一种移动机器人视觉导航方法与系统、以及仓库系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及机器人视觉导航领域，尤其涉及一种基于二维码和条带的移动机器人视觉导航方法与系统，以及仓库系统。
【背景技术】
[0002]移动机器人在仓储物流、移动操作等领域有着广泛的应用需求。
[0003]导航技术是移动机器人的一项关键技术。传统的导航方法是敷设金属导线或磁钉，虽控制简单，但安装不便，维护成本较高;而惯性导航则利用光电编码器和陀螺仪，虽简单灵活，但易受各种干扰的影响，误差不断累积。近年来，视觉导航以其信息量大、灵敏度高、灵活性强等优点在移动机器人导航中得到广泛关注。
[0004]视觉导航是移动机器人通过图像采集获取机器人当前状态下的环境信息，通过对环境图像的处理与分析确定环境对象和机器人在环境中的位置，从而控制移动机器人的速度和方向的。鉴于活动场景的复杂性和移动机器人的动态特性，又由于要在机器人运动过程中对图像进行处理，视觉系统的稳定性和实时性还不够。例如，通过不断对周围环境进行学习以建立环境地图来进行视觉导航的方法，需要依据精确的地图，因此对数据的处理很大，实时性难以满足;此外，还有通过对路径信息的提取来实现在道路上进行导航，需要考虑光照、动态环境等的影响，系统的稳定性难以维持。二维码和条带在较复杂的场景中容易识别，如CN103294059A基于混合导航带的移动机器人定位系统及其方法，利用二维码读码器和摄像头来实现移动机器人的精确定位功能，而二维码读码器和摄像头都各自至少一个，对横向纠偏、纵向纠偏及角度纠偏分开处理，方法不够简单；如CN103324194A基于二维码导航带的移动机器人定位系统，二维码导航带由多个二维码依次相邻设置构成，设置了大量的二维码标签，且使用至少两个二维码读码器读取二维码，来进行机器人的精确定位，依赖于条带，虽提高了运行速度，但未进行快速的图像处理；如CN102788591基于视觉信息的机器人沿导引线巡线导航方法，在地面上绘制导引线，控制效果完全依赖于参数，当被控对象的状态不同时最佳参数往往不同，方法有效性有待提尚。
[0005]综上所述，本领域迫切需要一种更为简单、快速、有效的移动机器人视觉导航方法及系统，以提高视觉导航的实时性和鲁棒性。
【发明内容】
[0006]本发明的目的就是提供过一种移动机器人视觉导航方法与系统、以及仓库系统。
[0007]本发明的第一个方面提供了一种移动机器人视觉导航方法，包含以下步骤:
[0008]步骤I)实时采集移动机器人所在预设场景内的场景图像，并转换为灰度图像，其中，预设场景中预设有条带，条带的预定位置上设置有至少一个二维码标签，二维码至少包含用于控制移动机器人移动的状态转换信息和速度变换信息，；
[0009]步骤2)识别并解码灰度图像中的二维码，获得状态转换信息和速度变换信息；并同时确定同一帧灰度图像中条带的轮廓中心线，计算条带的轮廓中心线与灰度图像中心线的偏移距离和偏移角度;和
[0010]步骤3)根据状态转换信息和速度变换信息调整移动机器人的线速度和运动方向，并同时根据偏移距离和偏移角度对移动机器人的角速度进行实时纠偏。
[0011]在另一优选例中，根据状态转换信息确定移动机器人启动、停止，或变换方向。
[0012]在另一优选例中，根据速度变换信息确定移动机器人加速、减速，以及确定最大速度、最小速度。
[0013]在另一优选例中，步骤3)中根据状态转换信息和速度变换信息调整移动机器人的线速度和运动方向的步骤中:
[0014]状态转换信息和速度变换信息为启动时，则移动机器人开始运动；
[0015]状态转换信息和速度变换信息为停止时，则移动机器人停止运动；
[0016]状态转换信息和速度变换信息为加速时，则移动机器人开始加速运动；
[0017]状态转换信息和速度变换信息为减速时，则移动机器人开始减速运动；
[0018]状态转换信息和速度变换信息为转向时，则移动机器人开始转向；
[0019]状态转换信息和速度变换信息为返回时，则移动机器人开始反向运动；
[0020]在另一优选例中，步骤I)中还包含以下子步骤:
[0021 ]调节相机配套光源亮度与曝光时间，获取移动机器人所在场景内的清晰图像，实现图像实时采集。
[0022]在另一优选例中，步骤I)中还包含以下子步骤:
[0023]i)根据相机安装位置以及实际环境调节相机配套光源的亮度；
[0024]ii)根据当前光照水平调节相机曝光时间，曝光时间范围为100us至8000US。
[°°25] iii)通过OpenCV等方式，实时采集连续清晰的场景图像。
[0026]在另一优选例中，步骤2)中的识别并解码灰度图像中的二维码，获得状态转换信息和速度变换信息的步骤还进一步包含以下子步骤:
[0027]i)预先对二维码进行编码，使二维码中至少包含状态转换信息和速度变换信息；
[0028]ii)使用Zbar库等方式，在灰度图像中确定二维码的四个顶点，将四个顶点顺次连接起来，从而对二维码进行标记；
[0029]iii)使用Zbar库等方式，对二维码进行解码，获得状态转换信息和速度变换信息。
[0030]在另一优选例中，步骤2)中的确定同一帧灰度图像中条带的轮廓中心线，并计算条带的轮廓中心线与灰度图像中心线的偏移距离和偏移角度的步骤还进一步包含以下子步骤:
[0031]i)对灰度图像进行全局阈值的二值化操作，对二值化后的图像提取边界，进行8邻域连接；
[0032]ii)根据轮廓所包含的区域，通过计算轮廓横截面的几何中心并确定横截面定位得到轮廓中心线；
[0033]iii)计算条带轮廓中心线与灰度图像的中心线之间的像素点；
[0034]iv)对像素点进行标定，获取单个像素点对应的实际物理距离，从而确定条带轮廓中心线和灰度图像的中心线的实际距离；
[0035]V)根据条带轮廓中心线与灰度图像中心线的夹角确定偏移角度。
[0036]在另一优选例中，步骤3)中根据偏移距离和偏移角度对移动机器人的角速度进行实时纠偏的步骤进一步包含以下子步骤:
[0037]i)根据条带轮廓中心线在灰度图像中的位置对偏移距离S和偏移角度Θ设置正负，其中，S是条带轮廓中心线与灰度图像中心线在X轴上的位置偏移，如图3中的左侧小图所示;θ是条带轮廓中心线与灰度图像y轴之间的夹角的角度，
[0038]若条带轮廓中心线与灰度图像中心线重合，贝IjS= O，若条带轮廓中心线与灰度图像中心线平行，则θ = 0;
[0039]ii)若偏移距离S大于预先设定的最大偏移距离阈值，则角速度为正，移动机器人向右偏转;若偏移距离S小于最小偏移距离阈值，则角速度为负，移动机器人向左偏转，直到偏移距I^S在最大和最小偏移距尚阈值的范围内；
[0040]iii)若偏移角度Θ大于预先设置的最大偏移角度阈值，则角速度为正，移动机器人向右偏转;若偏移角度Θ小于预先设置的最小偏移角度阈值时，则角速度为负，移动机器人向左偏转，直到偏移角度Θ在最大和最小偏移角度阈值范围内时，则移动机器人保持直行。
[0041]在另一优选例中，在进行步骤ii)的距离纠偏时，设置系数K，则角速度Co=KXi前偏移距离S，在进行步骤i i i )的角度纠偏时，设置系数P，则角速度ω =P X当前偏移角度
θο
[0042]在另一优选例中，最大偏移距离阈值在20mm至50mm之间，最小偏移距离阈值为-50mm 至 _20mm 之间。
[0043]在另一优选例中，最大偏移角度阈值在5°至15°之间，最小偏移角度阈值在-15°至-5°之间。
[0044]在另一优选例中，条带的宽度为2cm，二维码标签的宽度或长度选择为0.1h，h是相机的安装高度。
[0045]在另一优选例中，方法还进一步包含以下步骤:
[0046]步骤4)检测移动机器人移动方向上的障碍物，当检测到障碍物时，控制移动机器人减速，当检测到障碍物的存在超过预定时间，则控制移动机器人停止并等待，当检测到障碍物消失，则控制移动机器人继续移动。
[0047]本发明的第二个方面提供了一种移动机器人视觉导航系统，包含能进行通讯的采集模块与上位机，其中，
[0048]采集模块设置在移动机器人上，用于采集移动机器人所在预设场景内的场景图像，并发送给