[发明专利]基于机器视觉的智能巡检机器人自动充电控制方法

说明书

本发明公开了一种基于机器视觉的智能巡检机器人自动充电控制方法，其包括采用检测算法获取充电桩图像，采用跟踪算法获取目标矩形框坐标，计算智能巡检机器人与充电桩之间的相对角度，将相对角度转换为旋转角度并调整智能巡检机器人姿态，计算智能巡检机器人与充电桩之间的距离并调节智能巡检机器人的运行速度，完成自动充电。本发明在每个充电点位，都根据检测跟踪到的目标矩形框，实时调整智能巡检机器人运动状态，减少定位误差；并且由于视觉信息的非接触、高效、便捷性，能够鲁棒、精确的辅助智能巡检机器人以适当角度和速度靠近充电桩，完成自动充电，增强智能巡检机器人的智能程度，使之真正完成24小时无人巡检任务。

技术领域

本发明属于工业机器人技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的智能巡检机器人自动充电控制方法。

背景技术

机器人的自动充电一般通过激光定位或磁导航来完成。磁导航需要在变电站厂房建设中埋入磁条，工程量大，维护成本较高，并不适用。激光定位通过安装在巡检机器人上的激光发射、接收器测量设备与环境距离的变化进行定位，并利用传统的里程计估计是否到达事先设定点位，进行位姿调整，完成充电。但由于里程估计存在累计误差，定位精度不够，容易造成自动充电失败。

基于激光定位的智能巡检机器人自主定位系统，使得机器人在室内能够沿设定路径运行，并根据里程计计算到达点位，但由于里程计的误差叠加，致使到达点位时出现偏差，影响巡检机器人任务完成度。

发明内容

本发明的发明目的是：为了解决现有技术中存在的以上问题，本发明提出了一种基于机器视觉的智能巡检机器人自动充电控制方法。

本发明的技术方案是：一种基于机器视觉的智能巡检机器人自动充电控制方法，包括以下步骤：

A、利用摄像头获取视频流数据，并采用检测算法进行处理，得到包含充电桩的图像；

B、根据充电桩在图像中的位置和尺寸数据，采用跟踪算法进行处理，得到目标矩形框的坐标；

C、根据步骤B得到的目标矩形框的坐标，计算智能巡检机器人与充电桩之间的相对角度；

D、根据智能巡检机器人的运动方向，将步骤C得到的智能巡检机器人与充电桩的相对角度转换为旋转角度，并根据旋转角度调整智能巡检机器人姿态；

E、当旋转角度变化为零时，计算智能巡检机器人与充电桩之间的距离，并调节智能巡检机器人的运行速度，控制智能巡检机器人到达充电桩，完成自动充电。

进一步地，所述步骤A中采用检测算法进行处理，得到包含充电桩的图像，具体为：对视频流数据中间隔设定帧数的图像采用检测算法进行检测，得到包含充电桩的图像。

进一步地，所述步骤B根据充电桩在图像中的位置和尺寸数据，采用跟踪算法进行处理，得到目标矩形框的坐标，具体为：根据充电桩在图像中的位置和尺寸数据，首先计算HOG特征图表征目标轮廓特征，再依照核回归方程计算出与目标模型相关度最高的区域作为跟踪结果，得到目标矩形框的坐标。

进一步地，所述步骤C根据步骤B得到的目标矩形框的坐标，计算智能巡检机器人与充电桩之间的相对角度，具体为：以摄像头为中心建立世界坐标系，将图像中心作为坐标系原点，将目标矩形框中心作为目标，根据摄像头和目标之间的像素距离及摄像头的焦距数据，计算摄像头和目标连线与主光轴之间的夹角，得到智能巡检机器人与充电桩之间的相对角度。

进一步地，所述步骤E中计算智能巡检机器人与充电桩之间的距离，具体为：根据充电桩在图像中的尺寸信息及摄像头的焦距数据，根据几何关系计算智能巡检机器人与充电桩之间的距离。