[发明专利]一种用于巡检机器人的嵌入式视觉导航系统及方法

说明书

本发明提供了一种用于巡检机器人的嵌入式视觉导航系统及方法，该系统包括数据库模块、识别模块、估算模块以及控制模块，该方法的步骤为：当障碍物距离为1m～1.2m时，巡检机器人通过特征匹配对障碍物类型进行识别；在障碍物距离为1m～0.4m之间的这段线路中，不断采集障碍物图像并进行图像处理，处理后的图像进行特征匹配，取匹配到的识别框为感兴趣区，进行blob分析，得到所识别障碍物的面积特征；对障碍物的距离进行估算；控制机器人进行相应的操作，保证顺利越障。本发明采用了易于实现、计算简单的方法进行图像处理和距离预估，提高机器人导航过程中的实时性。

技术领域

本发明涉及电力行业机器人技术领域，具体涉及一种用于巡检机器人的嵌入式视觉导航系统及方法。

背景技术

我国电力系统逐步踏入了高电压、大电网化及大机组的时代，高压交流输电线路承担着电能传输的重任，是电力系统重要的生命线路，其故障将对电力系统及人民生活造成极为严重的危害及影响。巡线机器人具有效率高、精度高、近距离巡检、全天候巡检、安全、经济等优点，是未来输电线路巡检的主要方向。

高压输电线路上分布着悬垂线夹、防震锤、四分裂等金具，巡线机器人要实现线路的全路段巡检，就要能够识别这些金具然后进行越障，因此，需要一套完整的线路金具识别及定位方法，为机器人的越障行为提供导航。现有的巡检机器人主要通过两种方式来对沿线金具进行定位，一种是通过红外、超声波、激光雷达等传统的传感器进行信息融合来进行定位，另一种是基于视觉传感器，通过图像处理的方式来对障碍物进行识别定位，进而进行导航。

基于多传感器的障碍物检测在一定领域内具有较好的成果，但是由于传感器种类繁多，使得控制系统繁琐，动作反应迟缓，而且通常只能判断出前方是否有障碍物，不能判断出障碍物类型，只适合有人工辅助的场景或者是改造好的特定线路，因此，越来越多的研究者专注于基于图像的视觉导航系统。

然而现有的视觉导航方法很难简单地应用到线路巡检上。高压输电线路巡线机器人沿着高压输电线路行走，能够负担的重量和提供的计算资源都很有限，要求相应的视觉导航方法通过自重小、能耗小的嵌入式系统去实现，这就导致现如今大热的基于深度学习的视觉识别方法无法真正被应用到线路巡检机器人上，而一直处于实验室的技术研究阶段。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供一种用于巡检机器人的嵌入式视觉导航系统及方法，设计合理，解决了现有技术的不足，具有良好的效果。

为了实现发明目的1，采用以下技术方案：

一种用于巡检机器人的嵌入式视觉导航系统，包括：

数据库模块，获取障碍物分别在光强为40000lux以上时和光强在40000lux以下时的图像模板数据集；

识别模块，将采集到的障碍物图像数据与数据库模块内的图像数据进行特征匹配，从而对障碍物类型进行识别；

估算模块，对采集到的障碍物图像数据进行图像处理、与数据库模块内的图像数据进行特征匹配以及图像运算，提取面积特征，从而对障碍物距离进行估算；

控制模块，利用估算模块获取的障碍物距离，对巡检机器人进行相应的控制操作，控制巡检机器人顺利越障。

进一步地，障碍物类型包括防震锤和悬垂线夹两种。

进一步地，在数据库模块中，每个模板数据集均包括障碍物识别模板集和距离估算模板集，障碍物识别模板集包括障碍物距离为1m～1.2m时的防震锤和悬垂线夹图像模板各三张，距离估算模板集包括障碍物距离为1m～0.4m时的防震锤和悬垂线夹图像模板各六张。

进一步地，巡检机器人上安装有摄像头，所述摄像头前方设有偏振镜。

进一步地，摄像头向上倾斜，摄像头光轴与水平线的夹角为30°。