CN112558600A - 一种用于机器人移动校正的方法及机器人 - Google Patents

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黄旭
陈文强
钟猛龙
许立杰
付科全
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Abstract

本发明提供的一种用于机器人移动校正的方法及机器人，通过实时采集激光、视频图像和超声波数据，并处理得到灰度图像；根据所述灰度图像进行边缘检测，并生成相应的控制指令；根据所述控制指令进行移动校正，不仅实现了运动轨迹的动态调整，还通过对灰度图像进行边缘检测的方式，提高了提高识别速度和识别精度。

Description

一种用于机器人移动校正的方法及机器人
技术领域
本发明涉及移动机器人技术领域，特别涉及一种用于机器人移动校正的方法及机器人。
背景技术
目前，随着计算机技术和网络技术的飞速发展，机器人远程控制可以使操作人员远离危险性的操作环境，实现机器人网络集成控制，提高经济效益。
传统的单反馈闭环控制***没有考虑实际轨迹与理论轨迹的角度偏差，存在运动控制过程中不平稳、易引起振动，已不能完全满足机器人的运动控制要求，一方面运动精度受到影响，另一方面还会造成加快机器人传动装置的磨损，产生较大的运动误差。而这些误差已经严重影响到机器人的运动精度及其运动稳定性，也降低了机器人传动装置的使用寿命，另外还存在着识别速度慢且准确度低的问题。
因此，需要一种用于机器人移动校正的方法及机器人，不仅能够实现运动轨迹的动态调整，还能够提高识别速度和识别精度。
发明内容
(一)要解决的技术问题
为了解决现有技术的上述问题，本发明提供一种用于机器人移动校正的方法及机器人，不仅能够实现运动轨迹的动态调整，还能够提高识别速度和识别精度。
(二)技术方案
为了达到上述目的，本发明采用的一种技术方案为：
一种用于机器人移动校正的方法，包括步骤：
S1、实时采集激光、视频图像和超声波数据，并处理得到灰度图像；
S2、根据所述灰度图像进行边缘检测，并生成相应的控制指令；
S3、根据所述控制指令进行移动校正。
为了达到上述目的，本发明采用的另一种技术方案为：
一种机器人，包括：
传感器识别采集板实时采集激光、视频图像和超声波数据，并处理得到灰度图像，发送所述灰度图像至图像处理模块；
图像处理模块根据接收的灰度图像进行边缘检测，并生成相应的控制指令，发送所述控制指令至电机驱动模块；
电机驱动模块根据接收的控制指令进行移动校正。
(三)有益效果
本发明的有益效果在于：通过实时采集激光、视频图像和超声波数据，并处理得到灰度图像；根据所述灰度图像进行边缘检测，并生成相应的控制指令；根据所述控制指令进行移动校正，不仅实现了运动轨迹的动态调整，还通过对灰度图像进行边缘检测的方式，提高了提高识别速度和识别精度。
附图说明
图1为本发明实施例的用于机器人移动校正的方法的流程图；
图2为本发明实施例的机器人的结构示意图。
【附图标记说明】
1：机器人；
2：传感器识别采集板；
3：图像处理模块；
4：电机驱动模块。
具体实施方式
为了更好的解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。
实施例一
请参照图1，一种用于机器人移动校正的方法，包括步骤：
S1、实时采集激光、视频图像和超声波数据，并处理得到灰度图像；
步骤S1具体为：
S11、实时采集激光、视频图像和超声波数据，并根据所述视频图像设置一像素中心；
S12、根据所述像素中心对所述视频图像处理，得到灰度图像。
步骤S12具体为：
根据所述像素中心对所述视频图像中每帧图像进行二值化处理，得到灰度图像。
具体地，所述像素中心可以根据实际情况进行自定义，该像素中心初始化状态下距离左车道与右车道的间距相同；
先通过以像素中心对每帧图像进行二值化处理，得到灰度图像，提高了图像处理的效率，而且以所得到的灰度图像为基础，进行后续的边缘检测和直线检测，可以提高了识别速度和识别精度，从而保证了对机器人运动轨迹的动态调整。
S2、根据所述灰度图像进行边缘检测，并生成相应的控制指令；
步骤S2具体为：
S21、根据所述灰度图像进行边缘检测和直线检测，提取出当前车道的车道线；
S22、根据所述像素中心和当前车道的车道线生成相应的控制指令。
步骤S22具体为：
计算所述像素中心在所述当前车道的车道线中的偏移程度，并根据所述偏移程度生成相应的控制指令。
具体地，所述当前车道的车道线包括左车道线和右车道线；
先通过对灰度图像进行边缘检测检测出边缘，再通过霍夫变换，将检测到的直线因素的点坐标，以线性拟合的方式提取出当前车道的车道线，提高了检测精度。
S3、根据所述控制指令进行移动校正。
实施例二
请参照图2，一种机器人1，包括：
传感器识别采集板2实时采集激光、视频图像和超声波数据，并处理得到灰度图像，发送所述灰度图像至图像处理模块3；
所述的实时采集激光、视频图像和超声波数据，并处理得到灰度图像具体为：
实时采集激光、视频图像和超声波数据，并根据所述视频图像设置一像素中心；
根据所述像素中心对所述视频图像处理，得到灰度图像。
所述的根据所述像素中心对所述视频图像处理，得到灰度图像具体为：
根据所述像素中心对所述视频图像中每帧图像进行二值化处理，得到灰度图像。
图像处理模块3根据接收的灰度图像进行边缘检测，并生成相应的控制指令，发送所述控制指令至电机驱动模块4；
所述的根据接收的灰度图像进行边缘检测，并生成相应的控制指令具体为：
根据所述灰度图像进行边缘检测和直线检测，提取出当前车道的车道线；
根据所述像素中心和当前车道的车道线生成相应的控制指令。
电机驱动模块4根据接收的控制指令进行移动校正。
具体地，还包括电源模块和转向助力电机，所述电机驱动模块4根据控制指令控制所述转向助力电机进行转向。
所述的根据所述像素中心和当前车道的车道线生成相应的控制指令具体为：
计算所述像素中心在所述当前车道的车道线中的偏移程度，并根据所述偏移程度生成相应的控制指令。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种用于机器人移动校正的方法，其特征在于，包括步骤：
S1、实时采集激光、视频图像和超声波数据，并处理得到灰度图像；
S2、根据所述灰度图像进行边缘检测，并生成相应的控制指令；
S3、根据所述控制指令进行移动校正。
2.根据权利要求1所述的用于机器人移动校正的方法，其特征在于，步骤S1具体为：
S11、实时采集激光、视频图像和超声波数据，并根据所述视频图像设置一像素中心；
S12、根据所述像素中心对所述视频图像处理，得到灰度图像。
3.根据权利要求2所述的用于机器人移动校正的方法，其特征在于，步骤S12具体为：
根据所述像素中心对所述视频图像中每帧图像进行二值化处理，得到灰度图像。
4.根据权利要求1所述的用于机器人移动校正的方法，其特征在于，步骤S2具体为：
S21、根据所述灰度图像进行边缘检测和直线检测，提取出当前车道的车道线；
S22、根据所述像素中心和当前车道的车道线生成相应的控制指令。
5.根据权利要求4所述的用于机器人移动校正的方法，其特征在于，步骤S22具体为：
计算所述像素中心在所述当前车道的车道线中的偏移程度，并根据所述偏移程度生成相应的控制指令。
6.一种机器人，其特征在于，包括：
传感器识别采集板实时采集激光、视频图像和超声波数据，并处理得到灰度图像，发送所述灰度图像至图像处理模块；
图像处理模块根据接收的灰度图像进行边缘检测，并生成相应的控制指令，发送所述控制指令至电机驱动模块；
电机驱动模块根据接收的控制指令进行移动校正。
7.根据权利要求6所述的机器人，其特征在于，所述的实时采集激光、视频图像和超声波数据，并处理得到灰度图像具体为：
实时采集激光、视频图像和超声波数据，并根据所述视频图像设置一像素中心；
根据所述像素中心对所述视频图像处理，得到灰度图像。
8.根据权利要求7所述的机器人，其特征在于，所述的根据所述像素中心对所述视频图像处理，得到灰度图像具体为：
根据所述像素中心对所述视频图像中每帧图像进行二值化处理，得到灰度图像。
9.根据权利要求6所述的机器人，其特征在于，所述的根据接收的灰度图像进行边缘检测，并生成相应的控制指令具体为：
根据所述灰度图像进行边缘检测和直线检测，提取出当前车道的车道线；
根据所述像素中心和当前车道的车道线生成相应的控制指令。
10.根据权利要求9所述的机器人，其特征在于，所述的根据所述像素中心和当前车道的车道线生成相应的控制指令具体为：
计算所述像素中心在所述当前车道的车道线中的偏移程度，并根据所述偏移程度生成相应的控制指令。
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