CN206369965U - 一种基于机器视觉识别的自动寻找充电桩机器人 - Google Patents
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Abstract
本实用新型公开一种基于机器视觉识别的自动寻找充电桩机器人，包括机器视觉处理器、机器人控制器、运动系统、FLASH、SDRAM和摄像头，本实用新型基于机器视觉识别的自动寻找充电桩机器人采用基于红外光识别充电桩上的图形，避免了日常光照对其识别的干扰，特定的图形用于机器视觉识别有利于提高机器视觉识别的可靠性。机器视觉识别以每秒60帧的速度输出识别结果，识别过程快速，有利于机器人根据识别结果快速调整自身位姿，快速对准充电桩。采用模糊控制思想和逐次逼近算法控制机器人在向充电桩方向移动的过程快速调整自身位姿，提高了机器人自主充电的灵活性和智能性。
Description
技术领域
本实用新型涉及机器人领域，具体是一种基于机器视觉识别的自动寻找充电桩机器人。
背景技术
随着机器人技术的发展，机器人在检测到自身电量不足的时候将会自主寻找充电桩，对准和对接充电桩，最后实现充电。有采用红外收发机器，超声波技术，激光扫描，以及视觉识别彩色图形辅助机器人寻找充电桩的的具体位置，这些大都存在寻找过程缓慢，定位不准，成本高，可靠性不高等问题。
iRobot公司生产的Roomba真空除尘机器人在充电站及机器人分别装有360度红外发射/接收器，机器人通过360度的红外接收器来接收充电站的红外对接信号，进而找到充电站的具体位置，实现与充电站的自动对接，这种采用360度红外发射/接收器实现自主对接的方法必须将360度红外发射/接收器分置于充电站及机器人的顶端位置，对机器人及充电站的结构设计有限制，只能用于特定的机器人，其通用性较差。ActiveMedia 公司的Pioneer 机器人采用激光扫描仪识别充电站的形状来找到充电站的具体位置， 实现与充电站的自动对接， 这种自主对接方法中的对接信号识别需要繁重的计算， 激光扫描的运行功率也较高，其软硬件成本较高。
现有寻找充电桩的技术存在过程缓慢，定位不准，成本高，可靠性不高等缺点。
实用新型内容
本实用新型的目的在于提供一种结构简单、使用方便的基于机器视觉识别的自动寻找充电桩机器人，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本实用新型提供如下技术方案：
一种基于机器视觉识别的自动寻找充电桩机器人，包括机器视觉处理器、机器人控制器、运动系统、FLASH、SDRAM和摄像头，所述机器视觉处理器分别连接机器人控制器、FLASH、SDRAM和摄像头，机器人控制器还连接运动系统。
作为本实用新型的优选方案：所述机器视觉处理器是单片机、FPGA或者DSP中的一种。
作为本实用新型的优选方案：所述机器视觉处理器和机器人控制器是通过UART接口相连接的。
与现有技术相比，本实用新型的有益效果是：本实用新型基于机器视觉识别的自动寻找充电桩机器人采用基于红外光识别充电桩上的图形，避免了日常光照对其识别的干扰，特定的图形用于机器视觉识别有利于提高机器视觉识别的可靠性。机器视觉识别以每秒60帧的速度输出识别结果，识别过程快速，有利于机器人根据识别结果快速调整自身位姿，快速对准充电桩。采用模糊控制思想和逐次逼近算法控制机器人在向充电桩方向移动的过程快速调整自身位姿，提高了机器人自主充电的灵活性和智能性。
附图说明
图1是本实用新型的系统结构框图；
图2是充电桩对准图形；
图3为机器人寻找并对接充电桩流程图。
具体实施方式
下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，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，都属于本实用新型保护的范围。
请参阅图1-3，一种基于机器视觉识别的自动寻找充电桩机器人，包括机器视觉处理器、机器人控制器、运动系统、FLASH、SDRAM和摄像头，所述机器视觉处理器分别连接机器人控制器、FLASH、SDRAM和摄像头，机器人控制器还连接运动系统。
机器视觉处理器是单片机、FPGA或者DSP中的一种。机器视觉处理器和机器人控制器是通过UART接口相连接的。
本实用新型的工作原理是：本实用新型包含两个部分，一个是机器视觉识别系统和充电桩图形。机器视觉识别系统框图如图1所示，摄像头表面贴有截止非红外波长光的滤光片，滤除非红外光，只保留850nm左右波长段的不可见红外光进入摄像头，机器视觉处理器可以采用单片机，FPGA或者DSP来实现，其负责采集图像，对图像进行二值化，连通域识别，根据连通域识别结果，选择充电桩左右两个图形的连通域，计算充电桩两个图形的的中心坐标和宽度， 最后将识别结果通过UART口输出给机器人控制器，机器人控制器根据充电桩图像的坐标和宽度控制机器人运动系统调整机器人运动方向和速度，寻找并对准充电桩，最后对接充电桩实现自主充电。
充电桩图形如图2所示，其包含左右两个图形，白色部分为850nm波长红外光透过的区域，黑色部分为非红外光透过的区域。机器人视觉通过识别红外光，左右两边图形分别有三个连通域，其中两个小的连通域的包含在一个大的连通域里面。通过这些特征确定充电桩的位置。
机器人寻找并对接充电桩流程图如图3所示，采用模糊控制思想和逐次逼近算法控制机器人在向充电桩方向移动的过程快速调整自身位姿，机器人每次行走10cm后，调整机器人角度，使其正对着充充电桩的中心，通过多次迭代逐步逼近，机器人将会对准充电桩，然后实现对接机器人实现自主充电。其中通过判断左右两个图形在图像中的水平方向左边的平均值avg_x是否在图像的中间center_x来判断充电桩是否在机器人正中间。如果avg_x 等于center_x, 充电桩位于机器人正中间，如果avg_x 小于center_x，充电桩位于机器人左边，如果avg_x 大于center_x，充电桩位于机器人右边。
Claims (3)
1.一种基于机器视觉识别的自动寻找充电桩机器人，包括机器视觉处理器、机器人控制器、运动系统、FLASH、SDRAM和摄像头，其特征在于，所述机器视觉处理器分别连接机器人控制器、FLASH、SDRAM和摄像头，机器人控制器还连接运动系统。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉识别的自动寻找充电桩机器人，其特征在于，所述机器视觉处理器是单片机、FPGA或者DSP中的一种。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉识别的自动寻找充电桩机器人，其特征在于，所述机器视觉处理器和机器人控制器是通过UART接口相连接的。
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