[发明专利]一种融合机器视觉与邻近度估计的相似工业设备识别方法

权利要求书

1.一种融合机器视觉与邻近度估计的相似工业设备识别方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤S1：机器人将相机所获取工业设备的视频流切割为图片，将所获取的图片送入目标检测算法中进行检测，获取出最大预测盒的二维坐标将二维坐标输入到位姿估计算法中计算机器人的位姿参数旋转矩阵R和平移矩阵T'；

步骤S2：由位姿估计算法计算得到机器人相机的平移矩阵T'＝[T'_X,T'_Y,T'_Z]^T，进而根据计算出偏离角α，通过调整机器人的偏离角α使得机器人正对邻近的工业设备；T'_X表示世界坐标系原点在相机坐标系下X轴方向的位置，T'_Y表示世界坐标系原点在相机坐标系下Y轴方向的位置，T'_Z表示世界坐标系原点在相机坐标系下Z轴方向的位置；

步骤S3：机器人在正对工业设备前提下，收集工业物联网中设备的蓝牙无线信号强度信息，经数据分析处理后完成面向工业设备的邻近度估计；n为列表中设备的数量，若邻近设备列表N(n)中的n＝1，则说明列表中的结果为机器人所面对的最近工业设备，即可确定目标对象；

步骤S4：若n1，则机器人需要完成位置调整，当巡检机器人在邻近设备列表中得到多个工业设备时，以此刻机器人所在位置为起始点(x₀,y₀)，控制机器人从起始点坐标开始调整垂直于工业设备所在平面的距离；在机器人靠近工业设备后，进行蓝牙信号强度的采集和FaceME邻近度估计；若最终列表的结果中仅有一个工业设备，则结束位置调整流程，完成邻近设备识别；

步骤S5：继步骤S4后，若n1，则继续控制机器人平行于工业设备所在平面移动，该阶段仅针对邻近设备列表N(n)中的各个工业设备，即设备列表：

N(n)＝[i-1,i,…,i+n-2]

分析其位置调整后的信号强度变化ΔR(i)，构成邻近设备列表中各设备信号强度变化值的数组ΔR(N)即：

ΔR(N)＝[ΔR(i-1),ΔR(i),…,ΔR(i+n-2)]

以机器人初始面对的工业设备是编号i为例，机器人离开初始的最近工业设备靠近相邻的工业设备过程中，接收到编号i的工业设备蓝牙信号强度减小，即ΔR(i)0；同时接收到编号i+1的工业设备蓝牙信号强度增大，即ΔR(i+1)0；此时即可判断巡检机器人在初始位置所面对的最近工业设备编号k＝i。