一种电网机器人障碍物识别方法技术

本发明专利技术属于电网机器人控制领域，尤其涉及一种电网机器人障碍物识别方法。本方法能够在电网机器人沿输电线运动过程中获取障碍物的数据供分析系统进行分析和判断，以保证机器人能够对障碍物做出快速反映，提高电网机器人的工作效率，先后对获取的图像做了区域分割、灰度分级以及边缘检测，通过区域分割，有效压缩了图像体量，大幅减少了需要进行分析和处理的数据，剔除图像中大部分非必要数据，该非必要数据是指图像中不会阻碍设备运动的数据，但该部分数据对于其他工作内容如动作监控、在线拍摄等是必要的，通过该分割程序，能够有效压缩了机器人系统所需要的设备数量，减少工作内容。

An Obstacle Recognition Method for Power Network Robot

The invention belongs to the field of power grid robot control, in particular to an obstacle recognition method for power grid robot. This method can acquire the data of obstacles for analysis and judgment in the process of power grid robot moving along the transmission line, so as to ensure that the robot can quickly reflect the obstacles and improve the efficiency of power grid robot. The acquired images are segmented by region, graded by gray level and detected by edge. Through region segmentation, the volume of the image is effectively compressed. The data that need to be analyzed and processed are greatly reduced, and most of the unnecessary data in the image are eliminated. This unnecessary data refers to the data that will not hinder the movement of the equipment in the image, but this part of data is necessary for other work such as motion monitoring, online shooting, etc. Through this segmentation program, the number of devices needed by the robot system can be effectively compressed and reduced. Job content.

【技术实现步骤摘要】
一种电网机器人障碍物识别方法
本专利技术属于电网机器人控制领域，尤其涉及一种电网机器人障碍物识别方法。
技术介绍
在线电网机器人控制方案中，若要实现自动控制，则需要机器人具有障碍物识别能力，以使其能够主动跨越障碍物，由于电网中含有不同类型或结构的障碍物，因此其障碍物的判定以及识别工作内容比较复杂，数据处理量庞大，降低了电网机器人的工作效率。
技术实现思路
本专利技术创造的目的在于，提供一种能够有效压缩图像数据，提高图像识别效率，减少数据处理量，同时保证辨别质量，有助于快速在线图像分析的障碍物识别方法。为实现上述目的，本专利技术创造采用如下技术方案。一种电网机器人障碍物识别方法，包括如下步骤：1)灰度分割：选取机器人在线获取的含有待检测目标物体影像的标准图像，将其转换为仅保留灰度的图像，划定灰度范围【1，2，3...L】，统计灰度级别为i的像素个数为ni，该标准图像的像素总数为N＝n1+n2+...ni+...+nL，根据标准图像的灰度特征，假设所需要的灰度阈值t，所述灰度阈值是指某一灰度级别，利用该灰度级别之上或者之下的所有像素为要素时能够满足检测和判断障碍物目标的精度需求；以灰度阈值t本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电网机器人障碍物识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1)灰度分割：选取机器人在线获取的含有待检测目标物体影像的标准图像，将其转换为仅保留灰度的图像，划定灰度范围【1，2，3...L】，统计灰度级别为i的像素个数为ni，该标准图像的像素总数为N＝n1+n2+...ni+...+nL，根据标准图像的灰度特征，假设所需要的灰度阈值t，所述灰度阈值是指某一灰度级别，利用该灰度级别之上或者之下的所有像素为要素时能够满足检测和判断障碍物目标的精度需求；以灰度阈值t为区分，得到灰度区间C0＝【1，t】和C1＝【t+1，L】；同时得到该标准图像不同区间的像素均值

【技术特征摘要】
1.一种电网机器人障碍物识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1)灰度分割：选取机器人在线获取的含有待检测目标物体影像的标准图像，将其转换为仅保留灰度的图像，划定灰度范围【1，2，3...L】，统计灰度级别为i的像素个数为ni，该标准图像的像素总数为N＝n1+n2+...ni+...+nL，根据标准图像的灰度特征，假设所需要的灰度阈值t，所述灰度阈值是指某一灰度级别，利用该灰度级别之上或者之下的所有像素为要素时能够满足检测和判断障碍物目标的精度需求；以灰度阈值t为区分，得到灰度区间C0＝【1，t】和C1＝【t+1，L】；同时得到该标准图像不同区间的像素均值以及像素位于到C0和C1区间的概率方差其中，w0(t)是像素点出现在C0区间的概率，w1(t)是像素点出现在C1区间的概率，Pi＝ni/N，w1(t)＝1-w0(t)，定义內方差：类间方差：σB2＝w0(t)*(μ0(t)-μT)2+w1(t)*(μ1(t)-μT)2＝w0(t)*w1(t)*(μ0(t)-μ1(t))2；总方差：2)获取控制数据：调整灰度阈值t的取值，使得当t＝tγ或tη或tκ∈【1，L】时，λ或η或k取最大值，其中比较t＝tγ、tη、tκ时标准图像分割结果，选取最清晰准确的t值作为标准灰度阈值对标准图像进行图像分割得到分割图像；同时对该t值下灰度图像进行像素统计，计算下列数据，包括所有直线障碍物得到边缘结构对应直线或线段的最小像素间距L1；所有非直线或线段的障碍物的边缘结构对应像素的最小像素间距L2；3)图像分割：获取电网机器人沿输电线直线运动过程中的视频图像，仅保留中间D像素宽度范围的像素点，其中H为设备宽度，S为障碍物检测距离，a为图像获取时的拍摄范围，所述设备宽度H是指沿某一方向所有实体结构在平行于相片底片方向的面上次形成的投影的最大宽度；4)输电线检测：应用离散高斯函数一阶偏导模版进行边缘检测，保留较宽的边缘响应，根据边缘梯度方向对图像进行筛选，只保留边缘梯度方向满足T1≤θ(x，y)≤T2的图像边缘，从分割图像中提取边缘图像；T1，T2为设定阈值，在数值上与输电线在图像中的倾斜角相同，电网机器人直线行走时，输电线位于图像的中间位置，从图中看是垂直向下延伸，其倾斜角满足70＜θ＜110，因此T1＝70；T2＝110；5)随机抽取边缘图像中的像素点至累加器，检测边缘图像中的线段，其具体内容包括：A)将上述经过处理后的边缘图像转换为图像IMG，若边缘图像为空，则结束算法；B)若非空，则随机从IMG中选择像素更新累加器并从IMG中移除像素；C)检查累加器中的最大累加单元BIN是否大于预设阈值，若没有，则转至A；D)在IMG中根据BIN指定的直线方向搜索直线中的线段；E)在IMG中移除线段对应的像素，清除累加器；F)若线段长...

【专利技术属性】
技术研发人员：季昆玉，祁晖，梅鑫，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司，国网江苏省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32