[发明专利]以定距三球为视觉标志物的室内自动运输车定位系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种室内定位技术领域，特别涉及一种基于机器视觉的室内自动运输车定位技术领域。

背景技术

由于室内环境中存在较多的限制条件，导致GPS系统并不能发挥它准确定位的优势。因此寻找一个合适技术进行室内定位（IPS）也很快成为当今研究开发的热点。目前常用的室内定位技术包括AGPS技术、超声波技术、射频识别技术和无线局域网技术等，但这些技术的定位精度比较低，不仅易受多径效应和环境变动而影响计算，而且需要在室内布置大量硬件设施辅助定位，不利于维护。近年来出现一些基于视觉的物体位置和方向的检测方法，如文献“DeRen Li,Yong Liu,XiuXiao Yuan,Image-based self-position and orientation method for moving platform[J].Science China Information Sciences,2013,56(4):4649-4662.”其主要优势是能够避开上述技术因传输产生的误差，提供比较高的定位精度，并且能够不增加硬件成本就能进行目标物方向和倾角的检测。

对于机器视觉的定位方式，目前主要有以下三种方案：单目视觉定位、双目视觉定位和全方位视觉定位。基于双目视觉的定位系统，主要根据双摄像头获取场景图像的视差信息进行位置判断，如文献“白明,庄严,王伟.双目立体匹配算法的研究与进展[J].控制与决策,2008,23(7):721-729.”；全方位视觉定位系统，利用全方位摄像头获取包含360°场景信息的图像，接着把全方位图展开成柱面全景图，最后实现目标物的定位，如文献“周明晖.基于全方位视觉的柱面展开与实时目标跟踪算法研究[D].上海:上海交通大学,2013”。对比以上两种方案，基于单目视觉的定位系统无需解决双目视觉系统中双图像的像素匹配和全方位视觉系统中图像畸变、像素重复与丢失等带来的误差问题，并具有成本低、体积小、实时性高的特点，因此近年来越来越多地被采用。其中基于几何投影法的单目视觉测距方法被广泛应用于移动机器人测距、汽车自动壁障等。但在实际应用时，机器人或汽车的走动容易引起摄像头的抖动，这将严重影响测距算法，造成较大的误差。

通常自动运输车（AGV）本身不适用于作为定位目标，因为不同应用的AGV外观不尽相同，需要针对不同的AGV更改识别算法，并且AGV外观在不同视图下不具有不变性，需要增加矫正算法，这不仅会带来矫正误差，而且会增加代码开销。

发明内容

本发明的目的是为了避免上述现有室内定位技术存在的误差问题，提供一种采用固定单摄像头方式并以特定组合的三球标志物作为定位目标的室内自动运输车定位系统，实现室内自动运输车的快速、精确、可靠的定位。

本发明所采用技术方案如下：

设计一种由特定组合的三球标志物作为定位目标，间接实现室内自动运输车位置、方向及倾角的检测，该标志物由两个半径相同的小球和一个半径为小球半径2倍的大球组合而成，且两个小球球心与大球球心距离都为大球半径的4倍，三球球心构成一个以小球球心与大球球心的距离为腰长，顶角为120°的等腰三角形，三个球均可分别装入三种不同颜色的LED，搭配成27种不同编码的标志物。在室内地面中，大球球心主要作为定位目标的位置判断，等腰三角形在室内地面的方位作为定位目标方向的判断，三小球的球心所构成平面与室内平面产生的夹角作为定位目标的倾角判断。

所述三种不同颜色的LED为红、绿、蓝三种颜色的LED。

所述等腰三角形方位是指以大球球心为原点，与底边中点构成的射线在室内地面指向的方向。

(1)在室内天花板上固定安装光轴垂直于室内地面的摄像机，由该摄像机获取室内地面图像，处理器对所获取的图像进行预处理、标志物的识别以及位姿的计算，并通过无线通信模块完成对自动运输车的导航及控制。

优选的，所述处理器为DSP数字信号处理器。

所述图像预处理具体处理过程如下：先对RGB图像进行颜色分割，接着对颜色分割后的图像进行形态学腐蚀和膨胀操作，最后对图像进行边缘提取操作。

所述标志物的识别具体处理过程如下：先对所有边缘轮廓像素进行归类和记录，接着对满足面积要求以及圆形度要求的轮廓进行筛选，对筛选后的轮廓图像进行最小二乘法的椭圆拟合，最后利用三球之间的距离、线度比例关系和模式匹配方法识别出标志物。

所述位姿的计算具体处理过程如下：先由图像中三球球心的位置根据小孔成像的几何投影关系计算出三球在室内地面位置，再根据三球的计算结果进一步得出目标物的方向和倾角。