CN114670690A - 一种基于OpenMV的车辆自动充电方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于OpenMV的车辆自动充电方法,将提前录入好的车辆图片进行训练;将车辆停靠在指定的位置;采用OpenMV视觉识别模块对当前车辆进行拍照,获取到的照片与事先录入的照片进行对比,判断处车辆类型;获取当前车辆充电孔大区域;通过SIFT算法划分子区域,精准算出充电孔的坐标点位;距离算法计算当前车辆与机械臂的距离;将距离和坐标信息发送到控制端,控制端根据收到的信息控制机械臂移动到充电枪;机械臂根据控制端指令将充电枪移动到充电孔位置,进行自动充电。通过本发明方法的有效结合,不需要人为的操作下,可自行完成车辆充电,减少安全事故的发生,减少充电枪与充电孔之间多次插拔,避免充电枪的损坏。
Description
技术领域
本发明涉及汽车车辆充电技术领域,具体涉及一种基于OpenMV的车辆自动充电方法及***。
背景技术
随着我国经济的高速发展,人们的生活水平不断提高,汽车开始进入千家万户,越来越普及。与此同时,大力推展新能源发展,越来越多的新能源汽车出现在市场中。由于新能源汽车的急速发展,充电桩还未得到全铺展。车主在充电过程中的问题也相继露出。普通充电桩的充电时长较长,而且充电枪在和车上的接口多次插拔后,彼此的间隙越来越大,从而产生放电,导致充电枪被烧的故障,发生此类事故,则必须更换充电枪,维修成本高;另一方面每次充电操作都需要人工操作,当充电枪相关配件因器件老化或者安全措施不到位,充电枪头也会带电,在使用过程中,容易发生触电安全事故。
中国专利(申请号为:201410840567.X)种自动充电机器人的定位方法,,对待充电车辆进行拍照;对照片信息进行图像处理,获取实际特征值;调取标准特征值,将所述实际特征值与所述标准特征值进行对比分析,得出控制偏差;调取标准控制参数,根据所述标准控制参数与所述控制偏差,得出实际控制参数;根据实际控制参数完成对所述充电机器人的定位控制之后,打开充电插座阀门,对充电插座进行拍照,将所述充电插座照片进行图像处理,进行第二次定位微调,达到定位精度。对充电插座进行定位时,需要进行二次定位,不能一次精装定位,操作麻烦,浪费时间。
发明内容
本发明针对上述的不足之处提供一种操作简单,节约成本、时间和安全系数高的基于OpenMV的车辆自动充电方法及***及装置。
本发明目的是这样实现的:一种基于OpenMV的车辆自动充电方法:
步骤1:将提前录入好的车辆图片通过神经网络算法对OpenMV视觉识别模块进行训练,根据训练好的模块建立模型;
步骤2:将车辆停靠在指定的位置,通过上位机端选择充值金额并进行支付;
步骤3:支付好后,采用OpenMV视觉识别模块对当前车辆进行拍照,获取到的照片与事先录入的照片进行对比,判断出当前车辆类型;
步骤4:车辆匹配后,获取当前车辆充电孔大区域;
步骤5:获取的大区域通过SIFT算法划分子区域,精准计算出充电孔的坐标点位;
步骤6:使用距离算法计算出当前车辆与机械臂的距离,判断选取参照物的大小,计算参照物与机械臂的距离;
步骤7:将计算得到的距离和坐标信息发送到控制端,控制端根据收到的信息控制机械臂移动到充电枪;
步骤8:机械臂根据控制端指令将充电枪移动到充电孔位置,进行自动充电。
优选的,所述SIFT算法根据图片定位获取位置信息、尺度信息和方向信息,将三个信息组组成关键点,为每个关键点建立一个描述符,再通过一组的向量将这个关键点描绘出来,让它不再随着各种的变化而改变。
一种基于OpenMV的车辆自动充电***,其特征在于,该***包括服务器、充电枪、OpenMV视觉识别模块、机械臂和上位机微信小程序;所述服务器、OpenMV视觉识别模块、机械臂和上位机微信小程序通过公共网络建立通信连接;
所述OpenMV视觉识别模块设置在充电枪上;
所述服务器包括控制端和训练好的模型。
所述***还包括底座、充电线缆以及变压器;所述底座上面连接支撑柱,所述支撑柱上方连接有机械臂;机械臂上方连接有充电枪,充电枪上连接有摄像头;所述充电枪上连接有充电线缆;所述摄像头置于充电枪下方;所述底座上设有变压器,变压器设于支撑柱侧面。
优选的,所述充电枪上还设置有温度检测模块、电流检测模块、气体检测传感器、火焰检测传感器和预警警报模块;
所述温度检测模块,在充电中检测充电口温度;
所述电流检测模块,进行充电电流检测;
所述气体检测传感器,可以检测到浓烟气体;
所述火焰检测传感器探测火源或其它一些波长在700纳米~1000纳米范围内的热源;
所述预警警报模块,进行警报提醒。
优选的,所述机械臂采用三自由度舵机。采用三自由度舵机可以最大限度的模仿人类的手臂,实现上下、左右、前后的一系列灵活操作。
优选的,所述预警警报模块采用声光报警器。通过声音报警和光报警结合,可快速帮助操作人员对充电情况以及充电枪情况的了解。
本发明的有益效果:1、通过服务器、OpenMV视觉识别模块、机械臂和上位机微信小程序有效结合,再不需要人为的操作下,可自行完成车辆充电,减少安全事故的发生,并且减少充电枪与充电孔之间多次插拔,避免充电枪的损坏,节约成本。
2、通过使用SIFT算法可快速对图像进行处理,有效对特征信息进行获取,处理时间快,节约时间,增加效率。
3、通过充电枪上设置的温度检测模块、电流检测模块、气体检测传感器、火焰检测传感器和预警警报模块,可快速对充电枪的状态进行全面了解,当发生意外时,控制端可迅速进行处理,降低安全隐患。
附图说明
图1为本发明的***结构图。
图2为该发明的结构示意图。
图3为距离计算实示例图。
其中,1为充电枪;2为摄像头;3为机械臂;4为底座;5为支撑柱。
具体实施方式
以下结合附图对本发明做进一步概况。
一种基于OpenMV的车辆自动充电方法:
步骤1:将提前录入好的车辆图片通过神经网络算法对OpenMV视觉识别模块进行训练,根据训练好的模块建立模型;
步骤2:将车辆停靠在指定的位置,通过上位机端选择充值金额并进行支付;
步骤3:支付好后,采用OpenMV视觉识别模块对当前车辆进行拍照,获取到的照片与事先录入的照片进行对比,判断出当前车辆类型;
步骤4:车辆匹配后,获取当前车辆充电孔大区域;
步骤5:获取的大区域通过SIFT算法划分子区域,精准计算出充电孔的坐标点位;
步骤6:使用距离算法计算出当前车辆与机械臂3的距离,判断选取参照物的大小,计算参照物与机械臂3的距离;
步骤7:将计算得到的距离和坐标信息发送到控制端,控制端根据收到的信息控制机械臂3移动到充电枪1;
步骤8:机械臂3根据控制端指令将充电枪1移动到充电孔位置,进行自动充电。
进一步,SIFT算法根据图片定位获取位置信息、尺度信息和方向信息,将三个信息组组成关键点,在为每个关键点建立一个描述符,再通过一组的向量将这个关键点描绘出来,让它不再随着各种的变化而改变。这个描述不但包括关键点,也包括了关键点周围的相似像素点,使得描述符拥有较高的独特性。图像比对公式如下:将关键点周围区域划分为d*d(d=4)的子区域,每个子区域作为一个种子点,每个种子点有8个方向,使得每个区域有3σ_oct个像素(在本项目中约为80个像素)再根据图像大小和旋转的因素得出图像区域半径计算公式为:将坐标轴以关键点的方向旋转,获得在旋转后相邻域内采用点的坐标:将相邻域内的采样点分别配对其对应的区域内,计算影响子区域的参与度的梯度和方向。旋转后(x′,y′)的下标为梯度计算公式为:
其中,j为对应像素点数,H作为关键点的特征向量,x、y为特征位置,x’、y’为旋转后特征的位置,σ为高斯函数标准差参数,m为排序后的中间值。
进一步,如图1所示,一种基于OpenMV的电动车充电孔定位识别***,该***包括服务器、充电枪1、OpenMV视觉识别模块、机械臂3和上位机微信小程序;所述服务器、OpenMV视觉识别模块、机械臂3和上位机微信小程序通过公共网络建立通信连接;OpenMV视觉识别模块设置在充电枪1上,服务器包括控制端和训练好的模型。
进一步,充电枪1上还设置有温度检测模块、电流检测模块、气体检测传感器、火焰检测传感器和预警警报模块;温度检测模块使用DS18B20传感器,在充电中检测充电口温度;电流检测模块使用ACS712ELCTR芯片,进行充电电流检测;气体检测传感器采用MQ-2半导体烟雾传感器,可以检测到浓烟气体;火焰检测传感器探测火源或其它一些波长在700纳米~1000纳米范围内的热源;预警警报模块采用声光报警器是当控制端接受到报警信号后,发出警报。
进一步,该***还底座4、摄像头2,充电线缆以及变压器;底座4上面连接支撑柱5,支撑柱5上方连接有机械臂3;机械臂3上方连接有充电枪1,充电枪1上连接有充电线缆;充电枪1上连接有摄像头2;摄像头2设置于充电枪1下方;所述底座4上设有变压器,变压器设于支撑柱5侧面。
进一步,如图2所示,机械臂3采用三自由度舵机,可以最大限度的模仿人类的手臂,实现上下、左右、前后的一系列灵活操作。
工作原理:一种基于OpenMV的车辆自动充电***,***中服务器包含控制端和训练好的模型,控制端对输入输出的信号进行采集和处理,充电枪1、OpenMV视觉识别模块、机械臂3和上位机微信小程序受控于控制端;服务器内训练好的模型采用神经网络算法,对提前录入好的车辆图片进行训练,并建立模型;上位机微信小程序作为移动应用,使用中产生的数据都被存储在服务器中,控制端进行控制;使用Ai-Thinker软件配置Wi-Fi模块连接无线网络,使模块具有上网功能,连接到我们搭建好的网络服务器进行数据收发通信;当将车辆停靠在指定的位置后,上位机端选择充值金额并进行支付;此时,采用OpenMV视觉识别模块对当前车辆进行拍照,获取到的照片与事先录入的照片进行对比,判断当前车辆类型;OpenMV视觉识别模块主要应用的是颜色识别和测距功能,OpenMV是一个可进行代码编程的摄像头2,通过MicroPython脚本语言即可进行逻辑编程;摄像头2本身也内置了一些图像处理算法,更加容易上手开发,只需要一些简单的MicroPython代码就可以开发出视觉相关任务,采用SIFT算法作为本发明的图像处理算法。通过SIFT算法精准计算出充电孔的坐标点位后,使用距离算法计算当前车辆与机械臂3的距离,判断选取参照物的大小,计算出参照物与机械臂3的距离;本发明采用的测距方法是是判断选取参照物的大小计算物体距离,通过选取参照物方式实现测距。如图3所示,距离计算使用到的是数学中的几何问题,通过摄像头2中的集合关系可以得出:
联立公式(4-1)、(4-2)得出:
再由右边真实环境几何关系可以得出:
带入(1)式中,简化公式即可得出:
公式中在等号左边Lm是实际距离,Bipx摄像头2中所占的像素(直径像素),等号右边Rm是球在现实中的半径,Apix是固定像素,L为焦距,a是视角的一半。实际长度和摄像头2里的像素成反比,距离=一个常数/直径的像素。
进一步,将计算得到的距离和坐标信息发送到控制端,控制端根据收到的信息控制机械臂3移动到充电枪1;机械臂3根据控制端指令将充电枪1移动到充电孔位置,进行自动充电。充电枪1上的设置的温度检测模块、电流检测模块、气体检测传感器、火焰检测传感器和预警警报模块可随时将充电枪1的情况发送到控制端,控制端可通过上位机微信小程序反应给用户。
以上所述仅为本发明的实施方式而已,并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理的内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包括在本发明的权利要求范围之内。
Claims (8)
1.一种基于OpenMV的车辆自动充电方法,其特征在于:
步骤1:将提前录入好的车辆图片通过神经网络算法对OpenMV视觉识别模块进行训练,根据训练好的模块建立模型;
步骤2:将车辆停靠在指定的位置,通过上位机端选择充值金额并进行支付;
步骤3:支付好后,采用OpenMV视觉识别模块对当前车辆进行拍照,获取到的照片与事先录入的照片进行对比,判断出当前车辆类型;
步骤4:车辆匹配后,获取当前车辆充电孔大区域;
步骤5:获取的大区域通过SIFT算法划分子区域,精准计算出充电孔的坐标点位;
步骤6:使用距离算法计算出当前车辆与机械臂(3)的距离,判断选取参照物的大小,计算参照物与机械臂(3)的距离;
步骤7:将计算得到的距离和坐标信息发送到控制端,控制端根据收到的信息控制机械臂(3)移动到充电枪(1);
步骤8:机械臂(3)根据控制端指令将充电枪(1)移动到充电孔位置,进行自动充电。
2.根据权利要求1所述的一种基于OpenMV的车辆自动充电方法,其特征在于,所述SIFT算法根据图片定位获取位置信息、尺度信息和方向信息,将三个信息组组成关键点,为每个关键点建立一个描述符,再通过一组向量将这个关键点描绘出来,让它不再随着各种的变化而改变。
3.利用权利要求1或2所述的基于OpenMV的车辆自动充电方法形成的***,其特征在于,该***包括服务器、充电枪(1)、OpenMV视觉识别模块、机械臂(3)和上位机微信小程序;所述服务器、OpenMV视觉识别模块、机械臂(3)和上位机微信小程序通过公共网络建立通信连接;
所述OpenMV视觉识别模块设置在充电枪(1)上;
所述服务器包括控制端和训练好的模型。
4.根据权利要求3所述的***,其特征在于,所述充电枪(1)上还设置有温度检测模块、电流检测模块、气体检测传感器、火焰检测传感器和预警警报模块;
所述温度检测模块,在充电中检测充电口温度;
所述电流检测模块,进行充电电流检测;
所述气体检测传感器,可以检测到浓烟气体;
所述火焰检测传感器探测火源或其它一些波长在700纳米~1000纳米范围内的热源;
所述预警警报模块,进行危险警报。
5.根据权利要求3所述的***,其特征在于,所述机械臂(3)采用三自由度舵机。
6.根据权利要求4所述的***,其特征在于,所述预警警报模块采用声光报警器。
7.根据权利要求3所述的***,其特征在于,所述OpenMV视觉识别模块通过一个可进行代码编程的摄像头(2)实现。
8.根据权利要求7所述的***,其特征在于,所述***还包括底座(4)、充电线缆以及变压器;所述底座(4)上面连接支撑柱(5),所述支撑柱(5)上方连接有机械臂(3);机械臂(3)上方连接有充电枪(1),充电枪(1)上连接有摄像头(2);所述充电枪(1)上连接有充电线缆;所述摄像头(2)设置于充电枪(1)下方;所述底座(4)上设有变压器,变压器设于支撑柱(5)侧面。
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