[发明专利]一种自动托举汽车的机器人控制方法

说明书

本发明公开了一种自动托举汽车的机器人控制方法，包括用于泊车的可自动托举汽车的机器人；机器人在抓取汽车时，依靠自身的识别系统对车轮胎进行自动识别，然后矫正车身状态，最后采用夹持机构抓取汽车的轮胎，对其完成托举的动作；具体的方法包括：（1）车牌识别、（2）矫正机器人车身、（3）抓取汽车轮胎三个步骤。本发明对现代开发智慧停车自动泊车具有重要的作用和意义，运用本方法的泊车机器人相对于传统泊车机器人更具灵活性，抓取汽车依靠自身自动识别，不再依赖外部设备和条件，更有利于解决现代社会人车矛盾，提高泊车效率。

技术领域

本发明涉及机器视觉领域，具体涉及一种自动托举汽车的机器人控制方法。

背景技术

当代人们的生活水平逐渐提高，小汽车数量也随之增多，停车设施供给不足，城市空间也越来越小。停车位和小汽车数量的比例日渐失调，人们对于便捷停车服务的需求越来越急迫，解决城市交通堵塞和停车困难的问题，已成为影响和制约城市建设和经济发展的一个重要因素。

发明内容

针对上述的技术问题，本技术方案提供了一种自动托举汽车的机器人控制方法，能有效的解决上述问题。

本发明通过以下技术方案实现：

一种自动托举汽车的机器人控制方法，包括用于泊车的可自动托举汽车的机器人；机器人在抓取汽车时，依靠自身的识别系统对车轮胎进行自动识别，然后矫正机器人的车身状态，最后采用夹持机构抓取汽车的轮胎，对其完成托举的动作；具体的方法如下：

步骤一：车牌识别是运用计算机仿真及FPGA集成开发环境实现车牌识别功能，确认车辆为所需托起的车辆；

步骤二：矫正机器人的车身状态是采用双目导航系统模型，将双目相机安装于托举机器人的前端，采用棋盘格标定双目系统，系统标定完成后，使用双目导航进入待泊车底部；

步骤三：抓取汽车轮胎是采用夹持单目结构光系统模型系统建模，激光线打在被测物体表面，形成特定条纹，通过相机采集后，并依据系统数学模型，获得激光点的三维坐标；步骤如下：

首先是建立相机模型，其次是建立光平面方程模型，两个模型建立两个方程、三个未知数，模型中的系数运用棋盘法进行标定。

进一步的，步骤一所述的实现车牌识别功能的具体方式如下：

步骤1.1：采集彩色图片并输入到系统中；

步骤1.2：在系统中将接收到的彩色图片转化为256色灰度级的dib位图灰度图像，灰度化图像可根据以下公式进行：v＝r*0.3+g*0.6+b*0.1，式中r、g、b分别是读取的红、绿、蓝的分量值，v是计算出的每个像素的灰度值；然后，将像素r,g,b三分量的值都设为v重新写回内存，实现彩色向灰度图像的转换；

步骤1.3：用基于空间分布的二值化将灰度图像二值化，图像的二值化就是把灰度图像变成黑白图像；灰度图像的二值化就是选取一个阈值，当灰度值大于该阈值时令其为白点，否则为黑点；采用双峰法的自适应阈值选择方法；根据图像由前景和背景组成，而前后二景都形成高峰，在双峰之间的最低谷就是图像的阈值所在；但是，自适应阈值可能会产生许多噪声点；

步骤1.4：对二值化图像进行中值滤波处理，采用中值滤波法进行滤波；

步骤1.5：采用边缘检测来实现车牌区域和背景的分离；采用水平差分算法得到边缘图像；为此设计了一个水平模板算子，即tm＝[1,1,1,1,1,1,1]，是一个7X1向量，使用该算子与图像进行卷积，取平均值然后再与原图像进行差分运算，当差分值大于某一门限值就认为它是边缘目标，否则是背景；

步骤1.6：对处理后的图像进行逐行逐列扫描,确定车牌的上下左右边界。

进一步的，步骤二所述的矫正机器人的车身状态的具体步骤如下所示：