【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及行駛軌跡糾偏，具體涉及基于視覺網絡的自動糾偏方法及系統。
技術介紹
1、光伏清掃機器人是一種特定應用于光伏電站的清潔機器人，其設計目的在于提高光伏電站的發電量和整體收益。這種機器人通過一系列精密的傳感器和控制系統，能夠在不影響光伏發電效率的前提下，對光伏組件進行高效、安全的清潔。
2、光伏清掃機器人的主要功能包括高效清潔及遠程監控與管理，其采用高效的刷子和吸塵器組合進行清潔，能夠有效去除光伏組件表面的灰塵、污垢和鳥類糞便等，并且還可以根據需要調整刷子的轉速和吸塵器的吸力，以適應不同的清潔任務。此外，通過與云端平臺相連，用戶可以實時查看光伏清掃機器人的工作狀態、電量消耗等情況，并對其進行遠程控制與管理。
3、光伏清掃機器人特別適用于高溫和干燥環境、偏遠地區、沿海地區及高海拔地區等場景，在這些環境中，人工清潔會變得異常困難且成本高昂。而光伏清掃機器人則可以在這些環境中高效完成清潔工作，極大地提高了光伏電站的清潔效率、發電量和整體收益。
4、然而，光伏清掃機器人在執行清潔任務的過程中，其行駛軌跡會逐漸偏離目標行駛路徑，如果不能及時進行糾偏，便會出現嚴重偏離待清潔目標的情況，導致清潔效率大幅下降。
技術實現思路
1、(一)解決的技術問題
2、針對現有技術所存在的上述缺點，本專利技術提供了基于視覺網絡的自動糾偏方法及系統，能夠有效克服現有技術所存在的無法及時對光伏清掃機器人進行有效糾偏的缺陷。
3、(二)技術方案>
4、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：
5、基于視覺網絡的自動糾偏方法，包括以下步驟：
6、s1、獲取目標圖像，并對目標圖像進行目標檢測，獲取目標的二維特征信息；
7、s2、根據二維特征信息確定目標相對于清掃機器人的目標位置信息；
8、s3、基于目標位置信息規劃出目標行駛路徑，清掃機器人沿目標行駛路徑行進；
9、s4、在清掃機器人沿目標行駛路徑行進的過程中，確定清掃機器人的實際位置信息，同時基于目標行駛路徑估計得到清掃機器人的估計位置信息；
10、s5、根據同一時刻的實際位置信息與估計位置信息之間的偏差，對清掃機器人的行駛軌跡進行糾偏，以使清掃機器人保持在目標行駛路徑上。
11、優選地，s1中獲取目標圖像，并對目標圖像進行目標檢測，獲取目標的二維特征信息，包括：
12、獲取目標圖像，利用預先基于深度學習構建的目標檢測網絡模型對目標圖像進行目標檢測，獲取目標的二維特征信息；
13、其中，目標的二維特征信息包括目標的物理尺寸、目標在目標圖像中的位置區域，以及目標相對于清掃機器人的偏離角度。
14、優選地，s2中根據二維特征信息確定目標相對于清掃機器人的目標位置信息，包括：
15、根據目標的物理尺寸、目標在目標圖像中的位置區域，采用距離搜索算法確定目標相對于清掃機器人的距離；
16、根據目標相對于清掃機器人的距離、偏離角度，確定目標相對于清掃機器人的目標位置信息。
17、優選地，所述根據目標的物理尺寸、目標在目標圖像中的位置區域，采用距離搜索算法確定目標相對于清掃機器人的距離，包括：
18、預估目標與攝像裝置之間的距離值，根據目標的物理尺寸、預估距離值，以及攝像裝置的攝像參數，確定預估距離值對應的3d投影；
19、根據目標在目標圖像中的位置區域、3d投影對預估距離值進行調整，滿足預設條件時結束調整，并將當前預估距離值作為目標相對于清掃機器人的距離；
20、其中，預設條件為3d投影大小與目標在目標圖像中的位置區域符合匹配度要求。
21、優選地，s3中基于目標位置信息規劃出目標行駛路徑，清掃機器人沿目標行駛路徑行進，包括：
22、根據目標相對于清掃機器人的目標位置信息、清掃機器人的當前位置信息和全局地圖規劃出目標行駛路徑；
23、將包含目標行駛路徑的行駛指令發送給清掃機器人，以使清掃機器人沿目標行駛路徑行進；
24、其中，清掃機器人的當前位置信息為當前時刻的清掃機器人的實際位置信息。
25、優選地，s4中確定清掃機器人的實際位置信息，包括：
26、接收激光雷達對于環境物體發射激光形成的反射光束，以獲取環境物體信息，并基于環境物體信息確定清掃機器人的實際位置信息；
27、其中，環境物體信息包括環境物體在全局坐標系中的全局坐標(xg,yg)，以及環境物體在局部坐標系中的局部坐標(xp,yp)；
28、清掃機器人的實際位置信息包括清掃機器人在全局坐標系中的實際位姿信息(x1,y1,θ1)，x1、y1為清掃機器人在全局坐標系中的實際位置坐標，θ1為清掃機器人在全局坐標系中的實際航向角，全局坐標系是基于清掃機器人的整個工作環境建立的，局部坐標系是基于清掃機器人所在的局部工作環境建立的。
29、優選地，所述基于環境物體信息確定清掃機器人的實際位置信息，包括：
30、根據環境物體信息、全局坐標系與局部坐標系之間的轉換關系，確定清掃機器人的實際位置信息；
31、其中，全局坐標系與局部坐標系之間的轉換關系采用下式表示：
32、xg＝x1+xp*cosθ1+yp*sinθ1；
33、yg＝y1+yp*cosθ1+xp*sinθ1。
34、優選地，s4中基于目標行駛路徑估計得到清掃機器人的估計位置信息，包括：
35、根據目標行駛路徑、清掃機器人的里程計數據，估計得到清掃機器人的估計位置信息；
36、其中，清掃機器人的估計位置信息包括清掃機器人在全局坐標系中的估計位姿信息(x2,y2,θ2)，x2、y2為清掃機器人在全局坐標系中的估計位置坐標，θ2為清掃機器人在全局坐標系中的估計航向角。
37、優選地，s5中根據同一時刻的實際位置信息與估計位置信息之間的偏差，對清掃機器人的行駛軌跡進行糾偏，以使清掃機器人保持在目標行駛路徑上，包括：
38、對同一時刻的實際位置信息與估計位置信息進行比較，以獲取清掃機器人的位置偏差、角度偏差；
39、根據清掃機器人的位置偏差、角度偏差，采用模糊pid控制算法對清掃機器人的行駛軌跡進行糾偏，以使清掃機器人保持在目標行駛路徑上。
40、基于視覺網絡的自動糾偏系統，包括目標圖像獲取模塊、目標圖像處理模塊、目標位置信息獲取模塊、目標行駛路徑規劃執行模塊、實際位置信息獲取模塊、估計位置信息獲取模塊和糾偏控制模塊；
41、目標圖像獲取模塊，通過攝像裝置獲取目標圖像；
42、目標圖像處理模塊，利用預先基于深度學習構建的目標檢測網絡模型對目標圖像進行目標檢測，獲取目標的二維特征信息；
43、目標位置信息獲取模塊，根據二維特征信息確定目標相對于清掃機器人的目標位置信息；
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1.基于視覺網絡的自動糾偏方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于視覺網絡的自動糾偏方法，其特征在于：S1中獲取目標圖像，并對目標圖像進行目標檢測，獲取目標的二維特征信息，包括：
3.根據權利要求2所述的基于視覺網絡的自動糾偏方法，其特征在于：S2中根據二維特征信息確定目標相對于清掃機器人的目標位置信息，包括：
4.根據權利要求3所述的基于視覺網絡的自動糾偏方法，其特征在于：所述根據目標的物理尺寸、目標在目標圖像中的位置區域，采用距離搜索算法確定目標相對于清掃機器人的距離，包括：
5.根據權利要求1所述的基于視覺網絡的自動糾偏方法，其特征在于：S3中基于目標位置信息規劃出目標行駛路徑，清掃機器人沿目標行駛路徑行進，包括：
6.根據權利要求5所述的基于視覺網絡的自動糾偏方法，其特征在于：S4中確定清掃機器人的實際位置信息，包括：
7.根據權利要求6所述的基于視覺網絡的自動糾偏方法，其特征在于：所述基于環境物體信息確定清掃機器人的實際位置信息，包括：
8.根據權利要求6所述的基于
9.根據權利要求8所述的基于視覺網絡的自動糾偏方法，其特征在于：S5中根據同一時刻的實際位置信息與估計位置信息之間的偏差，對清掃機器人的行駛軌跡進行糾偏，以使清掃機器人保持在目標行駛路徑上，包括：
10.基于視覺網絡的自動糾偏系統，用于執行權利要求1所述的基于視覺網絡的自動糾偏方法，其特征在于：包括目標圖像獲取模塊、目標圖像處理模塊、目標位置信息獲取模塊、目標行駛路徑規劃執行模塊、實際位置信息獲取模塊、估計位置信息獲取模塊和糾偏控制模塊；
...【技術特征摘要】
1.基于視覺網絡的自動糾偏方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于視覺網絡的自動糾偏方法，其特征在于：s1中獲取目標圖像，并對目標圖像進行目標檢測，獲取目標的二維特征信息，包括：
3.根據權利要求2所述的基于視覺網絡的自動糾偏方法，其特征在于：s2中根據二維特征信息確定目標相對于清掃機器人的目標位置信息，包括：
4.根據權利要求3所述的基于視覺網絡的自動糾偏方法，其特征在于：所述根據目標的物理尺寸、目標在目標圖像中的位置區域，采用距離搜索算法確定目標相對于清掃機器人的距離，包括：
5.根據權利要求1所述的基于視覺網絡的自動糾偏方法，其特征在于：s3中基于目標位置信息規劃出目標行駛路徑，清掃機器人沿目標行駛路徑行進，包括：
6.根據權利要求5所述的基于視覺網絡的自動糾偏方法，其特征在于：s4...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陳亮，黃漪帥，舒茂龍，胡玉，張騰彥，
申請(專利權)人：國能寧東新能源有限公司，
類型：發明
國別省市：
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