智能划线方法及智能划线机器人

1.本发明涉及道路检测技术领域，尤其涉及一种智能划线方法及智能划线机器人。


背景技术：

2.随着城镇化进程的不断加快，公路交通的蓬勃发展，建成了大量的高速公路及城乡道路，伴随而来的是巨大的道路标线绘制及其定期维护工作，需要投入大量的人力物力。
3.现有的道路标线划线过程中，一般是采用人工推动划线车的方式进行划线，工作条件艰苦、效率低且容易出现划线偏差过大的现象，降低了划线的准确性。


技术实现要素：

4.本发明实施例的目的在于提供一种智能划线方法及智能划线机器人，旨在解决现有的路标划线准确性低下、人工劳动强度大的问题。
5.本发明实施例是这样实现的，一种智能划线方法，所述方法包括：
6.根据预设轨迹参数控制智能划线机器人进行划线操作，实时获取划线区域图像，并对所述划线区域图像进行图像分割，得到路线区域图像和划线喷头区域图像；
7.对所述路线区域图像进行引导线识别，得到引导线参数和路线位置，并对所述划线喷头区域图像进行喷头定位，得到划线喷头位置；
8.根据所述引导线参数确定视觉偏差角，并根据所述路线位置和所述划线喷头位置确定喷头调整距离；
9.根据所述视觉偏差角对所述智能划线机器人进行驱动调整，并根据所述喷头调整距离对所述智能划线机器人上的划线喷头进行位置调整。
10.优选的，所述对所述路线区域图像进行引导线识别，包括：
11.对所述路线区域图像进行高斯滤波处理，得到路线滤波图像，并对所述路线滤波图像进行边缘检测，得到边缘图像；
12.对所述边缘图像进行霍夫变换，得到引导特征线，并分别计算各引导特征线的倾斜角；
13.根据所述倾斜角对各引导特征线进行分类，得到划线引导线，并分别获取各划线引导线的参数信息和位置信息，得到所述引导线参数和所述路线位置。
14.优选的，所述根据所述倾斜角对各引导特征线进行分类，包括：
15.当θ0+δ≥π/2，且θ
0-δ≤θi≤π/2或-π/2≤θi≤θ0+δ-π，则判定θi与θ0为同一条曲线，否则判定θi与θ0不是同一条曲线；
16.当θ
0-δ≤-π/2时，且-π/2≤θi≤θ0+δ或π+θ
0-δ≤θi≤π/2，则判定θi与θ0为同一条曲线，否则判定θi与θ0不是同一条曲线；
17.当-π/2+δ≤θ0≤π/2-δ时，且|θ
i-θ0|≤δ，则判定θi与θ0为同一条曲线，否则判定θi与θ0不是同一条曲线；
18.其中，θ0为首个所述引导特征线的倾斜角，θi为第i+1个所述引导特征线的倾斜角，
δ是预设角度误差；
19.若θi与θ0为同一曲线，则将θi和θ0对应的引导特征线存储至第一引导线集合；
20.若θi与θ0不为同一曲线，则将θi对应的引导特征线存储至第二引导线集合；
21.根据所述第一引导线集合和所述第二引导线集合确定生成所述划线引导线。
22.优选的，所述根据所述引导线参数确定视觉偏差角，包括：
23.分别获取各划线引导线的中心点，得到图像轨迹线特征点，并根据所述路线区域图像的像素值确定偏差点；
24.计算所述图像轨迹线特征点与所述偏差点之间的连线，与所述路线区域图像中图像垂直中心线的夹角，得到所述视觉偏差角。
25.优选的，所述根据所述路线位置和所述划线喷头位置确定喷头调整距离采用的公式包括：
26.e
p
＝k1(x
z-x
t
)
27.其中，e
p
是所述喷头调整距离，xz是所述划线喷头位置中的横坐标，x
t
是所述路线位置中图像轨迹线特征点的横坐标，k1是第一比例系数。
28.优选的，所述根据所述视觉偏差角对所述智能划线机器人进行驱动调整采用的公式包括：
[0029]vr
＝(k2γ+1)v
l
[0030]
其中，v
l
是所述智能划线机器人上左侧主动轮的控制速度，vr是所述智能划线机器人上右侧主动轮的控制速度，k2是第二比例系数，γ是所述视觉偏差角。
[0031]
优选的，所述方法还包括：
[0032]
若检测到同一所述划线区域图像中存在交叉的所述划线引导线，则获取交叉的所述划线引导线之间的引导线交点，并根据所述引导线交点的编号查询运动四元组数据；
[0033]
根据所述运动四元组数据中的旋转角度和前进距离控制所述智能划线机器人进行位姿调整，并根据所述运动四元组数据中的划线标识控制所述划线喷头进行开关状态的切换。
[0034]
优选的，所述对所述划线喷头区域图像进行喷头定位，包括：
[0035]
对所述划线喷头区域图像进行颜色识别，并将颜色识别结果中预设颜色对应的区域位置确定为所述划线喷头位置。
[0036]
本发明实施例的另一目的在于提供一种智能划线机器人，包括：
[0037]
车体、设于所述车体侧边的驱动装置和与所述车体连接的划线装置，所述车体内设置有控制单元，所述划线装置包括直线导轨、与所述直线导轨连接的步进电机、设于所述直线导轨上的导轨滑台和设于所述导轨滑台上的划线喷头；
[0038]
所述控制单元用于，根据预设轨迹参数分别控制所述驱动装置和所述划线喷头执行驱动操作和划线操作；
[0039]
实时获取划线区域图像，并对所述划线区域图像进行图像分割，得到路线区域图像和划线喷头区域图像；
[0040]
对所述路线区域图像进行引导线识别，得到引导线参数和路线位置，并对所述划线喷头区域图像进行喷头定位，得到划线喷头位置；
[0041]
根据所述引导线参数确定视觉偏差角，并根据所述路线位置和所述划线喷头位置
确定喷头调整距离；
[0042]
根据所述视觉偏差角对所述驱动装置进行驱动调整，并根据所述喷头调整距离控制所述步进电机驱动所述划线喷头进行位置调整。
[0043]
优选的，所述直线导轨上设有左限位器和右限位器，所述导轨滑台设于所述左限位器和所述右限位器之间，所述直线导轨上还设有补光灯。
[0044]
本发明实施例，通过对路线区域图像进行引导线识别、对划线喷头区域图像进行喷头定位，能有效地得到引导线参数、路线位置和划线喷头位置，基于引导线参数能自动确定视觉偏差角，基于路线位置和划线喷头位置能自动确定喷头调整距离，基于视觉偏差角，能自动对智能划线机器人进行驱动调整，提高了智能划线机器人划线移动的准确性，基于喷头调整距离能自动对划线喷头进行位置调整，有效地提高了喷头划线的准确性，无需采用人工的方式进行划线，提高了划线效率，且防止了采用人工划线导致的划线偏差较大的现象。
附图说明
[0045]
图1是本发明第一实施例提供的智能划线方法的流程图；
[0046]
图2是本发明第一实施例提供的路线滤波图像的示意图；
[0047]
图3是本发明第一实施例提供的边缘图像的示意图；
[0048]
图4是本发明第一实施例提供的引导特征线的示意图；
[0049]
图5是本发明第一实施例提供的视觉偏差角的示意图；
[0050]
图6是本发明第一实施例提供的智能划线机器人圆运动的示意图；
[0051]
图7是本发明第一实施例提供的交叉路口的示意图
[0052]
图8是本发明第一实施例提供的另一交叉路口的示意图；
[0053]
图9为图7中(1)的轨迹图；
[0054]
图10为图8的轨迹图；
[0055]
图11是本发明第一实施例提供的引导线交点的示意图；
[0056]
图12是本发明第二实施例提供的智能划线机器人的立体结构示意图；
[0057]
图13是本发明第二实施例提供的智能划线机器人的俯视图；
[0058]
图14是本发明第二实施例提供的智能划线机器人的左视图；
[0059]
图15是本发明第二实施例提供的智能划线机器人的前视图；
[0060]
图16是本发明第二实施例提供的智能划线机器人的系统框架图。
具体实施方式
[0061]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0062]
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
[0063]
实施例一
[0064]
请参阅图1，是本发明第一实施例提供的智能划线方法的流程图，该智能划线方法可以应用于任一终端设备或系统，该智能划线方法包括步骤：
[0065]
步骤s10，根据预设轨迹参数控制智能划线机器人进行划线操作，实时获取划线区域图像，并对所述划线区域图像进行图像分割，得到路线区域图像和划线喷头区域图像；
[0066]
其中，该预设轨迹参数可以根据需求进行设置，该步骤中，预设轨迹参数为目标引导线对应的轨迹位置；
[0067]
该步骤中，智能划线机器人上设置有图像采集装置，该图像采集装置用于实时获取该划线区域图像，通过根据预设图像分割线对划线区域图像进行图像分割，得到该路线区域图像和划线喷头区域图像，该预设图像分割线可以根据需求进行设置，例如，该预设图像分割线可以设置为以划线区域图像中心点为终点的水平分割线或垂直分割线，该步骤中，划线区域图像的上半图像为路线区域图像，下半图像为划线喷头区域图像。
[0068]
步骤s20，对所述路线区域图像进行引导线识别，得到引导线参数和路线位置，并对所述划线喷头区域图像进行喷头定位，得到划线喷头位置；
[0069]
可选的，该步骤中，所述对所述路线区域图像进行引导线识别，包括：
[0070]
对所述路线区域图像进行高斯滤波处理，得到路线滤波图像，并对所述路线滤波图像进行边缘检测，得到边缘图像；其中，请参阅图2至图3，通过对路线区域图像进行高斯滤波处理，能有效地消除路线区域图像中的高斯噪声，并通过对路线滤波图像进行边缘检测，能有效地提取到路线滤波图像中的边缘信息，该步骤中，可以采用canny算法进行边缘的检测；
[0071]
对所述边缘图像进行霍夫变换，得到引导特征线，并分别计算各引导特征线的倾斜角；其中，请参阅图4，通过对边缘图像进行霍夫变换，能有效地提取到边缘图像中的引导特征线；
[0072]
根据所述倾斜角对各引导特征线进行分类，得到划线引导线，并分别获取各划线引导线的参数信息和位置信息，得到所述引导线参数和所述路线位置。
[0073]
进一步地，所述根据所述倾斜角对各引导特征线进行分类，包括：
[0074]
当θ0+δ≥π/2，且θ
0-δ≤θi≤π/2或-π/2≤θi≤θ0+δ-π，则判定θi与θ0为同一条曲线，否则判定θi与θ0不是同一条曲线；
[0075]
当θ
0-δ≤-π/2时，且-π/2≤θi≤θ0+δ或π+θ
0-δ≤θi≤π/2，则判定θi与θ0为同一条曲线，否则判定θi与θ0不是同一条曲线；
[0076]
当-π/2+δ≤θ0≤π/2-δ时，且|θ
i-θ0|≤δ，则判定θi与θ0为同一条曲线，否则判定θi与θ0不是同一条曲线；
[0077]
其中，θ0为首个所述引导特征线的倾斜角，θi为第i+1个所述引导特征线的倾斜角，δ是预设角度误差；
[0078]
若θi与θ0为同一曲线，则将θi和θ0对应的引导特征线存储至第一引导线集合；
[0079]
若θi与θ0不为同一曲线，则将θi对应的引导特征线存储至第二引导线集合；
[0080]
根据所述第一引导线集合和所述第二引导线集合确定生成所述划线引导线；其中，第一引导线集合中对应的引导特征线为同一条划线引导线，第二引导线集合中各引导特征线为与第一条引导线相差大于δ的引导线；
[0081]
该步骤中，设划线引导线为：
[0082]
y＝c0x+c1[0083]
其中，x，y是已知量(霍夫变换提取的图像点信息，霍夫变换会提取出很多组点)，
待求解的是c0，c1；
[0084]
对于霍夫变换提取的第i条曲线点集{(xi，yi),(x
i+1
，y
i+1
)}，取：
[0085][0086]
t表示矩阵转置，ci是一个列向量，c0是一次项系数，c1是常数，x是霍夫变换中提取的图像横坐标点，y是霍夫变换提取的图像纵坐标点，c0，c1使用最小二乘拟合求解，利用最小二乘拟合求取参数矩阵：
[0087]ci
＝(c0，c1)
t
[0088]
得到倾斜角：
[0089]
θi＝tan-1
c0，θi∈(-π/2，π/2)
[0090]
对于不同的倾斜角根据预设角度误差δ进行分类，以第一组线段点集对应的倾斜角θ0为标准，令第i+1组点集对应的倾斜角θi，使其与θ0进行比较，并考虑到θi的取值范围，以直线和交叉线两种引导线为例。
[0091]
如果θi与θ0为同一曲线，其曲线参数数据记录到第一引导线集合c0中，否则记录到第二引导线集合ca中，对于任一曲线参数集合中的m条曲线，取：
[0092][0093]
其中，m是集合中曲线总数，ci是集合中第i条曲线参数。
[0094]
优选的，本实施例中，如果xi＝x
i+1
，则不使用最小二乘法求c0，c1，而是直接给c0一个较大的值，如5000，c1取值为：c1＝-c0×
xi+(yi+y
i+1
)/2。
[0095]
更进一步地，所述对所述划线喷头区域图像进行喷头定位，包括：
[0096]
对所述划线喷头区域图像进行颜色识别，并将颜色识别结果中预设颜色对应的区域位置确定为所述划线喷头位置；
[0097]
其中，该预设颜色可以根据需求进行设置，该步骤中的预设颜色设置为红色，即，将划线喷头区域图像中红色的区域位置确定为划线喷头位置。
[0098]
步骤s30，根据所述引导线参数确定视觉偏差角，并根据所述路线位置和所述划线喷头位置确定喷头调整距离；
[0099]
其中，所述根据所述引导线参数确定视觉偏差角，包括：
[0100]
分别获取各划线引导线的中心点，得到图像轨迹线特征点，并根据所述路线区域图像的像素值确定偏差点；
[0101]
计算所述图像轨迹线特征点与所述偏差点之间的连线，与所述路线区域图像中图像垂直中心线的夹角，得到所述视觉偏差角；
[0102]
其中，请参阅图5，设路线区域图像的像素大小为(h，w)，图像轨迹线特征点即为划线引导线的中心点，偏差点为(h，w/2)，视觉偏差角γ为图像轨迹线特征点(x
t
，y
t
)与偏差点(h，w/2)的连线与图像垂直中心线的夹角，方向由图像垂直中心线指向连线，图像轨迹线特征点(x
t
，y
t
)与偏差点(h，w/2)的连线取，xd＝h，yd＝w/2：
[0103][0104]
选择一元线性回归方程进行最小二乘拟合，计算视觉偏差角γ：
[0105][0106]
c0为一元线性方程一次项系数；
[0107]
d＝(x
t x)-1
x
t y
[0108]
t表示为矩阵转置，-1表示矩阵的逆；
[0109]
d＝(d0，d1)
t
[0110]
如果x
t
＝xd＝h，则不使用最小二乘法求d0，d1，而是直接给d0一个较大的值，如5000，d1的取值：d1＝-d0×
x
t
+(y
t
+yd)/2。
[0111]
可选的，划线喷头的中心位置为(xz，yz)，所述根据所述路线位置和所述划线喷头位置确定喷头调整距离采用的公式包括：
[0112]ep
＝k1(x
z-x
t
)
[0113]
其中，e
p
是所述喷头调整距离，xz是所述划线喷头位置中的横坐标，x
t
是所述路线位置中图像轨迹线特征点的横坐标，k1是第一比例系数，比例系数k1的值由实际物理位置在图像上的投影大小决定。
[0114]
步骤s40，根据所述视觉偏差角对所述智能划线机器人进行驱动调整，并根据所述喷头调整距离对所述智能划线机器人上的划线喷头进行位置调整；
[0115]
其中，通过控制智能划线机器人上的差分主动轮(左侧主动轮和右侧主动轮)的速度，以达到对智能划线机器人的驱动调整效果，根据划线喷头的中心位置为(xz，yz)和喷头调整距离确定划线喷头的期望位置pe，基于期望位置pe控制智能机器人上的步进电机运动确定划线喷头移动至期望位置pe，以达到对划线喷头进行位置调整的效果，提高了划线的准确性。
[0116]
可选的，该步骤中，所述根据所述视觉偏差角对所述智能划线机器人进行驱动调整采用的公式包括：
[0117]
设计控制律为：
[0118]
f(γ)＝vr/v
l
＝k2γ+1
[0119]vr
可以表示为：
[0120]vr
＝(k2γ+1)v
l
[0121]
其中，v
l
是所述智能划线机器人上左侧主动轮的控制速度，vr是所述智能划线机器人上右侧主动轮的控制速度，k2是第二比例系数，γ是所述视觉偏差角，通过控制v
l
和vr，使得左侧主动轮和右侧主动轮产生速度差，基于速度差控制智能划线机器人进行角度调节，以达到对智能划线机器人的驱动调整效果，提高了智能划线机器人移动的准确性，进而提高了划线的准确性。
[0122]
本实施例中，划线机器人的基本运动基元为直线和圆，分别用l(t)和r(θ，d)表示，
其中t可正可负，正表示运动方向与局部坐标系xr方向相同；θ表示旋转角度，可正可负，正表示顺时针方向旋转；d表示旋转半径，为旋转中心o到局部坐标系圆点or的距离。
[0123]
r(θ，d)表示的运动如图6所示，对于不同路段的不同需求，利用轨迹规划可以很好的进行划线作业，如图7和图8所示的交叉路口，当智能划线机器人运动到图7所示交叉路口时，有多种可能轨迹(1)和(2)；而当智能划线机器人运动到图8所示位置时，则需要多次调整位姿，利用平面轨迹规划方法，得出轨迹图，图9为图7中(1)的轨迹图，图10为图8的轨迹图，图9和图10中，虚线为机器人车体部分的运动轨迹，实线为划线喷头的运动轨迹。
[0124]
进一步地，本实施例中，所述方法还包括：
[0125]
若检测到同一所述划线区域图像中存在交叉的所述划线引导线，则获取交叉的所述划线引导线之间的引导线交点，并根据所述引导线交点的编号查询运动四元组数据，智能划线机器人在场地划线时，第一次遇到的交点编号为1，第二次遇到的交点编号为2，该编号即为节点编号，同一位置的节点可以有多个节点编号。运动四元组数据是根据智能划线机器人划线的执行顺序生成的，其节点编号确实包含了引导线交点的坐标信息；
[0126]
根据所述运动四元组数据中的旋转角度和前进距离控制所述智能划线机器人进行位姿调整，并根据所述运动四元组数据中的划线标识控制所述划线喷头进行开关状态的切换；
[0127]
其中，运动四元组数据为(id，a，d，p)，id表示节点编号，a表示旋转角度，其值对应r(θ，d)中的θ，d为智能划线机器人局部坐标系圆点or与划线喷头中心点o的距离，d表示针对各节点预先设置的前进距离，p表示是否划线，为二值量，用down与up分别表示划线与不划线，该引导线交点用于表征智能机器人位姿调整的坐标，通过将引导线交点的编号与预存储的轨迹数据记录表进行匹配，得到该四元组数据，该轨迹数据记录表中存储有不同引导线交点的编号与对应四元组数据之间的对应关系，优选的，轨迹数据记录表中存储有不同引导线交点的编号，例如，轨迹数据记录表包括：
[0128][0129][0130]
该步骤中，智能划线机器人位姿调整的位置通过视觉信息判断，请参阅图11，智能划线机器人运动到如图11中的节点时，将检测到两条划线引导线和一个引导线交点，智能划线机器人将查询轨迹数据记录表来决定接下来的运动轨迹。
[0131]
若此时的运动四元组数据为(1，-90，d，down)时，智能划线机器人将按以下步骤进行位姿调整：
[0132]
(1)位姿调整开始，喷头停止划线；(2)以划线喷头中心点为圆心，智能机器人逆时
针旋转90
°
；(3)调整喷头水平误差；(4)位姿调整结束，机器人沿着引导线w1运动d米，喷头开始划线；
[0133]
若此时的运动四元组数据为(1，0，d，up)时，因为旋转角度为0，智能划线机器人不进行位姿调整，因为划线值为up，喷头停止划线，智能划线机器人沿着引导线w2运动；
[0134]
如果此时的运动四元组数据为(1，90，d，up)时，智能划线机器人将按以下步骤进行位姿调整：(1)位姿调整开始，喷头停止划线；(2)以划线喷头中心点为圆心，机器人顺时针旋转90
°
；(3)调整喷头水平误差；(4)位姿调整结束，机器人沿着引导线w3运动d米，划线值为up，喷头不划线。
[0135]
本发明实施例，通过对路线区域图像进行引导线识别、对划线喷头区域图像进行喷头定位，能有效地得到引导线参数、路线位置和划线喷头位置，基于引导线参数能自动确定视觉偏差角，基于路线位置和划线喷头位置能自动确定喷头调整距离，基于视觉偏差角，能自动对智能划线机器人进行驱动调整，提高了智能划线机器人划线移动的准确性，基于喷头调整距离能自动对划线喷头进行位置调整，有效地提高了喷头划线的准确性，无需采用人工的方式进行划线，提高了划线效率，且防止了采用人工划线导致的划线偏差较大的现象。
[0136]
实施例二
[0137]
请参阅图12至图15，是本发明第二实施例提供的智能划线机器人100的结构示意图，包括：车体9、设于车体9侧边的驱动装置和与车体9连接的划线装置；
[0138]
车体9内设置有控制单元，划线装置包括直线导轨6、与直线导轨6连接的步进电机1、设于直线导轨6上的导轨滑台7和设于导轨滑台7上的划线喷头4。
[0139]
本实施例中，控制单元用于，根据预设轨迹参数分别控制所述驱动装置和所述划线喷头4执行驱动操作和划线操作；
[0140]
实时获取划线区域图像，并对所述划线区域图像进行图像分割，得到路线区域图像和划线喷头区域图像；
[0141]
对所述路线区域图像进行引导线识别，得到引导线参数和路线位置，并对所述划线喷头区域图像进行喷头定位，得到划线喷头位置；
[0142]
根据所述引导线参数确定视觉偏差角，并根据所述路线位置和所述划线喷头位置确定喷头调整距离；
[0143]
根据所述视觉偏差角对所述驱动装置进行驱动调整，并根据所述喷头调整距离控制所述步进电机1驱动所述划线喷头4进行位置调整。
[0144]
可选的，直线导轨6上设有左限位器5和右限位器3，导轨滑台7设于左限位器5和右限位器3之间，直线导轨6上还设有补光灯2和摄像头。
[0145]
驱动装置包括两个差分主动轮8和两个从动轮11，也可以根据具体需要添加或减少车轮，控制单元包括驱动器10、控制器、电池等必要的驱动单元，该驱动器10用于控制所述步进电机1，控制器用于控制差分主动轮8的主动轮电机，差分主动轮8的主动轮电机可以采用行星减速电机。
[0146]
通过步进电机1驱动导轨滑台7可以控制划线喷头4运动，以修正划线水平方向的误差，左限位器5和右限位器3用于限制导轨滑台7的运动，主要是防止划线喷头4与差分主动轮8产生干涉，摄像头和补光灯2用于捕获道路引导线信息和划线喷头的位置信息。
[0147]
请参阅图16，为智能划线机器人100的整体框架，其中，两个差分主动轮8由主动轮电机驱动、划线喷头4由步进电机1驱动，智能划线机器人100通过视觉传感器获取场地环境信息(划线区域图像)，根据相关信息进行控制决策，得到视觉偏差角γ和划线喷头4的期望位置pe，根据γ结合控制律调整两个差分主动轮8的速度(v
l
和vr)，基于v
l
和vr分别输出对应减速电机的转速(v
rl
和v
rr
)，根据pe调整控制步进电机1的输出转速pr，以调整划线喷头4的位置。
[0148]
本实施例，通过对路线区域图像进行引导线识别、对划线喷头区域图像进行喷头定位，能有效地得到引导线参数、路线位置和划线喷头位置，基于引导线参数能自动确定视觉偏差角，基于路线位置和划线喷头位置能自动确定喷头调整距离，基于视觉偏差角，能自动对智能划线机器人100进行驱动调整，提高了智能划线机器人100划线移动的准确性，基于喷头调整距离能自动对划线喷头4进行位置调整，有效地提高了喷头划线的准确性，无需采用人工的方式进行划线，提高了划线效率，且防止了采用人工划线导致的划线偏差较大的现象。
[0149]
以上所述实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本技术的保护范围之内。

技术特征：
1.一种智能划线方法，其特征在于，所述方法包括：根据预设轨迹参数控制智能划线机器人进行划线操作，实时获取划线区域图像，并对所述划线区域图像进行图像分割，得到路线区域图像和划线喷头区域图像；对所述路线区域图像进行引导线识别，得到引导线参数和路线位置，并对所述划线喷头区域图像进行喷头定位，得到划线喷头位置；根据所述引导线参数确定视觉偏差角，并根据所述路线位置和所述划线喷头位置确定喷头调整距离；根据所述视觉偏差角对所述智能划线机器人进行驱动调整，并根据所述喷头调整距离对所述智能划线机器人上的划线喷头进行位置调整。2.如权利要求1所述的智能划线方法，其特征在于，所述对所述路线区域图像进行引导线识别，包括：对所述路线区域图像进行高斯滤波处理，得到路线滤波图像，并对所述路线滤波图像进行边缘检测，得到边缘图像；对所述边缘图像进行霍夫变换，得到引导特征线，并分别计算各引导特征线的倾斜角；根据所述倾斜角对各引导特征线进行分类，得到划线引导线，并分别获取各划线引导线的参数信息和位置信息，得到所述引导线参数和所述路线位置。3.如权利要求2所述的智能划线方法，其特征在于，所述根据所述倾斜角对各引导特征线进行分类，包括：当θ0+δ≥π/2，且θ
0-δ≤θ
i
≤π/2或-π/2≤θ
i
≤θ0+δ-π，则判定θ
i
与θ0为同一条曲线，否则判定θ
i
与θ0不是同一条曲线；当θ
0-δ≤-π/2时，且-π/2≤θ
i
≤θ0+δ或π+θ
0-δ≤θ
i
≤π/2，则判定θ
i
与θ0为同一条曲线，否则判定θ
i
与θ0不是同一条曲线；当-π/2+δ≤θ0≤π/2-δ时，且|θ
i-θ0|≤δ，则判定θ
i
与θ0为同一条曲线，否则判定θ
i
与θ0不是同一条曲线；其中，θ0为首个所述引导特征线的倾斜角，θ
i
为第i+1个所述引导特征线的倾斜角，δ是预设角度误差；若θ
i
与θ0为同一曲线，则将θ
i
和θ0对应的引导特征线存储至第一引导线集合；若θ
i
与θ0不为同一曲线，则将θ
i
对应的引导特征线存储至第二引导线集合；根据所述第一引导线集合和所述第二引导线集合确定生成所述划线引导线。4.如权利要求2所述的智能划线方法，其特征在于，所述根据所述引导线参数确定视觉偏差角，包括：分别获取各划线引导线的中心点，得到图像轨迹线特征点，并根据所述路线区域图像的像素值确定偏差点；计算所述图像轨迹线特征点与所述偏差点之间的连线，与所述路线区域图像中图像垂直中心线的夹角，得到所述视觉偏差角。5.如权利要求1所述的智能划线方法，其特征在于，所述根据所述路线位置和所述划线喷头位置确定喷头调整距离采用的公式包括：e
p
＝k1(x
z-x
t
)其中，e
p
是所述喷头调整距离，x
z
是所述划线喷头位置中的横坐标，x
t
是所述路线位置
中图像轨迹线特征点的横坐标，k1是第一比例系数。6.如权利要求1所述的智能划线方法，其特征在于，所述根据所述视觉偏差角对所述智能划线机器人进行驱动调整采用的公式包括：v
r
＝(k2γ+1)v
l
其中，v
l
是所述智能划线机器人上左侧主动轮的控制速度，v
r
是所述智能划线机器人上右侧主动轮的控制速度，k2是第二比例系数，γ是所述视觉偏差角。7.如权利要求2至4任一所述的智能划线方法，其特征在于，所述方法还包括：若检测到同一所述划线区域图像中存在交叉的所述划线引导线，则获取交叉的所述划线引导线之间的引导线交点，并根据所述引导线交点的编号查询运动四元组数据；根据所述运动四元组数据中的旋转角度和前进距离控制所述智能划线机器人进行位姿调整，并根据所述运动四元组数据中的划线标识控制所述划线喷头进行开关状态的切换。8.如权利要求1所述的智能划线方法，其特征在于，所述对所述划线喷头区域图像进行喷头定位，包括：对所述划线喷头区域图像进行颜色识别，并将颜色识别结果中预设颜色对应的区域位置确定为所述划线喷头位置。9.一种智能划线机器人，其特征在于，包括：车体、设于所述车体侧边的驱动装置和与所述车体连接的划线装置，所述车体内设置有控制单元，所述划线装置包括直线导轨、与所述直线导轨连接的步进电机、设于所述直线导轨上的导轨滑台和设于所述导轨滑台上的划线喷头；所述控制单元用于，根据预设轨迹参数分别控制所述驱动装置和所述划线喷头执行驱动操作和划线操作；实时获取划线区域图像，并对所述划线区域图像进行图像分割，得到路线区域图像和划线喷头区域图像；对所述路线区域图像进行引导线识别，得到引导线参数和路线位置，并对所述划线喷头区域图像进行喷头定位，得到划线喷头位置；根据所述引导线参数确定视觉偏差角，并根据所述路线位置和所述划线喷头位置确定喷头调整距离；根据所述视觉偏差角对所述驱动装置进行驱动调整，并根据所述喷头调整距离控制所述步进电机驱动所述划线喷头进行位置调整。10.如权利要求9所述的智能划线机器人，其特征在于，所述直线导轨上设有左限位器和右限位器，所述导轨滑台设于所述左限位器和所述右限位器之间，所述直线导轨上还设有补光灯。

技术总结
本发明提供了一种智能划线方法及智能划线机器人，该方法包括：根据预设轨迹参数控制智能划线机器人进行划线操作，划线区域图像进行图像分割，得到路线区域图像和划线喷头区域图像；对路线区域图像进行引导线识别得到引导线参数和路线位置，对划线喷头区域图像进行喷头定位得到划线喷头位置；根据引导线参数确定视觉偏差角，根据路线位置和划线喷头位置确定喷头调整距离；根据视觉偏差角对智能划线机器人进行驱动调整，根据喷头调整距离对划线喷头进行位置调整。本发明基于视觉偏差角，能自动对智能划线机器人进行驱动调整，提高了智能划线机器人划线移动的准确性，基于喷头调整距离能自动对划线喷头进行位置调整，有效地提高了喷头划线的准确性。喷头划线的准确性。喷头划线的准确性。


技术研发人员：张永贤 杨文超 黄盛科
受保护的技术使用者：华东交通大学
技术研发日：2023.06.15
技术公布日：2023/8/13