[发明专利]一种基于视觉识别检测的激光导航AGV辅助定位方法

权利要求书

1.一种基于视觉识别检测的激光导航AGV辅助定位方法，其特征在于，包括步骤如下：

步骤(1)、在AGV两侧设置视觉传感器，标定视觉传感器内外参数；

步骤(2)、训练指定路标的图像集，生成图像识别模型；

步骤(3)、运行AGV，当AGV到达指定位置范围时，启动视觉传感器识别所指定路标，并检测AGV与两侧指定路标之间的距离，分别记为d1和d2，计算两者距离之和：d＝d1+d2，设置距离检测阈值T；

当d＜T时，进行步骤(4)，否则返回步骤(3)，AGV继续运动进行路标识别；

步骤(4)、根据从视觉传感器中所获取的信息，反馈给激光SLAM系统，对比地图数据库，地图数据库是指AGV在示教时事先建立的工业环境地图，将AGV附带传感器的累计误差清零，实现AGV的绝对位置的重定位，实现所述系统的AGV辅助定位；从视觉传感器中所获取的信息包括路标信息和距离信息。

2.根据权利要求1所述的基于视觉识别检测的激光导航AGV辅助定位方法，其特征在于，所述步骤(1)中，标定视觉传感器内外参数，内参数包括相机焦距和畸变，外参数包括世界坐标系到相机坐标系之间的旋转和平移；采用的视觉传感器为深度相机，通过相机SDK包进行手动标定。

3.根据权利要求1所述的基于视觉识别检测的激光导航AGV辅助定位方法，其特征在于，所述步骤(2)中，训练的路标为固定物体，采集路标全方位角度的图像，以此作为训练样本集，通过卷积神经网络方法训练指定路标，生成图像识别模型。

4.根据权利要求3所述的基于视觉识别检测的激光导航AGV辅助定位方法，其特征在于，所述步骤(2)中，在训练图像识别模型时，对不同的路标设置不同的标注。

5.根据权利要求1所述的基于视觉识别检测的激光导航AGV辅助定位方法，其特征在于，所述步骤(3)中，当AGV到达指定位置范围时，开启视觉传感器，拍摄周围环境，提取周围环境中的特征点，对比步骤(2)中训练好的图像识别模型，对路标进行识别。

6.根据权利要求1所述的基于视觉识别检测的激光导航AGV辅助定位方法，其特征在于，所述步骤(3)中，AGV上还设有红外发射器，视觉传感器通过三角测量分别计算视觉传感器到两侧指定路标的距离，并计算两者距离之和，红外发射器投射红外线测距加以校正，获得精度更高的距离d1和d2。