本發(fā)明涉及視覺(jué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種機(jī)器人視覺(jué)定位方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

機(jī)器人(Robot)是自動(dòng)執(zhí)行工作的機(jī)器裝置。它既可以接受人類(lèi)指揮，又可以運(yùn)行預(yù)先編排的程序，也可以根據(jù)以人工智能技術(shù)制定的原則綱領(lǐng)行動(dòng)。它的任務(wù)是協(xié)助或取代人類(lèi)工作的工作，例如生產(chǎn)業(yè)、建筑業(yè)，或是危險(xiǎn)的工作。

現(xiàn)有的室內(nèi)定位方法裝置大多過(guò)于復(fù)雜，機(jī)器人搭載起來(lái)過(guò)于笨重而龐大，成本和造價(jià)也頗高。而采用磁條進(jìn)行定位的方法，不僅體形笨重、處理速度較慢、成本較高，而且無(wú)法更改行走路線。

隨著視覺(jué)圖像處理的興起，用視覺(jué)方式來(lái)實(shí)現(xiàn)室內(nèi)定位具有其特殊的優(yōu)勢(shì)。鑒于此，提供一種機(jī)器人視覺(jué)定位方法對(duì)本領(lǐng)域技術(shù)來(lái)說(shuō)是非常有必要的。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種機(jī)器人視覺(jué)定位方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有依靠磁條來(lái)定位的技術(shù)體型笨重、處理速度較慢、成本較高、且無(wú)法更改行走路線的問(wèn)題。

為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供一種一種機(jī)器人視覺(jué)定位方法，包括：

采集包含特征球體的機(jī)器人的圖像信息；

對(duì)所述圖像信息進(jìn)行圖像處理，識(shí)別出所述特征球體；

對(duì)所述特征球體進(jìn)行跟蹤定位，確定所述機(jī)器人的實(shí)時(shí)坐標(biāo)位置；

獲取目的地坐標(biāo)位置；

根據(jù)所述實(shí)時(shí)坐標(biāo)位置以及所述目的地坐標(biāo)位置，驅(qū)動(dòng)所述機(jī)器人向目的地移動(dòng)。

可選地，所述對(duì)所述圖像信息進(jìn)行圖像處理，識(shí)別出所述特征球體包括：

將所述圖像信息從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換至HSV顏色空間；

通過(guò)閾值分割的方法對(duì)轉(zhuǎn)換后的圖像進(jìn)行分割，得到分割后球體的二值化圖像；

將所述二值化圖像中球體的識(shí)別備選區(qū)域與預(yù)先建立的標(biāo)準(zhǔn)模板進(jìn)行掩膜操作，判斷二者的匹配相似度；

當(dāng)所述匹配相似度超過(guò)預(yù)設(shè)閾值時(shí)，將所述識(shí)別備選區(qū)域作為所述特征球體。

可選地，在所述將所述圖像信息從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換至HSV顏色空間之前還包括：

對(duì)所述圖像信息進(jìn)行插值處理。

可選地，在所述將所述二值化圖像中球體的識(shí)別備選區(qū)域與預(yù)先建立的標(biāo)準(zhǔn)模板進(jìn)行掩膜操作之前還包括：

對(duì)所述二值化圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波操作。

可選地，所述對(duì)所述特征球體進(jìn)行跟蹤定位，確定所述機(jī)器人的實(shí)時(shí)坐標(biāo)位置包括：

計(jì)算所述特征球體的圓心、半徑參數(shù)信息；

確定跟蹤識(shí)別領(lǐng)域，所述跟蹤識(shí)別領(lǐng)域的中心為所述特征球體的圓心，半徑為所述特征球體的半徑的預(yù)設(shè)倍數(shù)；

通過(guò)金字塔變換放縮所述跟蹤識(shí)別領(lǐng)域，確定所述機(jī)器人的實(shí)時(shí)坐標(biāo)位置。

本發(fā)明還提供了一種機(jī)器人視覺(jué)定位系統(tǒng)，包括：

攝像頭、控制器、機(jī)器人以及特征球體；

其中，所述特征球體搭載于機(jī)器人上，所述攝像頭用于采集包含特征球體的機(jī)器人的圖像信息；

所述控制器用于對(duì)所述圖像信息進(jìn)行圖像處理，識(shí)別出所述特征球體；對(duì)所述特征球體進(jìn)行跟蹤，確定所述機(jī)器人的實(shí)時(shí)坐標(biāo)位置；根據(jù)所述實(shí)時(shí)坐標(biāo)位置以及目的地坐標(biāo)位置，生成驅(qū)動(dòng)所述機(jī)器人向目的地移動(dòng)的驅(qū)動(dòng)指令，將所述驅(qū)動(dòng)指令發(fā)送至所述機(jī)器人；

所述機(jī)器人接收到所述驅(qū)動(dòng)指令，驅(qū)動(dòng)馬達(dá)向目的地移動(dòng)。

可選地，所述攝像頭設(shè)置在預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的立柱支架上，可多角度進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。

可選地，所述控制器為嵌入式STM32芯片。

可選地，所述控制器安裝在所述立柱支架上。

可選地，所述控制器通過(guò)藍(lán)牙模塊與所述機(jī)器人進(jìn)行數(shù)據(jù)通信。

本發(fā)明所提供的機(jī)器人視覺(jué)定位方法及系統(tǒng)，通過(guò)采集包含特征球體的機(jī)器人的圖像信息；對(duì)圖像信息進(jìn)行圖像處理，識(shí)別出特征球體；對(duì)特征球體進(jìn)行跟蹤定位，確定機(jī)器人的實(shí)時(shí)坐標(biāo)位置；獲取目的地坐標(biāo)位置；根據(jù)實(shí)時(shí)坐標(biāo)位置以及目的地坐標(biāo)位置，驅(qū)動(dòng)機(jī)器人向目的地移動(dòng)。本發(fā)明所提供的機(jī)器人視覺(jué)定位方法及系統(tǒng)，采用視覺(jué)定位的方法，定位方法簡(jiǎn)單易行、處理速度極快，成本較低，對(duì)機(jī)器人的體積、負(fù)擔(dān)和成本都有很好的改善。并且能夠根據(jù)當(dāng)前位置以及目標(biāo)位置，實(shí)時(shí)進(jìn)行路線的調(diào)整，更加靈活，具有更好的實(shí)用性。

本發(fā)明通過(guò)將圖像信息從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換至HSV顏色空間，通過(guò)閾值分割的方法對(duì)轉(zhuǎn)換后的圖像進(jìn)行分割，得到分割后球體的二值化圖像；將二值化圖像中球體的識(shí)別備選區(qū)域與預(yù)先建立的標(biāo)準(zhǔn)模板進(jìn)行掩膜操作，判斷二者的匹配相似度；當(dāng)匹配相似度超過(guò)預(yù)設(shè)閾值時(shí)，將識(shí)別備選區(qū)域作為所述特征球體。通過(guò)這樣的設(shè)置，能夠提高識(shí)別的速度以及準(zhǔn)確率。并且，通過(guò)將圖像轉(zhuǎn)換至HSV顏色空間，能夠減少光照不均勻?qū)ψR(shí)別的影響，降低誤識(shí)別率。

本發(fā)明將圖像信息從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換至HSV顏色空間之前，對(duì)圖像信息進(jìn)行插值處理，這樣設(shè)置的好處是能夠提高處理速度。

本發(fā)明在將二值化圖像中球體的識(shí)別備選區(qū)域與預(yù)先建立的標(biāo)準(zhǔn)模板進(jìn)行掩膜操作之前，對(duì)二值化圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波操作。通過(guò)這樣的設(shè)置，能夠剔除噪聲對(duì)球體識(shí)別的影響。

本發(fā)明通過(guò)在顏色相近的背景區(qū)域中采用領(lǐng)域識(shí)別算法，通過(guò)金字塔變換對(duì)領(lǐng)域進(jìn)行放縮，在放縮后的領(lǐng)域范圍中對(duì)球體進(jìn)行識(shí)別，由于在領(lǐng)域范圍內(nèi)球體較為突出，識(shí)別率極高，因此能夠保證對(duì)球體的實(shí)時(shí)追蹤，并且識(shí)別速度較快，追蹤球體非常穩(wěn)定，抗干擾能力也很強(qiáng)。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明所提供的機(jī)器人視覺(jué)定位方法的一種具體實(shí)施方式的流程圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例中對(duì)特征球體進(jìn)行識(shí)別的過(guò)程示意圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例中對(duì)特征球體進(jìn)行跟蹤定位的過(guò)程示意圖；

圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的機(jī)器人視覺(jué)定位系統(tǒng)的裝置示意圖；

圖5為本發(fā)明所提供的機(jī)器人視覺(jué)定位系統(tǒng)的具體工作過(guò)程示意圖。

圖4中：

攝像頭—1、控制器—2、機(jī)器人—3、特征球體—4。

具體實(shí)施方式

為了使本技術(shù)領(lǐng)域的人員更好地理解本發(fā)明方案，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說(shuō)明。顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

本發(fā)明所提供的機(jī)器人視覺(jué)定位方法的一種具體實(shí)施方式的流程圖如圖1所示，該方法適用于機(jī)器人中，用以對(duì)機(jī)器人進(jìn)行定位，具體可以由硬件和/或軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)，該方法具體包括：

步驟S101：采集包含特征球體的機(jī)器人的圖像信息；

具體地，可以在機(jī)器人上搭載特征球體，該特征球體用于進(jìn)行定位與跟蹤。球體為一種高度對(duì)稱(chēng)的物體，能夠很好的減少由于攝像頭在各個(gè)角度拍攝下所帶來(lái)的失真效果，其顯著的集合特征通常被用來(lái)定位位置。在機(jī)器視覺(jué)中小球的識(shí)別問(wèn)題可以簡(jiǎn)化為二維圖像中圓形的識(shí)別。因此，本發(fā)明實(shí)施例通過(guò)對(duì)該特征球體進(jìn)行識(shí)別跟蹤，以便對(duì)機(jī)器人的位置進(jìn)行定位跟蹤。

作為一種具體實(shí)施方式，在對(duì)室內(nèi)進(jìn)行視覺(jué)定位時(shí)，可以通過(guò)立柱上設(shè)置的攝像頭對(duì)圖像信息進(jìn)行采集。

步驟S102：對(duì)所述圖像信息進(jìn)行圖像處理，識(shí)別出所述特征球體；

現(xiàn)有的球體識(shí)別方法大多運(yùn)算量偏大，或者誤識(shí)別率較高，魯棒性較差，對(duì)環(huán)境的抗干擾能力也較差，同時(shí)光照的照度不均也對(duì)小球的識(shí)別率產(chǎn)生較大影響。而且由于Camship本身在算法上的缺陷導(dǎo)致在對(duì)小球在顏色相近背景下，容易使得追蹤框擴(kuò)展到整個(gè)平面上，產(chǎn)生較大的追蹤誤差?；诖?，本發(fā)明實(shí)施例提出了一種新的識(shí)別方法。

參照?qǐng)D2，以識(shí)別球體為紅色球體為例，本發(fā)明實(shí)施例中對(duì)特征球體進(jìn)行識(shí)別的過(guò)程可以具體包括：

步驟S1021：將所述圖像信息從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換至HSV顏色空間；

從攝像頭中來(lái)獲取RGB彩色圖像。球體此時(shí)處于RGB顏色空間中，RGB顏色空間中對(duì)亮度的反應(yīng)對(duì)于敏感，容易受到光照的影響，而HSV顏色空間中對(duì)光照度不敏感，所以在HSV顏色空間中分割紅色區(qū)域可以很好的減少光照的影響。

步驟S1022：通過(guò)閾值分割的方法對(duì)轉(zhuǎn)換后的圖像進(jìn)行分割，得到分割后球體的二值化圖像；

轉(zhuǎn)化為HSV彩色空間之后，在HSV彩色空間中色調(diào)(H)，飽和度(S)，以及明度(V)，在HSV顏色空間中分割紅色，即是H∈[0,10]∪[156,180]，S∈[43,255]，V∈[46,255]。由于在邊界處會(huì)因光照等等因素造成色差，所以在色調(diào)H的分割處采用模糊集合的方法處理，通過(guò)上述的方法即可以來(lái)分割出紅色的顏色空間。通過(guò)閾值的方法即可以得到分割后球體的二值化圖像，即將球體從整幅復(fù)雜圖像中分割出來(lái)。

步驟S1023：將所述二值化圖像中球體的識(shí)別備選區(qū)域與預(yù)先建立的標(biāo)準(zhǔn)模板進(jìn)行掩膜操作，判斷二者的匹配相似度；

本實(shí)施例中預(yù)先制作圓形的標(biāo)準(zhǔn)模板，其區(qū)域范圍可以用外接矩形來(lái)表示。

在上述處理所得到的球體的識(shí)別備選區(qū)域中，接著用矩形來(lái)擬合二值圖像中白色區(qū)域，并將擬合出來(lái)的矩形大小放縮到標(biāo)準(zhǔn)模板的外接矩形的大小區(qū)域。

步驟S1024：當(dāng)所述匹配相似度超過(guò)預(yù)設(shè)閾值時(shí)，將所述識(shí)別備選區(qū)域作為所述特征球體。

將圓形標(biāo)準(zhǔn)模板和待匹配區(qū)域的圖像重疊在一起，標(biāo)準(zhǔn)模板的矩形區(qū)域的像素點(diǎn)數(shù)為s，重疊區(qū)域像素點(diǎn)數(shù)記為a，重疊區(qū)域在整個(gè)矩形區(qū)域的補(bǔ)集的像素點(diǎn)數(shù)為b，匹配程度為γ，則：

若是γ的值越大，則表明匹配程度越高，反之γ的值越小，則表明匹配程度越低。通過(guò)對(duì)γ的閾值設(shè)定即可排除那些類(lèi)圓物體，也可以篩選出與標(biāo)準(zhǔn)圓匹配程度最高的球體。相比于霍夫圓和圓心度來(lái)說(shuō)識(shí)別更加準(zhǔn)確，同時(shí)速度也得到了提升。

本發(fā)明實(shí)施例在將所述圖像信息從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換至HSV顏色空間之前還可以包括：對(duì)所述圖像信息進(jìn)行插值處理。

依據(jù)球體的大小，適當(dāng)對(duì)整幅圖像進(jìn)行插值，在保證識(shí)別率的情況下，對(duì)整幅圖像進(jìn)行插值。通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行適當(dāng)?shù)牟逯堤幚?，使得球體識(shí)別的速度更快，并且在后續(xù)追蹤時(shí)更加穩(wěn)定。

此外，本發(fā)明實(shí)施例在將所述二值化圖像中球體的識(shí)別備選區(qū)域與預(yù)先建立的標(biāo)準(zhǔn)模板進(jìn)行掩膜操作之前還可以進(jìn)一步包括：對(duì)所述二值化圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波操作。

由于分割后的二值化球體圖像中顯現(xiàn)出過(guò)多的噪聲干擾，所以為了剔除噪聲對(duì)球體識(shí)別的影響，本實(shí)施例采用了形態(tài)學(xué)濾波操作，具體為先進(jìn)行一次開(kāi)運(yùn)算，再進(jìn)行兩次閉運(yùn)算，剔除球體中凹陷的噪點(diǎn)。

本實(shí)施例步驟所提供的球體識(shí)別算法，提高了球體識(shí)別對(duì)干擾物體的排除能力，排除了相近顏色下其他類(lèi)圓形的物體的干擾。同時(shí)改進(jìn)了光照度不均勻下對(duì)球體識(shí)別造成顏色提取不均的影響，使得球體識(shí)別在光照不均條件下也能夠穩(wěn)定識(shí)別。

步驟S103：對(duì)所述特征球體進(jìn)行跟蹤定位，確定所述機(jī)器人的實(shí)時(shí)坐標(biāo)位置；

參照?qǐng)D3，本發(fā)明實(shí)施例中對(duì)特征球體進(jìn)行跟蹤定位的過(guò)程可以具體包括：

步驟S1031：計(jì)算所述特征球體的圓心、半徑參數(shù)信息；

步驟S1032：確定跟蹤識(shí)別領(lǐng)域，所述跟蹤識(shí)別領(lǐng)域的中心為所述特征球體的圓心，半徑為所述特征球體的半徑的預(yù)設(shè)倍數(shù)；

步驟S1033：通過(guò)金字塔變換放縮所述跟蹤識(shí)別領(lǐng)域，確定所述機(jī)器人的實(shí)時(shí)坐標(biāo)位置。

由于Camshift存在顏色相近區(qū)域追蹤框進(jìn)行擴(kuò)展的情況，所以在顏色相近的背景區(qū)域中采用領(lǐng)域識(shí)別算法，算法原理為在識(shí)別出紅色球體之后，得到了球體的圓心和半徑等信息，以此球體的圓心為中心，為(x₀,y₀)，半徑為r₀,則領(lǐng)域的邊長(zhǎng)范圍為4r₀，通過(guò)金字塔變換將領(lǐng)域放縮位原來(lái)的λ倍，則在這個(gè)大的領(lǐng)域范圍中對(duì)球體進(jìn)行上述識(shí)別，在領(lǐng)域范圍內(nèi)球體非常突出，識(shí)別效率極高，所以能保證對(duì)球體的實(shí)時(shí)追蹤，而且識(shí)別速度極快，追蹤球體非常穩(wěn)定，抗干擾能力也很強(qiáng)。

本發(fā)明實(shí)施例通過(guò)領(lǐng)域識(shí)別的方法改進(jìn)了Camshift算法對(duì)復(fù)雜環(huán)境下自動(dòng)擴(kuò)展的缺陷。

步驟S104：獲取目的地坐標(biāo)位置；

需要指出的是，步驟S104可以置于上述任一步驟之前，并不限于這一種實(shí)施方式。

步驟S105：根據(jù)所述實(shí)時(shí)坐標(biāo)位置以及所述目的地坐標(biāo)位置，驅(qū)動(dòng)所述機(jī)器人向目的地移動(dòng)。

本發(fā)明所提供的機(jī)器人視覺(jué)定位方法，通過(guò)采集包含特征球體的機(jī)器人的圖像信息；對(duì)圖像信息進(jìn)行圖像處理，識(shí)別出特征球體；對(duì)特征球體進(jìn)行跟蹤定位，確定機(jī)器人的實(shí)時(shí)坐標(biāo)位置；獲取目的地坐標(biāo)位置；根據(jù)實(shí)時(shí)坐標(biāo)位置以及目的地坐標(biāo)位置，驅(qū)動(dòng)機(jī)器人向目的地移動(dòng)。本發(fā)明所提供的機(jī)器人視覺(jué)定位方法，采用視覺(jué)定位的方法，定位方法簡(jiǎn)單易行、處理速度極快，成本較低，對(duì)機(jī)器人的體積、負(fù)擔(dān)和成本都有很好的改善。并且能夠根據(jù)當(dāng)前位置以及目標(biāo)位置，實(shí)時(shí)進(jìn)行路線的調(diào)整，更加靈活，具有更好的實(shí)用性。

下面對(duì)本發(fā)明實(shí)施例提供的機(jī)器人視覺(jué)定位系統(tǒng)進(jìn)行介紹，下文描述的機(jī)器人視覺(jué)定位系統(tǒng)與上文描述的機(jī)器人視覺(jué)定位方法可相互對(duì)應(yīng)參照。

圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的機(jī)器人視覺(jué)定位系統(tǒng)的裝置示意圖，參照?qǐng)D4機(jī)器人視覺(jué)定位系統(tǒng)可以包括：

攝像頭1、控制器2、機(jī)器人3以及特征球體4；

其中，所述特征球體4搭載于機(jī)器人3上，所述攝像頭1用于采集包含特征球體4的機(jī)器人3的圖像信息；

所述控制器2用于對(duì)所述圖像信息進(jìn)行圖像處理，識(shí)別出所述特征球體4；對(duì)所述特征球體4進(jìn)行跟蹤，確定所述機(jī)器人3的實(shí)時(shí)坐標(biāo)位置；根據(jù)所述實(shí)時(shí)坐標(biāo)位置以及目的地坐標(biāo)位置，生成驅(qū)動(dòng)所述機(jī)器人3向目的地移動(dòng)的驅(qū)動(dòng)指令，將所述驅(qū)動(dòng)指令發(fā)送至所述機(jī)器人3；

所述機(jī)器人3接收到所述驅(qū)動(dòng)指令，驅(qū)動(dòng)馬達(dá)向目的地移動(dòng)。

作為一種具體實(shí)施方式，本申請(qǐng)中攝像頭設(shè)置在預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的立柱支架上，可多角度進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。攝像頭可以具體為高清攝像頭。

本申請(qǐng)中控制器可以具體為嵌入式STM32芯片，以A8芯片為核心的嵌入式處理系統(tǒng)。控制器也可以安裝在所述立柱支架上，通過(guò)藍(lán)牙模塊與所述機(jī)器人進(jìn)行數(shù)據(jù)通信。

如圖5所示，以機(jī)器人小車(chē)為例，下面對(duì)本發(fā)明所提供的機(jī)器人視覺(jué)定位系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)室內(nèi)定位進(jìn)行自動(dòng)運(yùn)輸?shù)木唧w工作過(guò)程進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)闡述，該過(guò)程包括：

步驟S201：對(duì)立柱上的攝像頭標(biāo)定，矯正存在的場(chǎng)曲等畸變；

由于的攝像頭在存在較為嚴(yán)重的場(chǎng)曲等畸變，對(duì)室內(nèi)定位造成比較大的誤差，所以首先應(yīng)該進(jìn)行攝像頭的標(biāo)定，獲取攝像頭的內(nèi)參數(shù)，利用黑白棋盤(pán)來(lái)矯正攝像頭。

步驟S202：通過(guò)坐標(biāo)的映射關(guān)系，還原真實(shí)的室內(nèi)平面的坐標(biāo)系；

通過(guò)圖像坐標(biāo)的映射和真實(shí)的坐標(biāo)的映射關(guān)系來(lái)建立現(xiàn)實(shí)室內(nèi)的平面坐標(biāo)系。以圖像中心點(diǎn)為坐標(biāo)原點(diǎn)，設(shè)置x軸和y軸建構(gòu)真實(shí)的坐標(biāo)系，即完成了室內(nèi)建模的步驟。

步驟S203：室內(nèi)固定好立柱式攝像頭，并在攝像頭中讀取定位區(qū)域圖像序列；

步驟S204：嵌入式系統(tǒng)識(shí)別并追蹤小車(chē)上紅色特征球體和目的地紅色圓圈的坐標(biāo)位置；

步驟S205：小車(chē)中STM32控制系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)馬達(dá)使智能小車(chē)前往目的地位置。

在上述完成了球體識(shí)別和球體追蹤定位之后，機(jī)器人上面搭載著特殊的紅色球體作為追蹤定位的標(biāo)示，立柱上的攝像頭直接來(lái)識(shí)別出機(jī)器人上的紅色球體，并且實(shí)時(shí)追蹤紅色球體的位置，從而獲得了機(jī)器人以及目的地在真實(shí)室內(nèi)的坐標(biāo)系坐標(biāo)位置。在立柱上攝像頭上配有嵌入式處理系統(tǒng)來(lái)處理球體識(shí)別和球體的追蹤定位，并且將兩者的位置坐標(biāo)信息通過(guò)藍(lán)牙模塊來(lái)發(fā)送到機(jī)器人的接收模塊，從而驅(qū)動(dòng)機(jī)器人前往目的地。

通過(guò)STM32來(lái)驅(qū)動(dòng)機(jī)器人小車(chē)馬達(dá)的轉(zhuǎn)動(dòng)，始終保持小車(chē)的車(chē)頭向著X軸的正方向，下車(chē)的底部采用萬(wàn)向輪，可以前后行進(jìn)，當(dāng)目標(biāo)點(diǎn)相對(duì)于小車(chē)的位置在X軸的負(fù)方向時(shí)，即目標(biāo)點(diǎn)(x₁,y₁)，小車(chē)位置點(diǎn)(x₀,y₀)，滿足x₁＜x₀，則小車(chē)行進(jìn)標(biāo)志位置0，嵌入式控制系統(tǒng)控制小車(chē)向后運(yùn)動(dòng)。反之，若是目標(biāo)點(diǎn)相對(duì)于機(jī)器人小車(chē)在X軸的前方位置時(shí)，行進(jìn)標(biāo)志位置，則驅(qū)動(dòng)小車(chē)向前行進(jìn)。通過(guò)這種方使得小車(chē)始終能夠在正確的方向內(nèi)前往指定目的地位置，從而實(shí)現(xiàn)了小車(chē)在頭頂攝像頭圖像處理的定位幫助下自動(dòng)向目的地移動(dòng)，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)搬運(yùn)貨物等等智能小車(chē)的功能。

本實(shí)施例的機(jī)器人視覺(jué)定位系統(tǒng)用于實(shí)現(xiàn)前述的機(jī)器人視覺(jué)定位方法，所以，其具體實(shí)施方式可以參照相應(yīng)的各個(gè)部分實(shí)施例的描述，在此不再贅述。

本發(fā)明基于球體匹配，實(shí)現(xiàn)了室內(nèi)定位和領(lǐng)域追蹤，相對(duì)大多數(shù)現(xiàn)有的機(jī)器人室內(nèi)定位方法，簡(jiǎn)單易行，而且成本也很低，不需要復(fù)雜的室內(nèi)定位設(shè)備和裝置，大大減少機(jī)器人小車(chē)的質(zhì)量和成本，提高了靈活性。同時(shí)，基于球體圓匹配的方法相對(duì)于現(xiàn)在的霍夫圓和橢圓檢測(cè)來(lái)說(shuō)，算法的復(fù)雜度大大降低，識(shí)別速度極快，而且對(duì)光照有一定的魯棒性，能夠排除一些類(lèi)圓物體的干擾，利用球體在空間的高度對(duì)稱(chēng)性可以大大減少其他圖形和物體在攝像頭不同角度下的失真和變形。

在球體追蹤定位的識(shí)別算法，本申請(qǐng)采用外接領(lǐng)域識(shí)別特征物體的追蹤定位算法，克服了傳統(tǒng)Camshift算法對(duì)特征物體在相近的區(qū)域識(shí)別中造成追蹤框擴(kuò)展的缺陷，能夠保證特征物體在快速的平移和振動(dòng)下穩(wěn)定的追蹤和定位。算法的魯棒性和實(shí)時(shí)性效果能夠同時(shí)兼顧，并且可靠性優(yōu)于已有方法。

此外，本申請(qǐng)?jiān)谛≤?chē)的模型機(jī)械架構(gòu)上選取萬(wàn)向輪結(jié)構(gòu)以及垂直的路徑的坐標(biāo)規(guī)劃，有效的解決了智能小車(chē)方向判定的難題。

現(xiàn)有依靠磁條來(lái)定位的小車(chē)體型笨重，不方便，而且無(wú)法更改行走路線，但是本申請(qǐng)用視覺(jué)定位的小車(chē)裝置輕便，簡(jiǎn)單，可以任意來(lái)調(diào)整位置。

本說(shuō)明書(shū)中各個(gè)實(shí)施例采用遞進(jìn)的方式描述，每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說(shuō)明的都是與其它實(shí)施例的不同之處，各個(gè)實(shí)施例之間相同或相似部分互相參見(jiàn)即可。對(duì)于實(shí)施例公開(kāi)的裝置而言，由于其與實(shí)施例公開(kāi)的方法相對(duì)應(yīng)，所以描述的比較簡(jiǎn)單，相關(guān)之處參見(jiàn)方法部分說(shuō)明即可。

專(zhuān)業(yè)人員還可以進(jìn)一步意識(shí)到，結(jié)合本文中所公開(kāi)的實(shí)施例描述的各示例的單元及算法步驟，能夠以電子硬件、計(jì)算機(jī)軟件或者二者的結(jié)合來(lái)實(shí)現(xiàn)，為了清楚地說(shuō)明硬件和軟件的可互換性，在上述說(shuō)明中已經(jīng)按照功能一般性地描述了各示例的組成及步驟。這些功能究竟以硬件還是軟件方式來(lái)執(zhí)行，取決于技術(shù)方案的特定應(yīng)用和設(shè)計(jì)約束條件。專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員可以對(duì)每個(gè)特定的應(yīng)用來(lái)使用不同方法來(lái)實(shí)現(xiàn)所描述的功能，但是這種實(shí)現(xiàn)不應(yīng)認(rèn)為超出本發(fā)明的范圍。

結(jié)合本文中所公開(kāi)的實(shí)施例描述的方法或算法的步驟可以直接用硬件、處理器執(zhí)行的軟件模塊，或者二者的結(jié)合來(lái)實(shí)施。軟件模塊可以置于隨機(jī)存儲(chǔ)器(RAM)、內(nèi)存、只讀存儲(chǔ)器(ROM)、電可編程ROM、電可擦除可編程ROM、寄存器、硬盤(pán)、可移動(dòng)磁盤(pán)、CD-ROM、或技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)所公知的任意其它形式的存儲(chǔ)介質(zhì)中。

以上對(duì)本發(fā)明所提供的機(jī)器人視覺(jué)定位方法及系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)介紹。本文中應(yīng)用了具體個(gè)例對(duì)本發(fā)明的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例的說(shuō)明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想。應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以對(duì)本發(fā)明進(jìn)行若干改進(jìn)和修飾，這些改進(jìn)和修飾也落入本發(fā)明權(quán)利要求的保護(hù)范圍內(nèi)。