一種基於割草機器人的規劃平臺的製作方法

2024-03-02 10:19:15

本發明屬於機器人領域，尤其涉及一種基於割草機器人的規劃平臺。

背景技術：

我國隨著經濟的發展，草坪的面積在迅速增加，而草坪必須定期進行割草打理，否則會影響草坪整體的美觀，而且定期割草還能促進草的分櫱，使得草坪更密實，避免昆蟲、蛇等動物的棲息影響人的健康。

目前對割草區域進行邊界識別的一種常用方案是：在草坪邊界以及障礙物的四周埋設導線，導線的兩端連接充電站，充電站對導線通一定頻率的交流電，使得導線產生電磁信號。當割草機器人靠近導線時能夠感應到電磁信號從而能夠識別邊界。還有的是在邊界上設置信號發射裝置，當割草機器人靠近邊界時接收到發射裝置的信號從而識別邊界。但這種方式需要施工埋設導線，對於草坪面積比較大，邊界比較複雜的情況，工程量比較大；若草坪邊界情況發生改變，需要重新進行施工，原有的導線可能無法再用，靈活性差；對於邊界比較長的情況，需要使用大量導線，成本比較高，而且使用時需要一直通電，不節能環保；受充電站供電限制以及導線本身內阻等的限制，鋪設導線的總長度是有限的，對於總邊界長度比較大的應用受到限制。

另一種方案是：對於在邊界上設置信號發射裝置，其同樣需要一定的施工，而且信號發射裝置本身的成本比較高，信號發射裝置的維護成本也比較高。如果信號發射裝置採用電池供電，則需要定期更換電池，若採用線纜供電，則線纜本身的鋪設需要比較大的工程。

因此，現有的割草機器人存在的普遍缺點是：施工量比較大、靈活性差、鋪設與維護成本高，而且無法進行準確、智能化的割草作業。

技術實現要素：

本發明實施例提供一種基於割草機器人的規劃平臺，旨在解決施工量比較大、靈活性差、鋪設與維護成本高，而且無法準確、智能化的割草作業的問題。

本發明實施例是這樣實現的，一種基於割草機器人的規劃平臺，平臺包括：圖像邊界識別裝置、慣性裝置、定位裝置，以及控制裝置；

圖像邊界識別裝置，可用於獲取待規劃區域的圖像，並對圖像進行處理，以識別待規劃區域的邊界，並將處理後形成的邊界圖像信息輸出至控制裝置；

慣性裝置，可用於採集平臺運動過程中的慣性數據，將慣性數據處理為平臺的第二定位信息，並輸出至控制裝置；

定位裝置，可用於採集平臺的主定位數據，並形成第一定位信息，輸出至控制裝置；

控制裝置，可對邊界圖像信息、第二定位信息及第一定位信息進行處理，形成待規劃區域的地圖，根據地圖進行路徑規劃，並根據所規劃的路徑控制平臺運動。

本發明實施例通過圖像識別的方式確定待規劃區域的邊界，並通過慣性裝置與定位裝置的組合來獲得定位信息，從而形成待規劃區域的地圖，並進行路徑規劃和移動控制；採用了本發明的基於割草機器人的規劃平臺，草坪不用埋設導線，對作業場地的要求進一步降低，施工量較少，減少應用割草機器人的複雜度，大大減少了鋪設與維護的成本，而且設備可自動識別割草區域的邊界，並自動生成地圖並規劃運動路徑，使得割草機器人能夠構建草坪的地圖以及確定自身的位置，大大提高割草機器人的割草效率以及提升割草覆蓋率。

附圖說明

圖1是本發明實施例提供的一種實施環境圖；

圖2是本發明實施例提供的一種基於割草機器人的規劃平臺的結構圖；

圖3是本發明實施例提供的另一種基於割草機器人的規劃平臺的結構圖。

具體實施方式

為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明，並不用於限定本發明。

本發明實施例通過圖像識別的方式確定待規劃區域的邊界，並通過慣性裝置與定位裝置的組合來獲得定位信息，從而形成待規劃區域的地圖，並進行路徑規劃和移動控制；採用了本發明的基於割草機器人的規劃平臺，草坪不用埋設導線，對作業場地的要求進一步降低，施工量較少，減少應用割草機器人的複雜度，大大減少了鋪設與維護的成本，而且設備可自動識別割草區域的邊界，並自動生成地圖並規劃運動路徑，使得割草機器人能夠構建草坪的地圖以及確定自身的位置，大大提高割草機器人的割草效率以及提升割草覆蓋率。

如圖1所示，在本發明的一個具體實施環境中，基於割草機器人的規劃平臺可通過圖像邊界識別的方法沿著邊界以一定的方向(比如逆時針)移動，在移動過程中通過定位計算與修正計算實時對機器人進行定位，同時記錄邊界的位置信息，形成邊界路徑；當割草機器人走完完整的一圈後即完成對整個草地/草坪的地圖繪製。

圖中的充電站可提供電能補充，以保證規劃平臺的續航。

圖2示出了本發明實施例提供的一種基於割草機器人的規劃平臺的結構圖，該平臺包括：圖像邊界識別裝置1、定位裝置2、慣性裝置3，以及控制裝置4。

其中，圖像邊界識別裝置1，可用於獲取待規劃區域的圖像，並對圖像進行處理，以識別待規劃區域的邊界，並將處理後形成的邊界圖像信息輸出至控制裝置4。這裡的邊界圖像信息至少包括已經識別出來的邊界的相關位置信息。可以理解的，本發明中的待規劃區域主要指草坪，草坪的邊界主要包括：草坪區域和非草坪區域(如圍牆、籬笆、水泥地等)的過渡地帶；或者割過的草坪區域與沒割過的草坪區域的交接處；或者割過草的草坪區域與未割過草的草坪區域之間的界線等。針對上述各種狀態的邊界，圖像邊界識別裝置均可以進行識別，並將識別到的邊界圖像信息輸出至控制裝置4進行進一步處理。

定位裝置2，可用於採集平臺的主定位數據，並形成第一定位信息，輸出至控制裝置4。

慣性裝置3，可用於採集平臺運動過程中的慣性數據，將慣性數據處理為平臺的第二定位信息，並輸出至控制裝置4。

控制裝置4，可對邊界圖像信息、第二定位信息及第一定位信息進行處理，形成待規劃區域的地圖，根據地圖進行路徑規劃，並根據所規劃的路徑控制平臺運動。

在本發明實施例中，這裡所說的控制裝置4可以是但不限於微處理器或微控制器，如意法半導體公司的STM32f4微控制器等，當然還可以是其他類型的單片機或者DSP、FPGA等，具體不作限定。

如圖3所示，在本發明的一個實施例中，控制裝置4進一步還包括：修正單元41與規劃處理單元42。

其中，修正單元41，其與慣性裝置及定位裝置耦接，用於將第二定位信息及第一定位信息按預設的修正算法進行處理，以獲得包含平臺的位置信息的第三定位信息。

規劃處理單元42，其根據修正單元的第三定位信息以及圖像邊界識別裝置的邊界圖像信息構建待規劃區域的地圖，並進行路徑規劃，以及控制平臺按所規劃的路徑運動。

在本發明實施例中，修正單元41與規劃處理單元42可以是控制裝置4上的集成模塊，也可以是分別獨立的晶片，其功能可以通過軟體、硬體或者其結合來實現，在具體的實現形式上不作限定。

本發明實施例提供的基於割草機器人的規劃平臺，對作業場地的要求進一步降低，施工量較少，大大減少了鋪設與維護的成本，而且設備可自動識別割草區域的邊界，並自動生成地圖並規劃運動路徑，運行靈活，且定位準確，智能化程度較高。

作為本發明的一個具體實施例，圖像邊界識別裝置1採用視覺邊界識別的方式對草坪的邊界進行識別，其包括：圖像採集單元11以及圖像處理單元12。

其中，圖像採集單元11，用於獲取待規劃區域的圖像。圖像處理單元12，用於對待規劃區域的圖像進行預處理、有效信息提取及計算，形成邊界圖像信息，並輸出至控制裝置。

可以理解，圖像採集單元11可以是攝像頭，例如CCD攝像頭或CMOS攝像頭等。例如，在具體的實施環境中，可將CCD攝像頭或CMOS攝像頭安裝在割草機器人的上部，以一定的頻率對機器人前方區域進行圖像採集。

其中，圖像處理單元12對圖像採集單元11所採集的圖像進行預處理，例如濾波，詳細地，可以包括畸變修正、去噪音以及圖像增強等。

當然作為本發明的一個重要功能模塊，圖像處理單元12還用於對圖像進行有效信息的提取和計算。詳細地，有效信息的提取可以是特徵信息提取，這裡主要針對草坪的邊界對應的圖像進行捕捉和提取，圖像處理單元12會獲取圖像當中的顏色信息、明暗度信息等，並按預設規則進行處理。例如，圖像處理單元12可以對圖像中的顏色信息進行統計，並計算顏色的分布情況，例如，草地的主色為綠色，可以區別於環境中的其他物體，因此，可以在RGB色彩模式下，計算綠色在所有顏色當中出現的概率，並根據其概率分布判斷是否為草坪邊界。當然，在本發明中，還可以通過草坪的紋理來判斷是否為邊界，例如，圖像處理單元12對圖像中的明暗度信息進行統計，並計算明暗度的分布情況，根據該分布情況來進一步判斷該圖像是否包含草坪的邊界信息。其次，圖像處理單元12還可以計算待規劃區域(草坪)的邊界與規劃平臺的相對位置。

在本發明實施例中，定位裝置2可用於採集平臺的主定位數據，形成第一定位信息，並輸出至控制裝置4，以通過控制裝置4進行處理；定位裝置2採集的主定位數據可確定規劃平臺的位置信息，控制裝置4根據此數據可確定規劃平臺所處的位置並進行記錄以便於後續的地圖構建和路徑規劃。

在本發明的一種實施例中，定位裝置2為GPS定位單元201，主定位數據為GPS定位數據。其中，GPS定位單元201可實時採集平臺當前的GPS定位數據，將該GPS定位數據處理為包含該平臺的位置信息的第一定位信息，並輸出至控制裝置4的修正單元41。

在本發明的另一種實施例中，定位裝置2為雙目定位單元202，其可採集預設於待規劃區域的邊界上的標誌物的圖像信息，其中，主定位數據為預設於待規劃區域的邊界上的標誌物的圖像信息。因此，雙目定位單元202可用於獲取並識別預設於待規劃區域的邊界上的標誌物的圖像信息，並形成至少包含平臺的位置信息的第一定位信息，以輸出至控制裝置的修正單元41。

在本發明的一個實施例中，在規劃平臺中進一步引入慣性裝置3，以對規劃平臺的運動狀態信息進行採集與處理。

在常規的機器人中，一般不會採用慣性系統作為一種獨立的定位手段，因為慣性系統固有的積分累積誤差，只能保證短時間的定位精度，若沒有相應的輔助定位方法，或沒有對應的累計誤差修正措施，無法在一般的機器人中獨立作為定位裝置來使用。而本發明引入慣性裝置3，利用了慣性裝置3短時間定位精度高、數據穩定連續的特性，恰好可以解決規劃平臺通過GPS定位單元201或雙目定位單元202進行定位時，可能會出現的短時間定位幹擾。具體的，例如通過GPS定位單元201進行定位時，可能會出現GPS信號不佳或局部區域幹擾偏大的情況(如多徑效應等)，可能會導致定位的不穩定，導致系統無法正常工作。或者，通過雙目定位單元202進行定位時，由於通過攝像頭進行圖像採集經常會出現拍攝視野被其他物體(如樹木)遮擋，導致無法正常捕捉到標識物。

因此，基於上述原因，本發明實施例中通過慣性裝置3與GPS定位單元201或雙目定位單元202進行組合定位，使得即使出現上述的一些非正常因素時，系統也能夠獲得精度較高、穩定的定位信息。

在本發明的一個實施例中，慣性裝置3包括：

慣性數據採集單元31，用於採集規劃平臺在運動過程中形成的慣性數據；以及

慣性數據處理單元32，用於對慣性數據進行處理，以形成包含規劃平臺的運動狀態信息及位置信息的第二定位信息，並輸出至控制裝置4。

在本發明實施例中，慣性數據包括但不限於：加速度數據、角速度數據以及地磁數據。相應地，慣性數據採集單元31，可以是慣性傳感器，其可包括：

用於獲取平臺的加速度數據的加速度採集模塊，可以是加速度傳感器，例如MEMS加速度計等；

用於獲取平臺的角速度數據的角速度採集模塊，可以是角速度傳感器，例如MEMS陀螺儀等；以及

用於獲取平臺的地磁數據的地磁採集模塊，可以是磁力傳感器，例如MEMS磁力計等。

以上的慣性數據採集單元31的各模塊實現了對規劃平臺的加速度、地磁，以及角速度進行測量，並且測量得到的數據進一步發送至慣性數據處理單元32，慣性數據處理單元32進一步將這些數據處理為包含規劃平臺的朝向信息、姿態信息、速度信息的第二定位信息，因此，這裡的慣性數據處理單元32還包括：

數據融合模塊，用於對慣性數據進行融合處理，以得到包含平臺的朝向信息、姿態信息、速度信息以及位置信息的第二定位信息，並將第二定位信息輸出至修正單元41，以與第一定位信息進行融合、修正處理，以獲得穩定的、較高定位精度的第三定位信息，並輸出至規劃處理單元42。

對於數據或信息的融合、修正處理，詳細的，當採用GPS定位裝置201時，例如，可通過對經處理過的加速度數據進行二次積分得到平臺基於慣性測量的位置信息，以及基於GPS定位裝置201測量得到的基於GPS定位數據的位置信息，以及以一定的數據融合算法融合兩個位置信息得到平臺的準確位置信息。

又例如，當採用雙目定位裝置202時，例如，可通過對經處理過的加速度進行二次積分得到平臺基於慣性測量的位置信息，以及基於雙目測距得到基於雙目攝像頭的位置信息，以及以一定的數據融合算法融合兩個位置信息得到機器人的位置信息。

以下舉例說明本發明實施例所採用的一種將慣性數據與GPS定位數據進行融合的計算方法：

1、狀態預測：

X(k|k-1)＝AX(k-1|k-1)+BU(k)

式中，X(k|k-1)為基於上一時刻狀態對當前狀態的預測，U(k)為當前的輸入，在本實施例中，狀態採用水平面上兩個方向的位置和速度，輸入為經過修正的水平面上的加速度，即

X＝(Px Py Vx Vy)T

U＝(ax ay)T

A為狀態轉移矩陣，B為控制輸入矩陣，Δt為採樣時間間隔

2、誤差預測：

P(k|k-1)＝AP(k-1|k-1)AT+Q(k)

式中，P(k|k-1)為基於上一時刻誤差對當前誤差的預測估計，Q(k)為系統過程的誤差協方差矩陣，根據系統的過程模型確定。

3、卡爾曼增益計算：

式中，Kg(k)為當前時刻的卡爾曼增益矩陣，H為觀測矩陣，R(k)為觀測誤差協方差矩陣，這裡我們選定觀測向量為GPS測量的水平面上的位置和速度，則：

Y＝(Px Py Vx Vy)T

因狀態矢量與觀測矢量一致，觀測矩陣為單位矩陣，觀測誤差協方差矩陣根據GPS的測量誤差確定。

4、狀態更新：

X(k|k)＝X(k|k-1)+Kg(k)(Y(k)-HX(k|k-1))

5、誤差更新：

P(k|k)＝(I-Kg(k)H)P(k|k-1)

式中，I為單位矩陣。

當然上述只是舉例說明本發明可採用的一種計算規則，用於體現本發明實施例所提供的方案的可實現性，具體不作限定。

然後，規劃處理單元42獲取到第三定位信息，根據第三定位信息以及圖像邊界識別裝置1的邊界圖像信息構建待規劃區域的地圖，並進行路徑規劃，以及控制平臺按所規劃的路徑運動。

因此，本發明實施例通過圖像識別的方式確定待規劃區域的邊界，並通過慣性輔助定位裝置來獲得準確的定位信息，從而形成待規劃區域的地圖，並進行路徑規劃和移動控制；採用了本發明的基於割草機器人的規劃平臺，草坪不用埋設導線，對作業場地的要求進一步降低，施工量較少，減少應用割草機器人的複雜度，大大減少了鋪設與維護的成本，而且設備可自動識別割草區域的邊界，並自動生成地圖並規劃運動路徑，使得割草機器人能夠構建草坪的地圖以及確定自身的位置，大大提高割草機器人的割草效率以及提升割草覆蓋率。

在本發明的一個優選實施例中，控制裝置4還包括：

多任務控制單元，若當前的待規劃區域已經作業完畢，根據預設的任務信息及待規劃區域的定位信息，控制平臺移動至下一個未執行過作業的待規劃區域。例如，搭載本規劃平臺的割草機器人完成某一塊草坪的割草作業後，如果任務列表中的任務信息還有其他草坪的割草任務，割草機器人依據該草坪的GPS定位信息，自動前往下一個草坪執行割草作業，直到所有的割草作業都完成，智能化程度高，用戶體驗好。

在本發明的一個優選實施例中，控制裝置4還包括：

電量控制單元，在平臺作業過程中，若電量不足，根據預設的充電站的位置信息，及平臺的定位信息前往充電站進行充電。

在本發明的一種實施例中，定位裝置2為GPS定位單元201，則搭載有上述發明實施例中提供的規劃平臺的割草機器人，其通過圖像邊界識別與定位的實施步驟舉例如下：

A1.割草機器人啟動後，先根據GPS定位單元201確定自身的位置，然後檢測是否有當前草坪的地圖，如果沒有，則執行步驟B1，否則執行步驟C1；

B1.割草機器人沿某個固定方向(比如北)尋找邊界，找到邊界後沿著邊界往一定方向(比如逆時針)走一圈，邊走邊記錄邊界的位置信息。完成一圈後，控制裝置4判斷該邊界是草坪的外邊界還是草坪內障礙物(比如中央花壇等)的邊界。判斷方法為根據割草機器人是在封閉邊界內還是封閉邊界的外部，如果在封閉邊界內部，則表明該邊界為草坪的外邊界，否則該邊界為草坪內障礙物的邊界。若找到的邊界為障礙物的邊界，則割草機器人改變方向(比如朝南)，重複步驟B1，直到找到草坪的外邊界；

C1.割草機器人根據草坪的形狀進行割草路徑規劃，然後根據規劃好的路徑執行割草作業；

優選的，還進一步包含如下兩個步驟：

D1.割草機器人完成某一塊草坪的割草作業後，如果任務列表中還有其他草坪的割草任務，割草機器人依據該草坪的GPS坐標，自動前往下一個草坪執行割草作業，直到所有的割草作業都完成；

E1.在割草機器人執行割草任務過程中，若有電量不足，會根據記錄的充電站的位置自動前往充電。

在本發明的另一種實施例中，定位裝置2為雙目定位單元202，則搭載有上述發明實施例中提供的規劃平臺的割草機器人，其通過圖像邊界識別與定位的實施步驟舉例(例子中標杆數目為2根)如下：

A2.割草機器人啟動後，先檢測是否有當前草坪的地圖，如果沒有，則執行步驟B2，否則執行步驟C2；

B2.割草機器人的雙目攝像頭雲臺旋轉掃描一圈，尋找標杆(這裡以標杆作為標識物)，找到標杆後走向最近的一根標杆，然後根據雙目測距原理測量與另外一根杆的距離。然後通過圖像邊界識別的方法沿著邊界以一定的方向(比如逆時針)行走，在行走過程中通過定位計算與修正單元實時對機器人進行定位，同時記錄邊界的位置信息；當割草機器人走完完整的一圈後即完成對整個草坪的地圖繪製；

C2.割草機器人根據草坪的形狀進行割草路徑規劃，然後根據規劃好的路徑執行割草作業；

優選的，還進一步包含如下兩個步驟：

D2.在割草機器人執行割草任務過程中，若有電量不足，會根據記錄的充電站的位置自動前往充電。

以上僅為本發明的較佳實施例而已，並不用以限制本發明，凡在本發明的精神和原則之內所作的任何修改、等同替換和改進等，均應包含在本發明的保護範圍之內。