移动机器人激光回充方法、系统以及终端与流程
本申请涉及一种人工智能技术领域，特别是涉及一种移动机器人激光回充方法、系统以及终端。
背景技术：
带有自动回充功能的移动机器人在电量即将耗尽时会自动返回充电桩附近，并自主接入充电桩开始充电，在充电结束后原地待机或是继续之前的工作。在接入充电桩时，通常的方法是通过红外传感器来进行对位。充电桩上装有数个红外，不断发出信号，机器人前部装有接收器，根据接收到的信号调整自身的未知，最终完成对位。这种方法的缺点是由于红外信号强度受多种因素的影响，所以回充速度较慢，总路径较长，同时精度也不是很高。如果机器人工作在灰尘较多的环境，尘埃碎屑很容易对机身上的红外线接收窗产生干扰，并且红外线在传输过程中容易受到室内荧光灯干扰，都会影响到机器人回充的准确性。
技术实现要素：
鉴于以上所述现有技术的缺点，本申请的目的在于提供一种移动机器人激光回充方法、系统以及终端，用于解决现有技术中利用红外传感器对位充电桩受多种因素的影响，导致回充速度较慢、总路径较长，同时精度也不是很高，并且易受干扰，影响到机器人回充的准确性。
为实现上述目的及其他相关目的，本申请提供一种移动机器人激光回充方法，包括：接收由激光传感器采集的设于充电桩上呈凹凸状的识别标签的扫描数据；根据所述扫描数据获得栅格地图；将所述栅格地图转换为由每一栅格相对应的像素点构成的二值化图像；根据所述二值化图像通过霍夫变换获得所述识别标签的标签特征；根据所述标签特征获得所述充电桩的位置信息；根据所述充电桩的位置信息计算运动轨迹以令移动机器人导航至所述充电桩充电。
于本申请的一实施例中，所述识别标签包括：上凸区域与下凹区域；其中，所述上凸区域的光吸收率小于所述下凹区域的光吸收率。
于本申请的一实施例中，所述扫描数据包括角度数据和距离数据。
于本申请的一实施例中，根据所述扫描数据获得栅格地图的方式包括：根据所述扫描数据获得以所述激光传感器为原点建立的极坐标系；将所述极坐标系转换为笛卡尔坐标系，获取栅格地图。
于本申请的一实施例中，根据所述二值化图像通过霍夫变换获得所述识别标签的标签特征的方式包括：将所述二值化图像通过霍夫变换得到一组满足标签保留条件的特征直线；根据遍历所述特征直线获得所述识别标签的标签特征。
于本申请的一实施例中，所述标签保留条件包括：所述特征直线在一条直线上；各个特征直线之间的间隔距离在所述识别标签的识别区域内。
为实现上述目的及其他相关目的，本申请提供一种移动机器人激光回充系统，包括：采集模块，用于接收由激光传感器采集的设于充电桩上呈凹凸状的识别标签的扫描数据；栅格地图获取模块，用于根据所述扫描数据获得栅格地图；二值化模块，用于将所述栅格地图转换为由每一栅格相对应的像素点构成的二值化图像；标签特征模块，用于根据所述二值化图像通过霍夫变换获得所述识别标签的标签特征；位置获取模块，用于根据所述标签特征获得所述充电桩的位置信息；运动轨迹模块，用于根据所述充电桩的位置信息计算运动轨迹以令移动机器人导航至所述充电桩充电。
于本申请的一实施例中，所述识别标签包括：上凸区域与下凹区域；其中，所述上凸区域的光吸收率小于所述下凹区域的光吸收率
于本申请的一实施例中，所述标签特征模块包括：变换单元，用于将所述二值化图像通过霍夫变换得到一组满足标签保留条件的特征直线；特征获取单元，用于根据遍历所述特征直线获得所述识别标签的标签特征；其中，所述标签保留条件包括：所述特征直线在一条直线上；各个特征直线之间的间隔距离在所述识别标签的识别区域内。
为实现上述目的及其他相关目的，本申请提供一种移动机器人激光回充终端，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，运行所述计算机程序，以执行所述移动机器人激光回充方法。
如上所述，本申请的移动机器人激光回充方法、系统以及终端，具有以下有益效果：通过激光传感器对充电桩进行探测，以提高机器人回充的精度和速度。
附图说明
图1显示为本申请一实施例中的移动机器人激光回充方法的流程示意图。
图2显示为本申请一实施例中的识别标签的正面示意图。
图3显示为本申请一实施例中的识别标签的侧视图。
图4显示为本申请一实施例中的移动机器人激光回充系统的结构示意图。
图5显示为本申请一实施例中的移动机器人激光回充终端的结构示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本申请的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点与功效。本申请还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本申请的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，在下述描述中，参考附图，附图描述了本申请的若干实施例。应当理解，还可使用其他实施例，并且可以在不背离本申请的精神和范围的情况下进行机械组成、结构、电气以及操作上的改变。下面的详细描述不应该被认为是限制性的，并且本申请的实施例的范围仅由公布的专利的权利要求书所限定。这里使用的术语仅是为了描述特定实施例，而并非旨在限制本申请。空间相关的术语，例如“上”、“下”、“左”、“右”、“下面”、“下方”、““下部”、“上方”、“上部”等，可在文中使用以便于说明图中所示的一个元件或特征与另一元件或特征的关系。
在通篇说明书中，当说某部分与另一部分“连接”时，这不仅包括“直接连接”的情形，也包括在其中间把其它元件置于其间而“间接连接”的情形。另外，当说某种部分“包括”某种构成要素时，只要没有特别相反的记载，则并非将其它构成要素，排除在外，而是意味着可以还包括其它构成要素。
其中提到的第一、第二及第三等术语是为了说明多样的部分、成份、区域、层及/或段而使用的，但并非限定于此。这些术语只用于把某部分、成份、区域、层或段区别于其它部分、成份、区域、层或段。因此，以下叙述的第一部分、成份、区域、层或段在不超出本申请范围的范围内，可以言及到第二部分、成份、区域、层或段。
再者，如同在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示。应当进一步理解，术语“包含”、“包括”表明存在所述的特征、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其他特征、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组的存在、出现或添加。此处使用的术语“或”和“和/或”被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合。因此，“a、b或c”或者“a、b和/或c”意味着“以下任一个：a；b；c；a和b；a和c；b和c；a、b和c”。仅当元件、功能或操作的组合在某些方式下内在地互相排斥时，才会出现该定义的例外。
本申请提供一种移动机器人激光回充方法，用于解决现有技术中利用红外传感器对位充电桩受多种因素的影响，导致回充速度较慢、总路径较长，同时精度也不是很高，并且易受干扰，影响到机器人回充的准确性的问题，本申请通过激光传感器对充电桩进行探测，以提高机器人回充的精度和速度。
下面以附图1为参考，针对本申请得实施例进行详细说明，以便本申请所述技术领域的技术人员能够容易地实施。本申请可以以多种不同形态体现，并不限于此处说明的实施例。
如图1所示，为本申请实施例中的一种移动机器人激光回充方法的流程示意图。
步骤s11：接收由激光传感器采集的设于充电桩上呈凹凸状的识别标签的扫描数据。
可选的，接收来自于所述激光传感器识别设于所述充电桩上的识别标签获得扫描数据，其中，所述标签呈凹凸状。
可选的，所述识别标签包括：识别区域；所述激光传感器通过扫描识别区域获取扫描数据。其中，所述识别区域可以为上凸区域和/或下凹区域。
举例来说，所述识别区域为上凸区域与所述下凹区域的部分或全部组合而成。
可选的，所述激光传感器是利用激光技术进行测量的传感器。它由激光器、激光检测器和测量电路组成。激光传感器是新型测量仪表，它的优点是能实现无接触远距离测量，速度快，精度高，量程大，抗光、电干扰能力强等。
可选的，所述激光传感器为2d激光传感器。
可选的，所述识别标签包括：上凸区域与下凹区域；其中，所述上凸区域的光吸收率小于所述下凹区域的光吸收率。
在一实施例中，所述充电桩上安装有凹凸状的识别标签，所述识别标签包括上凸区域和下凹区域，其中标签下凹区域(黑色部分)由光线吸收率高的材料制成，上凸区域(白色部分)由光线反射率高的材料制成。如图2所示为本实施例标签的正视图以及图3所示为本实施例标签的侧视图。
可选的，所述识别标签的凹凸部分数量的多少根据具体需求来设定，在本申请中不作限定。
可选的，激光传感器扫描到所述识别标签，上凸区域(白色部分)反射回激光，形成障碍物区域，下凹区域(黑色部分)吸收激光，形成无障碍区域。
步骤s12：根据所述扫描数据获得栅格地图。
可选的，所述扫描数据包括角度数据和距离数据。
可选的，根据所述扫描数据获得栅格地图的方式包括：
根据所述扫描数据获得以所述激光传感器为原点建立的极坐标系；
将所述极坐标系转换为笛卡尔坐标系，获取栅格地图。
可选的，根据扫描数据中的角度数据和距离数据，以激光传感器为原点建立极坐标系；(x，y)代表着障碍物点坐标，将角度记为θ，距离记为r，则可将极坐标系转换为笛卡尔坐标系：
获取得到的栅格地图的精度记为res，则点(x，y)在栅格地图上的位置为(x/res，y/res)。
步骤s13：将所述栅格地图转换为由每一栅格相对应的像素点构成的二值化图像。
可选的，将包含障碍物的栅格地图转换为二值化图像，其中，每一个栅格对应所述二值化图像上的像素点。
举例来说，有障碍物格点对应的像素值为0，无障碍物格点对应的像素值为255。
步骤s14：根据所述二值化图像通过霍夫变换获得所述识别标签的标签特征。
可选的，根据所述二值化图像通过霍夫变换获得所述识别标签的标签特征的方式包括：
将所述二值化图像通过霍夫变换得到一组满足标签保留条件的特征直线；
根据遍历所述特征直线获得所述识别标签的标签特征。
可选的，将所述二值化图像中的一个像素点对应了参考坐标系中的一条直线，进而所有像素点获得一组直线，将所述直线中符合标签保留条件的直线作为特征直线。
另外，在获得符合标签保留条件的直线时，认为检测到了识别标签。
可选的，所述标签保留条件包括：所述直线在一条直线上；各个特征直线之间的间隔距离在所述识别标签的识别区域内。
可选的，若识别区域为下凹区域，经过霍夫变换，我们可以得到一组线段
n条线段在一条直线上；
线段之间的间隔距离符合标签下凹部分。
步骤s15：根据所述标签特征获得所述充电桩的位置信息。
可选的，根据利用所述特征直线获取所述标签特征，得到与所述特征直线对应的坐标，为充电桩的位置信息。
步骤s16：根据所述充电桩的位置信息计算运动轨迹以令移动机器人导航至所述充电桩充电。
可选的，根据所述充电桩的位置信息规划所述移动机器人的移动轨迹，以令所述移动机器人按照所述运动轨迹返回至所述充电桩进行回充。
上述实施例原理相似的是，本申请提供一种移动机器人激光回充系统，所述系统包括：
采集模块，用于接收由激光传感器采集的设于充电桩上呈凹凸状的识别标签的扫描数据；
栅格地图获取模块，用于根据所述扫描数据获得栅格地图；
二值化模块，用于将所述栅格地图转换为由每一栅格相对应的像素点构成的二值化图像；
标签特征模块，用于根据所述二值化图像通过霍夫变换获得所述识别标签的标签特征；
位置获取模块，用于根据所述标签特征获得所述充电桩的位置信息；
运动轨迹模块，用于根据所述充电桩的位置信息计算运动轨迹以令移动机器人导航至所述充电桩充电。
下面以附图4为参考，针对本申请得实施例进行详细说明，以便本申请所述技术领域的技术人员能够容易地实施。本申请可以以多种不同形态体现，并不限于此处说明的实施例。
如图4所示，为本申请实施例中的一种移动机器人激光回充方法的流程示意图。
所述系统包括：
所述采集模块41，用于接收由激光传感器采集的设于充电桩上呈凹凸状的识别标签的扫描数据；
所述栅格地图获取模块42，用于根据所述扫描数据获得栅格地图；
所述二值化模块44，用于将所述栅格地图转换为由每一栅格相对应的像素点构成的二值化图像；
所述标签特征模块44，用于根据所述二值化图像通过霍夫变换获得所述识别标签的标签特征；
所述位置获取模块45，用于根据所述标签特征获得所述充电桩的位置信息；
所述运动轨迹模块46，用于根据所述充电桩的位置信息计算运动轨迹以令移动机器人导航至所述充电桩充电。
可选的，所述采集模块41接收来自于所述激光传感器识别设于所述充电桩上的识别标签获得扫描数据，其中，所述标签呈凹凸状。
可选的，所述识别标签包括：识别区域；所述激光传感器通过扫描识别区域获取扫描数据。其中，所述识别区域可以为上凸区域和/或下凹区域。
举例来说，所述识别区域为上凸区域与所述下凹区域的部分或全部组合而成。
可选的，所述激光传感器是利用激光技术进行测量的传感器。它由激光器、激光检测器和测量电路组成。激光传感器是新型测量仪表，它的优点是能实现无接触远距离测量，速度快，精度高，量程大，抗光、电干扰能力强等。
可选的，所述激光传感器为2d激光传感器。
可选的，所述识别标签包括：上凸区域与下凹区域；其中，所述上凸区域的光吸收率小于所述下凹区域的光吸收率。
在一实施例中，所述充电桩上安装有凹凸状的识别标签，所述识别标签包括上凸区域和下凹区域，其中标签下凹区域(黑色部分)由光线吸收率高的材料制成，上凸区域(白色部分)由光线反射率高的材料制成。如图2所示为本实施例标签的正视图。
可选的，所述识别标签的凹凸部分数量的多少根据具体需求来设定，在本申请中不作限定。
可选的，激光传感器扫描到所述识别标签，上凸区域(白色部分)反射回激光，形成障碍物区域，下凹区域(黑色部分)吸收激光，形成无障碍区域
可选的，所述扫描数据包括角度数据和距离数据。
可选的，所述栅格地图获取模块42根据所述扫描数据获得栅格地图的方式包括：
根据所述扫描数据获得以所述激光传感器为原点建立的极坐标系；
将所述极坐标系转换为笛卡尔坐标系，获取栅格地图。
可选的，所述栅格地图获取模块42根据扫描数据中的角度数据和距离数据，以激光传感器为原点建立极坐标系；(x，y)代表着障碍物点坐标，将角度记为θ，距离记为r，则可将极坐标系转换为笛卡尔坐标系：
所述栅格地图获取模块42获取得到的栅格地图的精度记为res，则点(x，y)在栅格地图上的位置为(x/res，y/res)。
可选的，所述二值化模块44将包含障碍物的栅格地图转换为二值化图像，其中，每一个栅格对应所述二值化图像上的像素点。
举例来说，有障碍物格点对应的像素值为0，无障碍物格点对应的像素值为255。
可选的，所述标签特征模块44包括：
变换单元，用于将所述二值化图像通过霍夫变换得到一组满足标签保留条件的特征直线；具体的，所述变换单元将所述二值化图像中的一个像素点对应了参考坐标系中的一条直线，进而所有像素点获得一组直线，将所述直线中符合标签保留条件的直线作为特征直线
特征获取单元，用于根据遍历所述特征直线获得所述识别标签的标签特征；
其中，所述标签保留条件包括：
所述特征直线在一条直线上；
各个特征直线之间的间隔距离在所述识别标签的识别区域内。
可选的，若识别区域为下凹区域，经过霍夫变换，我们可以得到一组线段
n条线段在一条直线上；
线段之间的间隔距离符合标签下凹部分。
可选的，所述位置获取模块45根据利用所述特征直线获取所述标签特征，得到与所述特征直线对应的坐标，为充电桩的位置信息。
可选的，所述运动轨迹模块46根据所述充电桩的位置信息规划所述移动机器人的移动轨迹，以令所述移动机器人按照所述运动轨迹返回至所述充电桩进行回充。
如图5所示，展示本申请实施例中的移动机器人激光回充终端50的结构示意图。
所述移动机器人激光回充终端50包括：存储器51及处理器52所述存储器51用于存储计算机程序；所述处理器52运行计算机程序实现如图1所述的移动机器人激光回充终端方法。
可选的，所述存储器51的数量均可以是一或多个，所述处理器52的数量均可以是一或多个，所而图5中均以一个为例。
可选的，所述电子装置50中的处理器52会按照如图1述的步骤，将一个或多个以应用程序的进程对应的指令加载到存储器51中，并由处理器52来运行存储在存储器51中的应用程序，从而实现如图1所述移动机器人激光回充终端方法中的各种功能。
可选的，所述存储器51，可能包括但不限于高速随机存取存储器、非易失性存储器。例如一个或多个磁盘存储设备、闪存设备或其他非易失性固态存储设备；所述处理器51，可能包括但不限于中央处理器(centralprocessingunit，简称cpu)、网络处理器(networkprocessor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing，简称dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，简称asic)、现场可编程门阵列(field－programmablegatearray，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
可选的，所述处理器52可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，简称cpu)、网络处理器(networkprocessor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing，简称dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，简称asic)、现场可编程门阵列(field－programmablegatearray，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
本申请还提供计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序运行时实现如图1所示的移动机器人激光回充方法。所述计算机可读存储介质可包括，但不限于，软盘、光盘、cd-rom(只读光盘存储器)、磁光盘、rom(只读存储器)、ram(随机存取存储器)、eprom(可擦除可编程只读存储器)、eeprom(电可擦除可编程只读存储器)、磁卡或光卡、闪存、或适于存储机器可执行指令的其他类型的介质/机器可读介质。所述计算机可读存储介质可以是未接入计算机设备的产品，也可以是已接入计算机设备使用的部件。
综上所述，本申请移动机器人激光回充方法、系统以及终端，解决现有技术中利用红外传感器对位充电桩受多种因素的影响，导致回充速度较慢、总路径较长，同时精度也不是很高，并且易受干扰，影响到机器人回充的准确性的问题，本申请通过激光传感器对充电桩进行探测，以提高机器人回充的精度和速度。所以，本申请有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本申请的原理及其功效，而非用于限制本申请。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本申请的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本申请所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本申请的权利要求所涵盖。
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