[发明专利]基于混合导航带的移动机器人定位系统及方法

权利要求书

1.一种基于混合导航的移动机器人定位方法，其特征在于，基于混合导航的移动机器人定位系统包括：设于移动机器人行走路径地面上的DataMatrix码带及色带，色带设于高速运动区域的路径上，DataMatrix码带设于精确定位区域的路径上，所述DataMatrix码的外接矩形由两相邻实线边及两相邻虚线边组成，且DataMatrix码图像中携带有对应DataMatrix码标定点的路径距离，所述标定点是指两相邻实线边的交点或者是相邻两虚线边的交点；移动机器人上设有摄像机及定位传感器，摄像机的摄影平面与地面平行，摄像机将采集到的图像发送至定位传感器，定位传感器识别图像中是否存DataMatrix码，若存在，则基于图像中DataMatrix码进行定位，若不存在，则基于色带进行定位；基于混合导航的移动机器人定位系统的定位方法包括如下步骤：

S1、识别图像中是否存在DataMatrix码，若存在，则基于DataMatrix码标定点的路径距离来进行定位，若不存在，则基于色带进行定位：

所述基于色带进行定位具体包括如下步骤：

S11、提取导航路径，即利用骨架提取算法提取色带中心线以及平均像素宽度，对中心线进行拟合得到导航路径，所述导航路径为直线；

S12、计算相机平面相对于导航路径的偏转角；

S13、计算机器人相对于导航路径的横向偏移量；

所述偏转角计算方法具体如下：

获取导航路径直线与图像边界的两个交点P₁及P₂，偏转角的计算公式为：θ＝atan2(y₂-y₁,x₂-x₁)，其中，(x₁,y₁)为P₁点的图像坐标，(x₂,y₂)为P₂点的图像坐标；

所述步骤S13包括如下步骤：

S131、计算图像中导航路径所在直线与直线y＝height/2的交点P₃，P₃点的图像坐标为(x₃,y₃)，height为图像高度；

S132、机器人相对于导航路径的横向偏移量为dist＝(x₃-width/2)*ratio，其中，width为图像宽度，设定比率ratio＝lenWrd/lenImg，lenWrd为色带的真实宽度，lenImg为色带在图像上的像素宽度；

基于所述图像中DataMatrix码来进行定位具体包括如下步骤：

S21、识别图像中DataMatrix码的矩形区域，即Roi区域；

S22、基于矩形区域及对该矩形区域拟合的外接矩形来确定DataMatrix码的四个边界交点及标定点；

S23、识别Roi区域内的DataMatrix码图像，获取DataMatrix码图像携带的标定点的路径距离；

S24、基于标定点的路径距离来计算DataMatrix码四个边界交点在地面坐标系中的坐标；

S25、基于DataMatrix码的四个边界交点在图像坐标系中的坐标、四个边界交点在在地面坐标系；

所述步骤S21包括如下步骤：

S211、对图像进行分块，计算每个分块内的图像平均灰度；

S212、根据平均灰度自适应对每个分块进行二值化；

S213、对二值化后的连通域进行最小外接矩形拟合；

S214、若拟合的外接矩形尺寸符合DataMatrix码的外接矩形尺寸，则对应的矩形区域即为Roi区域；

所述步骤S25具体包括如下步骤：

S251、计算相机中心到底面的高度，计算公式为：H＝dist^w/dist^ic，其中，dist^w为边界交点i及边界交点j在地面坐标系中的距离，dist^ic为边界交点i及边界交点j在定义坐标系中的距离，其中，定义坐标系为图像坐标Xⁱ的齐次坐标，M_cam为相机的内参数矩阵；

S252、基于方程σXⁱ＝M_camX^c计算四个边界交点在相机坐标系中的坐标，其中，Xⁱ为边界交点的在图像坐标系中的坐标，X^c为边界交点在相机坐标系中的坐标，σ为摄影深度因子，在相机摄影平面与地面平行时，相机中心到地面的高度等于相机的摄影深度因子；

S253、相机摄影平面与地面平行的条件下，地面平面坐标到相机平面坐标的转换可简化为仿射变换，即X^c＝R_w-c*X^w+t_w-c，根据其中三个边界交点在相机坐标系中的坐标及在地面坐标系中的坐标，即可求出这种仿射变换的旋转矩阵R_w-c和平移相邻t_w-c；

S254、相机中心的坐标为X_can＝-R_w-c*t_w-c，相机坐标系与地面坐标系之间的夹角为θ＝arctan(R_w-c(2,1)/R_w-c(1,1))；

S255、基于相机中心与机器人位置的关系：X_cam＝R_r-w*X_robot+t_r-w，可知机器人的坐标为

所述步骤S22具体包括如下步骤：

S221、沿矩形区域的四条边进行黑白变换次数检测，识别实线边及虚线边；

S222、根据基于矩形区域拟合的外接矩形来确定DataMatrix码的四个边界交点，其中，两相邻实线边或两相邻虚线边的交点即为DataMatrix码的标定点。