充电桩的位姿，确定所述割草机器人是否处于所述桩前区域内；
若所述割草机器人处于所述桩前区域内，则确定所述图像采集装置采集的图像帧序列中是否存在所述可用图像帧；
若存在可用图像帧，则以存在的可用图像帧作为获取的所述可用图像帧。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述割草机器人的图像采集装置在所述充电桩的桩前区域内采集的可用图像帧，还包括：
若未存在所述可用图像帧，则调整所述割草机器人的位置和姿态中的至少之一，并获取新的图像帧序列，返回确定所述图像采集装置采集的图像帧序列中是否存在所述可用图像帧的步骤继续执行。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述调整所述割草机器人的位置和姿态中的至少之一，包括：
将所述割草机器人调整至新的导航位姿，所述割草机器人处于所述新的导航位姿时位于所述桩前区域外；
根据所述新的导航位姿，驱动所述割草机器人进入所述桩前区域内，在所述割草机器人的移动过程中所述图像采集装置采集多个图像帧以形成所述图像帧序列。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述割草机器人的图像采集装置在所述充电桩的桩前区域内采集的可用图像帧，还包括：
若所述割草机器人未处于所述桩前区域内，则根据所述导航位姿，驱动所述割草机器人向所述桩前区域内移动，并返回获取所述割草机器人当前时刻的导航位姿的步骤继续执行。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述充电桩上设置有Q个特征标识，所述Q大于或等于2，且为正整数，针对所述世界坐标系的各坐标轴，所述Q个特征标识在各所述坐标轴上的投影的最大距离大于或等于距离阈值。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述Q个特征标识中的至少两个所述特征标识的分布平面与剩余的所述特征标识的分布平面不同。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像采集装置采集所述图像帧时，在环境光的光强固定时，所述图像帧的曝光时间与相对距离正相关，所述相对距离为所述割草机器人和所述充电桩之间的距离。
10.一种回桩装置，其特征在于，所述装置用于引导割草机器人回到充电桩，所述割草机器人上配置有图像采集装置，所述充电桩上分布有特征标识，所述装置包括：
获取模块，用于获取所述割草机器人的图像采集装置在所述充电桩的桩前区域内采集的可用图像帧，所述图像帧中识别出的特征标识的数量大于或等于N，所述N为取值大于或等于3的正整数；
确定模块，用于根据识别出的所述特征标识在所述图像帧中的二维坐标、所述特征标识在世界坐标系内的三维坐标、以及所述图像采集装置的成像参数，确定所述割草机器人相对所述充电桩的相对位姿；
驱动模块，用于根据所述相对位姿，驱动所述割草机器人回到所述充电桩。
11.一种割草机器人，其特征在于，包括控制器，所述控制器用于执行权利要求1-9中任一项所述的方法。
12.一种计算机存储介质，其中，所述计算机存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-9中任一项所述的方法。
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