CN108303036A - 一种机器人轮径校准方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种机器人轮径校准方法，包括步骤：(1)机器人运动到校准区域起始点，并设置初始里程；(2)机器人从起始点开始向前行驶距离L，记录此距离L内机器人的驱动轮旋转的转数N；(3)在距离L的位置调整机器人的取景角度和焦距，获取校准靶标图像；(4)对获取的校准靶标图像通过图像处理算法进行处理，得到校准靶标成像高度h；(5)由校准靶标成像高度h得到机器人与校准靶标的测量距离D＝Hd/h，其中，H为校准靶标的高度；(6)由校准区域起始点到校准靶标的距离S减去测量距离D，得到机器人的行驶距离L＝S‑D；(7)根据转数N和行驶距离L计算机器人轮径直径该方法使得机器人能够在行驶过程中随时进行轮径校验，提高了轮径校验的精确度。
Description
技术领域
本发明涉及轮径校准领域，尤其涉及一种机器人轮径校准方法。
背景技术
目前大多数机器人都是以滚轮方式实现机器人的运动，由于机器人在执行任务时需要精确定位，因此机器人需要知道自己的行驶里程。在机器人行业设计中，通常行驶里程的计算方法是滚轮的周长与滚轮转数的乘积。在滚轮直径保持不变的情况下，此种处理方式具有一定的定位精度。但是在实际使用中，由于与场地或者轨道的摩擦，滚轮的轮径会不断的缩小，这就造成在机器人的使用过程中由于滚轮直径变化，里程计算变得不准，而这一问题随着机器人的使用时间越长变得越明显。现在机器人行业内的主流做法是通过间隔一定的距离后使用RFID或者其它辅助设备进行位置校准，将里程进行重新写入，清除前一校准点内的运动里程对下一里程计算的影响，缩小误差累积距离，但这种方式存在以下不足：
1.使用里程校准的方式未能从根本上解决里程计算误差的问题，只是将误差累积距离缩小了；
2.使用里程校准的方式定位精度只能做毫米级，无法提供更高精度；
3.使用RFID等里程校准的方式需要安装大量的RFID卡，工程施工量大；
4.使用里程校准无法提供准确的连续里程精度，只能保证校准点内的精度。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种机器人轮径校准方法，使得机器人能够在行驶过程中随时进行轮径校验，提高了轮径校验的精确度。
为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案如下：
一种机器人轮径校准方法，该方法包括如下步骤：
(1)机器人运动到校准区域起始点，并设置初始里程；
(2)机器人从起始点开始向前行驶距离L，记录此距离L内机器人的驱动轮旋转的转数N；
(3)在距离L的位置调整机器人的取景角度和焦距，获取校准靶标图像，所述校准靶标采用十字外部加圆环的方式设计；
(4)对获取的校准靶标图像通过图像处理算法进行处理，得到校准靶标成像高度h；
(5)根据凸透镜成像原理，由校准靶标成像高度h得到机器人与校准靶标的测量距离D＝Hd/h，其中，H为校准靶标的高度；
(6)由校准区域起始点到校准靶标的距离S减去测量距离D，得到机器人的行驶距离L＝S-D；
(7)根据转数N和行驶距离L计算机器人轮径直径
本发明的有益效果是：本方法由于校准靶标的测量精度控制在um,因此轮径的计算也可以控制在um以内，提高了校准精度；
由于实际使用中在每次执行任务前都先进行一次轮径校准，执行任务时里程计算都使用轮径的准确值，因此无累积误差；
由于使用轮径的真实值，里程的计算准确性高，因此无需在机器人行驶轨道或者的行驶路径上大量布设RFID卡等位置校准设备，只需要在校准起始点布设一个，因此降低了工程施工量，减少了施工成本；
由于不需要大量的RFID卡，因此在每次执行任务周期内，都统一使用同一真实起始点，整个里程是连续无跳变，保证定位精度连续，提高了轮径校验的精确度。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步，所述步骤(1)的设置初始里程通过RF I D卡设置。
进一步，所述步骤(4)的具体过程为：
(41)对获取的校准靶标图像进行灰度处理，得到灰度图片；
(42)对灰度图片进行锐化处理；
(43)根据图形识别原理去掉锐化后的图片中的非十字靶标区域，提取校准靶标轮廓并标称校准靶标区域；
(44)比较图片中的十字区域与标称的校准靶标区域是否一致，若一致，则进入下一步；若不一致，则返回步骤(3)重新获取校准靶标图像；
(45)将图片中的十字区域裁剪并保存；
(46)去掉裁剪后的图片中的水平线及圆环线，得到图片中的垂直竖线；
(47)计算垂直竖线占据的相素点个数，得到校准靶标成像的高度h。
采用上述进一步方案的有益效果是：得到更清晰的校准靶标成像的高度h。
附图说明
图1为本发明凸透镜成像原理图；
图2为本发明校准方法流程图；
图3为本发明轮径校准靶标图；
图4为本发明轮径校准实现方式示意图；
图5为本发明图像处理算法流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示，根据凸透镜成像原理有，在物距大于2倍焦距时，会在透镜的另一侧形成倒立缩小的实像。成像***中物距，相距，实物高度，成像高度，满足关系h/d＝H/D,其中H为被成像物体高度，h为成像高度，D为成像物距，d为成像的像距，像距也就是相机镜头的焦距。
由于在可见光成像***中相距d已知，实物高度H已知，如果成像高度h可以被测量,那么实物距D就可以通过计算测量出来，以此可以测得成像物体与焦点的距离。
在相机成像***中像素大小是标准单元尺寸，其大小在um级别，误差在零点几微米以内。本方法的实现中，通过在图像处理中，使用特定的图像处理算法获得基于相素点个数成像高度，由于成像高度测量精确到um,通过计算得出的物距也就可以精确到um级别。
如图2至图4所示，本发明提供了一种机器人轮径校准方法，该方法包括如下步骤：
(1)机器人运动到校准区域起始点，并通过RF I D卡设置初始里程；机器人在进行轮径校准以前先运动到校准区域起始点，通过RF I D卡等方法将机器人的初始里程进行统一设置，去掉了其它里程累积误差对轮径校准的影响；
(2)机器人从起始点开始向前行驶距离L，记录此距离L内机器人的驱动轮旋转的转数N；
(3)在距离L的位置调整机器人的取景角度和焦距，获取校准靶标图像，所述校准靶标采用十字外部加圆环的方式设计；
(4)对获取的校准靶标图像通过图像处理算法进行处理，得到校准靶标成像高度h；
(5)根据凸透镜成像原理，由校准靶标成像高度h得到机器人与校准靶标的测量距离D＝Hd/h，其中，H为校准靶标的高度；
(6)由校准区域起始点到校准靶标的距离S减去测量距离D，得到机器人的行驶距离L＝S-D；
(7)根据转数N和行驶距离L计算机器人轮径直径
如图5所示，步骤(4)对获取的校准靶标图像通过图像处理算法进行处理，得到校准靶标成像高度h；其图像处理算法具体过程为：
(41)对获取的校准靶标图像进行灰度处理，得到灰度图片；
(42)对灰度图片进行锐化处理；
(43)根据图形识别原理去掉锐化后的图片中的非十字靶标区域，提取校准靶标轮廓并标称校准靶标区域；
(44)比较图片中的十字区域与标称的校准靶标区域是否一致，若一致，则进入下一步；若不一致，则返回步骤(3)重新获取校准靶标图像；
(45)将图片中的十字区域裁剪并保存；
(46)去掉裁剪后的图片中的水平线及圆环线，得到图片中的垂直竖线；
(47)计算垂直竖线占据的相素点个数，得到校准靶标成像的高度h。
在图像处理算法开始时，执行图片获取，并将图片进行灰度处理，将彩色图片转换为黑白图片，然后对图片进行锐化处理，将线条轮廓变得更清晰，以便后期的线条处理。
在锐化后图片中通过图形识别原理，去掉非十字靶标区域，排除外部其它图像干扰。再进行轮廓提取，将去掉干扰的图片通过图片提取查找到校准靶标区域，然后通过图像裁剪将校准靶标提取出来，最后将校准靶标中的水平线及外部圆环去掉，得到的图片只剩下垂直竖线，计算竖线占据的相素点个数，就得到校准靶标垂直线成像的高度。在算法中需要考虑图片没有校准靶标的情况，因此引入了与机器人的通信和控制反馈。
本方法由于校准靶标的测量精度控制在um,因此轮径的计算也可以控制在um以内，这就解决了“里程校准的方式定位精度只能做毫米级，无法提供更高精度”的问题。
由于实际使用中在每次执行任务前都先进行一次轮径校准，执行任务时里程计算都使用轮径的准确值，因此无累积误差，这就解决了“提到里程校准的方式未能从根本上解决里程计算误差的问题，只是将误差累积距离缩小了”的问题。
由于使用轮径的真实值，里程的计算准确性高，因此无需在机器人行驶轨道或者的行驶路径上大量布设RFID卡等位置校准设备，只需要在校准起始点布设一个，这就解决了“RFID等里程校准的方式需要安装大量的RFID卡，工程施工量大”的问题。
由于不需要大量的RFID卡，因此在每次执行任务周期内，都统一使用同一真实起始点，整个里程是连续无跳变，这也保证定位精度连续，这就解决了“使用里程校准无法提供准确的连续全程里程精度，只能保证两个校准点内的精度”的问题。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种机器人轮径校准方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
(1)机器人运动到校准区域起始点，并设置初始里程；
(2)机器人从起始点开始向前行驶距离L，记录此距离L内机器人的驱动轮旋转的转数N；
(3)在距离L的位置调整机器人的取景角度和焦距，获取校准靶标图像，所述校准靶标采用十字外部加圆环的方式设计；
(4)对获取的校准靶标图像通过图像处理算法进行处理，得到校准靶标成像高度h；
(5)根据凸透镜成像原理，由校准靶标成像高度h得到机器人与校准靶标的测量距离D＝Hd/h，其中，H为校准靶标的高度；
(6)由校准区域起始点到校准靶标的距离S减去测量距离D，得到机器人的行驶距离L＝S-D；
(7)根据转数N和行驶距离L计算机器人轮径直径
2.根据权利要求1所述的机器人轮径校准方法，其特征在于，所述步骤(1)的设置初始里程通过RFID卡设置。
3.根据权利要求1所述的机器人轮径校准方法，其特征在于，所述步骤(4)的具体过程为：
(41)对获取的校准靶标图像进行灰度处理，得到灰度图片；
(42)对灰度图片进行锐化处理；
(43)根据图形识别原理去掉锐化后的图片中的非十字靶标区域，提取校准靶标轮廓并标称校准靶标区域；
(44)比较图片中的十字区域与标称的校准靶标区域是否一致，若一致，则进入下一步；若不一致，则返回步骤(3)重新获取校准靶标图像；
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