[发明专利]一种基于计算机视觉的辅助定位方法

说明书

本发明涉及机器人辅助定位技术领域，提供了一种基于计算机视觉的辅助定位方法，方法包括：获取第一图像并对第一图像进行预处理；对第一图像进行HSV色彩空间转化，获取所有像素点的HSV特性值；根据第一图像像素点的HSV特性值进行标识物提取；以第一图像的中心点为原点建立坐标系，获取提取到的标识物的像素点坐标并判断标识物是否合法，若合法，则通过标识物的坐标进行标识物对准计算，获取摄像头的位置。本发明通过对特定颜色的H分量及S分量阈值提取对应颜色的标识物，通过标识物坐标计算摄像头与标识物的相对位置，实现对摄像头的定位，有效地提高了机器人的定位精度。

技术领域

本发明属于机器人辅助定位技术领域，具体地说，涉及一种基于计算机视觉的辅助定位方法。

背景技术

运行于监所场景的智能巡视机器人需要对每个监室进行巡查工作，并且需要长时间昼夜不间断运行，室内导航、昼夜变化等都会对机器人的导航定位产生影响。为了确保精确成像，以便后续的图像处理与分析，现场需要将搭载相机云台的机械臂伸入每个监室的监控窗口，但该窗口仅允许正负2-3cm的定位误差，并且由于机械臂长度限制，需要前后定位误差值在2cm左右范围内。由于移动机器人采用的基于激光雷达的SLAM导航定位技术误差范围在5cm左右，且由于避障设置，无法靠近监舍墙体一侧，不能满足机械臂伸入栏杆间隔需要的1-2cm误差范围，且后续基于相机的识别功能需要拍摄图像的一致性，原有的栏杆对准功能无法保证每次都从同一间隔内伸入。

发明内容

针对现有技术中上述的不足，本发明的目的在于提供一种基于计算机视觉的辅助定位方法，采用该方法,能有效的提高设置在移动机器人机械臂上的摄像头的定位精度，使得移动机器人能有效的将摄像头伸入监狱栏杆之间进行作业。

为了达到上述目的，本发明采用的解决方案是：

具体的，一种基于计算机视觉的辅助定位方法，应用于监狱巡检机器人，所述巡检机器人通过摄像头识别预先设置在监狱栏杆上的标识物进行定位，以便摄像头伸入栏杆进行图像采集，所述方法包括：

获取第一图像并对所述第一图像进行预处理；

对所述第一图像进行HSV色彩空间转化，获取第一图像所有像素点的HSV特性值，所述特性值包括像素点的H分量及S分量，其中，H分量表示色调，S分量表示饱和度；

根据所述第一图像像素点的HSV特性值进行标识物提取；

以所述第一图像的中心点为原点建立坐标系，获取提取到的标识物的像素点坐标并判断标识物是否合法，若合法，则通过标识物的坐标进行标识物对准计算，获取所述摄像头的位置。

进一步的，对所述第一图像进行预处理的方法包括图像剪裁及滤波。

进一步的，提取所述标识物的具体过程为：

预先设定与所述标识物的颜色对应的HSV特性值范围，通过设定的HSV特性值范围识别所述标识物；

若未能识别到所述标识物，则扩大设定的HSV特性值范围，继续识别标识物；

若仍未能识别到所述标识物，则对所述第一图像进行二值化处理，通过阈值分割提取标识物。

进一步的，所述标识物为2个，分别设置在相邻的第一栏杆及第二栏杆上，所述第一栏杆及第二栏杆处于第一平面上。

进一步的，获取提取到的标识物像素点的具体过程为：

通过最小包围矩形算法获取标识物的最小矩形区域，获取该矩形区域四角的坐标，根据四角的坐标得到最小矩形区域的中心点坐标作为提取到的标识物的中心点坐标。

进一步的，所述标识物对准计算的具体过程为：

计算所述摄像头在所述第一平面上的投影与所述第一栏杆及第二栏杆之间的中心线的距离：