面向充電機器人的充電插座定位*

趙 翔，劉華鋒，戴 敏，肖 偉，趙彥濤

(1. 國電南瑞科技股份有限公司，南京 211106；2. 國電南瑞南京控制系統(tǒng)有限公司，南京 211106)

0 引言

目前，已有學者應(yīng)用智能制造領(lǐng)域的定位技術(shù)研究充電插座的定位方法。姚安慶[1]研究了一種基于雙目視覺的充電插座識別與定位系統(tǒng)，實驗驗證表明只在特定場景下具有可行性。段崢祺[2]提出了一種充電接口識別和定位算法，包括預處理、基于輪廓判斷的初步定位和基于特征點匹配的精確定位三個過程，該研究只是通過控制三維運動裝置使得采集圖像與標準圖像完全匹配，但實際充電槍與充電插座插接時，無法采集充電插座圖像，該算法不具有實用價值。紀柱[3]只研究了電動汽車充電口識別算法，沒有根據(jù)充電機器人研究標定方法。馬麗焱[4]、王曉安[5]研究了基于超聲波的電動汽車充電口定位技術(shù)，需要改造充電插座并設(shè)置超聲波接收探頭，該方案實用性受限制。孫成[6]研究的充電口識別定位方法需要添加外部特征，研究了利用單目視覺基于圓特征的位姿測量算法。張輝等[7]研究了基于曲率濾波和反向P-M擴散的電動車輛充電孔視覺檢測方法，但沒有給出手眼標定方法，所得結(jié)果不能用于機器人控制。

本文根據(jù)充電機器人自動插接充電槍對定位精度的要求，研究了基于眼在手上的單目視覺和激光測距儀的充電插座定位方案，通過單目視覺采集含有充電插座的圖像，對采集圖像進行處理和識別，并通過手眼標定和激光測距儀確定充電插座在機器人坐標系中的空間位置信息。

1 充電插座定位總體方案

面向充電機器人的充電插座定位總體方案示意圖如圖1所示，相機、光源、光照傳感器和激光測距儀通過工裝安裝在機器人末端工具法蘭上，相機、激光測距儀和機器人協(xié)作確定充電插座的位置信息，光源和光照傳感器通過控制器保證采集充電插座圖像時光照強度相對穩(wěn)定。通過示教、手眼標定后，激光測距儀確定充電插座在機器人坐標系統(tǒng)中X軸坐標，單目視覺系統(tǒng)確定充電插座在機器人坐標系中Y軸、Z軸坐標。對于同型號電動公交車和充電槍，機器人只考慮平移直線動作，充電槍姿態(tài)是固定的，示教確定后在工作過程中不變。由于汽車懸架、充電插座內(nèi)的銅電極都具有一定彈性，充電插座姿態(tài)可以在一定范圍內(nèi)變化。工作過程中，機器人帶動相機移動到充電插座正前方，首先讀取激光測距儀的檢測值，并計算相對示教時的距離變化量，確定充電插座在機器人坐標系中X軸坐標；然后根據(jù)變化量移動機器人，使得相機與充電插座平面距離與示教時一致；相機采集圖像后工控機進行圖像處理和目標檢測，確定充電插座在圖像中的位置坐標，結(jié)合示教和手眼標定數(shù)據(jù)，計算充電插座的在機器人坐標系OYZ平面中的位置；最后將充電插座的空間位置信息傳輸給上位機控制器人運動，實現(xiàn)將充電槍插入充電插座。

圖1 總體方案示意圖

2 充電插座識別

應(yīng)用眼在手上的單目視覺確定充電插座在機器人坐標系OYZ平面的坐標，首先需要識別并確定充電插座在采集圖像中的位置。在機器視覺工程實踐中，目標識別和定位應(yīng)用廣泛采用模板匹配實現(xiàn)，即通過選擇目標上特征部分作為模板，運行時通過分析模板圖像與采集圖像中的特征相似性和一致性，從采集圖像中搜索與模板相匹配的區(qū)域，確定模板在采集圖像中的位置。圖像的特征有灰度、邊緣等，對應(yīng)的模板匹配方法有灰度匹配和形狀匹配。與灰度匹配相比，基于邊緣特征的形狀匹配算法具有抗噪性能強的優(yōu)點，可以獲得更高的定位精度[8]。

考慮到充電機器人工作環(huán)境中光照強度、空氣漂浮物及鏡頭灰塵會將噪聲引入到采集圖像，而邊緣特征對噪聲具有較好的適應(yīng)性，同時，基于邊緣特征的形狀匹配也減少了計算機需要處理的數(shù)據(jù)數(shù)量。因此，確定以充電插座直流正負插孔邊緣特征為模板，采用基于邊緣曲線的形狀匹配實現(xiàn)充電插座的識別和定位。

采集圖像中的充電插座如圖2所示，可以看出充電插座內(nèi)部結(jié)構(gòu)比較復雜，顏色以黑色為主，但充電插座的直流正負插孔表現(xiàn)為標準圓，輪廓特征顯著，選擇其邊緣曲線作為模板具有較好的可靠性。首先采用交互式感興趣區(qū)域(ROI)定義功能在采集圖像中創(chuàng)建包含直流正負插孔的矩形ROI，通過對角坐標確定ROI區(qū)域的大小，并從采集圖像中截取ROI圖像，再從截取圖像中提取直流正負插孔的邊緣。邊緣檢測的效果直接關(guān)系到后續(xù)充電插座識別過程，與Roberts、Sobel、Prewitt等多種邊緣檢測算子相比，Canny算子具有較好的信噪比、高檢測精度以及良好的抗噪性能，能夠檢測出較多較細的邊緣點信息[9]。本文采用Canny算子檢測直流正、直流負插孔的邊緣，步驟如下：

選擇顆粒飽滿的黃豆，除去碎粒、蟲蛀等次品。取一定量黃豆，以黃豆∶水為 1∶7置于生化培養(yǎng)箱中，調(diào)溫至10 ℃，靜止浸泡15 h左右。

圖2 充電插座圖像

(1)運用高斯濾波進行降噪處理；

(2)應(yīng)用梯度算子分別計算水平、垂直與對角線方向的梯度幅值和方向；

(3)對梯度值進行非極大值抑制，實現(xiàn)邊緣細化；

(4)采用雙閾值法從候選邊緣點中通過檢測和連接來得到最終的邊緣，其中，高、低閾值的選取決定了邊緣的數(shù)量。

Canny算子邊緣檢測結(jié)果如圖3所示，由檢測的邊緣創(chuàng)建用于匹配的模板如圖4所示。創(chuàng)建模板時，需確定合適的圖像金字塔級數(shù)，值越大則匹配的時間越少，但匹配失敗率也高，金字塔層數(shù)太少，搜索模板的時間就會增加，需要對準確性和搜索速度進行權(quán)衡，使匹配算法在兩方面均能被充電插座定位應(yīng)用接受。考慮到實際充電插座不可能有明顯的旋轉(zhuǎn)角度，模板可能發(fā)生旋轉(zhuǎn)的范圍可以設(shè)置一個很小的范圍，從而減少匹配時間。

圖3 直流正負插孔邊緣檢測

圖4 用于匹配的模板

圖5 形狀匹配結(jié)果

在定位運行時，根據(jù)創(chuàng)建的模板在采集圖像中進行形狀匹配，確定充電插座中心在采集圖像中的像素坐標。形狀匹配結(jié)果準確性、匹配速度與算法的參數(shù)直接相關(guān)，充電插座定位涉及最小匹配分值、金字塔級數(shù)、搜索精度控制，其中最小匹配分值越小，匹配時越容易被識別，但為了避免充電插座誤定位導致充電機器人或充電插座損壞，在保證匹配成功的情況下，應(yīng)盡可能增加最小匹配分值；搜索時使用金字塔級數(shù)一般使用創(chuàng)建模板時金字塔的級數(shù)；為保證充電插座定位精度，需要使用基于最小二乘的亞像素精度匹配；而實際充電插座旋轉(zhuǎn)角度非常小，可以限定搜索角度范圍加快搜索速度。在采集圖像中通過形狀匹配定位充電插座中心的實例如圖5所示。

3 手眼標定與示教

由視覺識別和形狀匹配定位獲得的是充電插座在采集圖像中的像素坐標，不能直接用于機器人的運動控制，視覺系統(tǒng)必須先通過手眼標定獲得像素坐標系與機器人坐標系的關(guān)系，才能根據(jù)相機采集的圖像確定充電插座的位置坐標，手眼標定是充電插座定位應(yīng)用的關(guān)鍵[10]。

傳統(tǒng)手眼標定需要獲取機器人坐標系與相機坐標系的轉(zhuǎn)換關(guān)系、相機坐標系與成像平面坐標系的轉(zhuǎn)換關(guān)系、成像平面坐標系與像素坐標系的轉(zhuǎn)換關(guān)系，并根據(jù)三次轉(zhuǎn)換關(guān)系確定像素坐標系與機器人坐標系的轉(zhuǎn)換關(guān)系[11-12]。傳統(tǒng)方法需要采用標定板，并移動機器人確定標記點在機器人坐標系中的坐標，而充電插座通常安裝在電動公交車車體框架上，外部裝飾板開口空間較小，采用標定板和標定尖端進行標定比較困難。由于單目手眼系統(tǒng)僅根據(jù)像素坐標無法確定空間點的確切位置，而且在充電插座定位應(yīng)用中，只需確定充電插座中心點在機器人坐標系OYZ平面中的位置，本文通過標定將像素變化量直接轉(zhuǎn)化為機器人坐標系OYZ平面的相對移動量，充電插座平面與成像平面投影關(guān)系如圖6所示，充電插座中心P在機器人坐標系OYZ平面中移動到P′，投影點Q在成像平面移動到Q′，機器人坐標系中的相對移動量和像素坐標系中像素變化量之間的轉(zhuǎn)換模型為：

(1)

圖6 充電插座平面與成像平面投影關(guān)系

其中，H為單應(yīng)矩陣，表示機器人坐標系OYZ平面與成像平面的映射關(guān)系。

標定時，首先示教機器人抓取充電槍插入充電插座，讀取并記錄充電插座中心在機器人坐標系中位置坐標PI(xI,yI,zI)，并以此作為充電插座的標準位置；然后，示教機器人移動到合適的標準拍攝位置，使得采集圖像時充電插座盡可能位于圖像中心，記錄標準拍攝位置的機器人坐標P1(x1,y1,z1)和激光位移傳感器的檢測值d1，同時通過形狀匹配確定充電插座中心點在采集圖像中的像素坐標Q1(u1,v1)。

考慮到相機光軸不可能垂直于充電插座所在平面，采集圖像存在透視畸變，傳統(tǒng)四點移動取樣由于標定點少不能有效降低機器人移動誤差的缺陷，標定操作采用九點移動取樣提高映射關(guān)系的準確性[13]。實際標定時，通過移動充電插座獲取標定點不具有可行性，而固定充電插座位置，保持機器人末端姿態(tài)和X軸不變，控制機器人移動相機可以得到等效的相對移動量。控制機器人相對充電插座進行等間距水平和垂直移動構(gòu)成九點矩陣，如圖7所示，移動量δ需滿足充電插座在相機視野內(nèi)，移動到每個標定點時通過形狀匹配確定充電插座中心在該標定點的像素坐Qi(ui,vi)，i=2,…,9。充電插座中心在采集圖像中的像素變化量為(Δui,Δvi)=(ui-u1,vi-v1)，根據(jù)九組(Δy,Δz)和(Δu,Δv)，可通過最小二乘法求解出單應(yīng)矩陣H，得到像素變化量與機器人坐標系中相對移動量的對應(yīng)關(guān)系。

圖7 機器人移動軌跡

4 定位檢測

經(jīng)過標定和示教后，本文方法可在運行中在線確定充電插座在機器人坐標系中的空間位置。充電槍與充電插座連接前，執(zhí)行充電插座定位的工作過程如下：

(1)機器人移動到標準拍攝位置P1(x1,y1,z1)；

(2)讀取激光測距儀的檢測值d，并判斷輸出值是否在量程范圍內(nèi)，如果超出量程，跳轉(zhuǎn)到(8)輸出定位失敗；

(3)計算充電插座在機器人坐標系X軸相對標準位置時變化量Δd=d-d1；

(4)機器人沿X軸方向直線移動到檢測拍攝位置P1′(x1+Δd,y1,z1)；

(5)相機采集圖像并進行形狀匹配，匹配成功，則確定充電插座模板中心的像素坐標(u,v)，匹配失敗，跳轉(zhuǎn)到(8)輸出定位失敗；

(6)計算充電插座模板中心相對標準位置時的偏移量(Δu,Δv)，并根據(jù)映射關(guān)系計算充電插座中心在機器人坐標系OYZ平面內(nèi)的相對示教位置的移動量(Δy,Δz)；

(7)輸出定位成功以及充電插座中心在機器人坐標系中的位置坐標PI′(xI+Δd,yI-Δy,zI-Δz)，定位結(jié)束；

(8)輸出定位失敗。

5 實驗與樣機測試

為了驗證充電插座定位方法的可行性和有效性，采用高級語言和機器視覺算法包設(shè)計定位軟件。由于實際電動公交車充電插座位置定量移動和檢測不方便，首先在如圖8所示的定制裝置進行實驗驗證，安裝充電插座支架的雙層底板上設(shè)計有腰型孔，整體可以同時或獨立沿機器人X軸和Y軸移動，可通過使用不同厚度的底板沿Z軸調(diào)節(jié)。

圖8 充電插座定位方法實驗驗證裝置

根據(jù)標定流程，首先示教機器人將充電槍和充電插座連接，獲得充電插座中心在機器人坐標系中的坐標為(560,1 297.3,712.5) mm；其次，示教機器人從標準拍攝位置(350,1300,590) mm開始，設(shè)移動量為30 mm，保持X軸坐標不變，按圖7所示的標定軌跡依次移動，在每個標定位置觸發(fā)定位軟件執(zhí)行采集圖像、形狀匹配，機器人拍攝位置、充電插座中心在采集圖像中的像素如表1所示，充電插座中心在機器人坐標系中的相對移動量和在像素坐標系相對標準拍攝位置時的偏移量如表2所示。分析表2中的數(shù)據(jù)可以看出，由于圖像分析匹配算法、相機光軸與充電插座平面不垂直、機器人安裝等因素，充電插座在機器人坐標系中的相對移動量相同時，充電插座中心在像素坐標系的像素偏移量不同，最大偏差達到6個像素，由表2和轉(zhuǎn)換模型(1)，應(yīng)用最小二乘法計算單應(yīng)矩陣H，得到：

表1 拍攝位置標定坐標

續(xù)表

表2 充電插座在機器人坐標系和圖像坐標系中的變化量

保持充電插座位置不變，在標準拍攝位置10次重復性測試，根據(jù)形狀匹配得到的結(jié)果計算充電插座中心點像素變化量，再根據(jù)單應(yīng)矩陣計算在機器人坐標系中的變化量，結(jié)果如表3所示，可以看出在像素坐標系統(tǒng)中，變化量不超過1個像素，在機器人坐標系統(tǒng)中的絕對誤差在0.5 mm以內(nèi)。

表3 定位重復性測試數(shù)據(jù)

機器人在標準位置讀取激光測距儀的檢測值后，移動到拍攝位置(349.81,1300,590) mm，定位軟件通過采集圖像、形狀匹配和偏移量計算，給出充電插座中心在機器人坐標系中的坐標為(559.81,1 297.20,712.69) mm，與示教坐標偏差在±0.5 mm以內(nèi)，機器人能成功地將充電槍插入充電插座，表明定位方法重復性能滿足要求。

進一步，模擬實際工況驗證定位準確性，拍攝位置固定不定，改變充電插座位置，實際移動數(shù)值采用卡尺測量，5組定位測試數(shù)據(jù)樣本如表4所示，以第5次定位為例，充電插座在機器人坐標系統(tǒng)中的坐標為(570.15,1 315.19,712.17) mm。測試結(jié)果表明，5組定位結(jié)果均成功實現(xiàn)了機器人自動插接充電槍操作，X軸、Y軸絕對定位誤差在0.5 mm內(nèi)，Z軸定位誤差超過0.5 mm的原因是安裝實驗裝置的地面不平整。

表4 定位準確性測試數(shù)據(jù)

實驗結(jié)果表明，本文定位方法的檢測位置和實際位置基本重合，定位誤差在充電機器人允許范圍內(nèi)，具有可行性和實施性，繼續(xù)應(yīng)用于充電機器人樣機現(xiàn)場測試，如圖9所示，由于目標充電插座無法準確定量移動和檢測，現(xiàn)場測試以成功插接充電槍作為判定定位準確的準則，統(tǒng)計成功率達95%以上，符合技術(shù)要求。當電動公交車停車距離超過激光測距儀的量程范圍時，以及電動公交車不在設(shè)計位置停車、充電插座不在相機視野中時，定位軟件能準確輸出定位失敗信息，有效防止誤動作，其它操作失敗的原因是電動公交車停車時車身與停車線的夾角超過設(shè)計范圍，與示教時偏差較大，相機光軸與充電插座所在平面法向之間的夾角過大，同時形狀匹配的檢測閾值設(shè)置偏低，這會使得充電插座的位置檢測誤差超過允許范圍，插槍卡阻導致機器人過載并保護停機，在實際應(yīng)用中可以通過規(guī)范停車避免發(fā)生這種異常情況。

圖9 充電插座定位方法樣機測試

6 結(jié)束語

本文提出的面向充電機器人的充電插座定位方法，首先應(yīng)用激光測距儀確定充電插座在機器人X軸相對標準位置的移動量，其次通過眼在手上的單目視覺采集圖像，應(yīng)用形狀匹配識別和定位充電插座，并計算相對標準位置的像素變化量，然后結(jié)合標定得到的機器人OYZ平面偏移量與成像平面變化量之間的映射關(guān)系，確定充電插座在機器人OYZ平面內(nèi)相對標準位置的偏移量，最后結(jié)合示教時充電插座的標準位置，獲得運行時充電插座在機器人坐標系中的空間位置。實驗驗證和現(xiàn)場測試證明，以充電插座直流正負插孔的邊緣曲線作為模板，通過形狀匹配識別和定位充電插座抗噪性能好、可靠性好、準確性高；通過等間距水平和垂直移動機器人，根據(jù)充電插座在機器人坐標系中的相對移動量和像素坐標系中的變化量進行手眼標定簡單便捷，準確性高；在機器人配合下，采用激光測距儀和單目視覺系統(tǒng)組合定位方法可以準確獲得充電插座的空間位置，誤差在0.5 mm以內(nèi)，滿足充電機器人的控制要求；但定位方法的準確性與多種因素相關(guān)，標準拍攝位置離目標近，定位誤差小，但檢測范圍小；拍攝距離遠，檢測范圍大，需要高分辨率的相機和大量程、高精度的激光測距儀才能保證定位誤差在允許范圍內(nèi)。