[发明专利]一种变电站巡检目标的精确定位方法和系统

权利要求书

1.一种变电站巡检目标的精确定位方法，其特征在于，所述方法包括：

确定巡检目标，巡检机器人到达巡检目标处；

根据任务载荷采集图像，调整云台位置；其中，所述图像包括可见光图像和红外图像；

计算巡检目标中心在采样图像中心的偏移量，并根据所述偏移量及摄像机焦距微调云台位置，获取清晰的目标图像。

2.如权利要求1所述的变电站巡检目标的精确定位方法，其特征在于，所述确定巡检目标，巡检机器人到达巡检目标处包括：

利用工控机运行自主导航系统，通过轮速码盘定位机器人平台的位置及航向，采用蒙特卡洛精确定位算法，根据激光传感器的数据进行定位。

3.如权利要求1所述的变电站巡检目标的精确定位方法，其特征在于，所述调整云台位置包括：

当机器人平台到达所述巡检目标处后，通过RFID解读器读取预先设定并存储在RFID标签中的云台运动指令调整云台。

4.如权利要求1所述的变电站巡检目标的精确定位方法，其特征在于，所述利用任务载荷获取采样图像包括：

利用优化分类器提取巡检目标的Haar-like特征，记录采样图像中巡检目标的位置和大小(x,y,φ)，其中，(x,y)为巡检目标相对于采样图像中心的笛卡尔坐标系值，φ为目标大小；

计算巡检目标中心在采样图像中心的偏移量：

(x₀,y₀)＝(x-W/2,y-H/2)

式中，W和H分别为采样图像的宽度和长度。

5.如权利要求4所述的变电站巡检目标的精确定位方法，其特征在于，包括：根据巡检目标中心在采集图像中的偏移量(x₀,y₀)，微调云台的水平转动角度θ_x，垂直转动角度θ_y，以及摄像机焦距f；

所述云台在垂直方向的转角参数θ_y按下式计算：

than(θ_y)＝(A,y_l)/(A,O) 

其中，(A，O)为摄像机焦距f，(A，y_l)为目标距离CCD靶面中心Y方向的距离，与巡检目标在图像的位置一一对应：

y_l/h＝y₀/H

其中，h为CCD靶面高度，H为采样图像高度，因此

than(θ_y)＝y₀×h/(H×f)；

所述云台在水平方向的转角参数θ_x按下式计算：

than(θ_x)＝x₀×h/(H×f)

式中，h为CCD靶面高度，H为采样图像高度，f为摄像机焦距。

6.如权利要求4所述的变电站巡检目标的精确定位方法，其特征在于，当巡检目标大小φ小于采样图像中的巡检目标大小Φ时，将采样图像中的巡检目标放大，其放大倍数为：

φ/Φ＝f/F

其中，F为期望焦距，f为当前摄像机焦距，摄像机放大倍数zoom按下式计算：

zoom＝f×Φ/(φ×4.7)

根据云台偏移量和摄像机放大倍数zoom微调云台，将识别的巡检目标移动到采样图像中心，以达到最佳的观测位置。

7.一种变电站巡检目标的精确定位系统，其特征在于，所述系统包括：

机器人平台，用于巡检变电站；

工控机，用于运行自主导航系统；

云台，用于调整任务载荷方位；

任务载荷，用于获取检测目标；

所述任务载荷安装于云台中，所述云台和所述工控机安装于机器人平台上。

8.如权利要求7所述的变电站巡检目标的精确定位系统，其特征在于，所述机器人平台包括激光传感器和RFID解读器；其中，

所述激光传感器用于探测环境中物体与机器人之间的距离；

所述RFID解读器用于读取环境中粘贴的RFID标签，以获取存储的云台运动指令。