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    重庆时时彩龙虎概率: 基于视觉伺服的变电站巡检机器人云台控制方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    CN201610457745.X

    申请日:

    2016.06.22

    公开号:

    CN106125744A

    公开日:

    2016.11.16

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G05D 1/08申请日:20160622|||公开
    IPC分类号: G05D1/08; H04N5/232 主分类号: G05D1/08
    申请人: 山东鲁能智能技术有限公司
    发明人: 房桦; 隋吉超; 傅崇光; 韩磊; 任杰; 张斌; 李健; 杨国庆; 孙志周
    地址: 250101 山东省济南市高新区(历下区)新泺大街2008号银荷大厦B座626
    优先权:
    专利代理机构: 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 代理人: 张勇
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201610457745.X

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2019.01.22|||2016.12.14|||2016.11.16

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于视觉伺服的变电站巡检机器人云台控制方法,包括:将变电站巡检机器人拍摄的变电站每一个预置位的设备图像都保存到模板库中;在预置位采集设备图像,上传至后台服务;后台服务中心调用模板库中的设备图像,采用SIFT算法对实时巡检图像与模板图像进行匹配,配准两幅图像共同的特征点;得到采集图像中设备区域的位置信息;验证采集图像中是否包含完整的待检测设备区域,进行“视觉伺服”次数的计数;将巡检机器人在预置位最后一次采集的设备图像进行模式识别处理,输出该设备的实时工作状态;本发明使机器人能够远距离大焦距下观测电力设备运行状态细节,实现了巡检机器人对变电站设备全覆盖进行观测的目标。

    权利要求书

    1.一种基于视觉伺服的变电站巡检机器人云台控制方法,其特征是,包括以下步骤:
    步骤1,将变电站巡检机器人拍摄的变电站每一个预置位的设备图像都保存到模板库
    中,模板库中设备图像和变电站的设备位置一一对应;
    步骤2,机器人接到巡检任务后,按照巡检路线中的设备顺序依次在预置位???,依照
    该设备模板图像的采集方式,调用云台角度及相机焦距参数;
    步骤3,在预置位采集设备图像,拍摄可见光图像或红外图像,上传至后台服务;
    步骤4,后台服务中心调用模板库中的设备图像,采用SIFT算法对实时巡检图像与模板
    图像进行匹配,配准两幅图像共同的特征点;
    步骤5,计算上述配准的每一对特征点对应的像素位移偏差,统计所有特征点对应的像
    素位移偏差的均值,得到采集图像中设备区域的位置信息;
    步骤6,验证采集图像中是否包含完整的待检测设备区域,如果包含完整的待检测设备
    区域,则根据设备模板参数判断是否需要拉大焦距进行“二次伺服”;如需要拉焦,则保持云
    台位置,仅调整焦距后执行步骤3,否则执行步骤8;
    如果待检测设备区域偏出图像,则根据像距与焦距的正切比例,计算图像像素偏移量
    表示的云台转动角度偏移量,并将角度偏移量换算为云台转动控制参数,调用云台偏移转
    动控制补偿此前图像采集角度的误差;执行步骤7;
    步骤7,步骤3至步骤6完成了一次完整的“视觉伺服”控制云台补偿,进行“视觉伺服”次
    数的计数;
    如果计数达到了某一预设值时,机器人仍未能采集到完整的待检设备图像,则表示在
    此预置位采集图像的工作失败,按照步骤2巡检的顺序,机器人行驶至下一预置位;如未达
    到,则执行步骤3;
    步骤8,将巡检机器人在预置位最后一次采集的设备图像进行模式识别处理,输出该设
    备的实时工作状态;按照步骤2的巡检顺序,机器人行驶至下一预置位。
    2.如权利要求1所述的一种基于视觉伺服的变电站巡检机器人云台控制方法,其特征
    是,所述步骤1的具体方法为:
    控制机器人行驶至每一个设备的巡检预置位,设置云台旋转角度及摄像机焦距参数信
    息,将待检测设备区域以适当的大小显示在图像的中央后,拍摄为该设备的模板图像,并在
    图像中标定设备区域,将所述图像与参数保存至模板图像数据库;
    如果是需要拉大焦距进行观测的设备,则首先配置标准焦距的一次视觉伺服模板图
    像,再将摄像机焦距拉近,配置模式识别所需的细节可见的二次伺服模板图像。
    3.如权利要求1所述的一种基于视觉伺服的变电站巡检机器人云台控制方法,其特征
    是,所述步骤4中,采用SIFT算法对实时巡检图像与模板图像进行匹配的方法为:
    (1)利用一组连续的高斯卷积核与原图像进行卷积生成尺度空间的图像,将相邻尺度
    的图像相减,搜索局部极值点,通过尺度空间极值的检测确定关键点位置与尺度;
    (2)利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性为每个关键点指定方向参数,使关键点
    具备旋转不变性;
    (3)以关键点为中心,计算邻域梯度直方图,绘制每个梯度方向的累加值,对于一个关
    键点形成SIFT特征向量;
    (4)计算两幅图像的特征点的匹配关系:生成图像的SIFT特征向量后,采用两幅图像中
    关键点特征向量的欧氏距离作为相似性判定度量,取源图像中的某个关键点,并找出其与
    待匹配图像中欧氏距离最近的前两个关键点,在这两个关键点中,如果与待匹配图像中欧
    氏距离最近的距离除以与待匹配图像中欧氏距离次近的距离小于某个设定的比例阈值,则
    接受这一对匹配的特征点;
    (5)得到两幅图像特征点的匹配关系后,两幅图像存在这样的一个变换过程:
    <mrow> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <msup> <mi>x</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msup> <mi>y</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>1</mn> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>=</mo> <mi>H</mi> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <mi>x</mi> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mi>y</mi> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>1</mn> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> </mrow>
    [x',y',1]T,[x,y,1]T分别为某组特征匹配点在源图像和待匹配图像上的像点坐标;计
    算投影变换矩阵H,根据模板图像中的设备位置,实现待检测图像中的设备的准确定位。
    4.如权利要求1所述的一种基于视觉伺服的变电站巡检机器人云台控制方法,其特征
    是,所述步骤5中,计算配准的每一对特征点对的像素位移偏差的方法为:
    <mrow> <mi>o</mi> <mi>f</mi> <mi>f</mi> <mi>s</mi> <mi>e</mi> <mi>t</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>p</mi> <mi>i</mi> <mi>x</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <mi>H</mi> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mi>V</mi> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>=</mo> <mi>m</mi> <mi>e</mi> <mi>a</mi> <mi>n</mi> <mrow> <mo>(</mo> <munder> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mo>&gt;</mo> <mi>n</mi> </mrow> </munder> <mo>(</mo> <mrow> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mi>e</mi> <mi>m</mi> <mi>p</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>c</mi> <mi>a</mi> <mi>p</mi> </mrow> </msub> </mrow> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    其中,offset(pix)为像素位移偏差,H代表水平方向,V代表垂直方向,Ctemp为特征点在
    模板图像中的位置;Ccap为特征点在采集图像中的位置。
    5.如权利要求1所述的一种基于视觉伺服的变电站巡检机器人云台控制方法,其特征
    是,所述步骤5中,使用模板图像中标定设备区域位置信息,减去图像配准所得的相同特征
    点在采集图像中的偏移像素offset(pix),则得到采集图像中设备区域的位置信息。
    6.如权利要求1所述的一种基于视觉伺服的变电站巡检机器人云台控制方法,其特征
    是,所述步骤6中,如果待检测设备区域偏出图像,则根据像距与焦距的正切比例,计算图像
    像素偏移量表示的云台转动角度偏移量的具体方法为:
    <mrow> <mi>o</mi> <mi>f</mi> <mi>f</mi> <mi>s</mi> <mi>e</mi> <mi>t</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>A</mi> <mi>n</mi> <mi>g</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mfenced open = '[' close = ']'> <mtable> <mtr> <mtd> <mi>H</mi> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mi>V</mi> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>=</mo> <mi>arctan</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <mrow> <mi>o</mi> <mi>f</mi> <mi>f</mi> <mi>s</mi> <mi>e</mi> <mi>t</mi> <mfenced open = '[' close = ']'> <mtable> <mtr> <mtd> <mi>H</mi> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mi>V</mi> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> </mrow> <mi>f</mi> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <mo>;</mo> </mrow>
    其中,
    offset(Ang)为模板图像与采集图像的偏转角度,offset为像素偏移量在成像设备上
    的物理偏移量,H代表水平方向,V代表垂直方向,solution为每一个像素在成像设备上所占
    的实际距离,f为摄像机的图像拍摄焦距。
    7.如权利要求1所述的一种基于视觉伺服的变电站巡检机器人云台控制方法,其特征
    是,所述步骤6中,将角度偏移量换算为云台转动控制参数的方法为:
    采集图像对应模板图像的偏移量进行云台转动补偿时,对应的云台运动控制参数计算
    如下:
    <mrow> <mi>p</mi> <mi>t</mi> <mi>z</mi> <mi>C</mi> <mi>t</mi> <mi>r</mi> <mi>l</mi> <mi>O</mi> <mi>f</mi> <mi>f</mi> <mi>s</mi> <mi>e</mi> <mi>t</mi> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <mi>H</mi> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mi>V</mi> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>=</mo> <mi>o</mi> <mi>f</mi> <mi>f</mi> <mi>s</mi> <mi>e</mi> <mi>t</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>A</mi> <mi>n</mi> <mi>g</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <mi>H</mi> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mi>V</mi> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>&times;</mo> <mi>p</mi> <mi>t</mi> <mi>z</mi> <mi>S</mi> <mi>o</mi> <mi>l</mi> <mi>u</mi> <mi>t</mi> <mi>i</mi> <mi>o</mi> <mi>n</mi> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <mi>H</mi> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mi>V</mi> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>;</mo> </mrow>
    其中,ptzCtrlOffset为云台控制补偿参数,ptzSolution为云台转动单位角度的控制
    采样值,H代表水平方向,V代表垂直方向,offset(Ang)为模板图像与采集图像的偏转角度。
    8.如权利要求1所述的一种基于视觉伺服的变电站巡检机器人云台控制方法,其特征
    是,所述步骤6中,调用云台偏移转动控制补偿此前角度误差的方法为:
    云台运动的目标位置为云台当前坐标加云台运动补偿,如下式:
    <mrow> <mi>p</mi> <mi>t</mi> <mi>z</mi> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <mi>H</mi> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mi>V</mi> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>=</mo> <mi>p</mi> <mi>t</mi> <mi>z</mi> <mi>C</mi> <mi>u</mi> <mi>r</mi> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <mi>H</mi> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mi>V</mi> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>+</mo> <mi>p</mi> <mi>t</mi> <mi>z</mi> <mi>C</mi> <mi>t</mi> <mi>r</mi> <mi>l</mi> <mi>O</mi> <mi>f</mi> <mi>f</mi> <mi>s</mi> <mi>e</mi> <mi>t</mi> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <mi>H</mi> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>(</mo> <mo>-</mo> <mi>V</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>;</mo> </mrow>
    其中,ptz为云台角度转动补偿后的控制参数值、ptzCur为云台当前位置参数值、
    ptzCtrlOffset为云台控制补偿的参数值,图像的偏移量为采集图像相对于模板图像的偏
    移;(-V)是由于当云台向上运动过度时,采集图像中的特征点位置相对于模板图像的偏下,
    图像偏移量为“+”,补偿值应为“—”;水平(H)方向的补偿则与补偿量的符号一致。
    9.如权利要求1所述的一种基于视觉伺服的变电站巡检机器人云台控制方法,其特征
    是,所述步骤8中,将巡检机器人在预置位最后一次采集的设备图像进行模式识别处理的方
    法为:
    通过采集图像与设备模板图像进行过的特征点配准,确定实时采集图像中设备区域的
    坐标位置,在采集图像中裁剪出待识别的设备区域子图像;根据设备模板库中对应该预置
    位的设备类型,调用相应的图像处理及模式识别算法,对设备区域子图进行设备工作状态
    的识别。

    关 键 词:
    基于 视觉 伺服 变电站 巡检 机器人 控制 方法
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