[发明专利]一种用于移动机器人室内定位的视觉标识码及定位方法

权利要求书

1.一种用于移动机器人室内定位的视觉标识码，其特征在于，包括浅色基底；

编码区，所述编码区设置于浅色基底中部，所述编码区为11*11的矩阵，所述编码区用于记录视觉标识码的位置、状态及大小；

边缘识别区，所述边缘识别区为深色圆环结构，所述边缘识别区为编码区的外接圆；

边缘标识，所述边缘标识数量为四个，所述边缘标识对应设置于编码区的四个角，且所述边缘标识设置于边缘识别区内，所述边缘标识采用浅色制成；

定位标识，所述定位标识设置于边缘识别区内，且所述定位标识位于编码区外围，所述定位标识采用颜色为深浅交替的若干根直线条纹设置而成。

2.如权利要求1所述的一种用于移动机器人室内定位的视觉标识码，其特征在于，所述矩阵的元素均为正方形，大小相同，深色方格代表1，浅色方格代表0，将欧式空间内某个位置的坐标编码为58位的二进制数据，将某一欧拉角标识的姿态数据编码为36位长的二进制数据。

3.如权利要求1所述的一种用于移动机器人室内定位的视觉标识码，其特征在于，所述编码区还包括校验码，所述校验码采用16位二进制数据来进行编码校验。

4.如权利要求1所述的一种用于移动机器人室内定位的视觉标识码，其特征在于，所述浅色基底边缘设有高反射率边缘，所述高反射率边缘为正方形环，宽度需大于或等于1厘米,且所述高反射边缘中心与编码区中心重合。

5.一种用于移动机器人室内定位的定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，权利要求1-4任一项所述的视觉标识码进行内容编码，将欧式空间内某个位置的坐标X轴、Y轴及Z轴进行编码为58位的二进制数据，将某一欧拉角标识的姿态，数据编码为36位长的二进制数据，将视觉标识码尺寸编码为10位长的二进制数据；

S2，对视觉标识码进行编码校验，用16位二进制数据来作为编码内容得校验码，来确保解码正确性；

S3，针对S1中的视觉标识码进行解码，利用相机采集到的视觉标识码，经过图像矫正之后，用识别算法识别出编码区域的位置和方向，并将每个元素读取成‘0’或‘1’，将元素按照一定次序组合、分割，然后转换成10进制数据，获取视觉标识码的位置信息、姿态信息、尺寸信息及校验码；

S4，将解码的数据代入校验公式得出的校验结果，与S3中所获取的校验码进行比较。

6.如权利要求5所述的一种用于移动机器人室内定位定位方法，其特征在于，S1中的姿态编码采用的欧拉角使用Tait–Bryan角的表示方法，绕着自身坐标系X、Y、Z轴旋转的转角分别记为Roll、Pitch、Yaw，顺序为Z-Y-X。

7.如权利要求5所述的一种用于移动机器人室内定位定位方法，其特征在于，所述校验码采用CRC校验码，即循环冗余校验码，采用串行传送的辅助存储器与主机的数据通信和计算机网络中。

8.如权利要求5所述的一种用于移动机器人室内定位定位方法，其特征在于，S3中的解码过程具体为：

S3-1，图像获取：机器人在运行时，实时从相机视野中获取图像，图像的清晰度对解码和定位至关重要，采集的图像不能有拖影、相机的曝光时间不能过长，相机的曝光时间小于50ms；

S3-2，图像灰度化：将获取的图像转化为单通道的灰度图，以增强处理速度；

S3-3，图像校准：对畸变的图像进行矫正，矫正参数的获取是通过相机内参标定的方式，标定的过程可以得到相机的内参，内参包括相机镜头的焦距、中心点的位置及畸变参数；

S3-4，降噪：图像采集时候，采用滤波的方式将视觉识别码上因为拍摄所存在的噪点进行过滤；

S3-5，边缘提取：首先利用边缘检测算法，对图像中的边缘信息进行提取；

S3-6，快速响应边缘识别区：用霍夫变换算法对提取的边缘信息中包含的圆形信息进行检测，根据同心圆环的位置确定视觉识别码的位置；

S3-7，边缘标识识别：在S3-6获取的同心圆中间，用霍夫变换找到四个方块的位置，进而确定编码区四个角点位置；

S3-8，定位标识识别：圆环内部区域与编码区的非公共区域中，用霍夫直线检测方法检测直线条纹，进而确定定位标识和编码区域朝向；

S3-9，灰度均衡化:将相机拍摄的图像进行均衡化处理，使图像的直方图分布更均匀，拉大对比度，增强区分度；

S3-10，图像二值化：将S3-9形成的灰度图进行图像二值化处理，并且采用最大类间差法对图像进行二值化；

S3-11，读码：根据确定的定位标识和编码区位置，将编码区分为11*11个方格，将11*11方格映射到标准编码图形上，计算每个方格中，深色像素的占比，若占比超过50％，则该方格读值为‘1’，反之为‘0’，进而确定视觉标识码的坐标、姿态、尺寸。