面向充电机器人的充电插座定位*

赵 翔，刘华锋，戴 敏，肖 伟，赵彦涛

(1. 国电南瑞科技股份有限公司，南京 211106；2. 国电南瑞南京控制系统有限公司，南京 211106)

0 引言

目前，已有学者应用智能制造领域的定位技术研究充电插座的定位方法。姚安庆[1]研究了一种基于双目视觉的充电插座识别与定位系统，实验验证表明只在特定场景下具有可行性。段峥祺[2]提出了一种充电接口识别和定位算法，包括预处理、基于轮廓判断的初步定位和基于特征点匹配的精确定位三个过程，该研究只是通过控制三维运动装置使得采集图像与标准图像完全匹配，但实际充电枪与充电插座插接时，无法采集充电插座图像，该算法不具有实用价值。纪柱[3]只研究了电动汽车充电口识别算法，没有根据充电机器人研究标定方法。马丽焱[4]、王晓安[5]研究了基于超声波的电动汽车充电口定位技术，需要改造充电插座并设置超声波接收探头，该方案实用性受限制。孙成[6]研究的充电口识别定位方法需要添加外部特征，研究了利用单目视觉基于圆特征的位姿测量算法。张辉等[7]研究了基于曲率滤波和反向P-M扩散的电动车辆充电孔视觉检测方法，但没有给出手眼标定方法，所得结果不能用于机器人控制。

本文根据充电机器人自动插接充电枪对定位精度的要求，研究了基于眼在手上的单目视觉和激光测距仪的充电插座定位方案，通过单目视觉采集含有充电插座的图像，对采集图像进行处理和识别，并通过手眼标定和激光测距仪确定充电插座在机器人坐标系中的空间位置信息。

1 充电插座定位总体方案

面向充电机器人的充电插座定位总体方案示意图如图1所示，相机、光源、光照传感器和激光测距仪通过工装安装在机器人末端工具法兰上，相机、激光测距仪和机器人协作确定充电插座的位置信息，光源和光照传感器通过控制器保证采集充电插座图像时光照强度相对稳定。通过示教、手眼标定后，激光测距仪确定充电插座在机器人坐标系统中X轴坐标，单目视觉系统确定充电插座在机器人坐标系中Y轴、Z轴坐标。对于同型号电动公交车和充电枪，机器人只考虑平移直线动作，充电枪姿态是固定的，示教确定后在工作过程中不变。由于汽车悬架、充电插座内的铜电极都具有一定弹性，充电插座姿态可以在一定范围内变化。工作过程中，机器人带动相机移动到充电插座正前方，首先读取激光测距仪的检测值，并计算相对示教时的距离变化量，确定充电插座在机器人坐标系中X轴坐标；然后根据变化量移动机器人，使得相机与充电插座平面距离与示教时一致；相机采集图像后工控机进行图像处理和目标检测，确定充电插座在图像中的位置坐标，结合示教和手眼标定数据，计算充电插座的在机器人坐标系OYZ平面中的位置；最后将充电插座的空间位置信息传输给上位机控制器人运动，实现将充电枪插入充电插座。

图1 总体方案示意图

2 充电插座识别

应用眼在手上的单目视觉确定充电插座在机器人坐标系OYZ平面的坐标，首先需要识别并确定充电插座在采集图像中的位置。在机器视觉工程实践中，目标识别和定位应用广泛采用模板匹配实现，即通过选择目标上特征部分作为模板，运行时通过分析模板图像与采集图像中的特征相似性和一致性，从采集图像中搜索与模板相匹配的区域，确定模板在采集图像中的位置。图像的特征有灰度、边缘等，对应的模板匹配方法有灰度匹配和形状匹配。与灰度匹配相比，基于边缘特征的形状匹配算法具有抗噪性能强的优点，可以获得更高的定位精度[8]。

考虑到充电机器人工作环境中光照强度、空气漂浮物及镜头灰尘会将噪声引入到采集图像，而边缘特征对噪声具有较好的适应性，同时，基于边缘特征的形状匹配也减少了计算机需要处理的数据数量。因此，确定以充电插座直流正负插孔边缘特征为模板，采用基于边缘曲线的形状匹配实现充电插座的识别和定位。

采集图像中的充电插座如图2所示，可以看出充电插座内部结构比较复杂，颜色以黑色为主，但充电插座的直流正负插孔表现为标准圆，轮廓特征显著，选择其边缘曲线作为模板具有较好的可靠性。首先采用交互式感兴趣区域(ROI)定义功能在采集图像中创建包含直流正负插孔的矩形ROI，通过对角坐标确定ROI区域的大小，并从采集图像中截取ROI图像，再从截取图像中提取直流正负插孔的边缘。边缘检测的效果直接关系到后续充电插座识别过程，与Roberts、Sobel、Prewitt等多种边缘检测算子相比，Canny算子具有较好的信噪比、高检测精度以及良好的抗噪性能，能够检测出较多较细的边缘点信息[9]。本文采用Canny算子检测直流正、直流负插孔的边缘，步骤如下：

选择颗粒饱满的黄豆，除去碎粒、虫蛀等次品。取一定量黄豆，以黄豆∶水为 1∶7置于生化培养箱中，调温至10 ℃，静止浸泡15 h左右。

图2 充电插座图像

(1)运用高斯滤波进行降噪处理；

(2)应用梯度算子分别计算水平、垂直与对角线方向的梯度幅值和方向；

(3)对梯度值进行非极大值抑制，实现边缘细化；

(4)采用双阈值法从候选边缘点中通过检测和连接来得到最终的边缘，其中，高、低阈值的选取决定了边缘的数量。

Canny算子边缘检测结果如图3所示，由检测的边缘创建用于匹配的模板如图4所示。创建模板时，需确定合适的图像金字塔级数，值越大则匹配的时间越少，但匹配失败率也高，金字塔层数太少，搜索模板的时间就会增加，需要对准确性和搜索速度进行权衡，使匹配算法在两方面均能被充电插座定位应用接受。考虑到实际充电插座不可能有明显的旋转角度，模板可能发生旋转的范围可以设置一个很小的范围，从而减少匹配时间。

图3 直流正负插孔边缘检测

图4 用于匹配的模板

图5 形状匹配结果

在定位运行时，根据创建的模板在采集图像中进行形状匹配，确定充电插座中心在采集图像中的像素坐标。形状匹配结果准确性、匹配速度与算法的参数直接相关，充电插座定位涉及最小匹配分值、金字塔级数、搜索精度控制，其中最小匹配分值越小，匹配时越容易被识别，但为了避免充电插座误定位导致充电机器人或充电插座损坏，在保证匹配成功的情况下，应尽可能增加最小匹配分值；搜索时使用金字塔级数一般使用创建模板时金字塔的级数；为保证充电插座定位精度，需要使用基于最小二乘的亚像素精度匹配；而实际充电插座旋转角度非常小，可以限定搜索角度范围加快搜索速度。在采集图像中通过形状匹配定位充电插座中心的实例如图5所示。

3 手眼标定与示教

由视觉识别和形状匹配定位获得的是充电插座在采集图像中的像素坐标，不能直接用于机器人的运动控制，视觉系统必须先通过手眼标定获得像素坐标系与机器人坐标系的关系，才能根据相机采集的图像确定充电插座的位置坐标，手眼标定是充电插座定位应用的关键[10]。

传统手眼标定需要获取机器人坐标系与相机坐标系的转换关系、相机坐标系与成像平面坐标系的转换关系、成像平面坐标系与像素坐标系的转换关系，并根据三次转换关系确定像素坐标系与机器人坐标系的转换关系[11-12]。传统方法需要采用标定板，并移动机器人确定标记点在机器人坐标系中的坐标，而充电插座通常安装在电动公交车车体框架上，外部装饰板开口空间较小，采用标定板和标定尖端进行标定比较困难。由于单目手眼系统仅根据像素坐标无法确定空间点的确切位置，而且在充电插座定位应用中，只需确定充电插座中心点在机器人坐标系OYZ平面中的位置，本文通过标定将像素变化量直接转化为机器人坐标系OYZ平面的相对移动量，充电插座平面与成像平面投影关系如图6所示，充电插座中心P在机器人坐标系OYZ平面中移动到P′，投影点Q在成像平面移动到Q′，机器人坐标系中的相对移动量和像素坐标系中像素变化量之间的转换模型为：

(1)

图6 充电插座平面与成像平面投影关系

其中，H为单应矩阵，表示机器人坐标系OYZ平面与成像平面的映射关系。

标定时，首先示教机器人抓取充电枪插入充电插座，读取并记录充电插座中心在机器人坐标系中位置坐标PI(xI,yI,zI)，并以此作为充电插座的标准位置；然后，示教机器人移动到合适的标准拍摄位置，使得采集图像时充电插座尽可能位于图像中心，记录标准拍摄位置的机器人坐标P1(x1,y1,z1)和激光位移传感器的检测值d1，同时通过形状匹配确定充电插座中心点在采集图像中的像素坐标Q1(u1,v1)。

考虑到相机光轴不可能垂直于充电插座所在平面，采集图像存在透视畸变，传统四点移动取样由于标定点少不能有效降低机器人移动误差的缺陷，标定操作采用九点移动取样提高映射关系的准确性[13]。实际标定时，通过移动充电插座获取标定点不具有可行性，而固定充电插座位置，保持机器人末端姿态和X轴不变，控制机器人移动相机可以得到等效的相对移动量。控制机器人相对充电插座进行等间距水平和垂直移动构成九点矩阵，如图7所示，移动量δ需满足充电插座在相机视野内，移动到每个标定点时通过形状匹配确定充电插座中心在该标定点的像素坐Qi(ui,vi)，i=2,…,9。充电插座中心在采集图像中的像素变化量为(Δui,Δvi)=(ui-u1,vi-v1)，根据九组(Δy,Δz)和(Δu,Δv)，可通过最小二乘法求解出单应矩阵H，得到像素变化量与机器人坐标系中相对移动量的对应关系。

图7 机器人移动轨迹

4 定位检测

经过标定和示教后，本文方法可在运行中在线确定充电插座在机器人坐标系中的空间位置。充电枪与充电插座连接前，执行充电插座定位的工作过程如下：

(1)机器人移动到标准拍摄位置P1(x1,y1,z1)；

(2)读取激光测距仪的检测值d，并判断输出值是否在量程范围内，如果超出量程，跳转到(8)输出定位失败；

(3)计算充电插座在机器人坐标系X轴相对标准位置时变化量Δd=d-d1；

(4)机器人沿X轴方向直线移动到检测拍摄位置P1′(x1+Δd,y1,z1)；

(5)相机采集图像并进行形状匹配，匹配成功，则确定充电插座模板中心的像素坐标(u,v)，匹配失败，跳转到(8)输出定位失败；

(6)计算充电插座模板中心相对标准位置时的偏移量(Δu,Δv)，并根据映射关系计算充电插座中心在机器人坐标系OYZ平面内的相对示教位置的移动量(Δy,Δz)；

(7)输出定位成功以及充电插座中心在机器人坐标系中的位置坐标PI′(xI+Δd,yI-Δy,zI-Δz)，定位结束；

(8)输出定位失败。

5 实验与样机测试

为了验证充电插座定位方法的可行性和有效性，采用高级语言和机器视觉算法包设计定位软件。由于实际电动公交车充电插座位置定量移动和检测不方便，首先在如图8所示的定制装置进行实验验证，安装充电插座支架的双层底板上设计有腰型孔，整体可以同时或独立沿机器人X轴和Y轴移动，可通过使用不同厚度的底板沿Z轴调节。

图8 充电插座定位方法实验验证装置

根据标定流程，首先示教机器人将充电枪和充电插座连接，获得充电插座中心在机器人坐标系中的坐标为(560,1 297.3,712.5) mm；其次，示教机器人从标准拍摄位置(350,1300,590) mm开始，设移动量为30 mm，保持X轴坐标不变，按图7所示的标定轨迹依次移动，在每个标定位置触发定位软件执行采集图像、形状匹配，机器人拍摄位置、充电插座中心在采集图像中的像素如表1所示，充电插座中心在机器人坐标系中的相对移动量和在像素坐标系相对标准拍摄位置时的偏移量如表2所示。分析表2中的数据可以看出，由于图像分析匹配算法、相机光轴与充电插座平面不垂直、机器人安装等因素，充电插座在机器人坐标系中的相对移动量相同时，充电插座中心在像素坐标系的像素偏移量不同，最大偏差达到6个像素，由表2和转换模型(1)，应用最小二乘法计算单应矩阵H，得到：

表1 拍摄位置标定坐标

续表

表2 充电插座在机器人坐标系和图像坐标系中的变化量

保持充电插座位置不变，在标准拍摄位置10次重复性测试，根据形状匹配得到的结果计算充电插座中心点像素变化量，再根据单应矩阵计算在机器人坐标系中的变化量，结果如表3所示，可以看出在像素坐标系统中，变化量不超过1个像素，在机器人坐标系统中的绝对误差在0.5 mm以内。

表3 定位重复性测试数据

机器人在标准位置读取激光测距仪的检测值后，移动到拍摄位置(349.81,1300,590) mm，定位软件通过采集图像、形状匹配和偏移量计算，给出充电插座中心在机器人坐标系中的坐标为(559.81,1 297.20,712.69) mm，与示教坐标偏差在±0.5 mm以内，机器人能成功地将充电枪插入充电插座，表明定位方法重复性能满足要求。

进一步，模拟实际工况验证定位准确性，拍摄位置固定不定，改变充电插座位置，实际移动数值采用卡尺测量，5组定位测试数据样本如表4所示，以第5次定位为例，充电插座在机器人坐标系统中的坐标为(570.15,1 315.19,712.17) mm。测试结果表明，5组定位结果均成功实现了机器人自动插接充电枪操作，X轴、Y轴绝对定位误差在0.5 mm内，Z轴定位误差超过0.5 mm的原因是安装实验装置的地面不平整。

表4 定位准确性测试数据

实验结果表明，本文定位方法的检测位置和实际位置基本重合，定位误差在充电机器人允许范围内，具有可行性和实施性，继续应用于充电机器人样机现场测试，如图9所示，由于目标充电插座无法准确定量移动和检测，现场测试以成功插接充电枪作为判定定位准确的准则，统计成功率达95%以上，符合技术要求。当电动公交车停车距离超过激光测距仪的量程范围时，以及电动公交车不在设计位置停车、充电插座不在相机视野中时，定位软件能准确输出定位失败信息，有效防止误动作，其它操作失败的原因是电动公交车停车时车身与停车线的夹角超过设计范围，与示教时偏差较大，相机光轴与充电插座所在平面法向之间的夹角过大，同时形状匹配的检测阈值设置偏低，这会使得充电插座的位置检测误差超过允许范围，插枪卡阻导致机器人过载并保护停机，在实际应用中可以通过规范停车避免发生这种异常情况。

图9 充电插座定位方法样机测试

6 结束语

本文提出的面向充电机器人的充电插座定位方法，首先应用激光测距仪确定充电插座在机器人X轴相对标准位置的移动量，其次通过眼在手上的单目视觉采集图像，应用形状匹配识别和定位充电插座，并计算相对标准位置的像素变化量，然后结合标定得到的机器人OYZ平面偏移量与成像平面变化量之间的映射关系，确定充电插座在机器人OYZ平面内相对标准位置的偏移量，最后结合示教时充电插座的标准位置，获得运行时充电插座在机器人坐标系中的空间位置。实验验证和现场测试证明，以充电插座直流正负插孔的边缘曲线作为模板，通过形状匹配识别和定位充电插座抗噪性能好、可靠性好、准确性高；通过等间距水平和垂直移动机器人，根据充电插座在机器人坐标系中的相对移动量和像素坐标系中的变化量进行手眼标定简单便捷，准确性高；在机器人配合下，采用激光测距仪和单目视觉系统组合定位方法可以准确获得充电插座的空间位置，误差在0.5 mm以内，满足充电机器人的控制要求；但定位方法的准确性与多种因素相关，标准拍摄位置离目标近，定位误差小，但检测范围小；拍摄距离远，检测范围大，需要高分辨率的相机和大量程、高精度的激光测距仪才能保证定位误差在允许范围内。