一种充电座识别方法及移动机器人技术

本申请实施例提供了一种充电座识别方法及移动机器人。该移动机器人包括红外摄像模组，该方法包括：获取红外摄像模组采集的图像；根据预设的充电座图像特征，从所述图像中确定待识别充电座的图像区域；根据确定的图像区域，确定所述待识别充电座的位置信息。其中，待识别充电座能发出红外光。应用本申请实施例提供的方案，能够提高对充电座的识别成功率。

A Recognition Method of Charging Seat and Mobile Robot

【技术实现步骤摘要】
一种充电座识别方法及移动机器人
本申请涉及移动机器人控制
，特别是涉及一种充电座识别方法及移动机器人。
技术介绍
移动机器人是一种能够按照既定程序执行工作的机器装置。移动机器人具有移动功能，在移动过程中能够执行多种类型的任务。例如，扫地机器人可以在移动过程中清洁路面，护理机器人可以运送医疗器械或病人等。在移动机器人领域，自动回充技术能够提高移动机器人的智能性。在移动机器人的电池电量低于阈值时，移动机器人能够按照程序移动至充电座处，完成充电任务，在充电完毕之后继续执行任务。这就需要移动机器人能够识别充电座的位置。相关技术中，移动机器人可以通过安装的激光雷达对充电座上的标记进行扫描，来识别充电座的位置。例如，图1a中移动机器人上的激光雷达可以发射激光扫描线，当激光扫描线照射到充电座上黑白相间的标记时，激光雷达可以接收到充电座反射的激光信号，并根据反射的激光信号确定充电座的位置。采用上述方式通常能够识别充电座的位置。但是，由于激光扫描线是在平面内旋转扫动的，当移动机器人所在的地面存在倾斜时，激光扫描线旋转时可能无法照射到充电座的标记上，导致无法识别充电座。参见图1b，移动机器人所在的地面向下倾斜，此时激光扫描线无法照射到充电座标记上，这导致移动机器人无法识别充电座。因此，采用上述方式对充电座进行识别时，识别成功率不够高。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提供了一种充电座识别方法及移动机器人，以提高对充电座的识别成功率。为了达到上述目的，本申请实施例提供了一种充电座识别方法，该方法应用于移动机器人，所述移动机器人包括：红外摄像模组；所述方法包括：获取所述红外摄像模组采集的图像；根据预设的充电座图像特征，从所述图像中确定待识别充电座的图像区域；其中，所述待识别充电座能发出红外光；根据确定的图像区域，确定所述待识别充电座的位置信息。可选的，所述根据预设的充电座图像特征，从所述图像中确定所述待识别充电座的图像区域的步骤，包括：根据预设的充电座像素特征和/或预设的充电座尺寸特征，从所述图像中确定所述待识别充电座的图像区域。可选的，所述根据确定的图像区域，确定所述待识别充电座的位置信息的步骤，包括：根据预先获取的所述待识别充电座上的第一预设数量个标识点，从所述图像区域中确定所述第一预设数量个标识点的图像位置；根据所述第一预设数量个标识点在所述待识别充电座上的空间位置和所述第一预设数量个标识点的图像位置，以及第一预设公式，确定所述待识别充电座相对于所述移动机器人的位置信息。可选的，所述根据所述第一预设数量个标识点在所述待识别充电座上的空间位置和所述第一预设数量个标识点的图像位置，以及第一预设公式，确定所述待识别充电座相对于所述移动机器人的位置信息的步骤，包括：根据以下第一预设公式，确定所述待识别充电座相对于所述移动机器人的旋转矩阵R和平移矩阵t：其中，所述(Xi，Yi，Zi)为所述第一预设数量个标识点中第i个标识点在所述待识别充电座上的空间位置，所述(ui，vi)为所述第一预设数量个标识点中第i个标识点的图像位置，所述K为预设的所述红外摄像模组的内参矩阵，所述argmin为最小化投影误差函数，所述n为所述第一预设数量。可选的，所述根据确定的图像区域，确定所述待识别充电座的位置信息的步骤，包括：获取所述图像区域中第二预设数量个标识点的深度信息；根据所述深度信息和所述图像区域中第二预设数量个标识点的图像位置，按照第二预设公式，确定所述图像区域中第二预设数量个标识点的空间位置；根据所述图像区域中第二预设数量个标识点的空间位置，确定所述待识别充电座的位置信息。可选的，所述获取所述图像区域中第二预设数量个标识点的深度信息的步骤，包括：当所述红外摄像模组还具有深度感知功能时，获取所述红外摄像模组采集的与所述图像对应的深度图像，从所述深度图像中获取所述图像区域中第二预设数量个标识点的深度信息；其中，所述深度图像包括各个标识点的深度信息；或者，当所述红外摄像模组包括左摄像模组和右摄像模组时，所述图像包括所述左摄像模组和所述右摄像模组分别采集的第一图像和第二图像，所述图像区域为从所述第一图像中确定的第一图像区域或从所述第二图像中确定的第二图像区域，根据所述第一图像区域和第二图像区域中的对应像素点的不同位置，确定所述图像区域中第二预设数量个标识点的深度信息；或者，当所述移动机器人还包括惯性感测单元IMU时，获取所述红外摄像模组在采集所述图像之前采集的上一图像，获取根据预设的充电座图像特征从所述上一图像中确定的所述待识别充电座的上一图像区域，获取所述IMU采集的从第一位置到第二位置时的运动参量，根据所述运动参量和所述上一图像区域，确定所述图像区域中第二预设数量个标识点的深度信息；其中，所述第一位置为采集所述上一图像时所述移动机器人的位置，所述第二位置为采集所述图像时所述移动机器人的位置。可选的，所述根据所述深度信息和所述图像区域中第二预设数量个标识点的图像位置，确定所述图像区域中第二预设数量个标识点的空间位置的步骤，包括：按照以下第二预设公式，确定所述图像区域中第二预设数量个标识点的空间位置：其中，所述(Xi，Yi，Zi)为所述图像区域中第i个标识点的空间位置，所述Zi为所述图像区域中第i个标识点的深度信息，所述K为预设的所述红外摄像模组的内参矩阵，所述(ui，vi)为所述图像区域中第i个标识点的图像位置。可选的，所述根据确定的图像区域，确定所述待识别充电座的位置信息的步骤，包括：根据确定的图像区域，确定所述待识别充电座相对于所述移动机器人的空间位置和朝向。可选的，所述移动机器人还包括：能发射红外光的红外发射器；所述红外发射器发射的红外光能够照射在所述待识别充电座上。可选的，所述待识别充电座上包括反光材料，所述反光材料能够使反射光沿入射光的光路返回。可选的，所述待识别充电座的各个侧面上均包括所述反光材料，各个侧面上反光材料的图案特征不同。本申请实施例还提供了一种移动机器人，该移动机器人包括：处理器、存储器以及红外摄像模组；所述红外摄像模组，用于采集图像，并将所述图像存储至所述存储器；所述处理器，用于获取所述存储器中的所述图像，根据预设的充电座图像特征，从所述图像中确定所述待识别充电座的图像区域，根据确定的图像区域，确定所述待识别充电座的位置信息；其中，所述待识别充电座能发出红外光。可选的，所述处理器，具体用于：根据预设的充电座像素特征和/或预设的充电座尺寸特征，从所述图像中确定所述待识别充电座的图像区域。可选的，所述处理器具体用于：根据预先获取的所述待识别充电座上的第一预设数量个标识点，从所述图像区域中确定所述第一预设数量个标识点的图像位置；根据所述第一预设数量个标识点在所述待识别充电座上的空间位置和所述第一预设数量个标识点的图像位置，以及第一预设公式，确定所述待识别充电座相对于所述移动机器人的位置信息。可选的，所述处理器具体用于：根据以下第一预设公式，确定所述待识别充电座相对于所述移动机器人的旋转矩阵R和平移矩阵t：其中，所述(Xi，Yi，Zi)为所述第一预设数量个标识点中第i个标识点在所述待识别充电座上的空间位置，所述(ui，vi)为所述第一预设数量个标识点中第i个标识点的图像位置，所述K为预设的所述红外摄像模组的内参本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种充电座识别方法，其特征在于，应用于移动机器人，所述移动机器人包括：红外摄像模组；所述方法包括：获取所述红外摄像模组采集的图像；根据预设的充电座图像特征，从所述图像中确定待识别充电座的图像区域；其中，所述待识别充电座能发出红外光；根据确定的图像区域，确定所述待识别充电座的位置信息。

【技术特征摘要】
1.一种充电座识别方法，其特征在于，应用于移动机器人，所述移动机器人包括：红外摄像模组；所述方法包括：获取所述红外摄像模组采集的图像；根据预设的充电座图像特征，从所述图像中确定待识别充电座的图像区域；其中，所述待识别充电座能发出红外光；根据确定的图像区域，确定所述待识别充电座的位置信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的充电座图像特征，从所述图像中确定所述待识别充电座的图像区域的步骤，包括：根据预设的充电座像素特征和/或预设的充电座尺寸特征，从所述图像中确定所述待识别充电座的图像区域。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据确定的图像区域，确定所述待识别充电座的位置信息的步骤，包括：根据预先获取的所述待识别充电座上的第一预设数量个标识点，从所述图像区域中确定所述第一预设数量个标识点的图像位置；根据所述第一预设数量个标识点在所述待识别充电座上的空间位置和所述第一预设数量个标识点的图像位置，以及第一预设公式，确定所述待识别充电座相对于所述移动机器人的位置信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一预设数量个标识点在所述待识别充电座上的空间位置和所述第一预设数量个标识点的图像位置，以及第一预设公式，确定所述待识别充电座相对于所述移动机器人的位置信息的步骤，包括：根据以下第一预设公式，确定所述待识别充电座相对于所述移动机器人的旋转矩阵R和平移矩阵t：其中，所述(Xi，Yi，Zi)为所述第一预设数量个标识点中第i个标识点在所述待识别充电座上的空间位置，所述(ui，vi)为所述第一预设数量个标识点中第i个标识点的图像位置，所述K为预设的所述红外摄像模组的内参矩阵，所述argmin为最小化投影误差函数，所述n为所述第一预设数量。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据确定的图像区域，确定所述待识别充电座的位置信息的步骤，包括：获取所述图像区域中第二预设数量个标识点的深度信息；根据所述深度信息和所述图像区域中第二预设数量个标识点的图像位置，按照第二预设公式，确定所述图像区域中第二预设数量个标识点的空间位置；根据所述图像区域中第二预设数量个标识点的空间位置，确定所述待识别充电座的位置信息。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取所述图像区域中第二预设数量个标识点的深度信息的步骤，包括：当所述红外摄像模组还具有深度感知功能时，获取所述红外摄像模组采集的与所述图像对应的深度图像，从所述深度图像中获取所述图像区域中第二预设数量个标识点的深度信息；其中，所述深度图像包括各个标识点的深度信息；或者，当所述红外摄像模组包括左摄像模组和右摄像模组时，所述图像包括所述左摄像模组和所述右摄像模组分别采集的第一图像和第二图像，所述图像区域为从所述第一图像中确定的第一图像区域或从所述第二图像中确定的第二图像区域，根据所述第一图像区域和第二图像区域中的对应标识点的不同位置，确定所述图像区域中第二预设数量个标识点的深度信息；或者，当所述移动机器人还包括惯性感测单元IMU时，获取所述红外摄像模组在采集所述图像之前采集的上一图像，获取根据预设的充电座图像特征从所述上一图像中确定的所述待识别充电座的上一图像区域，获取所述IMU采集的从第一位置到第二位置时的运动参量，根据所述运动参量和所述上一图像区域，确定所述图像区域中第二预设数量个标识点的深度信息；其中，所述第一位置为采集所述上一图像时所述移动机器人的位置，所述第二位置为采集所述图像时所述移动机器人的位置。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述深度信息和所述图像区域中第二预设数量个标识点的图像位置，确定所述图像区域中第二预设数量个标识点的空间位置的步骤，包括：按照以下第二预设公式，确定所述图像区域中第二预设数量个标识点的空间位置：其中，所述(Xi，Yi，Zi)为所述图像区域中第i个标识点的空间位置，所述Zi为所述图像区域中第i个标识点的深度信息，所述K为预设的所述红外摄像模组的内参矩阵，所述(ui，vi)为所述图像区域中第i个标识点的图像位置。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据确定的图像区域，确定所述待识别充电座的位置信息的步骤，包括：根据确定的图像区域，确定所述待识别充电座相对于所述移动机器人的空间位置和朝向。9.根据权利要求1～8任一项所述的方法，其特征在于，所述移动机器人还包括：能发射红外光的红外发射器；所述红外发射器发射的红外光能够照射在所述待识别充电座上。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述待识别充电座上包括反光材料，所述反光材料能够使反射光沿入射光的光路返回。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述待识别充电座的各个侧面上...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱建华，沈冰伟，蒋腻聪，郭斌，
申请(专利权)人：杭州萤石软件有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33