一种面向桌面集群机器人的外部定位系统的制作方法

1.本发明属于机器人技术领域，具体涉及一种面向桌面集群机器人的外部定位系统。


背景技术：

2.机器人系统是由机器人和作业对象及环境共同构成的整体，其中包括机械系统、驱动系统、控制系统和感知系统四大部分，具备如感知能力、规划能力等，是一种具有高度灵活性的自动化机器。
3.集群机器人能够通过自组织协同控制方式使多机器人系统具备高效完成复杂任务的能力，而该类任务是单个机器人通常无法胜任的。集群机器人受自然界生物集群现象启发，通过大量简单机器人的局部相互作用可以涌现出复杂的集群行为，并使系统具备完成复杂任务的集群智能。近年来，对生物集群行为的广泛研究产生了大量集群机器人自组织控制算法，为了验证这些控制算法的可迁移性、有效性，开展相关的集群机器人验证实验非常必要。然而，与传统的机器人实验不同，在集群机器人个体不具备自主局部感知能力时，集群实验通常以伪分布式的形式开展，即需要通过外部系统提供机器人的定位信息。因此，集群机器人实验对集群机器人的外部定位系统提出了精确、快速等要求。


技术实现要素：

4.针对集群机器人实验中的特点，为对集群机器人进行精确快速定位，本文提出了一种面向桌面集群机器人的外部定位系统，该外部定位系统能够为集群机器人提供准确的位置、航向角定位，并能够计算机器人之间的相对距离，有助于完成集群机器人实验。
5.为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
6.本发明公开了一种面向桌面集群机器人的外部定位系统，定位系统硬件上由计算机、工业相机、若干个射频无线通信模块组成。工业相机用于获取实验场地的全部信息，计算机负责解算工业相机所拍摄的图像获得场地内所有集群机器人的位姿信息，射频无线通信模块负责与机器人进行通信。为了与不同的机器人进行通信，射频无线通信模块采用分频复用的方式。工业相机与计算机之间采用usb3.0接口连接，射频无线通信模块与计算机之间以rs232串行接口连接。实验系统工作时，工业相机架设于实验场地的顶部，从顶部俯视实验场地，计算机从工业相机获取一帧图像并对场地内机器人的位置、航向角等信息进行解算。在外部定位系统工作时，系统对实验场地内集群机器人的位置、航向的定位后，将所有机器人的位姿信息通过射频无线通信模块下发给每个机器人。
7.从软件功能上，外部定位系统分为机器人定位模块、数据管理模块。机器人定位模块用于对实验场地内的机器人进行定位，机器人定位模块需配合aruco定位二维码使用，aruco定位二维码搭载于集群机器人顶部。数据管理模块用于对集群机器人轨迹数据等进行记录，并提供历史数据查询、显示回放功能。
8.机器人定位模块首先利用基于yolo的目标识别算法得到集群机器人覆盖的区域，
并以矩形框表示覆盖区域的边界，随后通过opencv对该边界框的图像进行裁剪，利用 opencv定位边界框中的aruco二维码上四个顶点的坐标，最后，解算出机器人的位置、航向信息，以及机器人之间的相对距离。具体步骤如下所示：
9.步骤1：首先通过基于yolo的目标识别算法识别场地内集群机器人所覆盖的范围，并利用矩形框表示覆盖范围的边界，矩形框以左上角坐标，矩形长以及矩形宽形式表示大小；
10.步骤2：利用opencv从整幅图像上裁剪出边界框内的图像，得到包含所有集群机器人的小尺寸图像；
11.步骤3：利用opencv识别出边界框内所有aruco二维码上四个顶点的相对于矩形框图像左上角原点的局部坐标；
12.步骤4：将aruco二维码四个顶点的局部坐标变换为相对于完整图像的全局坐标；
13.步骤5：计算机器人的位置、航向，以及机器人间的相对距离。
14.优选地，所述工业相机与计算机通过usb3.0接口连接，将图像传送给计算机。
15.优选地，机器人运动轨迹存入的数据为json格式。
16.优选地，定位二维码为aruco定位二维码。
17.优选地，所述外部定位系统提供的定位信息包括但不限于位置、航向、相对距离。
18.本发明的有益效果在于提出了一种面向桌面集群机器人的外部定位系统，实验系统可对大场景下集群机器人进行快速定位，并能够输出机器人个体间的真实物理距离。因此，本发明对集群机器人实验具有良好的工程应用价值。
附图说明
19.图1为一种面向桌面集群机器人的外部定位系统结构图
20.图2为一种面向桌面集群机器人的外部定位系统软件模块图
21.图3为一种面向桌面集群机器人的外部定位系统工作流程图
22.图4为外部定位系统计算方法示意图
具体实施方式
23.现结合实施例、附图对本发明作进一步描述。
24.如图1所示，本发明提供了一种面向桌面集群机器人的外部定位系统，系统包括工业相机、计算机、若干射频无线通信模块。其中，工业相机应选用像素超过2000 万像素的相机，计算机应具备usb3.0通信接口以及rs232通信接口。工业相机俯视获取实验场地信息，计算机解算出机器人位置、航向信息，计算机通过射频无线通信模块与集群机器人之间进行通信。工业相机以usb3.0接口与计算机建立通信连接，射频无线通信模块以rs232接口做通信连接。相同的射频无线通信模块之间以不同的射频频率区分，每个个模块频率之间至少间隔10hz以上，防止出现串频、扰频问题。
25.如图2所示，软件功能部分，实验系统的软件功能分为数据管理模块、机器人定位模块。系数据管理模块用于对数据以json形式保存机器人轨迹信息、航向信息等，并提供历史实验数据回放等功能。机器人定位模块为系统提供所有机器人的全局定位信息，包括机器人的位置、航向。机器人定位模块需要配合aruco定位二维码使用， aruco定位二维码采
用预定义字典dict_6x6_250生成。机器人定位模块工作时分为两个步骤，首先基于yolo的视觉识别算法，识别出机器人所在的矩形范围，随后，对将图像裁剪从整幅图像中裁剪出，利用计算机识别aruco定位二维码，具体步骤如图3所示。当获得所有机器人的位姿信息后，实验系统向所有机器人通过射频无线通信模块发送全局定位信息，包括所有机器人的位置、航向信息。
26.如图4所示，在机器人定位模块中，集群机器人位置、航向、相对距离的计算方法包括如下步骤：
27.步骤1：首先通过基于yolo的目标识别算法识别场地内集群机器人所覆盖的范围，并利用矩形框表示覆盖范围的边界，矩形框以左上角坐标，矩形长以及矩形宽形式表示大小；
28.步骤2：利用opencv从整幅图像上裁剪出边界框内的图像，得到包含所有集群机器人的小尺寸图像；
29.步骤3：利用opencv识别出边界框内所有aruco二维码上四个顶点的相对于矩形框图像左上角原点的局部坐标；
30.步骤4：将aruco二维码四个顶点的局部坐标变换为相对于完整图像的全局坐标；
31.步骤5：计算机器人的位置、航向，以及机器人间的相对距离。
32.具体而言，当得到定位二维码四个顶点的局部坐标后，机器人位置的计算方法为：假设边界框的左上角在整幅图像坐标系中的坐标为(xb,yb)，边界框内某一定位二维码的四个顶点分别为左上角(x
b1
,y
b1
)，右上角(x
b2
,y
b2
)，左下角(x
b3
,y
b3
)，右下角(x
b4
,y
b4
)。
33.二维码四个顶点(x1,y1)(x2,y2)(x3,y3)(x4,y4)相对于整幅图像的全局坐标为：
[0034][0035][0036]
以二维码的中心坐标作为机器人的位置坐标，机器人的位置坐标(xr,yr)表示为
[0037][0038]
当得到定位二维码后坐标后，集群机器人航向θ的计算方法为：
[0039]
假设二维码左侧边延长线与图像坐标系x轴的夹角为β1，右侧边延长线与图像坐标系x轴的夹角为β2，为了减少相机畸变产生的定位误差，集群机器人航向可由两夹角的平均值求得，具体如下所示：
[0040][0041]
当通过上述方法得到各个机器人的位置坐标后，考虑相机的畸变均匀问题，两机器人之间的距离d的计算方法如下：
[0042]
假设两机器人的距离分别是(x
r1
,y
r1
)，(x
r2
,y
r2
)，因此二者之间距离为
[0043][0044]
其中，k为像素距离和物理距离之间的比例关系。
[0045]
在已知正方形二维码实际边长l的条件下，像素距离和物理距离之间的比例关系 k可通过如下计算方法得到：
[0046]
假设t时刻二维码四个顶点的全局坐标系为(x1,y1)，(x2,y2)，(x3,y3)，(x4,y4)，各个边的像素边长为
[0047][0048]
取四条边的平均值作为二维码的像素变长lr：
[0049][0050]
因此，t时刻的像素距离和物理距离之间的比例关系为
[0051][0052]
为了得到较为准确的像素距离和物理距离之间的比例关系k，考虑t＝n
·
t时间上的平均值，作为k的最终值，k的计算方法可表示为：
[0053]
。