一种巡检机器人辅助定位方法技术

本发明专利技术提供一种巡检机器人辅助定位方法，该方法基于包括机器人、安装在机器人的采集模块、jetson模块的系统，本发明专利技术的方法中，在巡检机器人的移动轨迹上布置定位位置标识图案，然后通过基于深度学习的轻量化模型对位置标识图案进行识别，最后返回给机器人系统位置坐标信息，当现有的定位系统出现定位丢失情况，可对其进行调整，而且这里位置标识图案由圆形反光帖组成，圆形反光帖由实心和空心圆形帖组成，对比特征描述点的方法，可以避免相似场景下得到类似的特征描述点带来的位置误差，并且可以减少处理器的算力负担。可以减少处理器的算力负担。

【技术实现步骤摘要】
一种巡检机器人辅助定位方法


[0001]本专利技术涉及一种巡检机器人辅助定位方法。

技术介绍

[0002]现有巡检机器人在执行任务时，系统通常需要根据事先设定地图作为巡 检路径以去往任务点，巡检机器人在运动中，系统会获取安装在巡检机器人 轮胎的里程计的数据来作为定位信息，若在去往任务点中，遇到障碍物时， 会通过设置在车体上的激光检测仪检测到该障碍物并调整位姿来避开障碍 物，这种情况下，经过一个路段中，没有障碍物和有障碍物情况下，里程计 记录的数据会不一样，所以在有障碍物情况下，仍然采用没有障碍物的里程 计数据来决定定位信息是不准确的，此时，现有技术中，在对一个目标任务 点设计路线时，系统通常会先收集路线过程中障碍物，然后机器人遇到该障 碍物避开该障碍物时，对里程计收集的数据进行相应调整后才作为定位信息， 然而在实际过程中，路线中的障碍物会发生变化(例如：位置、尺寸大小均 会发生变化)，若此时继续采用预先收集的情况的调整标准来调整定位信息， 结果也往往是不准确的，再者，路途中若出现车轮打滑的情况，也会导致里 程计失准，进而导致定位信息不准确。
[0003]本专利技术在现有的定位方法基础上，采用辅助定位技术修正机器人的定位； 具体地，在辅助定位技术获取的定位信息时，将机器人系统会将现有获取的 定位信息修改成辅助定位技术获取的定位信息，本专利技术在于提供一种巡检机 器人辅助定位方法。

技术实现思路

[0004]为实现以上的目的，本专利技术提供一种巡检机器人辅助定位方法，具体的 技术方案如下：
>[0005]一种巡检机器人定位方法，该方法基于包括机器人、安装在机器人的采 集模块、jetson模块的系统，包括以下步骤：
[0006]S1:所述相机采集模块采集布置在巡检路径的位置标识图案信息并将该信 息传输至所述jetson模块；其中，位置标识图案信息有多个，沿着巡检路径分 布，位置标识图案信息对应记录其所处位置信息；
[0007]S2:所述jetson模块基于卷积神经网络的轻量化模型对位置标识图案信进 行处理得到位置标识图案的类别序号；
[0008]S3:所述jetson模块基于类别序号从预存的类别文件中拿到获取机器人坐 标位置(x，y)；
[0009]S4:所述jetson模块将位置标识图案获取位置标识图案的轮廓点，将整张 图像的轮廓点进行面积排序，获取轮廓面积最大的轮廓，获取该轮廓的像素 宽度结合所述相机采集模块的焦距F、位置标识图案实际宽度W，计算出机 器人与位置标识图案的距离D：D＝F.W/P；
[0010]S5:根据目标轮廓的函数获取初步角度，采用长宽WH的判定原则获取最 终角度
angle，若W大于H，angle相对于水平x轴方向为180
°‑
初步角度， 反之，angle相对于水平x轴方向为90
°‑
初步角度]；最终得到位置坐标(x， y，z，angle)，x为x轴坐标，y为y轴坐标，z是距离d的坐标，angel是位 置标识图案相对机器人正方向的旋转角度。
[0011]进一步地，位置标识图案信息由圆形反光帖组成，圆形反光帖由实心和 空心圆形帖组成，不同的位置标识图案其圆形反光帖的位置不同。
[0012]进一步地，所述卷积神经网络的轻量化模型为MobileNetV3模型，模型的 参数量为5.14MB，整个网络由一个卷积层、13个Bneck_conf块(深度可分离 卷积)以及两个全连接层组成；位置标识图案从网络中的首层部分进入，然 后通过各层的卷积操作，得到最终的特征图，然后通过全连接层对最终的特 征图进行分类评分，得出评分最高的一类并输出类别序号。
[0013]进一步地，轮廓点的获取是将位置标识图案依次进行图像颜色空间转换、 高斯滤波去除噪声、使用canny算子边缘检测处理后获得。
[0014]进一步地，目标轮廓的函数为imutils.grab_contours函数。
[0015]本专利技术的有益效果在于：在巡检机器人的移动轨迹上布置定位位置标识 图案，然后通过基于深度学习的轻量化模型对位置标识图案进行识别，最后 返回给机器人系统位置坐标信息，当现有的定位系统出现定位丢失情况，可 对其进行调整。
具体实施方式
[0016]下面对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描 述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术 中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所 有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0017]在本专利技术中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、
ꢀ“
顶”、“底”、“内”、“外”、“中”、“竖直”、“水平”、“横向”、
ꢀ“
纵向”等指示的方位或位置关系，这些术语主要是为了更好地描述本专利技术 及其实施例，并非用于限定所指示的装置、元件或组成部分必须具有特定方 位，或以特定方位进行构造和操作。
[0018]并且，上述部分术语除了可以用于表示方位或位置关系以外，还可能用 于表示其他含义，例如术语“上”在某些情况下也可能用于表示某种依附关 系或连接关系。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解这些 术语在本专利技术中的具体含义。
[0019]此外，术语“安装”、“设置”、“设有”、“连接”、“相连”应做 广义理解。例如，可以是固定连接，可拆卸连接，或整体式构造；可以是机 械连接，或电连接；可以是直接相连，或者是通过中间媒介间接相连，又或 者是两个装置、元件或组成部分之间内部的连通。对于本领域普通技术人员 而言，可以根据具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。
[0020]此外，术语“第一”、“第二”等主要是用于区分不同的装置、元件或 组成部分(具体的种类和构造可能相同也可能不同)，并非用于表明或暗示 所指示装置、元件或组成部分的相对重要性和数量。除非另有说明，“多个
”ꢀ
的含义为两个或两个以上。
[0021]还应当理解，在本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施 例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所 使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一 个”及“该”意在包括复数形式。
[0022]还应当进一步理解，在本专利技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和 /或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并 且包括这些组合。
[0023]本专利技术提供一种巡检机器人定位方法，该方法基于包括机器人、安装在 机器人的采集模块、jetson模块的系统，其中，包括以下步骤：
[0024]S1:所述相机采集模块采集布置在巡检路径的位置标识图案信息并将该信 息传输至所述jetson模块；其中，位置标识图案信息有多个，沿着巡检路径分 布，位置标识图案信息对应记录其所处位置信息；
[0025]具体地，所述相机采集模块为红外相机采集模块，位置本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种巡检机器人定位方法，该方法基于包括机器人、安装在机器人的采集模块、jetson模块的系统，其特征在于，包括以下步骤：S1:所述相机采集模块采集布置在巡检路径的位置标识图案信息并将该信息传输至所述jetson模块；其中，位置标识图案信息有多个，沿着巡检路径分布，位置标识图案信息对应记录其所处位置信息；S2:所述jetson模块基于卷积神经网络的轻量化模型对位置标识图案信进行处理得到位置标识图案的类别序号；S3:所述jetson模块基于类别序号从预存的类别文件中拿到获取机器人坐标位置(x，y)；S4:所述jetson模块将位置标识图案获取位置标识图案的轮廓点，将整张图像的轮廓点进行面积排序，获取轮廓面积最大的轮廓，获取该轮廓的像素宽度结合所述相机采集模块的焦距F、位置标识图案实际宽度W，计算出机器人与位置标识图案的距离D：D＝F.W/P；S5:根据目标轮廓的函数获取初步角度，采用长宽WH的判定原则获取最终角度angle，H为目标轮廓的高度，若W大于H，angle相对于水平x轴方向为180
°‑
初步角度，反之，angle相对于水平x轴方向为90
°‑
初步角度；，最终得到位...

【专利技术属性】
技术研发人员：粟玉雄，李伟强，邹婉欣，
申请(专利权)人：千巡科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：