[发明专利]基于色带的移动机器人导航方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于色带的移动机器人导航方法，该方法包括：提取图像中的色带的边缘点；对色带边缘点采用霍夫直线变换进行直线检测，形成轮廓线段；对轮廓线段进行直线拟合，形成若干色带段；检测色带段中的有效色点段，提取有效色带段的色带中心线；计算提取的色带中心线相对于实际的色带中心线的偏转角度及色带垂直方向上的偏移量，若偏移量大于阈值，则移动机器人基于所述偏移量进行纵向纠偏。有效地降低了色带断裂和色带破损对色带导航产生的影响，增强了导航方法的鲁棒性，有效地避免了平行色带布设较近时色带边缘间出现的错误导航情况，确保了色带导航算法的高准确度。

技术领域

本发明属于机器人导航技术领域，更具体地，本发明涉及一种基于色带的移动机器人导航方法及系统。

背景技术

在AGV的行驶路径上布设色带，利用色带作为人工标志物，通过对摄像机采集的色带图像信号进行处理而实现导航。该方法具有灵活性较好，计算简单速度快，地面路线设置简单易行等优点。通过色带导航，移动机器人可以实时地纠正其左右位置偏差和角度偏差，保证在行进过程中的位置准确。但传统的色带导航算法对色带的污染和机械磨损十分敏感，对环境要求过高，导航可靠性较差，且很难实现精确导航；此外，导航时的边缘提取采用Canny算子，Canny算子虽然是一种公认的边缘提取效果最佳的算子，但因其边缘检测效率较差，采用Canny算子进行边缘检测会耗费更多的时间，不利于色带导航实时性的实现。

发明内容

本发明提出的基于色带的移动机器人导航方法，提供了一种鲁棒高、导航精度高及导航实时性高的移动机器人导航方法。

本发明是这样实现的，一种基于色带的移动机器人导航方法，该方法具体包括如下步骤：

S1、提取图像中的色带的边缘点；

S2、对色带边缘点采用霍夫直线变换进行直线检测，形成一定数量的轮廓线段；

S3、对轮廓线段进行直线拟合，形成若干色带段；

S4、检测色带段中的有效色点段，提取有效色带段的色带中心线；

S5、计算提取的色带中心线相对于实际的色带中心线的偏转角度及色带垂直方向上的偏移量，若偏移量大于阈值，则移动机器人基于所述偏移量进行纠偏。

进一步的，色带边缘点的提起方法具体包括如下步骤：

S11、将当前采集到的图像转化到HSV颜色空间，基于色带颜色确定对应颜色的HSV阈值，将HSV阈值内的像素带赋值255，否则赋值为0

S12、标记图像中像素值为255的像素点，检测各标记像素点的两侧是否分别存在一个像素值为0及一个像素值为255的像素点，若检测结果为是，则判定为色带边缘点。

进一步的，直线拟合的方法具体如下：

将轮廓线段两两组合，形成若干组轮廓线段对，基于每个组轮廓线段对间的距离和夹角来确定组轮廓线段对间是否进行直线拟合。

进一步的，每对轮廓线段对间的直线拟合方法具体包括如下步骤：

S31、检测轮廓线段对间的夹角是都大于夹角阈值，若检测结果为否，则执行步骤S32，若检测结果为是，则该轮廓线段对间不进行直线拟合；

S32、检测轮廓线段对间的距离是否大于距离阈值，若检测结果为否，执行步骤S33，若检测结果为是，则该轮廓线段对间不进行直线拟合；

S33、对该轮廓线段对进行直线拟合；

轮廓线段对间的距离是指两轮廓线段中点间的距离。

进一步的，有效色带段的检测方法具体如下：

S41、检测色带段中像素值为255的有效像素点数；