[发明专利]圆形目标物的定位方法及其设备、AGV、介质

说明书

本发明公开了一种圆形目标物的定位方法及其设备、AGV、介质，方法包括：获取双目相机的参数；控制双目相机拍摄圆形目标物，得到第一视图和第二视图，并矫正视图；采用训练好的神经网络模型对矫正后的第一视图和第二视图进行处理，得到第一区域和第二区域；其中，训练好的神经网络模型用于检测圆形目标物的外切区域；神经网络模型的训练参数包括：天气、光照、以及圆形目标物的颜色；根据第一区域和第二区域分别得到第一像素坐标和第二像素坐标；根据双目相机的参数、第一像素坐标和第二像素坐标得到圆形目标物的坐标，能够在不同情况下简单、有效、准确地识别定位圆形目标物，容错率高，适用范围广。

技术领域

本发明涉及AGV目标物体定位领域，特别是涉及一种圆形目标物的定位方法及其设备、AGV、介质。

背景技术

双目相机是指具有两个摄像头的相机，拍摄一次能够形成两个视图；AGV是指自动导航装置，具有安全保护以及各种移载功能的运输车。在AGV的搬运对象中，会涉及到圆形物体的定位。现有圆形物体定位技术通常有基于激光雷达点云数据的方案以及基于霍夫变换检测圆的方案。对于基于激光雷达点云数据的方案，定位黑色物体效果不好，主要体现在激光的反射率低，点云数据精度会受到影响，可能会变得不可靠，甚至消失，并且激光雷达成本较高；对于基于霍夫变换检测圆的方案，需要先较好的提取车轮边缘，但车轮通常为黑色，且车轮与上方轮眉之间的背景通常也是黑色，车轮的圆形边缘将不清晰明显，很难通过基于边缘检测的算法检测出来。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种圆形目标物的定位方法，能够在不同情况下简单、有效、准确地识别定位圆形目标物，容错率高，适用范围广。

本发明还提出一种具有上述圆形目标物的定位方法的设备、AGV、介质。

根据本发明的第一方面实施例的一种圆形目标物的定位方法，包括：

获取双目相机的参数；

控制所述双目相机拍摄圆形目标物，得到第一视图和第二视图，并对所述第一视图和所述第二视图进行矫正处理，得到矫正后的第一视图和第二视图；

采用训练好的神经网络模型对所述矫正后的第一视图和第二视图进行处理，得到第一区域和第二区域；其中，所述训练好的神经网络模型用于检测圆形目标物的外切区域；所述神经网络模型的训练参数包括：天气、光照以及所述圆形目标物的颜色；

根据所述第一区域和所述第二区域分别得到第一像素坐标和第二像素坐标；

根据所述双目相机的参数、所述第一像素坐标和所述第二像素坐标得到所述圆形目标物的坐标。

根据本发明实施例的圆形目标物的定位方法，至少具有如下有益效果：利用神经网络模型和双目相机的结合，有效准确地识别定位圆形目标物。由于神经网络模型的训练考虑到了各种天气、光照、目标物的颜色等情况，所以对于不同情况的圆形目标物的定位是有效且准确的，容错率高；相比于现有技术，省去了双目相机计算深度图常需的匹配算法，计算量较小，适用范围广，结果可靠稳定，并且实现成本降低。

根据本发明的一些实施例，所述圆形目标物的坐标包括以下至少一种：所述圆形目标物的接地点坐标、所述圆形目标物的圆心坐标。

根据本发明的一些实施例，所述训练好的神经网络模型通过以下方式确定：

模拟工作视角采集多组包括有圆形目标物的视图；其中，将包括有圆形目标物的视图进行分组的依据包括：天气、光照和所述圆形目标物的颜色；

分别标注所述圆形目标物的外切区域，得到多组标注视图；

将所述多组标注视图输入神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型。