[发明专利]基于机器视觉的导航方法、装置、电子设备及存储介质有效

专利信息
申请号: 202111507946.3 申请日: 2021-12-10
公开(公告)号: CN113917932B 公开(公告)日: 2022-03-08
发明(设计)人: 范朝龙;袁悦;林培文;范黎 申请(专利权)人: 季华实验室
主分类号: G05D1/02 分类号: G05D1/02
代理公司: 佛山市海融科创知识产权代理事务所(普通合伙) 44377 代理人: 陈志超
地址: 528200 广东省*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 基于 机器 视觉 导航 方法 装置 电子设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种基于机器视觉的导航方法,应用于机器人的控制系统以使所述机器人在商场中行驶,其特征在于,其步骤包括:

S1.获取目标商品的商品信息,所述商品信息包括类别信息、货架信息和目标商品名称;

S2.根据所述类别信息控制所述机器人沿第一引导线在所述商场中移动并寻找到目标商品所在的第一区域;所述第一引导线设置在所述商场的各商品存放区域之间的通道上;

S3.根据所述货架信息,控制所述机器人在所述第一区域内寻找所述目标商品所在的第一货架的位置;

S4.根据所述第一货架的位置获取所述第一货架对应的第一过道的位置;

S5.根据所述第一过道的位置控制所述机器人进入所述第一过道;

S6.循环执行以下步骤:

S61.获取所述第一过道路侧货架的货架图像;

S62.从所述第一货架所在的所述货架图像中识别各商品的第二标签的第二标签信息;

S63.在所述各商品的第二标签信息不包含所述目标商品名称的时候,根据所述货架图像控制所述机器人沿所述第一过道继续前进;

S64.在所述各商品的第二标签信息包含所述目标商品名称的时候,退出循环;

步骤S61包括:

在所述第一过道的两侧均有货架的时候,获取左侧货架图像和右侧货架图像;

步骤S63包括:

在所述第一过道两侧均有货架的时候,执行步骤:

S631.根据所述左侧货架图像分离出左侧货架每层的第一横梁图像;

S632.获取所有所述第一横梁图像的中心点坐标以计算所述机器人到所述左侧货架的第一距离;

S633.根据所述右侧货架图像分离出右侧货架每层的第二横梁图像;

S634.获取所有所述第二横梁图像的中心点坐标以计算所述机器人到所述右侧货架的第二距离;

S635.根据所述第一距离和所述第二距离控制所述机器人沿所述第一过道直线行驶;

步骤S632包括:

根据以下公式计算所述第一距离:

其中,为所述左侧货架中第层的所述第一横梁图像的中心点与所述机器人的距离,为所述机器人的横轴坐标,为所述机器人的纵轴坐标,为所述机器人的竖轴坐标,为所述左侧货架中第层的第一横梁图像的中心点的横轴坐标,为所述左侧货架中第层的第一横梁图像的中心点的纵轴坐标,为所述左侧货架中第层的第一横梁图像的中心点的竖轴坐标,为所述左侧货架中所述第一横梁的总数量,为所述左侧货架中第层的第一横梁与所述机器人之间的相对距离,为所述左侧货架中第1层的第一横梁与所述机器人之间的相对距离,为所述左侧货架中第2层的第一横梁与所述机器人之间的相对距离,为所述左侧货架中第层的第一横梁与所述机器人之间的夹角,为所述左侧货架中第层的第一横梁图像的中心点的纵轴坐标,为所述左侧货架中第层的第一横梁图像的中心点的横轴坐标,为所述机器人到所述左侧货架的第一距离;

步骤S634包括:

根据以下公式计算所述第二距离:

其中,为所述右侧货架中第层的所述第二横梁图像的中心点与所述机器人的距离,为所述机器人的横轴坐标,为所述机器人的纵轴坐标,为所述机器人的竖轴坐标,为所述右侧货架中第层的第二横梁图像的中心点的横轴坐标,为所述右侧货架中第层的第二横梁图像的中心点的纵轴坐标,为所述右侧货架中第层的第二横梁图像的中心点的竖轴坐标,为所述右侧货架中所述第二横梁的总数量,为所述右侧货架中第层的第二横梁与所述机器人之间的相对距离,为所述右侧货架中第1层的第二横梁与所述机器人之间的相对距离,为所述右侧货架中第2层的第二横梁与所述机器人之间的相对距离,为所述右侧货架中第层的第二横梁与所述机器人之间的夹角,为所述右侧货架中第层的第二横梁图像的中心点的纵轴坐标,为所述右侧货架中第层的第二横梁图像的中心点的横轴坐标,为所述机器人到所述右侧货架的第二距离。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的导航方法,其特征在于,步骤S635包括:

根据所述第一距离和所述第二距离控制所述机器人沿所述第一过道的中线行驶。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于季华实验室,未经季华实验室许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202111507946.3/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top