[发明专利]一种基于双黄线检测的机器人自主巡检方法

说明书

一种基于双黄线检测的机器人自主巡检方法，包括以下步骤：1)图像预处理，过程如下：1.1)图像下采样及感兴趣区域提取；1.2)提取图像中的黄色信息及灰度化；1.3)直方图均衡化与二值化；1.4)形态学变换；2)黄道线识别与中心线定位，过程如下：2.1)细化与霍夫直线检测；2.2)基于矢量的双黄线的中间线定位；3)移动策略，过程如下：在直线C上寻找点D，D点的y值为固定值，x值随直线C的变化而变化，通过判断点D的位置，从而进行机器人移动决策。本发明提供一种兼顾准确性、灵活性与经济性的基于双黄线检测的机器人自主巡检方法。

技术领域

本发明属于机器人自主移动控制方法，涉及一种基于双黄线检测的机器人自主巡检方法。

背景技术

固定路径的机器人巡逻算法，因其在工厂、商城、仓库等地方的高适用性，一直是国内外研究的热点。目前，主要的固定路径算法大致分为以下几大类：

1)具有影像辨识功能的巡逻算法。预先建立影像路径和设定监控点，机器人即可依据预先设定的影像路径到各个监控点进行巡逻作业。

2)利用标志物的巡逻算法。预先在巡逻路径上设置若干标志物(磁导标、磁导轨等)，机器人沿着标志物的指向移动。

3)基于线性时序逻辑的巡逻算法。将机器人运动建模成转换系统模型，采用时序逻辑表达式表达待巡回监测与数据采集的区域，从而实现多个区域的巡逻和监测任务。

现有的机器人巡检方式无法兼顾准确性、灵活性与经济性。

发明内容

为了克服已有机器人巡检方式无法兼顾准确性、灵活性与经济性的不足，本发明提供一种兼顾准确性、灵活性与经济性的基于双黄线检测的机器人自主巡检方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于双黄线检测的机器人自主巡检方法，包括以下步骤：

1)图像预处理，过程如下：

1.1)图像下采样及感兴趣区域提取

获取的图像进行缩放，将感兴趣区域设置为图像的下半部分；

1.2)提取图像中的黄色信息及灰度化

通过变换，生成一个黄色通道，变换表达式为：

Y(i,j)＝max(0,R(i,j)-(max(B(i,j),G(i,j))/1.8))

其中Y(i,j)表示像素点(i,j)的黄色灰度值，R(i,j)、G(i,j)和B(i,j)分别表示像素点(i,j)的红色、绿色和蓝色灰度值，通过变换，将RGB图像转化为代表黄色信息的灰度图；

1.3)直方图均衡化与二值化

利用直方图均衡化操作，之后再进行二值化操作，将灰度图变为黑白两色；

1.4)形态学变换

对图像先进行开运算再进行闭运算；

2)黄道线识别与中心线定位，过程如下：

2.1)细化与霍夫直线检测

对图像进行细化处理，并进行累计概率霍夫变换，获取黄道线的相关参数；

2.2)基于矢量的双黄线的中间线定位

寻找夹角最大的两根直线A与B；若找不到，则表示图像中没有出现双黄线，此时对驱动板发送stop指令；若找到，则计算分别与直线A、B平行的向量ν_a与ν_b。ν_a与ν_b均从图像下方，指向图像上方。

分别计算直线A、B的一般表达式：