一种基于傅里叶-梅林变换的货物定位方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110097494A(43)申请公布日2019.08.06(21)申请号201910345255.4(22)申请日2019.04.26(71)申请人浙江迈睿机器人有限公司地址311200浙江省杭州市萧山区闻堰街道时代大道4887号1-4-408(72)发明人胡志光李卫君侯佳(74)专利代理机构杭州裕阳联合专利代理有限公司33289代理人金方玮(51)Int.Cl.G06T3/00(2006.01)G06Q10/08(2012.01)权利要求书3页说明书7页附图1页(54)发明名称一种基于傅里叶-梅林变换的货物定位方法(57)摘要本发明公开了一种基于傅里叶-梅林变换的货物定位方法，包括：步骤一，建立绝对坐标系，设置标定点，识别标定点定位货架的位置信息；步骤二，安装摄像头在避光处；步骤三，建立图像特征库，实时提取拍摄的货物的特定帧图像作为相应货物位置的特征图像，通过货架的位置信息，获得仿射变换矩阵，再仿射变换得到新的特征图像，记为货物特征图像库；步骤四，获取当前取物结构位置拍摄的货物图像，基于傅里叶-梅林变换的图像配准，计算货物与取物机构的位姿关系；步骤五，对特征图形库进行更新，并跳转到步骤四进行后续的图像配准工作；本方法实现多种货架和货物的高精度定位，及时更新标定的图像信息，适用范围广且方便操作。CN110097494ACN110097494A权利要求书1/3页1.一种基于傅里叶-梅林变换的货物定位方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，建立绝对坐标系，在移动机器人运动前，在坐标系内人为设置多个标定点，标定点设置在移动路径上用于标记货架的位置，每个标定点的绝对坐标均为已知，标记点与货架之间的位置关系也已知；识别标定点，定位货架的位置信息；步骤二，将摄像头安装在移动机器人取物结构的避光处；步骤三，建立图像特征库，对货架上的货物进行拍摄，实时提取视频中的特定帧图像作为相应货物位置的特征图像，进而形成一系列货架上货物的特征图像；通过标记点图像获取当前机器人与货架的位姿关系，计算仿射矩阵，将之前得到的特征图像通过仿射变换得到新的特征图像，存入货物特征图像库；步骤四，当取物结构开始定位货物时，获取当前取物结构位置拍摄的货物图像，若当前特征图像纹理与特征图像库无重叠之处，则与上一帧已知位置的图像进行基于傅里叶-梅林变换的图像配准，以得到当前取物结构与货物的相对位姿；若当前特征图像纹理与特征图像库有重叠时，则对二者进行基于傅里叶-梅林变换的图像配准，以得到当前货物的相对位姿；步骤五，将当前位置特征图像与特征图像库进行配准，在配准完成后，将仿射变换后的当前位置图像与特征图像进行糅合，得到兼具两张图像特征的新图像作为新的已知位置图像，把距离当前帧最近的特征图形删除，进行特征图形库的更新，并跳转到步骤四进行后续的货物定位工作。2.根据权利要求1所述的一种基于傅里叶-梅林变换的货物定位方法，其特征在于，在步骤一中，识别标定点，定位货架的位置信息的具体方法包括：标定点固定在地面或者货架上，标定点和货架的相对位置是固定且已知的，移动机器人通过摄像头对标定点进行成像，识别标定点确定货架的编号。3.根据权利要求2所述的一种基于傅里叶-梅林变换的货物定位方法，其特征在于，在步骤一中，所述标定点的表示方式包括：一维码、二维码、特殊符号或特殊纹理。4.根据权利要求1所述的一种基于傅里叶-梅林变换的货物定位方法，其特征在于，在步骤二中，将摄像头安装在移动机器人取物结构的避光处；若该摄像头无法覆盖所有范围，则将货架分为多个子区域，每个子区域都有一个标记点用于机器人的移动。5.根据权利要求1所述的一种基于傅里叶-梅林变换的货物定位方法，其特征在于，在步骤三中，建立图像特征库，将货物置于货架上，对货架上的货物进行拍摄，实时提取视频中的特定帧图像作为相应货物位置的特征图像，进而形成一系列货架上货物的特征图像；特定帧被提取的依据是，第一帧为关键帧，与上一帧的采集时间超过一定的时间T时的图像帧为关键帧，与上一帧的采集位置超过一定的范围M时的图像帧为关键帧；通过对标记点的识别，获取货架的位置信息，计算仿射变换矩阵，利用仿射变换矩阵对取物机构的摄像机所拍摄的图像进行仿射变换得到新的特征图像，存入货物特征图像库；所述货架的位置信息主要包括移动机器人和货架之间的相对位置和相对角度；2CN110097494A权利要求书2/3页拍摄的图像需覆盖当前货架的全部区域，若取物机构的覆盖范围无法覆盖货架全部区域，在货架前放置多个标定点，将货架分为多个子区域，配合机器人的移动实现对货架区域的覆盖。6.根据权利要求1所述的一种基于傅里叶-梅林变换的货物定位方法，其特征在于，在步骤四中，当取物结构开始定位货物时，获取当前取物结