[发明专利]基于视觉的变电站巡检机器人导航定位控制方法

摘要

本发明一种基于视觉的变电站巡检机器人导航定位控制方法，其步骤为：S1：预先设置导航路径和停靠位置标识，巡检机器人通过机器视觉自动识别巡检路径和停靠位置；在变电站道路中铺设导航标志线，在导航标志线上设置不同形状的标识点，用来确定机器人当前巡检位置和重点巡检设备；S2：进行实时视频采集，对机器人进行实时控制。本发明具有抗干扰强、能在复杂路面环境下运行、稳定性好、精度较高等优点。

主权项

1.一种基于视觉的变电站巡检机器人导航定位控制方法，其特征在于，步骤为：S1：预先设置导航路径和停靠位置标识，巡检机器人通过机器视觉自动识别巡检路径和停靠位置；在变电站道路中铺设导航标志线，在导航标志线上设置不同形状的标识点，用来确定机器人当前巡检位置和重点巡检设备；S2：进行实时视频采集，对机器人进行实时控制；所述步骤S2中，对实时采集的视频信号进行图像处理，步骤为：S201：将RBG图像转换为HSV图像模型；下式中R,B,G分别指的是RBG图像的三个分量；下式中H,S,V分别指的是HSV图像的三个分量；S202：分解HSV图像，对分解后的图像进行处理得到灰度图F；S203：利用最大类间方差法二值化灰度图F得到二值图像F′；将二值图像F′描述为二维图像的形式[f(x,y)]m×n，其中图像的大小为m×n，像素点(x,y)的灰度值为f(x,y)，L为灰度级总数并且f(x,y)∈{0,1,...L‑1}，ki为灰度级i在图像中的个数，则其概率：且p_i＞0,S1和S2分别为图像的前景类和背景类，灰度级t将前景类与背景类分开，并且前景类S1包含了f(x,y)≤t的像素，背景类S2包含了f(x,y)≥t的像素，则前景类S1和背景类S2的概率分别为p1，p2：前景类S1和背景类S2的类内中心分别为ω1，ω2：求出类间方差σ2：σ2＝p1(ω1‑ω2)2‑p2(ω1‑ω2)2最优阈值判别式只有灰度级阈值t是p₁，p₂，ω₁，ω₂的函数，即总存在一个阈值t₀使得选择t₀作为分割阈值；S204：中值滤波与均值滤波相结合图像去噪；S205：利用Canny算子边缘检测，进行Hough直线检测并重绘导航标志线；S206：计算重绘导航标志线的质心C(Xc,Yc)的横向偏移量，利用最小二乘法拟合中心直线l1，得到直线l1的倾斜角度θ。