一种3D结构光相机的导航物流运输***及其控制方法
技术领域
本发明涉及导航技术领域,具体为一种3D结构光相机的导航物流运输***及其控制方法。
背景技术
导航是一个研究领域,重点是监测和控制工艺或车辆从一个地方移动到另一个地方的过程,导航技术涉及定位与已知位置或模式相比较的导航仪的位置,在更广泛的意义上,导航可以指涉及确定位置和方向的任何技能或研究,大多数现代导航主要依靠从卫星收集信息的接收机以电子方式确定,大多数其他现代技术依赖于交叉路线或LOP,在其应用时具有诸多限制,同时现有导航智能对车辆的前进方向进行导航,或者附加一些道路拥堵情况,对车辆周围附近的状态导航缺乏应对能力。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种3D结构光相机的导航物流运输***及其控制方法,为了提出一种新的导航控制技术,应用3D结构光相机能够更加精准地进行导航。
为了解决上述技术问题,本发明的技术方案为:
一种3D结构光相机的导航物流运输***,包括中央处理器,以及可视相机、定位模块、红外摄像头、红外光发射器、配电模块、深度换算模块、图像处理模块和图像拼接模块构成,所述可视相机通过图像处理模块与中央处理器连接,所述定位模块、红外光发射器、图像处理模块和图像拼接模块均与中央处理器电连接,所述红外摄像头通过深度换算模块与中央处理器连接,所述配电模块同时与可视相机、定位模块、红外摄像头和红外光发射器电连接。
其中,所述的导航物流运输***还包括辩证结果输出,辩证结果输出同时与中央处理器和汽车控制中心连接。
其中,所述图像处理模块包括图像消噪处理、图像保真处理和结果输出构成;所述图像消噪处理用于对拍摄的图像进行噪点降低与消除处理;所述图像保真处理用于对图像数据进行保真处理,获取高清晰度图像;所述结果输出用于将论证出的线性动态关系信息输出至中央处理器,由中央处理器进行判断。
其中,所述图像处理模块还包括图像内容识别、线性关系论证,图像内容识别用于对图像内的内容物体进行识别,获取物体的特征;线性关系论证用于识别出的物体之间的运动关系进行论证,从而获取物流车周围的动态信息。
其中,所述辩证结果输出包括直接影响结果和间接影响结果构成;所述直接影响结果即物流车周围物体对物流车的直接影响,包括但不限于碰撞、占据路线或遮挡视线;所述间接影响结果即物流车周围物体对物流车的间接影响,包括但不限于路面坑洼或路边行人。
其中,所述辩证结果输出还包括隐藏影响结果,隐藏影响结果即物流车周围物体对物流车非表面造成影响,包括但不限于车辆速度或车辆工作状态。
其中,所述辩证结果输出还包括可能影响结果,可能影响结果即物流车周围物体对物流车可能造成的影响,是对其他物体的运动预估。
其中,所述的一种应用3D结构光相机的导航的控制方法,包括如下步骤:
步骤1:利用可视相机拍摄物流车周围四侧的图像,同时利用红外摄像头拍摄物流车周围物体反射回的红外光;
步骤2:对拍摄的图像内容进行识别,同时分析论证图像内物体之间的线性以及运动关系,对拍摄的不同深度红外光图像进行深度换算,得到3D场景构图;
步骤3:根据3D场景构图与分析出的物流车周围物体关系,判断对物流车影响关系,通知汽车控制中心作出相应动作。
综上所述,由于采用了上述技术方案,本发明的有益效果是:
1、本发明中,通过利用可视相机拍摄物流车周围的图像,同时利用红外光与红外摄像头构建3D结构光,对周围的物体进行3D构图,从而获取物流车与周围物体之间的特性关系,根据其存在的特征关系对物流运输车作出相应的动作控制,从而实现其导航控制功能。
2、本发明中,利用定位与筒盖可视相机拍摄图像与3D结构光读取的物流车周围3D特征信息,对物流车周围物体进行识别分析,从而获取控制依据,较现有的单纯依靠卫星导航方式相比,其导航效率更好,功能更丰富。
3、本发明中,根据其分析的物流车周围物体关系特征与换算出的3D构图,进行直接、间接、隐藏与可能的多种影响结果分析判断,从而获取物流车运输过程中出现的以及可能出现的各种情况,进行提前预防,有效保证了运输安全。
4、本发明中,通过利用可视相机与3D结构光在结合卫星定位搭建组成新的导航控制方式,为导航控制领域添加了新的技术。
附图说明
图1为本发明的***模块化框图;
图2为本发明中图像处理模块的***模块化框图;
图3为本发明中辩证结果输出的***模块化框图。
图中标记:1、中央处理器;2、可视相机;3、定位模块;4、红外摄像头;5、红外光发射器;6、配电模块;7、深度换算模块;8、图像处理模块;9、图像拼接模块;10、辩证结果输出;11、汽车控制中心;70、图像消噪处理;71、图像保真处理;72、图像内容识别;73、线性关系论证;74、结果输出;101、直接影响结果;102、间接影响结果;103、隐藏影响结果;104、可能影响结果。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明。在此需要说明的是,对于这些实施方式的说明用于帮助理解本发明,但并不构成对本发明的限定。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
本发明提供了以下的实施例,其中实施例一,请参阅图1~3,一种3D结构光相机的导航物流运输***,包括中央处理器1,以及可视相机2、定位模块3、红外摄像头4、红外光发射器5、配电模块6、深度换算模块7、图像处理模块8、图像拼接模块9和辩证结果输出10构成,所述可视相机2通过图像处理模块8与中央处理器1连接,所述定位模块3、红外光发射器5、图像处理模块8、图像拼接模块9和辩证结果输出10均与中央处理器1电连接,所述红外摄像头4通过深度换算模块7与中央处理器1连接,所述配电模块6同时与可视相机2、定位模块3、红外摄像头4和红外光发射器5电连接,所述辩证结果输出10还与汽车控制中心11连接;所述可视相机2即光学相机,用于可视化拍摄物流车前后左右四个方向的实时画面;所述定位模块3用于对物流车的地理位置进行定位,现有卫星定位***包括美国的GPS、欧盟的“伽利略”卫星导航***、俄罗斯的GLONASS卫星导航***以及中国的“北斗”卫星导航***,根据实际情况,定位模块3选用GPS或“北斗”卫星导航***;所述红外光发射器5用于向物流车的前后左右四侧八个方向发射特定调制后的红外光;所述红外摄像头4用于捕捉物流车附近物体反射回的红外光,将红外光进行调制解调后输出至深度换算模块;所述配电模块6用于为可视相机、定位模块、红外摄像头和红外光发射器提供工作所需电力;所述深度换算模块7用于根据接收回的物体反射红外特征数据,进行换算,从而得到物流车四侧的3D场景图;所述图像处理模块8用于对可视相机拍摄到的图像信息进行处理,提供可视图像参考以及由***模块分析识别图像内的各物体特征以及相互关系;所述图像拼接模块9用于对换算出的多个3D场景图进行拼接,整成一张完整的3D图,同时根据实际需要,将3D场景图与分析出的场景物体关系进行信息整合;所述辩证结果输出10用于根据获取的图像数据与当前物流车的特征数据分析各种存在结果,然后根据结果的性质对物流车进行相对应的控制操作;
所述图像处理模块7包括图像消噪处理70、图像保真处理71、图像内容识别72、线性关系论证73和结果输出74构成;所述图像消噪处理70用于对拍摄的图像进行噪点降低与消除处理;所述图像保真处理71用于对图像数据进行保真处理,获取高清晰度图像;所述图像内容识别72用于对图像内的内容物体进行识别,获取物体的特征;所述线性关系论证73用于识别出的物体之间的运动关系进行论证,从而获取物流车周围的动态信息;所述结果输出74用于将论证出的线性动态关系信息输出至中央处理器,由中央处理器进行判断。
实施例二,请参阅图1~3,一种3D结构光相机的导航物流运输***,包括中央处理器1,以及可视相机2、定位模块3、红外摄像头4、红外光发射器5、配电模块6、深度换算模块7、图像处理模块8、图像拼接模块9和辩证结果输出10构成,所述可视相机2通过图像处理模块8与中央处理器1连接,所述定位模块3、红外光发射器5、图像处理模块8、图像拼接模块9和辩证结果输出10均与中央处理器1电连接,所述红外摄像头4通过深度换算模块7与中央处理器1连接,所述配电模块6同时与可视相机2、定位模块3、红外摄像头4和红外光发射器5电连接,所述辩证结果输出10还与汽车控制中心11连接;所述可视相机2即光学相机,用于可视化拍摄物流车前后左右四个方向的实时画面;所述定位模块3用于对物流车的地理位置进行定位,现有卫星定位***包括美国的GPS、欧盟的“伽利略”卫星导航***、俄罗斯的GLONASS卫星导航***以及中国的“北斗”卫星导航***,根据实际情况,定位模块3选用GPS或“北斗”卫星导航***;所述红外光发射器5用于向物流车的前后左右四侧八个方向发射特定调制后的红外光;所述红外摄像头4用于捕捉物流车附近物体反射回的红外光,将红外光进行调制解调后输出至深度换算模块;所述配电模块6用于为可视相机、定位模块、红外摄像头和红外光发射器提供工作所需电力;所述深度换算模块7用于根据接收回的物体反射红外特征数据,进行换算,从而得到物流车四侧的3D场景图;所述图像处理模块8用于对可视相机拍摄到的图像信息进行处理,提供可视图像参考以及由***模块分析识别图像内的各物体特征以及相互关系;所述图像拼接模块9用于对换算出的多个3D场景图进行拼接,整成一张完整的3D图,同时根据实际需要,将3D场景图与分析出的场景物体关系进行信息整合;所述辩证结果输出10用于根据获取的图像数据与当前物流车的特征数据分析各种存在结果,然后根据结果的性质对物流车进行相对应的控制操作;
所述图像处理模块7包括图像消噪处理70、图像保真处理71、图像内容识别72、线性关系论证73和结果输出74构成;所述图像消噪处理70用于对拍摄的图像进行噪点降低与消除处理;所述图像保真处理71用于对图像数据进行保真处理,获取高清晰度图像;所述图像内容识别72用于对图像内的内容物体进行识别,获取物体的特征;所述线性关系论证73用于识别出的物体之间的运动关系进行论证,从而获取物流车周围的动态信息;所述结果输出74用于将论证出的线性动态关系信息输出至中央处理器,由中央处理器进行判断;
所述辩证结果输出10包括直接影响结果101、间接影响结果102、隐藏影响结果103和可能影响结果104构成;所述直接影响结果101即物流车周围物体对物流车的直接影响,包括但不限于碰撞、占据路线或遮挡视线;所述间接影响结果102即物流车周围物体对物流车的间接影响,包括但不限于路面坑洼或路边行人;所述隐藏影响结果103即物流车周围物体对物流车非表面造成影响,包括但不限于车辆速度或车辆工作状态;所述可能影响结果104即物流车周围物体对物流车可能造成的影响,是对其他物体的运动预估。
以上结合附图对本发明的实施方式作了详细说明,但本发明不限于所描述的实施方式。对于本领域的技术人员而言,在不脱离本发明原理和精神的情况下,对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型,仍落入本发明的保护范围内。