[發明專利]輪式運動機器人位置與角度的實時檢測裝置及方法無效
| 申請號: | 201310025227.7 | 申請日: | 2013-01-24 |
| 公開(公告)號: | CN103056864A | 公開(公告)日: | 2013-04-24 |
| 發明(設計)人: | 王朝立;付振宇 | 申請(專利權)人: | 上海理工大學 |
| 主分類號: | B25J5/00 | 分類號: | B25J5/00;B25J13/08;B25J19/00 |
| 代理公司: | 上海申匯專利代理有限公司 31001 | 代理人: | 吳寶根;王晶 |
| 地址: | 200093 *** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 輪式 運動 機器人 位置 角度 實時 檢測 裝置 方法 | ||
技術領域
本發明涉及一種輪式運動機器人位置與角度檢測裝置及方法,具體為基于攝像頭的輪式運動機器人位置與角度的實時檢測裝置。
背景技術
現有的輪式運動機器人位置與角度的實時檢測,多是由硬件傳感器完成,如在電機輪軸上安裝伺服電機和編碼器以檢測輪軸轉動角度,角度乘以輪徑得到轉動的距離,通過疊加,得到了每一個輪子的總的行進距離,與初始坐標比對,就得到了機器人的位置坐標。同樣的,在角度信息獲取的過程中,需要在機器人內部安裝電子羅盤或者GPS導航組件。這些方法雖然可以獲得我們想要的信息,但是存在較大的缺點。
這種方法在應用中需要精確的知道機器人的幾何參數(如輪徑,軸距),而且在角度測量時,有時由于受到信號屏蔽的干擾和組件精度等影響,測量結果不是很精確,也不是很穩定。但是,這種方法最大的缺點卻是增加了整個系統的復雜程度,使得系統的穩定性降低,同時也增加了成本。
發明內容
???本發明提供一種輪式運動機器人位置與角度的實時檢測裝置及方法,該裝置結構簡單,測量數據準確穩定,只需要一個安裝在天棚上的攝像頭,就能夠獲得所有需要的信息,取代了以往需要硬件傳感器的方法,節約了成本,提高了精度。
???為實現上述目的,本發明的技術方案是:一種輪式運動機器人位置與角度的實時檢測裝置,包括輪式運動機器人、圖形采集卡、攝像頭、上位機,其特點是:攝像頭固定在天花板上,俯瞰地面,攝像頭通過視頻信號線與圖像采集卡連接,圖像采集卡的輸出端與上位機連接,通過上位機控制輪式運動機器人左右電機轉動。
一種輪式運動機器人位置與角度的檢測方法,首先在被檢測的輪式運動機器人表面做能夠體現出其方向的顏色標記,通過攝像頭實時采集圖像,應用閾值法進行色彩處理或灰度處理,通過辨識標記物,得到輪式運動機器人在圖像中的位置信息和角度信息。
在檢測中通過攝像頭實時采集得到輪式運動機器人上兩個點,且兩個點的連線與輪式運動機器人正向平行,通過比對兩個點在圖像中的信息,可以得到輪式運動機器人的正方向。
本發明的有益效果是:
該裝置結構簡單,布置容易,可以在光照強度不均勻的場合很好的工作,有較強的適應能力和魯棒性。這種方法改進了以往依靠傳感器判斷機器人位置與角度的方法,簡化了系統結構,提高了系統穩定性。
附圖說明
圖1是本發明的安裝示意圖;
圖2是本發明的結構示意圖;
圖3是輪式機器人的示意圖;
圖4是算法結構流程圖。
具體實施方式
下面結合附圖與實例對本發明作進一步說明。
如圖1,2所示,本發明的輪式運動機器人位置與角度的實時檢測裝置,包括輪式運動機器人2、圖形采集卡、攝像頭1、上位機。
攝像頭1固定在天花板上,俯瞰地面,攝像頭1通過視頻信號線與圖像采集卡連接,圖像采集卡的輸出端與上位機連接,通過上位機控制輪式運動機器人左右電機轉動。
一種輪式運動機器人位置與角度的檢測方法,首先在被檢測的輪式運動機器人1表面做能夠體現出其方向的顏色標記,如與輪式運動機器人2正向平行的黑色長條,通過攝像頭1實時采集圖像,應用閾值法進行色彩處理或灰度處理,通過辨識標記物,得到輪式運動機器人2在圖像中的位置信息和角度信息。
在檢測中通過攝像頭實時采集得到輪式運動機器人2上兩個點,且兩個點的連線與輪式運動機器人正向平行,通過比對兩個點在圖像中的信息,可以得到輪式運動機器人的正方向。
本發明應用多種算法。包括CAMShift圖像運動物體跟蹤算法,自適應算法,目標提取算法,輪廓檢測算法,角度計算算法。其中在目標提取算法中涵蓋多種情況,如彩色目標提取,黑白目標提取等,不同類型的標記物,所采用的算法也不一樣。在角度計算算法部分也是一樣,要視具體情況采用不同的算法,這部分算法主要由標記物的形狀,擺放方式等決定。
???下面以黑白條形標記物為例對內部算法進行詳細說明:
如圖3所示,一個輪式運動機器人的示意圖,采用的是黑色長條狀標記物。圖中箭頭方向為輪式運動機器人的正方向;方框代表輪式運動機器人輪子3;圓形為輪式運動機器人2;方塊為輪式運動機器人上的標記物4;黑圓點為機器人幾何中心P;白色圓點為標記物幾何中心,白色方框為包絡標記物的最大外接矩形A。
內部算法大體上可分七大塊,如圖4所示:
S1、對當前幀調用CAMShift跟蹤算法,得到包絡輪式運動機器人的最小外接矩形A
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