CN213424010U - 一种割草机器人割草范围识别装置 - Google Patents

Abstract

本实用新型提供了一种割草机器人割草范围识别装置，PPM模块用于接收一无线遥控器的遥控指令，并将遥控指令发送至主控模块中，主控模块控制割草机器人移动；RTK定位模块将差分定位数据与自身接收的定位坐标数据进行求差解算，得出割草机器人的定位数据并传递给主控模块，主控模块根据定位数据（拟合出割草机器人的工作区域；摄像头模块将实时拍摄的草坪的图像传递至图像识别模块中进行图像识别并传递至主控模块中，主控模块根据图像识别结果判定割草机器人是否位于工作区域内。本实用新型集成主控模块、RTK定位模块及图像识别模块于一体，提高了割草机器人对草坪边界范围判断的准确度。

Description

一种割草机器人割草范围识别装置

技术领域

本实用新型涉及智能导航技术领域，尤其涉及一种割草机器人割草范围识别装置。

背景技术

考虑到智能割草机器人的工作环境广阔，而且草坪大多数都不设置护栏，与马路或者水池等非草坪部分，中间也不会加栏杆等，如果不能把草坪和背景物分离，极有可能发生危险，造成智能割草机器人的损坏；且草坪维护工作繁重枯燥，且人工成本逐年增高，相关企业迫切需要一种高度智能化的割草机器人来代替人工作业。

2020年7月随着北斗三号全球卫星导航系统正式开通，基于北斗三号全球卫星导航系统的CORS（连续运行参考站，Continuously Operating Reference Stations）系统的逐步完善，采用RTK（实时动态载波相位差分技术，real-time kinematic）与图像处理技术相结合确定割草区域范围。RTK定位精度高，达到毫米级，精确圈定草坪的割草范围，将草坪中的固有障碍物（如水池、景观花草、树木等）圈定在割草范围外。同时，单目摄像头价格便宜，对于草坪色彩空间用图像处理辅助判断割草范围，避免割草机器人掉入沟道、水池等，结合这两种技术确保割草机器人在草坪的有效的区域工作。

1.现在的割草机的工作区间的确定可以采用电子篱笆墙（即在地里埋电线），来确定工作区间，将障碍物（如水池、景观花草、树木等）用电线埋在土壤中圈起来，如果后期增加或减少割草范围（如增加或减少景观花草树木），要重新布电子篱笆线，增加了建设成本。

2.采用RTK+激光雷达确保智能割草机器人的工作区域，首先三维激光雷达传感器的成本很高，二位维激光雷达成本也不便宜，阻碍了割草机器人的推广，并且二维激光雷达只能扫描一个平面，对于边界没有遮挡物或遮挡物低于激光雷达的扫描平面的高度时，不能确定割草机器人的割草范围，这种二维传感器适用于室内边界或障碍物的识别。

实用新型内容

本实用新型的目的在于提供一种割草机器人割草范围识别装置，能够在庭院及小区的草坪上实现工作范围的自动识别，提高了工作效率。

为了达到上述目的，本实用新型提供了一种割草机器人割草范围识别装置，包括设置于割草机器人内的遥控接收器、RTK定位模块、GPRS模块、摄像头模块、图像识别模块、PPM模块及主控模块；

所述PPM模块与所述主控模块连接，用于接收一无线遥控器的遥控指令，并将所述遥控指令发送至所述主控模块中，所述主控模块根据所述遥控指令驱动所述割草机器人移动；

所述GPRS模块与所述RTK定位模块连接，以将接收到的CORS网络的差分定位数据经主控板提取后传递给所述RTK定位模块，所述RTK定位模块与所述主控模块连接，以将所述差分定位数据与自身接收的定位坐标数据进行求差解算，得出所述割草机器人的定位数据并传递给所述主控模块，所述主控模块根据所述定位数据拟合出所述割草机器人的工作区域；当割草机在工作模式时，根据所述定位数判断所述割草机器人是否位于所述工作区域内；

所述摄像头模块与所述图像识别模块连接，用于将实时拍摄的草坪的图像传递至所述图像识别模块中，所述图像识别模块与所述主控模块连接，以将所述摄像头模块拍摄到的图像进行图像识别并传递至所述主控模块中，所述主控模块根据图像识别结果判定所述割草机器人是否位于所述工作区域内。

可选的，还包括电池及充放电模块，所述电池通过所述充放电模块为所述主控模块供电。

可选的，还包括PWM电平转换模块及若干电机驱动器，所述PWM电平转换模块与所述主控模块连接，用于将所述主控模块发出的PWM信号进行电平转换，所述PWM电平转换模块与所述电机驱动器连接，用于将电平转换后的信号输入对应的电机驱动器中驱动相应的电机。

可选的，还包括WiFi模块，与所述主控模块连接，以将定位数据、割草机的设置参数上传到手机。

可选的，所述摄像头模块包括至少一个摄像头。

在本实用新型提供的割草机器人割草范围识别装置具有如下有益效果：

1、集成主控模块、RTK定位模块及图像识别模块于一体，在割草机器人上拆卸方便；

2、RTK定位模块与图像识别模块提高了割草机器人对草坪边界范围判断的准确度；

3、割草机机器人能有效的剔除草坪中的非草坪区域，能有效的提高割草机机器人的整体工作效率；

4、配合2.4GHz无线遥控器操作，让使用更方便。

附图说明

图1为本实用新型实施例提供的割草机器人割草范围识别装置的结构框图；

图2为本实用新型实施例提供的割草机器人的工作区域的示意图；

图3为本实用新型实施例提供的图像识别步骤的流程图。

具体实施方式

下面将结合示意图对本实用新型的具体实施方式进行更详细的描述。根据下列描述，本实用新型的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本实用新型实施例的目的。

图1为本实施例提供的割草机器人割草范围识别装置的结构框图。如图1所示，本实施例提供了一种割草机器人割草范围识别装置，包括设置于割草机器人内的遥控接收器70、RTK定位模块20、GPRS模块30、摄像头模块60、图像识别模块50、PPM采集模块40及主控模块10。所述遥控接收器70为2.4G遥控信号接口，支持6路PPM信号，例如天地飞WFR06S遥控器信号接收模块；所述主控模块10为STM32的中央控制板，例如是是基于STM32F103ZET6的中央控制板；所述GPRS模块30为GPRS DTU模块SIM800C，选用千寻CORS厘米级定位服务；所述RTK定位模块20为C1-8S；所述图像识别模块50为NanoPC T2嵌入式主板；所述摄像头模块60为罗技摄像机，其最大分辨率1280*720，像素500万，视野60°，视频类别UVC，焦距可变，摄像机每秒30帧。

所述PPM采集模块40与所述主控模块10连接，用于接收一无线遥控器的遥控指令，并将所述遥控指令发送至所述主控模块10中，所述主控模块10根据所述遥控指令驱动所述割草机器人移动。所述GPRS模块30与所述RTK定位模块20连接，以将接收到的CORS网络的差分定位数据传递给所述RTK定位模块20，所述RTK定位模块20与所述主控模块10连接，以将所述差分定位数据与自身接收的定位坐标数据进行求差解算，得出所述割草机器人的定位坐标并传递给所述主控模块10，所述主控模块10根据所述定位坐标拟合出所述割草机器人的工作区域。

本实施例中的RTK定位模块20利用了RTK定位技术。RTK定位技术就是基于载波相位观测值的实时动态定位技术，实时地提供测站点在指定坐标系中的三维定位结果，并达到厘米级精度。在RTK作业模式下，基准站通过数据链将其观测值和测站坐标信息一起传送给流动站。流动站不仅通过数据链接收来自基准站的数据，还要采集GPS观测数据，并在系统内组成差分观测值进行实时处理，同时给出厘米级定位结果，历时不到一秒钟。流动站可处于静止状态，也可处于运动状态；可在固定点上先进行初始化后再进入动态作业，也可在动态条件下直接开机，并在动态环境下完成周模糊度的搜索求解。

本实施例中的GPRS模块30将CORS网络看作第三方的基准站，将测得的观测值和观测站坐标（差分定位数据）传给所述RTK定位模块20，所述RTK定位模块20接收所述GPRS模块30的观测数据，进行RTK解算，结果输出到所述主控模块10中。

具体的，如图2所示，草坪环境例如是2个方向是道路，一边是墙壁，一边是爬山虎植被墙。

首先提取所述割草机器人的割草范围，用户操作所述无线遥控器控制所述割草机器人将割草边界走一遍，所述割草机器人行走速度为0.5m/s，所述RTK定位模块20接收所述GPRS模块30的差分定位数。所述RTK定位模块20实现天线信号接收和RTK解算，输出精确的定位坐标（如104.0963152°，30.5937243°）（东经，北纬）到所述主控模块10。将坐标数据变化，保留度后两位小数点只有的数据并取整得坐标数据（63152，37243），序号保留，生成定位坐标序列，每1秒取一个数据并存储到SQLite数据库中。

在区域Φ内，所述无线遥控器控制所述割草机器人对多个固定存在的割草机非工作区域（如树、水池、草坪景观等）分别走一圈，执行轨迹内区域，对区域内的树、花草、花坛、及建筑物等建立RTK轨迹执行轨迹W1、W2，标定所述割草机器人的非工作区域A1区和A2区，在区域Φ内，对采集完成后的有序定位数据，每5个不同的点拟合成一条直线采用移动最小二乘算法构建闭合的曲线，形成限制割草机器人的工作区域，剔除所述割草机器人的非工作区域，就得出割草机器人的工作区域Φw；之后，所述割草机器人在工作区域内按弓字或回字自主行走工作。

在圈定工作区域时，将采集的离散实时定位数据拟合成封闭的曲线，生成闭环区域，这里采用移动最小二乘法构建闭合的曲线。

拟合成封闭曲线的流程为：

闭合曲线的支持域划分方式取通，在相邻的离散点之间确定X，划分支持域时，沿离散点两个方向根据序号选择若干离散点，支持域的半径可由支持域内与X投影距离最大的点确定。

闭合曲线的权值分配方式，过两点直线上的一点（Xv，Yv），令Xv＝X，支持域内各点的权值W(S(Xi))由该点到各点的距离决定，此种权的赋值方式与拐角处离散点的几何特征有关，X支持域内沿着离散点两个方向的临近点权值呈现逐步衰减的趋势，保证了拐角处拟合曲线的逼近性质。

结束循环，连接节点值，形成拟合曲线。

所述割草机器人进行数据拟合成5秒后，形成割草机的工作区域Φw。取区域Φ内测；对于草坪中的景观花卉种植的A1区域、A2区域，取草坪区域外侧。所以由定位数据得到割草机器人的工作区域：Φw=Φ ∩ A1∩A2。

进一步地，所述摄像头模块60与所述图像识别模块50连接，用于将实时拍摄的草坪的图像传递至所述图像识别模块50中，所述图像识别模块50与所述主控模块10连接，以将所述摄像头模块60拍摄到的图像进行图像识别并传递至所述主控模块10中，所述主控模块10根据图像识别结果判定所述割草机器人是否位于所述工作区域内。

所述主控模块10通过P11接口与所述图像识别模块50的TTL串口通讯，将当前目标的位置信息反馈给所述主控模块10。所述摄像机模块利用USB与所述图像识别模块50的USB口相连接；在运用RTK确定所述割草机器人的工作区域后，所述割草机开始执行割草任务时，当CORS网络与GPS信号强时，优先RTK的定位数据判断当前割草机是不是在割草工作区域内。

测得的所述割草机器人的实时定位数据的二维坐标（x，y）与确定的割草机器人的工作范围Φw做比较。采用射线法来判断此时的割草机器人是不是在所述工作区域Φw内工作。

具体而言，建立所述摄像头模块60成像的几何模型，建立物体表面某点的空间位置与其在图像中位置的对应关系，采用MATLABR标定，标定数据存于所述图像识别模块50中。

此时所述摄像头模块60的前端对准草坪，启动所述割草机器人开始自动运行，在初始化的时间内，所述摄像头模块60对草坪开始采集图像，所述割草机器人完成对草坪的纹理特征的提取。加权平均法将彩色的草坪图像灰度化后，提取30帧图像建立纹理基元模型。

由于草地的不平整使行走姿态发生变化及自身安装的高度、速度等因素，采集的图像进行几何效正（本申请进行了梯形失真矫正），用来效正不确定因素引起的几何畸变。

为了弱化光照对图像影响，采用Gamma校正预处理图像。为了将图像中的椒盐噪声和斑块噪声去除，所以，项目中使用中值滤波法。为了减少图像包含的数据量，采用加权平均值法，对RGB彩色图像进行加权平均得到较合理的灰度图像。归一化处理的作用在于在必要情况下，减少复杂繁琐的数据，减少后续处理数据的工作量，从而保障程序运行的实时性和快速性。扩大像素范围是将小范围中的像素值归一到大的像素范围中，这样可以提高图像的亮度，使图像中的细节更清楚，增强图像像素之间的对比性。所以为了方便后续图像阈值分割和图像识别处理，这里将采用大范围的归一化处理。图像锐化，项目使用图像锐化就是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得更加清晰的过程。

提取草坪纹理特征，草坪图像灰度化中的加权平均法将彩色的草坪图像灰度化，在提取完草坪特征后，就可以对于草坪中的草进行识别。纹理分析的过程是从像素出发，在图像中提取出一些辨识能力比较强的特征作为纹理基元，同时找出纹理基元排列的信息，建立纹理基元模型，最后利用这些纹理基元模型对图像中与草坪颜色相似的障碍物进行识别。

草坪中除了一览无遗的绿茵，还存在一系列的景观，比如花草、池塘、道路等。由于所述RTK定位模块20已经将这些区域圈定在所述割草机器人割草范围外。但对于CORS网络和GPS信号不好时，对草坪工作区域的判定，所述割草机器人可自动转换到依靠图像识别。所述图像识别模块50采用对所述摄像头拍摄的草坪图像进行分析的方法对障碍物进行有效的识别，来辅助完善智能割草机器人的工作范围的圈定。

我们将草坪中不需要修剪的区域分为与草坪颜色较大区别的非工作区域和与草坪颜色相似的工作区域。通过对非工作区域的识别，将非工作区域从草坪工作区域剔除。

采集的彩色图像，判断是否符合草坪的颜色特征，不符合时判断为障碍物，进行采用Sobel边缘检测，检测到边界线时，将边线拟合成直线，并将边界信息传输到中控主板，改变割草机器人的运动轨迹。

符合颜色特征时，彩色图像灰度化后，割草机器人处于割草工作模式时，记录割草草坪的纹理特征并存储，将在线采集的纹理特征，判断是否符合草坪的纹理特征，不符合时，定义为非割草区域，再利用纹理特性，自适应阈值分割，去除相似背景，得到去除背景的二值图，再将边线拟合成直线，符合时判断为草坪。

具体而言，如图3所示，所述摄像模块采集的彩色图像由RGB模型转换成HIS（模型，再根据颜色特征去除与草坪颜色差异较大的障碍物（如景观草、花坛等）所在的区域，运用草坪坪图像的H和S分量直方图进行分析，得草坪的H值在[0.1，0.45]之间，S值在[0.1，0.95]之间。采集图像的H值在草坪的H、S值不在范围内时，定义为割草机器人非工作区域。对于可能存在颜色与草坪区域相同的区域。采用将判断完后的彩色图像灰度化，再对于灰度处理后的图像，按下式系统函数对RGB三分量进行加权平均得到较合理的灰度图像。

再进行Sobel边缘检测，Sobel算子通过创建两组的矩阵，依次代表横向和纵向，然后进行与像素值的平面卷积计算，来获得横向及纵向的亮度差分近似值。为了简化计算复杂度，使用Gx，Gy的绝对值和当作不开平方的梯度值G等效代换。

采用固定值最小二乘法将边线Li拟合成直线，并将边界信息传输到所述主控模块10，改变割草机器人的运动轨迹。

根据之前提取的草坪图像特征分析，选择OpenCV 库里的AdaptiveThreshold()函数对图像自适应二值化处理，自适应阈值分割去除相似背景。使用OpenCV库内FitLine直线拟合算法，对边界线的最小二乘法直线拟合，并将边界信息传输到所述主控模块10，改变所述割草机器人的运动轨迹。

测得的所述割草机器人的实时定位数据的二维坐标（x，y）与确定的割草机器人的工作区域Φw做比较。采用射线法来判断此时的割草机器人是不是在工作区域Φw内，当实时定位数据的二维坐标（x0，y0），判断是不是区域Φ内和A1区域、A2区域外，采用PNPoly算法判断实时采集的定位点，即将测得的点的坐标向右引出的射线有可能与该条边相交的基偶性判断点是不是再这些区域的里面还是外面；判断非奇非偶时，射线与有效区域的一条边重合，该点判断抛弃。

所述主控模块10综合处理所述RTK定位模块20的定位数据，与所述摄像头模块60采集的前方目标的信息，优先原则是依靠当前割草机器人的GPS和CORS网数据（信号的强弱判断，只有信号弱时，才启动所述摄像头模块60与所述图像识别模块50的图像识别程序，判断割草机机器人是否即将越过工作区域Φw。所述RTK定位模块20的定位数据存储在所述主控模块10的SD卡或EEPROM中；所述主控模块10的FLASH存储配置数据，如定位分辨率，通讯传输速率，WIFI的工作模式等。

所述割草机器人割草范围识别装置还包括电池110及充放电模块120，所述电池110通过所述充放电模块120为所述主控模块10提供电能，所述主控模块10提供3.8V电压给所述GPRS模块30、3.3V给所述RTK定位模块20、5V给所述图像识别模块50。

还包括电压监测模块100，所述电压监测模块100在线监测所述电池110的电压，通过蜂鸣器、LED80提醒用户当前电压低、充电已完毕等信息。

还包括WiFi模块90，所述WiFi模块90与所述主控模块10连接，以与所述无线遥控器无线连接。所述WiFi模块90工作在AP模式，所述定位数据可上传到手机存储。当需要手动操作时，所述遥控接收器70发出6路PPM信号到所述主控模块10，实现割草机器人的遥控操作。

还包括PWM电平转换模块130及若干电机驱动器140，所述PWM电平转换模块130与所述主控模块10连接，用于将所述主控模块10发出的PWM信号进行电平转换，所述PWM电平转换模块130与所述电机驱动器140连接，用于将电平转换后的信号输入对应的电机驱动器140中驱动相应的电机。所述主控模块10发送到左右轮电机及割草电机的PWMA、PWMB、PWMC驱动信号及PENA1、PENA2、PENB1、PENB2、PENC1、PENC2方向控制信号经过所述PWM电平转换模块130的隔离、电平转换后控制相应的电机运行。

上述仅为本实用新型的优选实施例而已，并不对本实用新型起到任何限制作用。任何所属技术领域的技术人员，在不脱离本实用新型的技术方案的范围内，对本实用新型揭露的技术方案和技术内容做任何形式的等同替换或修改等变动，均属未脱离本实用新型的技术方案的内容，仍属于本实用新型的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种割草机器人割草范围识别装置，其特征在于，包括设置于割草机器人内的遥控接收器、RTK定位模块、GPRS模块、摄像头模块、图像识别模块、PPM模块及主控模块；

所述PPM模块与所述主控模块连接，用于接收一无线遥控器的遥控指令，并将所述遥控指令发送至所述主控模块中，所述主控模块根据所述遥控指令驱动所述割草机器人移动；

所述GPRS模块与所述RTK定位模块连接，以将接收到的CORS网络的差分定位数据经主控板提取后传递给所述RTK定位模块，所述RTK定位模块与所述主控模块连接，以将所述差分定位数据与自身接收的定位坐标数据进行求差解算，得出所述割草机器人的定位数据并传递给所述主控模块，所述主控模块根据所述定位数据拟合出所述割草机器人的工作区域；当割草机在工作模式时，根据所述定位数判断所述割草机器人是否位于所述工作区域内；

所述摄像头模块与所述图像识别模块连接，用于将实时拍摄的草坪的图像传递至所述图像识别模块中，所述图像识别模块与所述主控模块连接，以将所述摄像头模块拍摄到的图像进行图像识别并传递至所述主控模块中，所述主控模块根据图像识别结果判定所述割草机器人是否位于所述工作区域内。

2.如权利要求1所述的割草机器人割草范围识别装置，其特征在于，还包括电池及充放电模块，所述电池通过所述充放电模块为所述主控模块供电。

3.如权利要求1所述的割草机器人割草范围识别装置，其特征在于，还包括PWM电平转换模块及若干电机驱动器，所述PWM电平转换模块与所述主控模块连接，用于将所述主控模块发出的PWM信号进行电平转换，所述PWM电平转换模块与所述电机驱动器连接，用于将电平转换后的信号输入对应的电机驱动器中驱动相应的电机。

4.如权利要求1所述的割草机器人割草范围识别装置，其特征在于，还包括WiFi模块，与所述主控模块连接，以将定位数据、割草机的设置参数上传到手机。

5.如权利要求1所述的割草机器人割草范围识别装置，其特征在于，所述摄像头模块包括至少一个摄像头。

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