一种无人扫地车与垃圾站的对正系统及其方法技术方案

本发明专利技术公开了一种无人扫地车与垃圾站的对正系统及其方法，系统包括无人扫地车、地埋式垃圾站、摄像头、射频识别系统。方法包括：1、无人扫地车在清扫作业区域自动清扫垃圾；2、无人扫地车返回地埋式垃圾站；3、无人扫地车进入地埋式垃圾站后，通过摄像头获取垃圾站内的地面图像，进行图像处理，在识别到引导地面后继续校正前进方向；4、地埋式垃圾坑前方的阅读器扫描到无人扫地车尘盒前侧的标签后，就做出急停的操作；5、在扫描到标签信息后，打开地埋式垃圾坑，接着无人扫地车打开尘盒，将垃圾倒入地埋式垃圾坑；6、无人扫地车返回清扫作业区域继续进行自动清扫的任务或返回充电桩进行充电。本发明专利技术能将垃圾倾倒的操作无人化。本发明专利技术能将垃圾倾倒的操作无人化。本发明专利技术能将垃圾倾倒的操作无人化。

【技术实现步骤摘要】
一种无人扫地车与垃圾站的对正系统及其方法


[0001]本专利技术属于无人扫地车
，尤其涉及一种无人扫地车与垃圾站的对正系统及其方法。

技术介绍

[0002]无人驾驶以及逐渐成为未来汽车发展的趋势，把高科技无人驾驶技术和日常的环卫扫地车结合起来是一个大胆创新而又不失实用的理念。无人驾驶在环卫领域的应用是一个比较封闭的环境，不需要积累太多的数据和测试，可有效替代复杂机械的环卫工作，降低环卫工人的劳动强度，提高清洁效率。
[0003]对于现有的无人扫地车而言，在其尘盒装满或完成一圈清扫作业后，只能通过人工倾倒的方式处理垃圾，并且需要人为取下与安装尘盒。该种垃圾收集方式存在脱离无人扫地车无人化、高效化的理念，以及无法舍弃人工干预而导致的高成本的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术目的在于提供一种无人扫地车与垃圾站的对正系统及其方法,以解决现有垃圾收集方式无法舍弃人工干预而导致的高成本的技术问题。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术的具体技术方案如下：
[0006]一种无人扫地车与垃圾站的对正系统及其方法，包括以下步骤：。
[0007]一种无人扫地车与垃圾站的对正系统，包括无人扫地车、地埋式垃圾站、摄像头、射频识别系统；
[0008]所述地埋式垃圾站包括地埋式垃圾坑、阅读器、主干地面、引导地面；
[0009]所述阅读器位于地埋式垃圾坑的前方；
[0010]所述主干地面与引导地面有明显的边缘信息，提取边缘信息用于获取图像中重要的信息。<br/>[0011]所述无人扫地车包括尘盒和标签；
[0012]所述尘盒用来装填垃圾，位于无人扫地车的后端；
[0013]地埋式垃圾坑前方的阅读器扫描到无人扫地车尘盒前端的标签后，做出急停的操作；
[0014]通过摄像头获取地埋式垃圾站内的地面图像，进行图像处理；
[0015]所述射频识别系统包括电子标签、读写器和计算机网络；以电子标签来标识物体，电子标签通过无线电波与读写器进行数据交换，读写器可将主机的读写命令传送到电子标签，再把电子标签返回的数据传送到主机，主机的数据交换与管理系统负责完成电子标签数据信息的存储、管理和控制。
[0016]进一步的，所述主干地面为黑色，所述引导地面为白色，在处理引导地面的边缘信息时，提取颜色特征以实现对引导地面的检测、识别。
[0017]进一步的，还包括上位机系统，用来估计地埋式垃圾坑的剩余容量。
[0018]一种无人扫地车与垃圾站的对正方法，包括以下步骤：
[0019]步骤1、无人扫地车在清扫作业区域自动清扫垃圾；
[0020]步骤2、在无人扫地车检测到尘盒装满垃圾后，根据高精度地图和导航信息，无人扫地车返回地埋式垃圾站；
[0021]步骤3、无人扫地车进入地埋式垃圾站后，采用后退的方式进入垃圾坑对正区域，通过安装于扫地车后端的摄像头获取垃圾站内的地面图像，进行图像处理，在识别到引导地面后继续校正后退方向；
[0022]步骤4、地埋式垃圾坑前方的阅读器扫描到无人扫地车尘盒前侧的标签后，就做出急停的操作，此时无人扫地车的尘盒与地埋式垃圾坑正好对接；
[0023]步骤5、在扫描到标签信息后，打开地埋式垃圾坑，接着无人扫地车打开尘盒，将垃圾倒入地埋式垃圾坑；
[0024]步骤6、无人扫地车返回清扫作业区域继续进行自动清扫的任务或返回充电桩进行充电。
[0025]进一步的，步骤3中所述图像处理是指对摄像头釆集到的垃圾站地面信息进行地面图像的预处理，针对地埋式垃圾站的地面需要通过基于颜色区域特征的图像分割算法对地面图像进行灰度化、均衡化，接着通过控制阈值，提取感兴趣区域，将主干区域与引导区域分割开来，实现对白色引导区域的精准检测。
[0026]进一步的，所述基于颜色区域特征的图像分割算法首先调用无人车摄像头获取视频信息准备处理，将图像由RGB转换为HSV格式，接着通过设置合适的阈值进行颜色分割，提取出感兴趣的白色区域，初步确定引导地面的位置，然后对图像执行二维中值滤波，减少斑点噪声和椒盐噪声的干扰，以防止边缘模糊化。
[0027]进一步的，进行图像分割还要对已检测到的引导区进行膨胀、区域生长处理，使检测到的引导区域更加完整；还要排除噪声干扰，对垃圾站地面做平滑处理并将孤立块去除，以防止引导区域附近有相近颜色物体对检测结果的干扰。
[0028]进一步的，在识别到引导地面后继续校正前进方向的方法，使用Sobel算子对引导区域进行边界特征提取，由于地面引导区域边界是指地面引导区域的目标区域灰度值急剧且大幅变换的像素点的集合，使用Sobel算子来计算图像中目标区灰度变化相似值，接着寻找目标区域边界线，进而实现对目标区域的中线进行检测与识别。
[0029]进一步的，对提取出的图像做直线检测处理，对引导区域的边缘做直线检测能剔除非直线边缘，仅保留感兴趣的直线；该直线检测算法根据参数调整保留重要的直线信息，并且可以获得所检测到的直线的数量以及每条直线上的点的信息，同时还可以求得直线的斜率以做进一步的筛选，提取出准确的道路边线后才能够依据道路边线的坐标计算出引导区域的中线。
[0030]本专利技术的一种无人扫地车与垃圾站的对正系统及其方法，具有以下优点：本专利技术在无人车能够完成自动驾驶与清扫工作的基础上增加无人扫地车与地埋式垃圾站的垃圾坑自动对正的方法，能够通过无人扫地车后方的高清摄像头采集到垃圾站的地面图像，根据图像处理识别垃圾站的主干地面以及引导地面，让车体跟着引导地面不断修正后退的路线，接着等待垃圾坑前侧阅读器检测到无人车底部的标签信息后立即发出急停信息，此时便完成了无人扫地车与垃圾坑的对正，能够将垃圾倾倒的操作无人化，让垃圾收集、垃圾倾
倒、车辆返航充电的流程舍弃人工干预。
附图说明
[0031]图1为本专利技术的一种无人扫地车与垃圾站的对正方法流程示意图；
[0032]图2为本专利技术的地埋式垃圾站结构示意图；
[0033]图3为本专利技术的无人扫地车底盘结构示意图；
[0034]图中标记说明：10、无人扫地车；20、尘盒；30、地埋式垃圾站；31、主干地面；32、引导地面；40、地埋式垃圾坑；50、阅读器；60、标签。
具体实施方式
[0035]为了更好地了解本专利技术的目的、结构及功能，下面结合附图，对本专利技术一种无人扫地车与垃圾站的对正系统及其方法做进一步详细的描述。
[0036]如图2，图3所示，本专利技术一种无人扫地车与垃圾站的对正系统包括无人扫地车10、地埋式垃圾站30、摄像头、射频识别系统；
[0037]所述地埋式垃圾站30包括地埋式垃圾坑40、阅读器50、主干地面31、引导地面32；所述阅读器50位于地埋式垃圾坑40的前方；所述主干地面31与引导地面32有明显的边缘信息，提取边缘信息用于获取图像中重要的信息；
[0038]所述无人扫地车1包括尘盒20和标签60；所述尘盒20用来装填垃圾，位于无人扫地车1本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人扫地车与垃圾站的对正系统，其特征在于，包括无人扫地车(10)、地埋式垃圾站(30)、摄像头、射频识别系统；所述地埋式垃圾站(30)包括地埋式垃圾坑(40)、阅读器(50)、主干地面(31)、引导地面(32)；所述阅读器(50)位于地埋式垃圾坑(40)的前方；所述主干地面(31)与引导地面(32)有明显的边缘信息，提取边缘信息用于获取图像中重要的信息；所述无人扫地车(10)包括尘盒(20)和标签(60)；所述尘盒(20)用来装填垃圾，位于无人扫地车(10)的后端；地埋式垃圾坑(40)前方的阅读器(50)扫描到无人扫地车尘盒(20)前端的标签(60)后，做出急停的操作；通过摄像头获取地埋式垃圾站(30)内的地面图像，进行图像处理；所述射频识别系统包括电子标签、读写器和计算机网络；以电子标签来标识物体，电子标签通过无线电波与读写器进行数据交换，读写器可将主机的读写命令传送到电子标签，再把电子标签返回的数据传送到主机，主机的数据交换与管理系统负责完成电子标签数据信息的存储、管理和控制。2.根据权利要求1所述的无人扫地车与垃圾站的对正系统，其特征在于，所述主干地面(31)为黑色，所述引导地面(32)为白色，在处理引导地面(31)的边缘信息时，提取颜色特征以实现对引导地面的检测、识别。3.根据权利要求1所述的无人扫地车与垃圾站的对正系统，其特征在于，还包括上位机系统，用来估计地埋式垃圾坑(40)的剩余容量。4.根据权利要求1
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3任一项所述的无人扫地车与垃圾站的对正方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、无人扫地车(10)在清扫作业区域自动清扫垃圾；步骤2、在无人扫地车(10)检测到尘盒(20)装满垃圾后，根据高精度地图和导航信息，无人扫地车(10)返回地埋式垃圾站(30)；步骤3、无人扫地车(10)进入地埋式垃圾站(30)后，采用后退的方式进入垃圾坑对正区域，通过安装于扫地车后端的摄像头获取垃圾站内的地面图像，进行图像处理，在识别到引导地面(32)后，继续校正后退方向；步骤4、地埋式垃圾坑(40)前方的阅读器(50)扫描到无人扫地车尘盒(20)前侧的标签(60)后，就做出急停的操作，此时无人扫地车(10)的尘盒(20)与地埋式垃圾坑(40)正好对接；步骤5、在扫描到标签信息后，打开...

【专利技术属性】
技术研发人员：施佺，陈海龙，刘禹凡，董翔宇，周航，章强，李爽，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：