[发明专利]基于混合导航带的移动机器人定位系统及其方法有效

专利信息
申请号: 201310191529.1 申请日: 2013-05-21
公开(公告)号: CN103294059A 公开(公告)日: 2013-09-11
发明(设计)人: 景国辉 申请(专利权)人: 无锡普智联科高新技术有限公司
主分类号: G05D1/02 分类号: G05D1/02
代理公司: 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 代理人: 王利文
地址: 214135 江苏省无锡市新区*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 基于 混合 导航 移动 机器人 定位 系统 及其 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于移动机器人导航技术领域,尤其是一种基于混合导航带的移动机器人定位系统及其方法。

背景技术

基于视觉的移动机器人自主导航是指移动机器人平台的图像采集系统获取机器人当前状态下的环境信息,通过对环境图像分析确定环境对象和机器人在环境中的位置。由于图像有较高分辨率、环境信息完整、符合人类的认知习惯等特点,因此,近些年来,基于视觉的移动机器人自主导航被得到广泛关注和认可,并且在理论和实践方面已取得相当多的成果。但是,由于移动机器人活动场景的复杂性和移动机器人的动态特性,如机器人的机械结构、行走过程中的累计误差、相机的光度、照度、拍摄速度、图像的清晰度等原因,因此,造成机器人视觉系统的实时性还不够,例如,基于二维码的室内移动机器人定位系统和方法,由于在地面敷设二维码时并不是连续敷设而是离散式的敷设,在两个离散的二维码之间,没有别的信息反馈,或者只能有类似于陀螺仪的角速度反馈,该反馈信息不够,导致AGV在两个二维码之间运行误差比较大,甚至到下个二维码时,读码器的视野已经偏离了二维码,导致无法读取。从现场实际情况来看,小车左右位置发生的偏差大是影响图像拍摄的主要原因,当横向偏离位置和偏离角度超出了相机拍摄范围时,就会出现持续拍摄不到图片的情况,曾经有人提出:通过RFID在色带上进行定位,但这只适用于精度比较低的应用场合。对于精度高的定位场合,RFID将不能满足。看来,解决问题的方法还是根据二维码的特性找出一种能够扬长避短的方法。二维码用于移动机器人自主导航有两个功能,其一,利用二维码三个顶角位置探测图形计算出每个二维码中心点坐标,通过中心点坐标可以计算二维码和小车的横向和前后方向的位置偏差以及角度偏差;其二,二维码存储了其绝对值坐标信息,通过读取二维码在室内的绝对值数据即可进一步计算出移动机器人的绝对值坐标,从而实现对移动机器人的位姿控制。从以上分析可以看出,二维码中心点坐标是用于控制移动机器人横向位置偏差的唯一因素,因此,如何能够实时获取图片并通过对图片的分析实时计算出中心点,以代替二维码进行横向纠偏,同时又保留二维码纵向纠偏和存储绝对值坐标的功能是目前迫切需要解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种设计合理、实时性强且能显著提高移动机器人行走速度的基于混合导航带的移动机器人定位系统。

本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的:

一种基于混合导航带的移动机器人定位系统,包括安装在移动机器人小车上的混合导航定位控制器、安装在移动机器人小车的底部的混合导航图像采集器和分布于地面上的混合导航带,所述的混合导航带由色带及设置在色带上的二维码标签构成,所述的混合导航图像采集器包括二维码读码器和摄像头,该混合导航定位控制器与混合导航图像采集器相连接用于采集混合导航带信息并实现移动机器人的精确定位功能。

而且,所述的混合导航带为直线或为弧线。

而且,所述的二维码读码器至少为一个,所述的摄像头至少为一个。

而且,所述的混合导航定位控制器由微处理器、编码器和通信接口连接构成,该微处理器与编码器相连接用于检测移动机器人的运行速度,该微处理器通过通信接口与混合导航图像采集器相连接进行混合导航带图像的采集、接收混合导航带上的图像并实现移动机器人的精确定位功能。

而且,所述的通信接口为网络接口、USB接口或者1394接口,所述的二维码读码器为具有网络接口、USB接口或者1394接口的二维码读码器,所述的摄像头为具有网络接口、USB接口或者1394接口的摄像头。

一种基于混合导航带的移动机器人定位方法,包括以下步骤:

步骤1:利用混合导航图像采集器采集的色带图像进行移动机器人小车的横向纠偏和角度纠偏;

步骤2:利用混合导航图像采集器采集的二维码图像进行移动机器人小车的纵向纠偏并计算定位移动机器人小车在世界坐标系下的坐标位置。

而且,所述步骤1的处理方法为:

⑴建立如下两个坐标系:图像坐标系(u、v)、小车坐标系(x小车、y小车);

⑵计算在小车坐标系下色带相对于移动机器人小车的偏离角度和横向的偏离位置。

而且,所述过程⑵的计算方法为:

⑴计算色带相对于移动机器人的偏离角度

①标定图像坐标系和小车坐标系的关系:

P小车(x,y)=R×P图像(u1,v1);

上式中:

P图像(u1,v1)为空间某一点P1在图像坐标系中的坐标;

P小车(x,y)为空间某一点P1在小车坐标系下的坐标;

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