一种基于计算机视觉的无人跟随运载小车制造技术

本发明专利技术公开的属于智能机器人的感知与决策技术领域，具体为一种基于计算机视觉的无人跟随运载小车，包括硬件模块和软件模块；所述硬件模块包括动力电池组、车体、动力装置、传感器和控制计算机，所述车体包括车身和底盘，所述动力装置安装在底盘上，动力装置内置有ROS底盘驱动系统，所述传感器包括双目摄像头和超声波传感器，所述软件模块包括OpenCV图像处理程序和电机控制程序，软件模块运行于控制计算机内，本发明专利技术可广泛应用于服务业、银行、车站等不同场所，用于完成人脸识别、跟随、载物等工作，提高了工作效率，一定程度上保证了工作的可靠性、稳定性和统一性，且能够在倾斜路面也能够稳定的运输货物。

【技术实现步骤摘要】
一种基于计算机视觉的无人跟随运载小车
本专利技术涉及智能机器人的感知与决策
，具体为一种基于计算机视觉的无人跟随运载小车。
技术介绍
智能跟随运载小车的感知与决策技术是智能驾驶运用的核心。目前，智能小车中常用的环境感知技术主要基于视觉和雷达，而决策主要涉及小车的路径规划、轨迹跟踪以及自动避障等方面。在环境感知方面，传统的UWB基站、视觉和雷达算法应用效果并不明显，目标识别准确性低，跟踪稳定性差。如公开号为CN108279685A的中国专利公开了一种基于视觉跟随的搬运小车及工作方法，其视觉跟随采用模块匹配的方法，一定程度上提高了工作效率、应用较为简单但是效果并不显著，实时性、准确性和连续工作的能力不佳。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有技术的不足之处，提供一种基于计算机视觉的无人跟随运载小车，以达到提升运载小车实时性、准确性和连续工作能力的目的。为解决上述技术问题，根据本专利技术的一个方面，本专利技术提供了如下技术方案：一种基于计算机视觉的无人跟随运载小车，包括硬件模块和软件模块；所述硬件模块包括动力电池组、车体、动力装置、传感器和控制计算机，所述车体包括车身和底盘，所述动力装置安装在底盘上，动力装置内置有ROS底盘驱动系统，所述传感器包括双目摄像头和超声波传感器，所述软件模块包括OpenCV图像处理程序和电机控制程序，软件模块运行于控制计算机内；其中，所述车身的顶部安装有双目摄像头，车身上还设置有载物平台，车身的周围布置有多个超声波传感器，超声波传感器用于检测小车周围是否有障碍物，并将信息反馈给控制计算机，车身安装在底盘上；所述ROS底盘驱动系统包括多个的车轮和单独控制车轮运行的步进电机，步进电机由安装在底盘上的动力电池组供电，在转向时，ROS底盘驱动系统通过控制多个步进电机间的转速差实现转向、行走和停止；所述OpenCV图像处理程序用于处理双目摄像头拍摄到的图像，用户通过框图选择特定的人或物体，进行目标的锁定，并根据双目测距原理计算出小车与目标的距离；所述电机控制程序用于控制ROS底盘驱动系统实现转向、行走和停止。优选的，所述车轮通过液压杆安装在底盘上，所述液压杆由液压系统控制工作，且所述车身上安装有由水平仪，水平仪与控制计算机电性连接，水平仪用于检测车身的水平状态并反馈到控制计算机上，控制计算机通过计算车身的水平状态，向液压系统反馈电信号，液压系统再控制液压杆伸缩，保持车身的水平。优选的，所述车轮的数量为六个或六个以上。优选的，所述车身上安装有报警模块，报警模块有控制计算机控制工作。与现有技术相比：本专利技术设计制作的运载小车实现了一般场景下对特定目标的自动跟随，工作效率高且工作可靠。本专利技术可广泛应用于服务业、银行、车站等不同场所，用于完成人脸识别、跟随、载物等工作，提高了工作效率，一定程度上保证了工作的可靠性、稳定性和统一性，且能够在倾斜路面也能够稳定的运输货物。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施方式的技术方案，下面将结合附图和详细实施方式对本专利技术进行详细说明，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：图1为本专利技术结构示意框图；图2为本专利技术的控制方法流程图。具体实施方式为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本专利技术的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术，但是本专利技术还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本专利技术内涵的情况下做类似推广，因此本专利技术不受下面公开的具体实施方式的限制。其次，本专利技术结合示意图进行详细描述，在详述本专利技术实施方式时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本专利技术保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术的实施方式作进一步地详细描述。请参阅图1-2，本专利技术提供一种基于计算机视觉的无人跟随运载小车，包括硬件模块和软件模块；所述硬件模块包括动力电池组、车体、动力装置、传感器和控制计算机，所述车体包括车身和底盘，所述动力装置安装在底盘上，动力装置内置有ROS底盘驱动系统，所述传感器包括双目摄像头和超声波传感器，所述软件模块包括OpenCV图像处理程序和电机控制程序，软件模块运行于控制计算机内；其中，所述车身的顶部安装有双目摄像头，车身上还设置有载物平台，车身的周围布置有多个超声波传感器，超声波传感器用于检测小车周围是否有障碍物，并将信息反馈给控制计算机，车身安装在底盘上；所述ROS底盘驱动系统包括多个的车轮和单独控制车轮运行的步进电机，步进电机由安装在底盘上的动力电池组供电，在转向时，ROS底盘驱动系统通过控制多个步进电机间的转速差实现转向、行走和停止；所述OpenCV图像处理程序用于处理双目摄像头拍摄到的图像，用户通过框图选择特定的人或物体，进行目标的锁定，并根据双目测距原理计算出小车与目标的距离；所述电机控制程序用于控制ROS底盘驱动系统实现转向、行走和停止。作为本专利技术的一种实施方式，所述车轮通过液压杆安装在底盘上，所述液压杆由液压系统控制工作，且所述车身上安装有由水平仪，水平仪与控制计算机电性连接，水平仪用于检测车身的水平状态并反馈到控制计算机上，控制计算机通过计算车身的水平状态，向液压系统反馈电信号，液压系统再控制液压杆伸缩，保持车身的水平。作为本专利技术的一种实施方式，所述车轮的数量为六个或六个以上。作为本专利技术的一种实施方式，所述车身上安装有报警模块，报警模块有控制计算机控制工作。所述的一种基于计算机视觉的无人跟随运载小车的控制方法分为以下几个步骤：(1)用户在移动端打开软件与运载小车进行配对，启动运载小车的识别程序。(2)位于车身顶端的双目摄像头获取当前小车前方图像，并通过OpenCV图像处理程序对图像进行双目滤波及降噪处理。(3)由用户在应用软件app中进行框图选择，利用基于改进Camshift与TLD框图结合的算法实现对特定的人或物体的目标识别。(4)程序开始运行后，控制计算机获得根据双目测距原理所获得的距离数据，车身的外围所安装的多个超声传感器，检测小车周围范围内是否有障碍物，并将所得到的距离信息返回给控制计算机。(5)在用户移动时，控制计算机实时将人体或物体特征点进行对比识别追踪，当人体或物体目标丢失时，报警模块启动，发出语音报警。(6)根据控制计算机所获得到的多种距离信息，进行路径规划，在跟进用户的同时进行简单避障，与此同时，为了防止用户位置变动较大使控制计算机获得的数据连贯性差，将由双目摄像头和超声传感器获得的距离数据进行插值后用于电机控制，并用PID算法保证运动平本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于计算机视觉的无人跟随运载小车，其特征在于：包括硬件模块和软件模块；所述硬件模块包括动力电池组、车体、动力装置、传感器和控制计算机，所述车体包括车身和底盘，所述动力装置安装在底盘上，动力装置内置有ROS底盘驱动系统，所述传感器包括双目摄像头和超声波传感器，所述软件模块包括OpenCV图像处理程序和电机控制程序，软件模块运行于控制计算机内；其中，/n所述车身的顶部安装有双目摄像头，车身上还设置有载物平台，车身的周围布置有多个超声波传感器，超声波传感器用于检测小车周围是否有障碍物，并将信息反馈给控制计算机，车身安装在底盘上；/n所述ROS底盘驱动系统包括多个的车轮和单独控制车轮运行的步进电机，步进电机由安装在底盘上的动力电池组供电，在转向时，ROS底盘驱动系统通过控制多个步进电机间的转速差实现转向、行走和停止；/n所述OpenCV图像处理程序用于处理双目摄像头拍摄到的图像，用户通过框图选择特定的人或物体，进行目标的锁定，并根据双目测距原理计算出小车与目标的距离；/n所述电机控制程序用于控制ROS底盘驱动系统实现转向、行走和停止。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的无人跟随运载小车，其特征在于：包括硬件模块和软件模块；所述硬件模块包括动力电池组、车体、动力装置、传感器和控制计算机，所述车体包括车身和底盘，所述动力装置安装在底盘上，动力装置内置有ROS底盘驱动系统，所述传感器包括双目摄像头和超声波传感器，所述软件模块包括OpenCV图像处理程序和电机控制程序，软件模块运行于控制计算机内；其中，
所述车身的顶部安装有双目摄像头，车身上还设置有载物平台，车身的周围布置有多个超声波传感器，超声波传感器用于检测小车周围是否有障碍物，并将信息反馈给控制计算机，车身安装在底盘上；
所述ROS底盘驱动系统包括多个的车轮和单独控制车轮运行的步进电机，步进电机由安装在底盘上的动力电池组供电，在转向时，ROS底盘驱动系统通过控制多个步进电机间的转速差实现转向、行走和停止；
所述OpenCV图像处理程序用于处理双目摄像头拍摄到的图像，用户...

【专利技术属性】
技术研发人员：王铖，李柏毅，史书恒，刘中姐，宋崇源，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22