[發明專利]一種基于雙黃線檢測的機器人自主巡檢方法有效
| 申請號: | 201710584475.3 | 申請日: | 2017-07-18 |
| 公開(公告)號: | CN107437071B | 公開(公告)日: | 2020-08-11 |
| 發明(設計)人: | 張永良;朱欣定;時大瓊 | 申請(專利權)人: | 杭州岱石科技有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/52 |
| 代理公司: | 杭州斯可睿專利事務所有限公司 33241 | 代理人: | 王利強 |
| 地址: | 311422 浙江省杭州市富陽區銀湖*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 雙黃 檢測 機器人 自主 巡檢 方法 | ||
1.一種基于雙黃線檢測的機器人自主巡檢方法,其特征在于:包括以下步驟:
1)圖像預處理,過程如下:
1.1)圖像下采樣及感興趣區域提取
獲取的圖像進行縮放,將感興趣區域設置為圖像的下半部分;
1.2)提取圖像中的黃色信息及灰度化
通過變換,生成一個黃色通道,變換表達式為:
Y(i,j)=max(0,R(i,j)-(max(B(i,j),G(i,j))/1.8))
其中Y(i,j)表示像素點(i,j)的黃色灰度值,R(i,j)、G(i,j)和B(i,j)分別表示像素點(i,j)的紅色、綠色和藍色灰度值,通過變換,將RGB圖像轉化為代表黃色信息的灰度圖;
1.3)直方圖均衡化與二值化
利用直方圖均衡化操作,之后再進行二值化操作,將灰度圖變為黑白兩色;
1.4)形態學變換
對圖像先進行開運算再進行閉運算;
2)黃道線識別與中心線定位,過程如下:
2.1)細化與霍夫直線檢測
對圖像進行細化處理,并進行累計概率霍夫變換,獲取黃道線的相關參數;
2.2)基于矢量的雙黃線的中間線定位
尋找夾角最大的兩根直線A與B;若找不到,則表示圖像中沒有出現雙黃線,此時對驅動板發送stop指令;若找到,則計算分別與直線A、B平行的向量νa與νb,νa與νb均從圖像下方,指向圖像上方;
分別計算直線A、B的一般表達式:
直線A的表達式:
直線B的表達式:
計算直線A與直線B的交點(x0,y0),其計算表達式為:
設直線A與直線B所成夾角的角平分線為直線C,基于νa與νb,計算與直線C平行的向量
νc=(νa/||νa||+νb/||νb||)/||(νa/||νa||+νb/||νb||)||
可以得到,直線C的表達式為:
其中,
計算出直線C后,將此作為目標移動路徑,用于之后確定移動策略;
3)移動策略,過程如下:
在直線C上尋找點D,D點的y值為固定值,x值隨直線C的變化而變化,通過判斷點D的位置,從而進行機器人移動決策。
2.如權利要求1所述的一種基于雙黃線檢測的機器人自主巡檢方法,其特征在于:所述步驟3)中,白色線從左到右,分別標注為κ1、κ2、κ3、κ4、κ5,其中,κ3為圖像的中線;
將κ2與κ4之間的區域,稱為直行區ΘZ;
將κ1左側的區域,稱為左轉區ΘL;
將κ5右側的區域,稱為右轉區ΘR;
將κ1與κ2之間的區域以及κ4與κ5之間的區域,稱為緩沖區ΘH;
在移動策略時加入了緩沖機制,具體機制如下:
3.1)若當前行動狀態為直行,則當D∈ΘL或D∈ΘR時才會將行動狀態變為左轉或右轉;否則繼續保持直行狀態;
3.2)若當前行動狀態為左轉或右轉,則當D∈ΘZ時才會將行動狀態變為直行;否則繼續保持左轉或右轉狀態;
通過3.1)和3.2),可看出,若D∈ΘH則機器人行動狀態保持不變。
3.如權利要求1或2所述的一種基于雙黃線檢測的機器人自主巡檢方法,其特征在于:所述步驟2.1)中,累計概率霍夫變換的步驟為:
2.1.1)隨機抽取圖像中的一個特征點,即邊緣點,如果該點已經被標定為是某一條直線上的點,則繼續在剩下的邊緣點中隨機抽取一個邊緣點,直到遍歷完所有邊緣點;
2.1.2)對該點進行霍夫變換,并進行累加和計算;
2.1.3)選取在霍夫空間內值最大的點,如果該點大于閾值,則進行步驟2.1.4),否則回到步驟2.1.1);
2.1.4)根據霍夫變換得到的最大值,從該點出發沿著直線的方向位移,從而找到直線的兩個端點;
2.1.5)計算直線的長度,如果大于某個閾值,則被認為是檢測到的直線輸出,回到步驟2.1.1)。
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