1.本发明涉及一种机器人视觉巡线导航算法以及采用该算法的机器人。
背景技术：2.巡线导航是一种常用的机器人导航方法，其原理是，在地面上设置导航线，机器人识别导航线沿导航线运动。传统的巡线导航方法中，采用磁导引、电磁感应等导引方式，这些方法均涉及到磁条导轨的铺设，需要对现有环境进行改造，成本大且易受安装环境内电磁场的影响，易出现导航失败的问题。
技术实现要素：3.有鉴于此，本发明提供一种机器人视觉巡线导航方法及视觉巡线机器人，利用视觉巡线替代传统的电磁巡线导航，更加方便经济。
4.为解决以上技术问题，本发明提供一种机器人视觉巡线导航方法，包括：在地面设置导航线；利用机器人上的摄像头获取地面图像信息；分析导航线在图像信息上的位置，并根据导航线的位置确定机器人的行进方向。
5.作为一种改进，所述导航线颜色与地面颜色形成反差。
6.作为一种进一步的改进，所述分析导航线在图像信息上的位置，并根据导航线的位置确定机器人的行进方向包括：将图像信息从左至右分为左转区、直行区、右转区；判断导航线在图像信息中起点的位置，如果在左转区则机器人左转，如果在直行区则机器人直行，如果在右转区则机器人右转。
7.作为另一种更进一步的改进，所述左转区从左至右划分为若干左转子区，所述右转区从右至左划分为若干右转子区；机器人在所述各左转子区内的转弯半径从左到右递增，机器人在作数各右转子区内的转弯半径从右到左递增。
8.作为一种优选，所述左转区从左至右分为左小弯曲、左中弯区、左大弯区，所述右转弯区从右至左分为右小弯区、右中弯区、右大弯区；如果导航线在左大弯区则机器人左转大弯，如果导航线在左中弯区则机器人左转中弯、如果导航线在左小弯区则机器人左转小弯，如果导航线在右小弯区则机器人右转小弯，如果导航线在右中弯区则机器人右转中弯，如果导航线在右大弯区则机器人右转大弯。
9.作为一种优选，所述左小弯区、左中弯区、左大弯区、直行区、右大弯区、右中弯区、右小弯区所占比例为110：20:20:20：20:20:110。
10.作为一种优选，机器人直行时左右轮的速度相等；机器人直行时左右轮的速度相等；机器人左转小弯时左右轮速度之比为1:3；机器人左转中弯时左右轮速度之比为3:5；机器人左转大弯时左右轮速度之比为7:9；机器人右转小弯时左右轮速度之比为3:1；机器人右转中弯时左右轮速度之比为5:3；机器人右转大弯时左右轮速度之比为9:7。
11.作为一种改进，机器人转弯通过左右轮速差来实现：
[0012]vl
＝vs+v
t
[0013]vr
＝v
s-v
t
[0014]
其中，v
l
为左轮的速度、vr为右轮的速度、vs为机器人直行速度、v
t
为调节速度；
[0015]vt
＝k
p
*e
[0016]
e＝x
1-xm[0017]
其中，k
p
为比例调节常数、e为误差量、x1为导航线在图像信息中起点的横轴坐标、xm为图像信息中点的横轴坐标。
[0018]
作为一种改进，机器人转弯通过左右轮速差来实现：
[0019]vl
＝vs+v
t
[0020]vr
＝v
s-v
t
[0021]
其中，v
l
为左轮的速度、vr为右轮的速度、vs为机器人直行速度、v
t
为调节速度；
[0022]vt
＝k
p
*en+kd*(e
n-e
n-1
)
[0023]en
＝x
n-xm[0024]en-1
＝x
n-1-xm[0025]
其中，k
p
为比例调节常数、kd为微分调节常数、en为本次误差量、e
n-1
为上一次误差量、xn为本帧图像信息中导航线起点的横轴坐标、x
n-1
为上一帧图像信息中导航线起点的横轴坐标、xm为图像信息中点的横轴坐标。
[0026]
本发明还提供一种视觉巡线机器人，包括视觉巡线导航模块、运动模块；所述运动模块按照视觉巡线导航模块提供的前进、转向指令行进；所述视觉巡线导航模块包括用于获取图像信息的图像信息获取模块、用于分析导航线在图像信息上的位置并根据导航线的位置确定机器人的行进方向的分析模块。
[0027]
本发明的有益之处在于：导航线为可通过视觉识别的物体如直接在地面喷涂构成，大大降低了视觉巡线的架设维护成本。而用于获取图像信息的摄像头在机器人上往往还可作其他用处，减少了设备的重复和冗余，降低了机器人的整体造价。
附图说明
[0028]
图1为本发明的流程图。
[0029]
图2为本发明中图像信息的示意图。
[0030]
图3为本发明的结构原理图。
[0031]
图中标记：1
具体实施方式
[0032]
为了使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。
[0033]
如图1、图2所示，本发明提供机器人视觉巡线导航方法，包括：
[0034]
s1在地面设置导航线；可以预料的是，导航线应该能够被视觉识别。最好是导航线颜色与地面颜色能够形成反差，这样方便视觉捕捉导航线。
[0035]
s2利用机器人上的摄像头获取地面图像信息；
[0036]
s3分析导航线在图像信息上的位置，并根据导航线的位置确定机器人的行进方向。具体地，将图像信息从左至右分为左转区、直行区、右转区；判断导航线在图像信息中起
点的位置(即导航线在图像信息中最下方的部分)，如果在左转区则机器人左转，如果在直行区则机器人直行，如果在右转区则机器人右转。
[0037]
实施例1
[0038]
左转区从左至右划分为若干左转子区，所述右转区从右至左划分为若干右转子区；机器人在所述各左转子区内的转弯半径从左到右递增，机器人在作数各右转子区内的转弯半径从右到左递增。也就是说，导航线偏离越远需要的转弯弧度就越大，其转弯半径就越小。反之，导航线偏离越小需要的转弯弧度就越小，其转弯半径就越大。当导航线位于图像正中，其转弯半径就趋于无穷大接近于直线。
[0039]
本实施例中，左转区从左至右分为左小弯曲、左中弯区、左大弯区，所述右转弯区从右至左分为右小弯区、右中弯区、右大弯区；如果导航线在左大弯区则机器人左转大弯，如果导航线在左中弯区则机器人左转中弯、如果导航线在左小弯区则机器人左转小弯，如果导航线在右小弯区则机器人右转小弯，如果导航线在右中弯区则机器人右转中弯，如果导航线在右大弯区则机器人右转大弯。
[0040]
具体地，所述左小弯区、左中弯区、左大弯区、直行区、右大弯区、右中弯区、右小弯区所占比例为110：20:20:20：20:20:110。而机器人直行时左右轮的速度相等；机器人左转小弯时左右轮速度之比为1:3；机器人左转中弯时左右轮速度之比为3:5；机器人左转大弯时左右轮速度之比为7:9；机器人右转小弯时左右轮速度之比为3:1；机器人右转中弯时左右轮速度之比为5:3；机器人右转大弯时左右轮速度之比为9:7。
[0041]
实施例2
[0042]
通过实施例1可以得出，转弯分区越精细，转弯控制得就越好，那么势必巡线效果越好，避免机器人沿导航线左右摆动的情况。
[0043]
于是，机器人转弯通过左右轮速差来实现：
[0044]vl
＝vs+v
t
[0045]vr
＝v
s-v
t
[0046]
其中，v
l
为左轮的速度、vr为右轮的速度、vs为机器人直行速度、v
t
为调节速度；
[0047]vt
＝k
p
*e
[0048]
e＝x
1-xm[0049]
其中，k
p
为比例调节常数、e为误差量、x1为导航线起点的横轴坐标、xm为图像信息中点的横轴坐标。
[0050]
同样如图2所示，假设本帧中，导航线起点在图像信息中的横坐标为x1＝50，图像信息中点的横轴坐标xm＝100，误差量就为-50。k
p
为比例调节常数根据实际情况进行调整，本实施例中为0.5，因此调节速度v
t
＝-25。设机器人直线速度为200，那么本帧中左轮速度v
l
＝175，而右轮速度vr＝225，从而实现左转。
[0051]
实施例3
[0052]
通过上述方法的调整，机器人沿导航线左右摆动的情况得到了大幅改善，但仍然会出现些许晃动的情况。究其原因是由于速度越大惯性越大，导航线起点越远离图像中心其调节速度v
t
就越大，导致惯性就越大。因此需要对调节速度v
t
进行限制。
[0053]
同样，机器人转弯通过左右轮速差来实现：
[0054]vl
＝vs+v
t
[0055]vr
＝v
s-v
t
[0056]
其中，v
l
为左轮的速度、vr为右轮的速度、vs为机器人直行速度、v
t
为调节速度；
[0057]vt
＝k
p
*en+kd*(e
n-e
n-1
)
[0058]en
＝x
n-xm[0059]en-1
＝x
n-1-xm[0060]
其中，k
p
为比例调节常数、kd为微分调节常数、en为本次误差量、e
n-1
为上一次误差量、xn为本帧图像信息中导航线起点的横轴坐标、x
n-1
为上一帧图像信息中导航线起点的横轴坐标、xm为图像信息中点的横轴坐标。
[0061]
假设本帧中，导航线起点在图像信息中的横坐标为xn＝50，图像信息中点的横轴坐标xm＝100，误差量就为-50。k
p
为比例调节常数根据实际情况进行调整，本实施例中为0.5，kd为微分调节常数也需要根据实际情况进行设定调整，本实施例中为3。x
n-1
＝51为上一帧图像信息中导航线起点的横轴坐标，那么e
n-1
＝-49为上一次误差量。v
t
＝0.5*-50+3*(-50+49)＝-25-3＝-28，设机器人直线速度为200，那那么本帧中左轮速度v
l
＝172，而右轮速度vr＝228，从而实现左转。
[0062]
如图3所示，本发明还提供本发明还提供一种视觉巡线机器人，包括视觉巡线导航模块、运动模块；所述运动模块按照视觉巡线导航模块提供的前进、转向指令行进；所述视觉巡线导航模块包括用于获取图像信息的图像信息获取模块、用于分析导航线在图像信息上的位置并根据导航线的位置确定机器人的行进方向的分析模块。
[0063]
以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，上述优选实施方式不应视为对本发明的限制，本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明的精神和范围内，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
技术特征：1.一种机器人视觉巡线导航方法，其特征在于包括：在地面设置导航线；利用机器人上的摄像头获取地面图像信息；分析导航线在图像信息上的位置，并根据导航线的位置确定机器人的行进方向。2.根据权利要求1所述的一种机器人视觉巡线导航方法，其特征在于：所述导航线颜色与地面颜色形成反差。3.根据权利要求1所述的一种机器人视觉巡线导航方法，其特征在于所述分析导航线在图像信息上的位置，并根据导航线的位置确定机器人的行进方向包括：将图像信息从左至右分为左转区、直行区、右转区；判断导航线在图像信息中起点的位置，如果在左转区则机器人左转，如果在直行区则机器人直行，如果在右转区则机器人右转。4.根据权利要求3所述的一种机器人视觉巡线导航方法，其特征在于：所述左转区从左至右划分为若干左转子区，所述右转区从右至左划分为若干右转子区；机器人在所述各左转子区内的转弯半径从左到右递增，机器人在作数各右转子区内的转弯半径从右到左递增。5.根据权利要求4所述的一种机器人视觉巡线导航方法，其特征在于：所述左转区从左至右分为左小弯曲、左中弯区、左大弯区，所述右转弯区从右至左分为右小弯区、右中弯区、右大弯区；如果导航线在左大弯区则机器人左转大弯，如果导航线在左中弯区则机器人左转中弯、如果导航线在左小弯区则机器人左转小弯，如果导航线在右小弯区则机器人右转小弯，如果导航线在右中弯区则机器人右转中弯，如果导航线在右大弯区则机器人右转大弯。6.根据权利要求4所述的一种机器人视觉巡线导航方法，其特征在于：所述左小弯区、左中弯区、左大弯区、直行区、右大弯区、右中弯区、右小弯区所占比例为110：20:20:20：20:20:110。7.根据权利要求4所述的一种机器人视觉巡线导航方法，其特征在于：机器人直行时左右轮的速度相等；机器人左转小弯时左右轮速度之比为1:3；机器人左转中弯时左右轮速度之比为3:5；机器人左转大弯时左右轮速度之比为7:9；机器人右转小弯时左右轮速度之比为3:1；机器人右转中弯时左右轮速度之比为5:3；机器人右转大弯时左右轮速度之比为9:7。8.据权利要求3所述的一种机器人视觉巡线导航方法，其特征在于机器人转弯通过左右轮速差来实现：v
l
＝v
s
+v
tvr
＝v
s-v
t
其中，v
l
为左轮的速度、v
r
为右轮的速度、v
s
为机器人直行速度、v
t
为调节速度；v
t
＝k
p
*ee＝x
1-x
m
其中，k
p
为比例调节常数、e为误差量、x1为导航线在图像信息中起点的横轴坐标、x
m
为图像信息中点的横轴坐标。9.据权利要求3所述的一种机器人视觉巡线导航方法，其特征在于机器人转弯通过左
右轮速差来实现：v
l
＝v
s
+v
tvr
＝v
s-v
t
其中，v
l
为左轮的速度、v
r
为右轮的速度、v
s
为机器人直行速度、v
t
为调节速度；v
t
＝k
p
*e
n
+k
d
*(e
n-e
n-1
)e
n
＝x
n-x
m
e
n-1
＝x
n-1-x
m
其中，k
p
为比例调节常数、k
d
为微分调节常数、e
n
为本次误差量、e
n-1
为上一次误差量、x
n
为本帧图像信息中导航线起点的横轴坐标、x
n-1
为上一帧图像信息中导航线起点的横轴坐标、x
m
为图像信息中点的横轴坐标。10.一种视觉巡线机器人，其特征在于包括视觉巡线导航模块、运动模块；所述运动模块按照视觉巡线导航模块提供的前进、转向指令行进；所述视觉巡线导航模块包括用于获取图像信息的图像信息获取模块、用于分析导航线在图像信息上的位置并根据导航线的位置确定机器人的行进方向的分析模块。
技术总结本发明公开了一种机器人视觉巡线导航方法及视觉巡线机器人，该方法包括：在地面设置导航线；利用机器人上的摄像头获取地面图像信息；分析导航线在图像信息上的位置，并根据导航线的位置确定机器人的行进方向。导航线为可通过视觉识别的物体如直接在地面喷涂构成，大大降低了视觉巡线的架设维护成本。而用于获取图像信息的摄像头在机器人上往往还可作其他用处，减少了设备的重复和冗余，降低了机器人的整体造价。的整体造价。的整体造价。
技术研发人员：梁贵轩 马焱坤 周可佳
受保护的技术使用者：中通服创立信息科技有限责任公司
技术研发日：2022.01.13
技术公布日：2022/7/5
