[发明专利]一种基于图像的加油机器人视觉引导的方法

说明书

本发明公开了一种基于图像的加油机器人视觉引导的方法，包括：基于提取的汽车圆角矩形油箱盖虚拟角点特征，对小孔成像模型的分析，建立末端相机位姿变化与图像空间特征点变化之间的定量映射关系模型；提出图像雅克比矩阵的基本概念和基于模型的图像雅克比具体表示形式，构建线性控制器进行基于有相机标定参数情况下的加油任务视觉引导仿真分析；通过卡尔曼滤波算法对无标定视觉引导任务中图像雅克比矩阵的在线估计；构建基于卡尔曼滤波估计的无标定视觉引导加油定位系统。本发明在MATLAB环境下对无标定视觉引导加油定位进行了仿真分析，验证了该方法对实现加油任务的有效性。仿真结果定位速度约10秒，机器人速度未超出安全速度，空间路径接近最优。

技术领域

本发明属于工业机器人和视觉伺服领域，具体涉及一种基于图像的加油机器人视觉引导的方法。

背景技术

随着我国经济社会的快速发展、交通基础设施的不断改善和居民生活水平的不断提高，我国的机动车保有量快速增加。加油站作为汽车油料补给场所，已逐渐成为民众生活中不可或缺的一部分。截止2018年底，全国加油站数量已超12万座。可见我国加油站数量庞大且还在不断增加，加油站市场巨大。随着社会的进步和科学技术的发展，机器人技术得到迅猛发展，机器人自动化设备逐渐替代传统的人力走向社会生产和服务的更多领域，而汽车加油服务领域的自动化、智能化升级改造需求也促使机器人进入加油服务领域，为顾客提供便捷的自动化加油服务体验。

加油机器人则工作于加油站开放的室外环境中，加油机器人工作的室外环境状况具有多变性。加油机器人工作的加油站一般是全天不停歇营业，加油站室外存在着白天与夜晚、晴天与阴天等不同光照、阴影等变化环境影响。多变且复杂的加油站室外光照环境使得加油机器人对加油车辆目标的识别变得困难，要求加油机器人目标感知识别具有较强的鲁棒性和抗噪声能力。针对加油车辆停靠位姿随机性给自动加油运动带来的困难，需要对视觉伺服引导运动控制技术进行研究，

当前，机器人视觉引导有多种实现方式，根据视觉引导系统的反馈信息源不同，视觉引导方式可以分为基于位置的视觉引导和基于图像的视觉引导以及基于两种基本视觉引导方式提出的混合视觉引导方式。张文增等基于位置视觉引导方法构造了Eye-in-Hand激光焊接机器人视觉引导系统，曲道奎等人根据自动化装配与分拣应用需求，构建了基于位置的Eye-in-Hand型双目结构光视觉引导系统，王孙安团队构建了结合Eye-to-Hand和Eye-in-Hand的基于位置视觉引导系统用于果蔬采摘任务。基于位置的视觉引导系统在机器人三维工作空间中进行伺服控制，容易得到空间最优运动轨迹。但目标位姿估计对相机和手眼标定误差及目标模型正确性敏感，且末端运动过程目标可能脱离相机视野导致控制失败，三维位姿误差估计耗时，实时性较差。

发明内容

为了解决背景技术中存在的上述技术问题，本发明提供了一种基于图像的加油机器人视觉引导的方法，该方法根据相机透视模型建立了基于标定模型的图像视觉引导定位方法；其中，提出了基于自适应卡尔曼滤波的无标定视觉引导方法来提升加油机器人视觉引导加油定位的灵活性和鲁棒性，并在MATLAB环境下对无标定视觉引导加油定位进行了仿真分析，验证了所用方法对实现加油任务的有效性。

本发明采用如下技术方案来实现的：

一种基于图像的加油机器人视觉引导的方法，包括以下步骤：

1)基于提取的汽车圆角矩形油箱盖虚拟角点特征，通过对小孔成像模型的分析，建立末端相机位姿变化与图像空间特征点变化之间的定量映射关系模型；

2)提出图像雅克比矩阵的基本概念和基于模型的图像雅克比具体表示形式，并构建简单的线性控制器进行基于有相机标定参数情况下的加油任务视觉引导仿真分析；

3)提出通过卡尔曼滤波算法实现对无标定视觉引导任务中图像雅克比矩阵的在线估计；

4)构建基于卡尔曼滤波估计的无标定视觉引导加油定位系统。