(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210928195.0 (22)申请日 2022.08.03 (71)申请人 千巡科技 （深圳） 有限公司 地址 518000 广东省深圳市宝安区航城街 道三围社区泰华梧桐工业园枫香 (14B)栋6层 (72)发明人 粟玉雄　李伟强　邹婉欣　 (74)专利代理 机构 深圳市中兴达专利代理有限 公司 44637 专利代理师 林丽明 (51)Int.Cl. G06T 7/73(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 7/80(2017.01) (54)发明名称 一种巡检机器人辅助定位方法 (57)摘要 本发明提供一种巡检机器人辅助定位方法， 该方法基于包括机器人、 安装在机器人的采集模 块、 jetson模 块的系统， 本发明的方法中， 在巡检 机器人的移动轨迹上布置定位位置标识图案， 然 后通过基于深度学习的轻量化模型对位置标识 图案进行识别， 最后返回给机器人系统位置坐标 信息， 当现有的定位系统出现定位丢失情况， 可 对其进行调整， 而且这里位置标识图案由圆形反 光帖组成， 圆形反光帖由实心和空心圆形帖组 成， 对比特征描述点的方法， 可 以避免相似场景 下得到类似的特征描述点带来的位置误差， 并且 可以减少处 理器的算力负担 。 权利要求书1页 说明书4页 CN 115330865 A 2022.11.11 CN 115330865 A 1.一种巡检机器人定位方法， 该方法基于包括机器人、 安装在机器人的采集模块、 jetson模块的系统， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1:所述相机采集模块采集布置在巡检路径的位置标识图案信 息并将该信息传输至所 述jetson模块； 其中， 位置标识图案信息有多个， 沿着巡检路径分布， 位置标识图案信息对 应记录其所处位置信息； S2:所述jetson模块基于卷积神经网络的轻量化模型对位置标识图案信进行处理得到 位置标识图案的类别序号； S3:所述jetson模块基于类别序号从预存的类别文件中拿到获取机器人坐标位置(x， y)； S4:所述jetson模块将位置标识图案获取位置标识图案的轮廓点， 将整张图像的轮廓 点进行面积排序， 获取轮廓面积最大 的轮廓， 获取该轮廓的像素宽度结合所述相 机采集模 块的焦距F、 位置标识图案实际宽度W， 计算出机器人与位置标识图案的距离D： D＝F.W/P； S5:根据目标轮廓的函数获取初步角度， 采用长宽WH的判定原则获取最终角度angle， H 为目标轮廓的高度， 若W大于H， angle相对于水平x轴方向为180 ° ‑初步角度， 反之， angle相 对于水平x轴方向为90 ° ‑初步角度； ， 最终得到位置坐标(x， y， z， angle)， x为x轴坐标， y为y 轴坐标， z是坐标系中的z轴、 取的值是距离D的值， angel是位置标识图案相对机器人正方向 的旋转角度。 2.根据权利要求1所述的一种巡检机器人辅助定位方法， 其特征在于： 位置标识图案信 息由圆形反光帖组成， 圆形反光帖由实心和空心圆形帖组成， 不同的位置标识图案其圆形 反光帖的位置不同。 3.根据权利要求1所述的一种巡检机器人辅助定位方法， 其特征在于： 所述卷积神经网 络的轻量化模型为Mob ileNetV3模型， 模型的参数量为5.14MB， 整个网络由一个卷积层、 13 个Bneck_conf块(深度可分离卷积)以及两个全连接层组成； 位置标识图案从网络中的首层 部分进入， 然后通过各层的卷积操作， 得到最 终的特征图， 然后通过全连接层对最 终的特征 图进行分类评分， 得 出评分最高的一类并输出类别序号。 4.根据权利要求1所述的一种巡检机器人辅助定位方法， 其特征在于： 轮廓 点的获取是 将位置标识图案依次进 行图像颜色空间转换、 高斯滤波去除噪声、 使用canny算子边缘检测 处理后获得。 5.根据权利要求1所述的一种巡检机器人辅助定位方法， 其特征在于： 目标轮廓的函数 为imutils.grab_co ntours函数。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115330865 A 2一种巡检机 器人辅助定位方 法 技术领域 [0001]本发明涉及一种巡检机器人辅助定位方法。 背景技术 [0002]现有巡检机器人在执行任务时， 系统通常需要根据事先设定地图作为巡  检路径 以去往任务点， 巡检机器人在运动中， 系统会获取安装在巡检机器人  轮胎的里程计的数据 来作为定位信息， 若在去往任务点中， 遇到障碍物 时， 会通过设置在车体上 的激光检测仪 检测到该障碍物并调整位姿来避开障碍  物， 这种情况下， 经过一个路段中， 没有障碍物和 有障碍物情况下， 里程计  记录的数据会不一样， 所以在有障碍物情况下， 仍然采用没有障 碍物的里程  计数据来决定定位信息是不准确的， 此时， 现有技术中， 在 对一个目标任务  点 设计路线时， 系统通常会先收集路线过程中障碍物， 然后机器人遇到该障  碍物避开该障碍 物时， 对里程计 收集的数据进行相应调整后才作为定位信息，  然而在实际过程中， 路线中 的障碍物会发生变化(例如： 位置、 尺寸大小均  会发生变化)， 若此时继续采用预先收集的 情况的调整标准来调整定位信息，  结果也往往是不准确的， 再者， 路途中若出现车轮打滑 的情况， 也会导 致里 程计失准， 进 而导致定位信息不 准确。 [0003]本发明在现有的定位方法基础上， 采用辅助定位技术修正机器人的定位；  具体 地， 在辅助定位技术获取的定位信息时， 将机器人系统会将现有获取的  定位信息修改成辅 助定位技术获取的定位信息， 本发明在于提供一种巡检机  器人辅助定位方法。 发明内容 [0004]为实现以上的目的， 本发明提供一种巡检机器人辅助定位方法， 具体的  技术方案 如下： [0005]一种巡检机器人定位方法， 该方法基于包括机器人、 安装在机器人的采  集模块、 jetson模块的系统， 包括以下步骤： [0006]S1:所述相机采集模块采集布置在巡检路径的位置标识图案信息并将该信  息传 输至所述jetson模块； 其中， 位置标识图案信息有多个， 沿着 巡检路径分 布， 位置标识图案 信息对应记录其所处位置信息； [0007]S2:所述jetson模块基于卷积神经网络的轻量化模型对位置标识图案信进  行处 理得到位置标识图案的类别序号； [0008]S3:所述jetson模块基于类别序号从预存的类别文件中拿到获取机器人坐  标位 置(x， y)； [0009]S4:所述jetson模块将位置标识图案获取位置标识图案的轮廓点， 将整张  图像的 轮廓点进 行面积排序， 获取轮廓面积最大的轮廓， 获取该轮廓的像素  宽度结合所述相机采 集模块的焦距F、 位置标识图案实际宽度W， 计算出机  器人与位置标识图案的距离D： D＝ F.W/P； [0010]S5:根据目标轮廓的函数获取初步角度， 采用 长宽WH的判定原则获取最  终角度说　明　书 1/4 页 3 CN 115330865 A 3