利用二维码地标定位AGV工作点位置的方法及系统与流程

本发明agv定位领域，特别是一种利用二维码地标定位agv工作点位置的方法及系统。

背景技术：

随着高科技的发展，物料的运输方式已经由人工助力运输转换为采用自动导航小车agv(automaticguidedvehicle)进行全自动的运输，agv是运用了一些导航方式进行移动的，主要有电磁导航、超声波导航、激光导航和视觉导航等方式。随着工业4.0时代的到来，agv不仅仅被用来作为物料运输工具，而且还需搭载机器臂进行工作站的更换，从而执行不同的高精度的工作。而agv搭载机器臂通过某种导航方式到达工作站时，往往是个大致的位置，位置和方向都不太精确，使机器臂无法正常进行高精度的工作。

技术实现要素：

本发明旨在提供一种利用二维码地标定位agv工作点位置的方法及系统，精确计算出agv的位置坐标和修正角度，便于机器臂调整以进行高精度工作。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种利用二维码地标定位agv工作点位置的方法，包括以下步骤：

1)获取包含二维码地标的图像，将获取到的图像转换为灰度图，并对所述灰度图进行预处理，去除所述灰度图的噪声，然后分割出只包含二维码地标的二值图像；

2)获取所述二值图像中与二维码地标三个角落上最外围正方形的面积匹配的所有轮廓，依次判断所述所有轮廓中是否有夹角为直角的正方形轮廓，删除夹角不是直角的轮廓，保存夹角为直角的正方形轮廓；

3)计算所保存的正方形轮廓的质心点，得到三个质心点的坐标分别为a(a.x,a.y)，b(b.x,b.y)，c(c.x,c.y)；

4)求取a、b；b、c；a、c之间的平方距离，得到三个距离值dxy1,dxy2,dxy3，判断dxy1,dxy2,dxy3的大小，最大的值对应的两质心点即为对角线上的两质心点；

5)计算步骤4)得到的对角线上两质心点连线的中点q的坐标，判断q点是否在图像的中心，若正好在图像中心，则q点就是工位精准点的位置；若不在图像中心，则计算q点与二值图像中心的x方向和y方向的间距，并将上述间距发送给agv进行调整，以使图像中的q点靠近图像中心，即agv向工位精准点位置趋近，直至重合；

6)利用对角线上的两质心点确定倾斜弧度，利用另外一个质心点和q点的方位以及所述倾斜弧度确定修正角度，将所述修正角度发送给agv并进行相应的调整，以达到agv的工作点精准方向；

7)识别出二维码地标的内容信息。

步骤1)中，利用高斯滤波算法对所述灰度图进行预处理，滤除所述灰度图的噪声；用固定阈值分割法获取只包含二维码地标的二值图像。实现过程简单可靠。

步骤4)中，a点和b点之间的平方距离dxy1的计算公式为：

dxy1＝(a.x-b.x)×(a.x-b.x)+(a.y-b.y)×(a.y-b.y)。

b点与c点的平方距离dxy2及a点与c点之间的平方距离dxy3也采用同样的原理计算，即：

b点与c点的平方距离dxy2的计算公式为：

dxy2＝(b.x-c.x)×(b.x-c.x)+(b.y-c.y)×(b.y-c.y)；

a点与c点之间的平方距离dxy3的计算公式为：

dxy3＝(a.x-c.x)×(a.x-c.x)+(a.y-c.y)×(a.y-c.y)。

步骤6)中，设对角线上的两质心点为b点和c点，通过公式θ＝tan^(-1)(dy/dx)确定b点和c点连线的倾斜弧度；其中，dx＝|b.x-c.x|；dy＝|b.y-c.y|。

步骤6)中，利用另外一个质心点a和q点的方位以及所述倾斜弧度确定修正角度的具体过程包括：

1)根据a点和q点所处的方位进行弧度补偿：

如果((q.x-a.x)≤0&&(q.y-a.y)>0)，标记a点和q点所处的方位为第一象限，则补偿弧度为π/2；

如果((q.x-a.x)>0&&(q.y-a.y)≥0)，标记a点和q点所处的方位为第二象限，则补偿弧度为0；

如果((q.x-a.x)≥0&&(q.y-a.y)<0)，标记a点和q点所处的方位为第三象限，则补偿弧度为(-π/2)；

如果((q.x-a.x)<0&&(q.y-a.y)≥0)，标记a点和q点所处的方位为第四象限，则补偿弧度为π；

其中，&&表示逻辑关系与；(q.x，q.y)为q点的坐标；

2)利用下述方法确定修正角度：

a点和q点所处的方位为第一象限，若dx＝0，则修正角度为45°；其他，修正角度为：

ang＝(θ+π/2-π/4)×180/π；

a点和q点所处的方位为第二象限，若dy＝0，则修正角度为-45°；其他，修正角度为：

ang＝(-θ+π/4)×180/π；

a点和q点所处的方位为第三象限，若dx＝0，修正角度为-135°；其他，修正角度为：

ang＝(θ-π/2-π/4)×180/π；

a点和q点所处的方位为第四象限，若dy＝0，修正角度为135°；其他，修正角度为：

ang＝(-θ+π+π/4)×180/π。

上述修正角度的取值范围是-180°～180°。

本发明中，利用zbar算法来获取二维码地标的内容信息。

相应地，本发明还提供了一种利用二维码地标定位agv工作点位置的系统，其包括：

二值图像获取单元，用于获取包含二维码地标的图像，将获取到的图像转换为灰度图，并对所述灰度图进行预处理，去除所述灰度图的噪声，然后分割出只包含二维码地标的二值图像；

轮廓提取单元，用于获取所述二值图像中与二维码地标三个角落上最外围正方形的面积匹配的所有轮廓，依次判断所述所有轮廓中是否有夹角为直角的正方形轮廓，删除夹角不是直角的轮廓，保存夹角为直角的正方形轮廓；

质心点计算单元，用于计算所保存的正方形轮廓的质心点，得到三个质心点的坐标分别为a(a.x,a.y)，b(b.x,b.y)，c(c.x,c.y)；

第一判断单元，用于求取a、b；b、c；a、c之间的平方距离，得到三个距离值dxy1,dxy2,dxy3，判断dxy1,dxy2,dxy3的大小，最大的值对应的两质心点即为对角线上的两质心点；

第二判断单元，用于根据对角线上两质心点连线的中点q的坐标，判断q点是否在图像的中心，若正好在图像中心，则q点就是工位精准点的位置；若不在图像中心，则计算q点与二值图像中心的x方向和y方向的间距，并将上述间距发送给agv进行调整，以使图像中的q点靠近图像中心，即agv向工位精准点位置趋近，直至重合；

修正单元，用于利用对角线上的两质心点确定倾斜弧度，利用另外一个质心点和q点的方位以及所述倾斜弧度确定修正角度，将所述修正角度发送给agv并进行相应的调整，以达到agv的工作点精准方向；

识别单元，用于识别出二维码地标的内容信息。

所述二值图像获取单元包括：

图像采集模块，用于获取包含二维码地标的图像；

转换模块，用于将获取到的图像转换为灰度图；

预处理模块，用于对所述灰度图进行预处理，去除所述灰度图的噪声；

分割模块，用于从去除噪声的灰度图中分割出只包含二维码地标的二值图像。

所述修正单元包括：

倾斜弧度计算单元，用于利用对角线上的两质心点确定倾斜弧度；

修正角度计算单元，用于另外一个质心点和q点的方位以及所述倾斜弧度确定修正角度；

通信单元，用于将所述修正角度发送给agv并进行相应的调整，以达到agv的工作点精准方向。

所述修正角度计算单元的具体工作过程包括：

1)根据a点和q点所处的方位进行弧度补偿：

如果((q.x-a.x)≤0&&(q.y-a.y)>0)，标记a点和q点所处的方位为第一象限，则补偿弧度为π/2；

如果((q.x-a.x)>0&&(q.y-a.y)≥0)，标记a点和q点所处的方位为第二象限，则补偿弧度为0；

如果((q.x-a.x)≥0&&(q.y-a.y)<0)，标记a点和q点所处的方位为第三象限，则补偿弧度为(-π/2)；

如果((q.x-a.x)<0&&(q.y-a.y)≥0)，标记a点和q点所处的方位为第四象限，则补偿弧度为π；

其中，&&表示逻辑关系与；(q.x，q.y)为q点的坐标；

2)利用下述方法确定修正角度：

a点和q点所处的方位为第一象限，若dx＝0，则修正角度为45°；其他，修正角度为：

ang＝(θ+π/2-π/4)×180/π；

a点和q点所处的方位为第二象限，若dy＝0，则修正角度为-45°；其他，修正角度为：

ang＝(-θ+π/4)×180/π；

a点和q点所处的方位为第三象限，若dx＝0，修正角度为-135°；其他，修正角度为：

ang＝(θ-π/2-π/4)×180/π；

a点和q点所处的方位为第四象限，若dy＝0，修正角度为135°；其他，修正角度为：

ang＝(-θ+π+π/4)×180/π。

上述修正角度的取值范围是-180°～180°；设对角线上两质心点为b点和c点，θ为b点和c点连线的倾斜弧度，θ＝tan^(-1)(dy/dx)；dx＝|b.x-c.x|；dy＝|b.y-c.y|。

与现有技术相比，本发明所具有的有益效果为：本发明通过二维码地标精确计算出agv的位置坐标和修正角度，计算过程简单可靠，容易实现，便于机器臂调整以进行高精度工作。

附图说明

图1为二维码地标原图；

图2为二维码地标在图像中的某个结构图。

具体实施方式

agv搭载机器臂通过某种导航方式到达某个工作站时，往往是个大致的位置，位置和方向都不太精确，机器臂无法进行高精度的工作，因此需要通过视觉技术识别并定位二维码地标1，以便agv小车调整位置和方向，使机器臂精确对准工作点。

本发明主要实现过程为：首先利用agv上安装的摄像头获取包含二维码地标1的图片，利用视觉技术对图片进行分析，识别出二维码地标1中三个角落上最外围正方形的质心点，分析出位于对角线上的两个质心点，并根据两个对角线上的质心点的中心点来判断二维码地标1的所处位置，再根据这三个质心点的关系来获取二维码地标1的旋转方向；同时可以利用zbar算法来获取二维码地标1所代表的内容信息，不同的信息可以区分不同的工作。具体的视觉技术步骤为(图像处理过程都是采用opencv算子)：

步骤一、图像预处理：将获取到的包含二维码地标1的图片转为灰度图，并用高斯滤波过滤噪声，用固定阈值分割方法获取只包含二维码地标1的二值图像；

步骤二、获取轮廓：根据面积大小来获取与二维码地标1三个角落上最外围正方形的面积相匹配的所有轮廓，并利用曲线逼近方法依次判断所述所有轮廓中是否有夹角为直角的正方形轮廓，删除夹角不是直角的轮廓，保存夹角为直角的正方形轮廓，共有3个合适的正方形轮廓；

步骤三、计算质心点位置：计算已保存的正方形轮廓的质心点，共有3个质心点a,b,c，位置坐标分别为(a.x,a.y),(b.x,b.y),(c.x,c.y)；

步骤四、求取对角线上的两个质心点：计算两点之间平方距离，相应的公式为：

dxy1＝(a.x-b.x)×(a.x-b.x)+(a.y-b.y)×(a.y-b.y)(1)

同理参照公式(1)计算得到b点与c点的平方距离为dxy2，a点与c点之间的平方距离为dxy3。

判断dxy1,dxy2,dxy3的大小，最大的那个值对应的两质心点即为对角线上的两质心点，此处假设上述两质心点为b点和c点，而另一点为a点；

步骤五、计算位置偏差：计算b点和c点的中点位置，设为q点，位置坐标为(q.x,q.y)，计算公式为：

q.x＝int[(b.x+c.x)/2](2)

q.y＝int[(b.y+c.y)/2](3)

其中int表示只获取整数值；判断q点是否在图像的中心，若正好在图像中心，则该点就是工位精准点的位置；若不在图像中心，则计算q点与图像中心的x方向和y方向的间距，并将上述间距发送给agv进行调整，以使图像中的q点靠近图像中心，即agv向工位精准点位置趋近，直至重合。

步骤六、计算待修正角度：根据b点与c点来计算倾斜的弧度，根据a点和q点的方位来判断弧度补偿。首先是计算倾斜弧度：

dx＝|b.x-c.x|(4)

dy＝|b.y-c.y|(5)

θ＝tan^(-1)(dy/dx)(6)

以图1为工作点的精准角度，此时b点和c点连线的倾斜弧度为π/4，其中π＝3.1415926，对应的角度为45°；此角度在最终的修正角度计算时需要考虑进去。

根据a点和q点所处方位来进行弧度补偿的方法为：

①if((q.x-a.x)≤0&&(q.y-a.y)>0)，标记为第一象限，则补偿弧度为π/2；

②if((q.x-a.x)>0&&(q.y-a.y)≥0)，标记为第二象限，则补偿弧度为0；

③if((q.x-a.x)≥0&&(q.y-a.y)<0)，标记为第三象限，则补偿弧度为(-π/2)；

④if((q.x-a.x)<0&&(q.y-a.y)≥0)，标记为第四象限，则补偿弧度为π；

上述if表示如果；&&表示逻辑关系与；最终的修正角度的确定方法为：

㈠所属第一象限，若dx＝0，修正角度为45°；其他，修正角度为：

ang＝(θ+π/2-π/4)×180/π(7)

㈡所属第二象限，若dy＝0，修正角度为-45°；其他，修正角度为：

ang＝(-θ+π/4)×180/π(8)

㈢所属第三象限，若dx＝0，修正角度为-135°；其他，修正角度为：

ang＝(θ-π/2-π/4)×180/π(9)

㈣所属第四象限，若dy＝0，修正角度为135°；其他，修正角度为：

ang＝(-θ+π+π/4)×180/π(10)

修正角度的取值范围是-180°～180°，计算过程中需要将弧度转换为角度，将弧度转为角度的方式就是(弧度×180/π)。将所述修正角度发送给agv并进行相应的调整，以达到agv的工作点精准方向。

步骤七、利用zbar算法识别出二维码的内容信息，不同的信息可以区分不同的工作点。

如图1所示，为二维码地标原图，也为agv处于工作点的精准角度时，二维码地标1在图像中呈现的模型。二维码地标1中包含有三个最外围正方形的质心点a,b,c，其中b点和c点为对角线上的两个质心点。

如图2所示，为二维码地标在图像中的某个结构图，a,b,c为三个最外围正方形的质心点，q点为对角线上b点和c点的中点。根据公式(4),(5),(6)，计算得到的θ＝0.152；参考x-y坐标系，a点的x坐标大于q点的x坐标，a点的y坐标要小于q的y坐标，因此所属第一象限；根据描述(一)和公式(7)，得出修正角度约为53.7°。