[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

说明书

一种基于视觉识别检测的激光导航AGV辅助定位方法，步骤包括训练指定路标的图像集，形成图像识别模型；在规定位置范围内通过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，计算两者距离之和；根据从视觉传感器中所获取的信息，将其反馈给激光SLAM系统，实现AGV绝对位置的定位，从而实现对于激光SLAM导航累计误差的修正，提高定位精度，提升工作效率。

技术领域

本发明涉及一种基于视觉识别检测的激光导航AGV辅助定位方法，属于视觉识别检测技术领域。

背景技术

在室内移动机器人SLAM自主导航的工业应用中，现有的SLAM导航方式多采用单一2D激光雷达传感器，通过激光发射器在二维平面内发射激光粒子，通过粒子飞行时间返回周围环境深度信息，然后对比原始地图数据库，确定其所处的位置。其不足之处是检测到的信息量较少，在特征相似的场景定位中具有较高的不确定性，容易出现轮廓的误匹配，在环境重复率高的工业中难以适用。

中国专利文件(公开号CN109752725A)公开了一种低速商用机器人、定位导航方法及定位导航系统，SLAM采用的是2D激光定位建图，精度较高，但由于2D激光采集的信息量少，对于纹理信息相近的场景识别检测存在不足，为了改进这一缺点，当遇到相似场景定位准确性差时，本发明采用视觉传感器辅助提取丰富的纹理信息识别物体，提高2D激光重复定位的精度。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于视觉识别检测的激光导航AGV辅助定位方法，能够检测工业机器人与路标物体之间的位置关系，从而实现对于激光SLAM导航累计误差的修正，提高定位精度，提升工作效率。

本发明的技术方案如下：

一种基于视觉识别检测的激光导航AGV辅助定位方法，该方法包括：

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，识别路标后，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，根据工业环境，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，本方法是关于事先建立好工业环境地图之后的AGV运行情况，将AGV附带传感器的累计误差清零，AGV附带的若干传感器(里程计，陀螺仪，激光雷达等等)受限于精度，难免会有误差，长时间运动会产生累计误差，清零是指实现AGV的绝对位置的重定位，每当到达指定路标附近时，AGV激光SLAM系统扫描周围信息，输出其绝对位姿(位置和旋转)，而非继续使用各种传感器长时间运行累计出来的位姿，相当于间接地消除了传感器的累计误差，以此绝对位姿进行下一步操作，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。

优选的，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。相机SDK包为相机官网提供软件包。

优选的，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CNN卷积神经网络方法训练指定路标，生成图像识别模型，作为后续对比的依据。

进一步优选的，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。在后续的识别中就可以识别出所指定路标，提高最后绝对位置的定位准确性。