CN110231036A - 一种基于十字激光和机器视觉的机器人定位装置及方法 - Google Patents

一种基于十字激光和机器视觉的机器人定位装置及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于十字激光和机器视觉的机器人定位装置及方法，包括：第一机器人、第二机器人、十字激光器、相机、十字激光线、视觉处理***、第二机器人控制***；十字激光器安装在第一机器人上，十字激光器把十字激光线照射在地面上，相机安装在第二机器人上；本发明通过利用相机对十字激光线进行图像采集和处理，获取偏移角度和偏移量，视觉处理***把计算结果输出给第二机器人控制***使第二机器人进行相对于第一机器人的位姿调整，达到精确抓取材料或传送物料的目的，从而弥补传统激光雷达导航技术导航精度的不足，降低成本，提高操作便捷性。

Description

一种基于十字激光和机器视觉的机器人定位装置及方法
技术领域
本发明属于智能建筑机器人领域，具体涉及一种基于十字激光和机器视觉的机器人定位装置及方法。
背景技术
随着我国建筑领域智能机械化和自动化的深入发展，建筑机器人的应用越来越广，包括设计、建造、破拆和运维等方面均有应用，其中现场建造是机器人应用的重点和难点，而在现场制造方面建筑机器人有效地解决了劳动强度大、工作危险性高等问题。
为了解决材料抓取、物料传送、安装和制造等工序衔接问题，现有技术中引入使用激光雷达导航技术的机器人，机器人导航至指定交接位置，其中一个机器人需要提前调整自身与另一机器人的位姿关系，然后进行材料抓取、传送、安装等工序；
现有技术的缺陷是两工序之间的工作机器人无法精确导航到指定交接位置，两者会出现最大±20mm的位置偏差和±2°的角度偏差，导致其中一机器人在移动到指定抓取位置后无法准确完成材料抓取、物料传送、安装和制造等。
所以，提供一种简便又高效的方法对机器人进行位姿二次调整显得尤为重要。
发明内容
基于此，本发明提供的技术方案旨在解决现有技术中机器人单纯使用激光雷达导航技术无法精确导航到指定交接位置的问题，本发明在机器人上安装了视觉处理***，使一机器人能相对于另一机器人的位姿进行二次调整，达到准确抓取材料、物料传送、安装制造等目的，提高导航精度和操作的便捷性，并能降低成本。
本发明提供一种基于十字激光和机器视觉的机器人定位装置，包括：
第一机器人、第二机器人、十字激光器、相机、十字激光线、视觉处理***、第二机器人控制***。
优选地，十字激光器安装在第一机器人前部，十字激光器把十字激光线照射在地面上。
优选地，相机安装在第二机器人的上方，用于对十字激光器照射在地面的十字激光线进行图像采集。
优选地，视觉处理***安装在第二机器人内，用于对十字激光线进行图像处理并获取偏转角度和偏移量，把偏转角度和偏移量输出给第二机器人控制***。
优选地，第二机器人控制***安装在墙板安装机器人内，用于对第二机器人进行位姿调整。
优选地，第一机器人和第二机器人均可作为材料或物料的运输体，自动把材料或物料搬运到指定交接位置，所述第二机器人利用相机对所述十字激光线进行图像采集；
第二机器人利用视觉处理***对十字激光线进行图像处理，并计算角度偏移量，把角度偏移量输出给第二机器人控制***用于角度调整；
第二机器人控制***控制第二机器人角度调整后，相机再次对十字激光线图像采集，第二机器人利用视觉处理***计算前后左右4个方向的偏移量，第二机器人控制***控制第二机器人进行偏移。
优选地，第二机器人利用视觉处理***对十字激光线进行图像处理，并计算角度偏移量，把角度偏移量输出给第二机器人控制***用于角度调整还包括：
对相机采用“张正友标定法”进行相机标定
本发明提供的一种基于十字激光和机器视觉的机器人定位方法，包括：
S1.对基准位置进行设定，确定基准角度θ和基准距离；
S2.第二机器人利用相机对十字激光线进行图像采集，利用视觉处理***进行图像处理；
S3.利用视觉处理***计算此时十字激光线MN相对于X轴正方向的角度，求该角度相对于基准位置中的基准角度θ的偏转角度，把该偏转角度用于对第二机器人进行角度调整；
S4.相机再次采集十字激光线图像，视觉处理***分别计算所采集的图像中心点到十字激光线两条直线MN和PQ的距离与基准距离的差值，第二机器人控制***控制第二机器人进行前述的角度调整和前后左右4个方向的偏移，第二机器人可精确到达指定交接位置完成完成材料抓取或物料传送。。
优选地，步骤S1包括：
S11.移动第一机器人或第二机器人，使两者正好能准确完成材料抓取或物料传送；
S12.利用相机采集地面的十字激光线的图像，通过视觉处理***进行模板匹配，对十字激光线进行定位；
S13.对十字激光线的两条直线MN和PQ提取边缘轮廓，指定该区域为原始边缘轮廓区域，对十字激光线的两条直线MN和PQ的边缘点进行直线拟合；
S14.计算此时十字激光线中的MN相对于X轴正方向的角度，把该角度设为基准角度θ，分别计算图像中心点到十字激光线MN和PQ两条直线的距离，分别设为基准距离l1和l2。
优选地，步骤S2和步骤S3之间还包括：
对相机采用“张正友标定法”进行相机标定。
优选地，步骤S2包括：
S21.第一机器人或第二机器人自动把材料或物料运输到指定交接位置，第二机器人利用相机对十字激光器产生的十字激光线进行图像采集；
S22.对相机采集到的十字激光线图像进行通道分离，分离出R通道提取十字激光线部分的图像；
S23.对分离出来的R通道图像进行灰度直方图统计，根据灰度直方图进行动态阈值分割得到十字激光线所在区域；
S24.对分割得到的十字激光线区域采用形态学处理方法进行闭运算和开运算，然后对十字激光线进行边缘检测并提取轮廓模型进行模板匹配，得到当前十字激光线的中心点的位置坐标p(x，y，r)。
优选地，步骤S3包括：
利用视觉处理***计算十字激光线MN相对于X轴正方向的角度，求该角度相对于基准位置中的基准角度θ的角度偏移量Δθ，把该角度偏移量Δθ指定为第二机器人的旋转偏移量；
对十字激光线的图像做刚性变换，具体为设十字激光线中两条直线MN和PQ的原始边缘提取区域为两个相互垂直的矩形，对矩形的4个顶点分别做刚性变换，刚性变换的变换矩阵如式(1)-(3)所示，
其中(x，y)为刚性变换前矩形顶点的坐标，(x’，y’)为刚性变换后矩形顶点的坐标，a11，a12，a21，a22为旋转变化参数，a13，a23为平移参数；
设采集得到的十字激光线中心点的位置坐标为P2(x2，y2)，r2为当前模板的旋转角度，基准位置中十字激光线中心点位置坐标为P1(x1，Y1)，r1为模板的基准旋转角度，θ′＝r1-r2，根据式(3)得到旋转矩阵；T＝P2-R*P1，根据式(2)可得到平移矩阵T；
按照x′＝a11x+a12y+a13，y′＝a21x+a22y+a23可计算得出矩形经过刚性变换后的顶点坐标，然后将十字激光线MN和PQ的边缘点进行直线拟合，并求出十字激光线中的MN相对于X轴正方向的夹角，可以计算出相对于基准角度θ的角度偏移量Δθ；
视觉处理***把计算得到的角度偏移量Δθ输出给第二机器人控制***，第二机器人控制***控制第二机器人旋转到指定偏移角度，此时刚性变换后矩形的顶点坐标(x’，y’)可表示十字激光线经过角度调整后在图像中的位置；
优选地，步骤S4包括：
第二机器人旋转到指定偏移角度后利用相机再次图像采集，视觉处理***分别计算所采集的图像中心点到十字激光线两条直线MN和PQ的距离与基准位置中的基准距离的差值，将十字激光线中的MN与图像中心点的偏移量指定为第二机器人前后方向上的偏移量，将激光线PQ与图像中心点的偏移量指定为第二机器人左右方向上的偏移量；
分别计算十字激光线MN和PQ与图像中心点距离和基准距离的偏移量Δl1和Δl2，Δl1指定为第二机器人前后方向的偏移量，Δl2指定为第二机器人左右方向的偏移量，第二机器人根据偏移量进行前后左右位置平移，最后使第一机器人和所述第二机器人可完成材料抓取或物料传送。
从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：
本发明提供了一种基于十字激光和机器视觉的机器人定位装置及方法，包括第一机器人、第二机器人、十字激光器、相机、十字激光线、视觉处理***和第二机器人控制***；相机安装在第二机器人上，十字激光器安装在第一机器人上；本发明实施例中通过相机对十字激光器照射在水平地面的十字激光线进行图像采集，视觉处理***对十字激光线图像进行图像处理，获取十字激光线MN相对于X轴正方向的夹角和图像中心点到十字激光线MN和PQ的距离；把该夹角和距离与基准角度和基准距离比较，计算得到角度偏移量和距离偏移量，然后把计算结果输出给第二机器人控制***使第二机器人相对于墙板搬运机器人进行位姿二次调整，最后进行材料抓取或物料传送，解决了现阶段机器人单纯使用激光雷达导航技术无法精确导航到指定交接位置的问题，弥补了传统激光雷达对机器人导航精度的不足，使得工序之间的机器人更准确地完成材料或物料交接。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1：一种基于十字激光和机器视觉的机器人定位装置结构图
图2：十字激光线示意图
图3a：对十字激光线图像采集抓取位置未定位示意图
图3b：十字激光线在第二机器人旋转角度调整后示意图
图3c：十字激光线在第二机器人前后左右平移后示意图
图4：另一个实施例的实施流程示意图
其中第一机器人1，第二机器人2，十字激光器3、相机4、十字激光线5，物料6，水平地面7；
其中MN为十字激光线中的平行X轴方向的直线，PQ为十字激光线中的垂直于MN方向的直线，O点为十字激光线中心点；O’为图像中心。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1至图3c，本发明实施例提供一种基于十字激光和机器视觉的墙板机器人定位装置，其装置结构包括：第一机器人1、第二机器人2、十字激光器3、相机4、十字激光线5，PC墙板6，水平地面7，视觉处理***8、第二机器人控制***9；在本实施例中，第一机器人1为墙板搬运机器人1，第二机器人2为墙板安装机器人2。
优选地，十字激光器3安装在墙板搬运机器人1前部，十字激光器3把十字激光线5照射在水平地面7上；
优选地，相机4安装在墙板安装机器人2的上方，用于对十字激光器3照射在水平地面7的十字激光线5进行图像采集；
优选地，视觉处理***8安装在墙板安装机器人2内，用于对十字激光线5进行图像处理并获取偏转角度和偏移量，把偏转角度和偏移量输出给墙板安装机器人控制***9；
优选地，墙板安装机器人控制***9安装在墙板安装机器人2内，用于对墙板安装机器人2进行位姿调整；
S101.对基准位置进行设定，确定基准角度θ和基准距离，基准角度为十字激光线5中的MN相对于X轴正方向的角度，基准距离为图像中心点到十字激光线5的两条直线MN和PQ的距离；
S102.墙板搬运机器人1自动把PC墙板6从室外搬运到室内的指定交接位置，墙板安装机器人2利用安装在上方的相机4对墙板搬运机器人1前部的十字激光器3照射在地面7的十字激光线5进行图像采集，利用安装在墙板安装机器人2上的视觉处理***8进行图像处理；
S103.利用视觉处理***8计算此时十字激光线5中的MN相对于X轴正方向的角度，求该角度相对于基准位置中的基准角度θ的偏转角度，把该偏转角度用于对墙板安装机器人进行角度调整；
S104.相机4再次采集十字激光线5图像，视觉处理***8分别计算所采集的图像中心点到十字激光线5两条直线MN和PQ的距离与基准位置中基准距离的差值，墙板安装机器人控制***9控制墙板安装机器人2进行前述的角度调整和前后左右4个方向的偏移，墙板安装机器人2可精确到达指定交接位置完成墙板抓取。
优选地，步骤S101包括：
S1011.移动墙板安装机器人2，使其正好能准确抓取墙板搬运机器人1上的墙板6；
S1012.利用相机4采集水平地面7的十字激光线5的图像，通过视觉处理***8进行模板匹配，对十字激光线5进行定位；
S1013.对十字激光线5的两条直线MN和PQ提取边缘轮廓，指定该区域为原始边缘轮廓区域，对十字激光线5的两条直线MN和PQ的边缘点进行直线拟合；
S1014.计算此时十字激光线5中的MN相对于X轴正方向的角度，把该角度设为基准角度θ，计算图像中心点到十字激光线5的MN和PQ两条直线的距离，分别设为基准距离l1和l2。
优选地，步骤S2和步骤S3之间还包括：
对相机4进行相机标定，相机标定采用“张正友标定法”。
优选地，步骤S102包括：
S1021.墙板搬运机器人1自动把PC墙板6从室外搬运到室内的指定交接位置，墙板安装机器人2利用相机4对十字激光器3产生的十字激光线5进行图像采集；
S1022.对相机4采集到的十字激光线5图像进行通道分离，分离出R通道提取十字激光线部分的图像；
S1023.对分离出来的R通道图像进行灰度直方图统计，根据灰度直方图进行动态阈值分割得到十字激光线5所在区域；
S1024.对分割得到的十字激光线5区域采用形态学处理方法进行闭运算和开运算，然后对十字激光线5进行边缘检测并提取轮廓模型进行模板匹配，得到当前十字激光线5的中心点的位置坐标p(x，y，r)。
优选地，步骤S103包括：
利用视觉处理***8计算十字激光线5的MN相对于X轴正方向的角度，求该角度相对于基准位置中的基准角度θ的角度偏移量Δθ，把该角度偏移量Δθ指定为墙板安装机器人2的旋转偏移量；
对十字激光线5的图像做刚性变换，具体为设十字激光线5中两条直线MN和PQ的原始边缘提取区域为两个相互垂直的矩形，对矩形的4个顶点分别做刚性变换，刚性变换的变换矩阵如式(1)-(3)所示，
其中(x，y)为刚性变换前矩形顶点的坐标，(x’，y’)为刚性变换后矩形顶点的坐标，a11，a12，a21，a22为旋转变化参数，a13，a23为平移参数；
设采集得到的十字激光线5的中心点的位置坐标为P2(x2，y2)，r2为当前模板的旋转角度，基准位置中十字激光线5的中心点位置坐标为P1(x1，y1)，r1为模板的基准旋转角度，θ′＝r1-r2，根据式(3)得到旋转矩阵；T＝P2-R*P1，根据式(2)可得到平移矩阵T；
按照x′＝a11x+a12y+a13，y′＝a21x+a22y+a23可计算得出矩形经过刚性变换后的顶点坐标，然后将十字激光线5的MN和PQ的边缘点进行直线拟合，并求出十字激光线5中的MN相对于X轴正方向的夹角，可以计算出相对于基准角度θ的角度偏移量Δθ；
视觉处理***8把计算得到的角度偏移量Δθ输出给墙板安装机器人控制***9，墙板安装机器人控制***9控制墙板安装机器人2旋转到指定偏移角度，此时刚性变换后矩形的顶点坐标(x’，y’)可表示十字激光线5经过角度调整后在图像中的位置；
优选地，步骤S104包括：
墙板安装机器人2旋转到指定偏移角度后利用相机4再次图像采集，视觉处理***8分别计算所采集的图像中心点到十字激光线5两条直线MN和PQ的距离与基准位置中的基准距离的差值，将十字激光线5中的MN与图像中心点的偏移量指定为墙板安装机器人2前后方向上的偏移量，将十字激光线5的PQ与图像中心点的偏移量指定为墙板安装机器人2左右方向上的偏移量；
分别计算十字激光线5两条直线MN和PQ与图像中心点距离和基准距离的偏移量Δl1和Δl2，Δl1指定为墙板安装机器人2前后方向的偏移量，Δl2指定为墙板安装机器人2左右方向的偏移量，墙板安装机器人2根据偏移量进行前后左右位置平移，最后进行抓取动作。
下面介绍本发明的另一实施例，可用于布料和喂料，本发明实施例提供一种基于十字激光和机器视觉的布料机器人定位装置，其装置结构包括：用料机器人1、布料机器人2、十字激光器3、相机4、十字激光线5，流体状物料6，水平地面7，视觉处理***8、布料机器人控制***9；
优选地，十字激光器3安装在用料机器人1前部，十字激光器3把十字激光线5照射在水平地面7上；
优选地，相机4安装在布料机器人2的上方，用于对十字激光器3照射在水平地面7的十字激光线5进行图像采集；
优选地，视觉处理***8安装在布料机器人2内，用于对十字激光线5进行图像处理并获取偏转角度和偏移量，把偏转角度和偏移量输出给布料机器人控制***9；
优选地，布料机器人控制***9安装在布料机器人2内，用于对布料机器人2进行位姿调整；
S201.对基准位置进行设定，确定基准角度θ和基准距离，基准角度为十字激光线5中的MN相对于X轴正方向的角度，基准距离为图像中心点到十字激光线5的两条直线MN和PQ的距离；
S202.布料机器人2自动把流体状物料搅拌均匀并到达指定喂料交接位置，用料机器人1到达指定喂料交接位置，布料机器人2利用安装在上方的相机4对用料机器人1前部的十字激光器3照射在地面7的十字激光线5进行图像采集，利用安装在布料机器人2上的视觉处理***8进行图像处理；
S203.利用视觉处理***8计算此时十字激光线5中的MN相对于X轴正方向的角度，求该角度相对于基准位置中的基准角度θ的偏转角度，把该偏转角度用于对布料机器人进行角度调整；
S204.相机4再次采集十字激光线5图像，视觉处理***8分别计算所采集的图像中心点到十字激光线5两条直线MN和PQ的距离与基准位置中基准距离的差值，布料机器人控制***9控制布料机器人2进行前述的角度调整和前后左右4个方向的偏移，布料机器人2可精确到达指定喂料交接位置完成布料。
优选地，步骤S201包括：
S2011.移动布料机器人2，使其正好能准确把流体状物料交接给用料机器人1：
S2012.利用相机4采集水平地面7的十字激光线5的图像，通过视觉处理***8进行模板匹配，对十字激光线5进行定位；
S2013.对十字激光线5的两条直线MN和PQ提取边缘轮廓，指定该区域为原始边缘轮廓区域，对十字激光线5的两条直线MN和PQ的边缘点进行直线拟合；
S2014.计算此时十字激光线5中的MN相对于X轴正方向的角度，把该角度设为基准角度θ，计算图像中心点到十字激光线5的MN和PQ两条直线的距离，分别设为基准距离l1和l2。
优选地，步骤S2和步骤S3之间还包括：
对相机4进行相机标定，相机标定采用“张正友标定法”。
优选地，步骤S202包括：
S2021.布料机器人2自动把流体状物料搅拌均匀并到达指定喂料交接位置，用料机器人1到达指定喂料交接位置，布料机器人2利用相机4对十字激光器3产生的十字激光线5进行图像采集；
S2022.对相机4采集到的十字激光线5图像进行通道分离，分离出R通道提取十字激光线部分的图像；
S2023.对分离出来的R通道图像进行灰度直方图统计，根据灰度直方图进行动态阈值分割得到十字激光线5所在区域；
S2024.对分割得到的十字激光线5区域采用形态学处理方法进行闭运算和开运算，然后对十字激光线5进行边缘检测并提取轮廓模型进行模板匹配，得到当前十字激光线5的中心点的位置坐标p(x，y，r)。
优选地，步骤S203包括：
利用视觉处理***8计算十字激光线5的MN相对于X轴正方向的角度，求该角度相对于基准位置中的基准角度θ的角度偏移量Δθ，把该角度偏移量Δθ指定为布料机器人2的旋转偏移量；
对十字激光线5的图像做刚性变换，具体为设十字激光线5中两条直线MN和PQ的原始边缘提取区域为两个相互垂直的矩形，对矩形的4个顶点分别做刚性变换，刚性变换的变换矩阵如式(1)-(3)所示，
其中(x，y)为刚性变换前矩形顶点的坐标，(x’，y’)为刚性变换后矩形顶点的坐标，a11，a12，a21，a22为旋转变化参数，a13，a23为平移参数；
设采集得到的十字激光线5的中心点的位置坐标为P2(x2，y2)，r2为当前模板的旋转角度，基准位置中十字激光线5的中心点位置坐标为P1(x1，y1)，r1为模板的基准旋转角度，θ′＝r1-r2，根据式(3)得到旋转矩阵；T＝P2-R*P1，根据式(2)可得到平移矩阵T；
按照x′＝a11x+a12y+a13，y′＝a21x+a22Y+a23可计算得出矩形经过刚性变换后的顶点坐标，然后将十字激光线5的MN和PQ的边缘点进行直线拟合，并求出十字激光线5中的MN相对于X轴正方向的夹角，可以计算出相对于基准角度θ的角度偏移量Δθ；
视觉处理***8把计算得到的角度偏移量Δθ输出给布料机器人控制***9，布料机器人控制***9控制布料机器人2旋转到指定偏移角度，此时刚性变换后矩形的顶点坐标(x’，y’)可表示十字激光线5经过角度调整后在图像中的位置；
优选地，步骤S204包括：
布料机器人2旋转到指定偏移角度后利用相机4再次图像采集，视觉处理***8分别计算所采集的图像中心点到十字激光线5两条直线MN和PQ的距离与基准位置中的基准距离的差值，将十字激光线5中的MN与图像中心点的偏移量指定为布料机器人2前后方向上的偏移量，将十字激光线5的PQ与图像中心点的偏移量指定为布料机器人2左右方向上的偏移量；
分别计算十字激光线5两条直线MN和PQ与图像中心点距离和基准距离的偏移量Δl1和Δl2，Δl1指定为布料机器人2前后方向的偏移量，Δl2指定为布料机器人2左右方向的偏移量，布料机器人2根据偏移量进行前后左右位置平移，最后完成布料。
以上只是本发明的一个实施例，下面介绍本发明的另一实施例。
请参阅图4，本发明实施例提供一种基于十字激光和机器视觉的墙板机器人定位方法，包括，
S301.对基准位置进行设定，确定基准角度θ和基准距离；
S302.第一机器人自动把物料从室外搬运到室内的指定交接位置，第二机器人利用安装在上方的相机对第一机器人前部的十字激光器照射在地面的十字激光线进行图像采集，利用安装在第二机器人上的视觉处理***进行图像处理；
S303.利用视觉处理***计算此时十字激光线MN相对于X轴正方向的角度，求该角度相对于基准位置中的基准角度θ的偏转角度，把该偏转角度用于对第二机器人进行角度调整；
S304.相机再次采集十字激光线图像，视觉处理***分别计算所采集的图像中心点到十字激光线两条直线MN和PQ的距离与基准位置中基准距离的差值，第二机器人控制***控制第二机器人进行前述的角度调整和前后左右4个方向的偏移，第二机器人可精确到达指定交接位置完成物料交接。
优选地，步骤S301包括：
S3011.移动第二机器人，使其正好能准确抓取第一机器人上的物料；
S3012.利用相机采集地面的十字激光线的图像，通过视觉处理***进行模板匹配，对十字激光线进行定位；
S3013.对十字激光线的两条直线MN和PQ提取边缘轮廓，指定该区域为原始边缘轮廓区域，对十字激光线的两条直线MN和PQ的边缘点进行直线拟合；
S3014.计算此时十字激光线中的MN相对于X轴正方向的角度，把该角度设为基准角度θ，计算图像中心点到十字激光线MN和PQ两条直线的距离，分别设为基准距离l1和l2。
优选地，步骤S202和步骤S203之间还包括：
对相机进行相机标定，相机标定采用“张正友标定法”。
优选地，步骤S202包括：
S3021.第一机器人自动把物料从室外搬运到室内的指定交接位置，第二机器人利用相机对十字激光器产生的十字激光线进行图像采集；
S3022.对相机采集到的十字激光线图像进行通道分离，分离出R通道提取十字激光线部分的图像；
S3023.对分离出来的R通道图像进行灰度直方图统计，根据灰度直方图进行动态阈值分割得到十字激光线所在区域；
S3024.对分割得到的十字激光线区域采用形态学处理方法进行闭运算和开运算，然后对十字激光线进行边缘检测并提取轮廓模型进行模板匹配，得到当前十字激光线的中心点的位置坐标p(x，y，r)。
优选地，步骤S203包括：
利用视觉处理***计算十字激光线MN相对于X轴正方向的角度，求该角度相对于基准位置中的基准角度θ的角度偏移量Δθ，把该角度偏移量Δθ指定为第二机器人的旋转偏移量；
对十字激光线的图像做刚性变换，具体为设十字激光线中两条直线MN和PQ的原始边缘提取区域为两个相互垂直的矩形，对矩形的4个顶点分别做刚性变换，刚性变换的变换矩阵如式(1)-(3)所示，
其中(x，y)为刚性变换前矩形顶点的坐标，(x’，y’)为刚性变换后矩形顶点的坐标，a11，a12，a21，a22为旋转变化参数，a13，a23为平移参数；
设采集得到的十字激光线中心点的位置坐标为P2(x2，y2)，r2为当前模板的旋转角度，基准位置中十字激光线中心点位置坐标为P1(x1，y1)，r1为模板的基准旋转角度，θ′＝r1-r2，根据式(3)得到旋转矩阵；T＝P2-R*P1，根据式(2)可得到平移矩阵T；
按照x′＝a11x+a12y+a13，y′＝a21x+a22y+a23可计算得出矩形经过刚性变换后的顶点坐标，然后将十字激光线MN和PQ的边缘点进行直线拟合，并求出十字激光线中的MN相对于X轴正方向的夹角，可以计算出相对于基准角度θ的角度偏移量Δθ；
视觉处理***把计算得到的角度偏移量Δθ输出给第二机器人控制***，第二机器人控制***控制第二机器人旋转到指定偏移角度，此时刚性变换后矩形的顶点坐标(x’，y’)可表示十字激光线经过角度调整后在图像中的位置；
优选地，步骤S304包括：
第二机器人旋转到指定偏移角度后利用相机再次图像采集，视觉处理***分别计算所采集的图像中心点到十字激光线两条直线MN和PQ的距离与基准位置中的基准距离的差值，将十字激光线中的MN与图像中心点的偏移量指定为第二机器人前后方向上的偏移量，将激光线PQ与图像中心点的偏移量指定为第二机器人左右方向上的偏移量；
分别计算十字激光线MN和PQ与图像中心点距离和基准距离的偏移量Δl1和Δl2，Δl1指定为第二机器人前后方向的偏移量，Δl2指定为第二机器人左右方向的偏移量，第二机器人根据偏移量进行前后左右位置平移，最后进行物料交接。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的技术人员应当理解：其依然可以读前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种基于十字激光和机器视觉的机器人定位装置，其特征在于，包括：第一机器人、第二机器人、十字激光器、相机、十字激光线、视觉处理***、第二机器人控制***；
所述十字激光器安装在所述第一机器人上，用于产生十字激光线；
所述相机安装在所述第二机器人上，用于对所述十字激光线进行图像采集；
所述视觉处理***安装在所述第二机器人内，用于对所述十字激光线进行图像处理并计算获取偏转角度和偏移量，把所述偏转角度和所述偏移量输出给所述第二机器人控制***；
所述第二机器人控制***安装在所述第二机器人内，用于控制所述第二机器人进行位姿调整。
2.根据权利要求1所述的基于十字激光和机器视觉的机器人定位装置，其特征在于，
所述第一机器人和所述第二机器人均可作为材料或物料的运输体，自动把所述材料或物料搬运到指定交接位置，所述第二机器人利用相机对所述十字激光线进行图像采集；
所述第二机器人利用所述视觉处理***对所述十字激光线进行图像处理，并计算角度偏移量，把所述角度偏移量输出给所述第二机器人控制***用于角度调整；
所述第二机器人控制***控制所述第二机器人角度调整后，所述相机再次对所述十字激光线图像采集，所述第二机器人利用所述视觉处理***计算前后左右4个方向的偏移量，所述第二机器人控制***控制所述第二机器人进行偏移。
3.根据权利要求2所述的基于十字激光和机器视觉的机器人定位装置，其特征在于，
所述第二机器人利用所述视觉处理***对所述十字激光线进行图像处理，并计算角度偏移量，把所述角度偏移量输出给所述第二机器人控制***用于角度调整还包括：
对所述相机用“张正友标定法”进行相机标定。
4.一种基于十字激光和机器视觉的机器人定位方法，其特征在于，包括：
S1.对基准位置进行设定，确定基准角度θ和基准距离；
S2.第二机器人利用相机对十字激光线进行图像采集，利用视觉处理***进行图像处理；
S3.利用所述视觉处理***计算此时所述十字激光线MN相对于X轴正方向的角度，求所述角度相对于所述基准角度θ的偏转角度，把所述偏转角度用于对所述第二机器人进行角度调整；
S4.所述相机再次采集所述十字激光线图像，所述视觉处理***分别计算图像中心点到所述十字激光线两条直线MN和PQ的距离，计算所述距离与基准距离的差值，所述差值用于对第二机器人前后左右4个方向的偏移，使所述第二机器人精确到达指定交接位置完成材料抓取或物料传送。
5.根据权利要求4所述的基于十字激光和机器视觉的机器人定位方法，其特征在于，
步骤S1包括：
S11.移动所述第一机器人或所述第二机器人，使两者正好能准确完成材料抓取或物料传送；
S12.利用所述相机采集地面上所述十字激光线的图像，通过所述视觉处理***进行模板匹配，对所述十字激光线进行定位；
S13.对所述十字激光线的两条直线MN和PQ提取边缘轮廓，指定该区域为原始边缘轮廓区域，对所述十字激光线的两条直线MN和PQ的边缘点进行直线拟合；
S14.计算此时所述十字激光线中的MN相对于X轴正方向的角度，把所述角度设为所述基准角度θ，并分别计算所述图像中心点到所述十字激光线MN和PQ两条直线的距离，分别设为所述基准距离l1和l2。
6.根据权利要求4所述的基于十字激光和机器视觉的机器人定位方法，其特征在于，
步骤S2和步骤S3之间还包括：
对所述相机用“张正友标定法”进行相机标定。
7.根据权利要求4所述的基于十字激光和机器视觉的机器人定位方法，其特征在于，
步骤S2包括：
S21.所述第一机器人或第二机器人自动把材料或物料运输到指定交接位置，所述第二机器人利用所述相机对所述十字激光器产生的所述十字激光线进行图像采集；
S22.对所述相机采集到的所述十字激光线图像进行通道分离，分离出R通道提取所述十字激光线部分的图像；
S23.对分离出来的所述R通道图像进行灰度直方图统计，根据所述灰度直方图进行动态阈值分割得到所述十字激光线所在区域；
S24.对分割得到的所述十字激光线区域采用形态学处理方法进行闭运算和开运算，然后对所述十字激光线进行边缘检测并提取轮廓模型进行模板匹配，得到当前所述十字激光线的中心点的位置坐标p(x，y，r)。
8.根据权利要求4所述的基于十字激光和机器视觉的机器人定位方法，其特征在于，
步骤S3包括：
利用所述视觉处理***计算所述十字激光线MN相对于X轴正方向的角度，求所述角度相对于所述基准位置中的所述基准角度θ的角度偏移量Δθ，把所述角度偏移量Δθ指定为所述第二机器人的旋转偏移量；
对所述十字激光线的图像做刚性变换，具体为设所述十字激光线中两条直线MN和PQ的原始边缘提取区域为两个相互垂直的矩形，对所述矩形的4个顶点分别做所述刚性变换，所述刚性变换的变换矩阵如式(1)-(3)所示，
其中(x，y)为所述刚性变换前所述矩形顶点的坐标，(x’，y’)为所述刚性变换后所述矩形顶点的坐标，a11，a12，a21，a22为旋转变化参数，a13，a23为平移参数；
设采集得到的所述十字激光线中心点的位置坐标为P2(x2，y2)，r2为当前模板的旋转角度，所述基准位置中所述十字激光线中心点位置坐标为P1(x1，y1)，r1为模板的基准旋转角度，θ′＝r1-r2，根据式(3)得到旋转矩阵；T＝P2-R*P1，根据式(2)可得到平移矩阵T；
按照x′＝a11x+a12y+a13，y′＝a21x+a22y+a23可计算得出所述矩形经过所述刚性变换后的顶点坐标，然后将所述十字激光线MN和PQ的边缘点进行直线拟合，并求出所述十字激光线中的MN相对于X轴正方向的夹角，可以计算出相对于所述基准角度θ的所述角度偏移量Δθ；
所述视觉处理***把计算得到的所述角度偏移量Δθ输出给第二机器人控制***，所述第二机器人控制***控制所述第二机器人旋转到指定偏移角度，此时所述刚性变换后所述矩形的顶点坐标(x’，y’)可表示所述十字激光线经过角度调整后在图像中的位置。
9.根据权利要求4所述的基于十字激光和机器视觉的机器人定位方法，其特征在于，
步骤S4包括：
所述第二机器人旋转到所述指定偏移角度后利用所述相机再次图像采集，所述视觉处理***分别计算所采集的所述图像中心点到所述十字激光线两条直线MN和PQ的距离与所述基准距离的偏移量，将所述十字激光线中的MN与图像中心点的偏移量指定为第二机器人前后方向上的偏移量，将所述十字激光线PQ与所述图像中心点的偏移量指定为第二机器人左右方向上的偏移量；
分别计算所述十字激光线MN和PQ与所述图像中心点距离和所述基准距离的偏移量Δl1和Δl2，所述Δl1指定为所述第二机器人前后方向的偏移量，所述Δl2指定为所述第二机器人左右方向的偏移量，所述第二机器人控制***根据所述偏移量控制所述第二机器人进行前后左右4个方向的位置平移，所述第一机器人和所述第二机器人可完成材料抓取或物料传送。
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