自走车的精度量测方法、运算装置及自走车

技术领域

本发明涉及一种精度量测方法、能执行精度量测方法的运算装置及能执行精度量测方法的车，特别是一种自走车的精度量测方法、运算装置及包含所述运算装置的自走车。

背景技术

在现有技术中，并没有用来对应用于各式厂房中的自走车，例如AMR(AutonomousMobile Robot)、AGV(Automated Guided Vehicle)等的移动精度，进行量测的设备，而相关人员购买AMR、AGV后，仅能由厂商所提供的相关说明书等，得知该自走车的移动精度，而相关人员并无法验证该自走车的真实移动精度。

发明内容

本发明公开一种自走车的精度量测方法、运算装置及自走车，主要用以解决现有技术中，无法量测自走车的精度所带来的问题。

本发明的其中一个实施例公开一种自走车的精度量测方法，其能量测一自走车于X轴方向及Y轴方向的一X轴偏移量及一Y轴偏移量，自走车的精度量测方法能被一运算装置执行，自走车的精度量测方法包含：重复执行一距离计算步骤一预定次数，预定次数不小于2次，距离计算步骤包含：一控制步骤：控制自走车，移动至一预定位置；一光束发射步骤：控制一光束装置，向一标示件发射至少一光束，以于标示件上形成至少一光点；其中，光束装置设置于预定位置的周边，且标示件设置于自走车，或者，标示件设置于预定位置的周边，而光束装置设置于自走车；一影像获取步骤：控制一影像获取装置获取标示件的影像，以形成一待分析影像，待分析影像包含对应于标示件的一参考图样的一参考图样影像，及对应于光点的一光点影像；一影像分析步骤：分析待分析影像，以计算出参考图样影像与光点影像，于X轴方向及Y轴方向的一X轴距离及一Y轴距离；一转换步骤：利用一真实长度及参考图样影像中对应于真实长度的一影像长度，将X轴距离及Y轴距离，转换为一X轴真实距离及一Y轴真实距离，并据以产生一量测坐标；量测坐标包含X轴真实距离及Y轴真实距离；一回归中心计算步骤：利用多笔量测坐标，通过一回归运算，计算出一回归中心坐标；一平均计算步骤：利用多笔量测坐标及回归中心坐标，计算出自走车的X轴偏移量及Y轴偏移量；X轴偏移量是回归中心坐标与各个量测坐标，于X轴方向的距离的平均，Y轴偏移量是回归中心坐标与各个量测坐标，于Y轴方向的距离的平均。

优选地，参考图样中包含两个参考点，待分析影像包含对应于两个参考点的两个参考点影像，于影像分析步骤中，影像长度是两个参考点影像的中心联接的长度，且于影像分析步骤中，是利用光点影像的中心及其中一个参考点影像的中心，计算出X轴距离及Y轴距离。

优选地，于光束发射步骤中，是控制光束装置向标示件发射两个光束，以于标示件形成不重叠的两个光点；于影像分析步骤中，还利用待分析影像，计算出一偏转角度；偏转角度是两个参考点影像的中心联接，与两个光点影像的中心联接的夹角；于平均计算步骤中，还计算出一平均偏转角度，平均偏转角度是多笔偏转角度的平均。

优选地，于光束发射步骤中，是利用一光束装置发出一激光束，以于标示件上形成光点；参考图样中还包含两个辅助参考点，两个参考点于标示件呈现相同的样式，两个辅助参考点于标示件呈现相同的样式，各个参考点、各个辅助参考点及光点分别于标示件呈现不相同的样式，两个参考点的中心联接的长度，与两个辅助参考点的中心联接的长度相同；待分析影像中还包含对应于两个辅助参考点的两个辅助参考点影像；其中一个参考点影像定义为一基准参考点影像，于影像分析步骤中，包含以下步骤：一重叠判断步骤：判断光点影像是否与基准参考点影像重叠；若判定光点影像未与基准参考点影像重叠，则利用基准参考点影像的中心与光点影像的中心，计算出X轴距离及Y轴距离；若判定光点影像与基准参考点影像重叠，则利用另一个参考点影像、两个辅助参考点影像、真实长度及两个参考点于X轴方向及Y轴方向所分别对应的一X轴间距及一Y轴间距，计算出一虚拟基准参考点影像中心坐标，并利用虚拟基准参考点影像中心坐标，与光点影像的中心，计算出X轴距离及Y轴距离，于转换步骤中是以两个辅助参考点影像的中心联接的长度作为影像长度。

优选地，两个参考点于标示件呈现相同的颜色，两个辅助参考点于标示件呈现相同的颜色，各个参考点、各个辅助参考点及光点分别于标示件呈现不相同的颜色；于重叠判断步骤中，是先利用各个参考点于标示件呈现的颜色，对待分析影像进行二值化处理，以产生一第一处理后影像，再对第一处理后影像进行分析，以计算出第一处理后影像中对应于参考点的影像的数量，若第一处理后影像中对应于参考点的影像的数量少于两个，则判定光点影像与其中一个参考点影像重叠，若判定光点影像与其中一个参考点影像重叠，则利用待分析影像及第一处理后影像，计算出未与光点影像重叠的参考点影像的一参考点影像中心坐标、各个辅助参考点图像映像的一辅助参考点影像中心坐标，并利用参考点影像中心坐标到其中一个辅助参考点影像中心坐标的一第一向量，及参考点影像中心坐标到另一个辅助参考点中心的一第二向量的外积，是正值或负值，判断出与光点影像重叠的参考点影像是否为基准参考影像。

优选地，参考图样包含一参考点及一参考线段，于待分析影像中，包含对应于参考点的一参考点影像及一参考线段影像；影像长度即为参考线段影像的长度；于影像分析步骤中，是以参考点影像的中心及光点影像的中心，计算出X轴距离及Y轴距离。

优选地，标示件是独立于自走车的构件，而标示件可拆卸地设置于自走车上；或者，标示件是自走车的一部分。

本发明的其中一个实施例一种运算装置，其用以安装于一自走车，运算装置能执行本发明的自走车的精度量测方法，且运算装置能与自走车的一处理装置联接，处理装置能控制自走车移动至预定位置，运算装置能与影像获取装置联接，而运算装置能控制影像获取装置操作，且运算装置能接收影像获取装置所发出的待分析影像。

优选地，运算装置能与一外部电子装置联接，而运算装置能由外部电子装置取得真实长度及预定次数，或者，运算装置能接收外部电子装置所传递的一修改信息，以修改预存的真实长度及预定次数中的至少一个。

优选地，运算装置执行平均计算步骤后，还包含一输出步骤：将X轴偏移量及Y轴偏移量，输出至一外部电子装置。

本发明的其中一个实施例一种自走车，其包含：本发明的运算装置及处理装置；一侦测装置，其用以侦测自走车周围环境，以产生一侦测信息；侦测装置能传递侦测信息至处理装置；一驱动装置，其电性连接处理装置，处理装置能依据侦测信息，控制驱动装置操作，以使自走车移动至预定位置。

优选地，自走车还包含标示件、光束装置及影像获取装置。

综上所述，本发明的自走车的精度量测方法、运算装置及自走车，能够用来量测自走车于X轴方向及Y轴方向的X轴偏移量及Y轴偏移量，如此，可以让相关人员知道自走车的精度。

为能更进一步了解本发明的特征及技术内容，请参阅以下有关本发明的详细说明与附图，但是此等说明与附图仅用来说明本发明，而非对本发明的保护范围作任何的限制。

附图说明

图1为本发明的自走车的示意图。

图2为本发明的自走车的精度量测方法的第一实施例的流程示意图。

图3为本发明的自走车移动至预定位置时的俯视示意图。

图4为本发明的自走车的精度量测方法的第一实施例的待分析影像的示意图。

图5为本发明的自走车的精度量测方法的其中一实施例的待分析影像的示意图。

图6为本发明的自走车的精度量测方法的第二实施例的流程示意图。

图7为本发明的运算装置、自走车、光束装置及影像获取装置的示意图。

图8为本发明的自走车的精度量测方法的第二实施例的待分析影像的示意图。

图9为本发明的自走车的精度量测方法的第三实施例的自走车、光束装置及影像获取装置的示意图。

图10为本发明的自走车的精度量测方法的第三实施例的待分析影像的示意图。

图11为本发明公开的精度量测套件的标示件的其中一实施例的分解示意图。

具体实施方式

于以下说明中，如有指出请参阅特定图式或是如特定图式所示，其仅是用以强调于后续说明中，所述及的相关内容大部份出现于该特定图式中，但不限制该后续说明中仅可参考所述特定图式。

请参阅图1，其显示为本发明的自走车的示意图。本发明的自走车A包含一标示件1、一车本体A1、一运算装置A2、一处理装置A3、一侦测装置A4及一驱动装置A5。运算装置A2、处理装置A3、侦测装置A4及驱动装置A5设置于车本体A1。运算装置A2能执行本发明的自走车的精度量测方法，且运算装置A2电性连接处理装置A3。运算装置A2例如是各式工业计算机、包含各式处理芯片的计算机装置等，于此不加以限制。本发明的自走车A例如可以是应用为AMR(Autonomous Mobile Robot)、AGV(Automated Guided Vehicle)、扫地机器人、自动驾驶汽车等，具有自主进行路径规划功能的自走车。

侦测装置A4用以侦测自走车A周围环境，以产生一侦测信息，且侦测装置A4能传递侦测信息至处理装置A3。驱动装置A5电性连接处理装置A3，处理装置A3能依据侦测信息，控制驱动装置A5操作，以使自走车A移动至预定位置。为了帮助理解，于本实施例的各图式中，是以一标示框B来表示预定位置。关于处理装置A3、侦测装置A4及驱动装置A5具体的操作方式，与现有常见的AMR(Autonomous Mobile Robot)相同，于此不再赘述。

在对自走车A进行精度量测时，相关人员例如可以是先将光束装置2设置于预定位置的周边，并将影像获取装置3设置于自走车A的上表面，且于自走车A的上表面设置标示件1。光束装置2例如可以是包含一支撑架21及一光束产生器22，光束产生器22通过支撑架21设置于预定位置的周边，影像获取装置3例如可以是包含一影像获取器31及一支撑架32，影像获取器31通过支撑架32设置于自走车A上。

运算装置A2能通过无线或是有线的方式影像获取装置3联接，而运算装置A2能控制影像获取装置3操作，以使影像获取装置3获取设置于自走车A上的标示件1的影像，且运算装置A2能接收影像获取装置3所传递的待分析影像33。在不同的实施例中，运算装置A2也可以是能控制光束装置2的启动及关闭。

值得一提的是，在不同的实施例中，本发明的运算装置A2也可以是被独立地出售、实施及制造，而本发明的运算装置A2不局限于必需与自走车A一同出售及制造。在运算装置A2是独立地被出售的其中一个实施例中，相关人员购入运算装置A2后，可以是将运算装置A2安装于自走车(例如AMR、AVG等)中，并使运算装置A2与自走车中的处理装置A3相连接。

在运算装置A2是独立地被出售的其中一个实施例中，运算装置A2也可以是作为远程服务器，或者，运算装置A2可以是作为厂房中的其中一的云端服务器。在运算装置A2是独立地被出售的其中一个实施例中，运算装置A2也可以是与光束装置2整合于同一个壳体中，或者，运算装置A2也可以是与影像获取装置3整合于同一个壳体中。

请一并参阅图1至图4，图2显示为本发明的自走车的精度量测方法的流程示意图，图3为本发明的自走车移动至预定位置时的俯视示意图，图4为本发明的自走车的精度量测方法的第一实施例的待分析影像的示意图。

本发明的自走车的精度量测方法，能量测自走车于X轴方向及Y轴方向的一X轴偏移量及一Y轴偏移量，自走车的精度量测方法包含：

先重复执行一距离计算步骤S1一预定次数，再执行一回归中计算步骤S2及一平均计算步骤S3。所述距离计算步骤S1包含以下步骤：

一控制步骤S11：控制自走车A，移动至预定位置(如图3中所标示的标示框B)；

一光束发射步骤S12：控制光束装置2，向标示件1发射至少一光束，以于标示件1上形成至少一光点12；

一影像获取步骤S13：控制影像获取装置3获取标示件1的影像，以形成一待分析影像33，待分析影像33包含对应于标示件1的一参考图样(于后详述)的一参考图样影像及对应于光点12的一光点影像332；

一影像分析步骤S14：分析待分析影像33，以计算出参考图样影像与光点影像332，于X轴方向及Y轴方向的一X轴距离Δx及一Y轴距离Δy；

一转换步骤S15：利用一真实长度及参考图样影像中对应于真实长度的一影像长度D，将X轴距离Δx及Y轴距离Δy，转换为一X轴真实距离及一Y轴真实距离，并据以产生一量测坐标；量测坐标包含X轴真实距离及Y轴真实距离，亦即，量测坐标为：(Δx,Δy)。

在实际应用中，于影像分析步骤S14中，例如可以是利用OpenCV视觉库，以各个参考点于标示件上的颜色，对待分析影像先进行二值化(Binarization)处理，以得到一处理后影像，再对处理后影像先进行侵蚀与膨胀(Erosion and Dilation)处理，以去除处理后影像中的噪声(noise)，再进行边缘检测(Edge detection)处理，以于影像中辨识出各个参考点的边缘，接着，利用OpenCV视觉库中的findContours()方法，即可得到位于处理后影像中的各个参考点的一参考点影像中心坐标；同理，可以利用光点于标示件的颜色，先对待分析影像进行二值化处理，并通过上述方法，以取得一光点影像中心坐标；取得各个参考点影像中心坐标及光点影像中心坐标后，即可计算出X轴距离Δx及Y轴距离Δy。

所述回归中心计算步骤S2为：利用多笔量测坐标，通过一回归运算，计算出一回归中心坐标。在实际应用中，所述回归运算例如可以是将所有量测坐标的X轴坐标相加后平均，以求出回归中心坐标的X轴坐标；同理，所述回归运算例如可以是将所有量测坐标的Y轴坐标相加后平均，以求出回归中心坐标的Y轴坐标。

所述平均计算步骤S3为：利用多笔量测坐标及回归中心坐标，计算出自走车A的X轴偏移量及Y轴偏移量；X轴偏移量是回归中心坐标与各个量测坐标，于X轴方向的距离的平均，Y轴偏移量是回归中心坐标与各个量测坐标，于Y轴方向的距离的平均。

其中，每次执行的控制步骤S1中的预定位置可以是依据需求为相同或是不相同。当然，若是每次执行控制步骤S1中的预定位置是不相同，则需要于各个预定位置都设置光束装置2或是影像获取装置3。

其中，预定次数不小于2次，但不以此为限。在自走车A应用为AMR(AutonomousMobile Robot)的实施例中，自走车A可能因为各种因素，每次移动至同一个预定位置时，自走车A的停放位置可能会有些微不同，因此，使距离计算步骤S1重复执行的预定次数后，再执行回归中心计算步骤S2及平均计算步骤S3，最终取得的X轴偏移量及Y轴偏移量，可以更贴近自走车A每一次移动至预定位置时，自走车A于X轴方向及Y轴方向的实际偏移量。在本发明的自走车的精度量测方法作为AMR的通用检测标准(例如：AMRA-201Mobile Robot-General Requirements and Testing Methods)的例子中，预定次数是不小于30次，如此，可以确保最终取得的X轴偏移量及Y轴偏移量，足以代表AMR的于X轴方向及Y轴方向的实际偏移量。

在实际应用中，光束装置2例如是能发出至少一激光的激光装置，但不以此为限。只要光束装置2能于标示件1上形成足以被一般的影像识别软件(例如使用OpenCV数据库的相关影像辨识软件等)识别出的光点影像332，光束装置2可以是能发出各式光束。

于本实施例中，是以光束装置2设置于预定位置的周边，标示件1设置于自走车A上为例，但不以此为限；在不同的实施例中，也可以是将光束装置2设置于自走车A上，并将标示件1设置于预定位置的周边，而影像获取装置3则可以是设置于自走车A或预定位置的周边，只要影像获取装置3可以正确地获取标示件1的影像即可。

在光束装置2设置于自走车A，而标示件1设置于预定位置的周围的实施例中，所述影像获取装置3可以是自走车A本身具有的电子装置；亦即，若是自走车A自身所具有的影像获取装置，可以获取到位于预定位置的周围的标示件1，则可以无需于自走车A上额外设置其他的影像获取装置。

标示件1例如可以是独立于自走车A的构件，而标示件1可拆卸地设置于自走车A上。举例来说，标示件1例如可以是一贴纸，而标示件1的一面可以是印刷有参考图样，标示件1的另一侧则可以是具有一离型膜，使用者撕除离型膜后，即可通过标示件1上的黏贴层，将标示件1贴附于自走车A的上表面。所述贴层例如可以是各式黏胶，较佳地，是可重复贴附的黏胶。关于标示件1具体的形式，不以上述贴纸的形式为限。在不同的实施例中，标示件1的一侧也可以设置有磁铁层，而标示件1可以利用磁铁层，吸附于自走车A的上表面。

参考图样例如可以是包含有两个参考点11A、11B。在实际应用中，两个参考点11A、11B可以是利用印刷的方式，形成于标示件1。关于两个参考点11A、11B具体的样式，不以图中所示为限，可依据实际需求设计。需说明的是，于本实施例的图式中，是以参考图样仅包含两个参考点11A、11B为例，但参考图样具体呈现的图样，不以此为限，参考图样除了包含两个参考点11A、11B外，还可以依据需求包含有其他具有识别性的图样，例如参考图样可以是制作为商标、二维条形码等，而于商标、二维条形码中则包含有两个参考点11A、11B。

在影像分析步骤S14中，运算装置A2于待分析影像33，辨识出对应于两个参考点11A、11B的参考点影像331A、331B后，将会利用其中一个参考点影像331A与光点影像332，计算出X轴距离Δx及Y轴距离Δy；于转换步骤S15中，则是利用两个参考点影像331A、331B的中心联接，作为影像长度D，并配合真实长度据以将X轴距离Δx及Y轴距离Δy，转换为X轴真实距离及Y轴真实距离。

在实际应用中，待分析影像33可能因为各种因素(影像获取装置3相对于标示件1的摆放位置、影像获取装置3获取标示件1时的倍率等)，而发生待分析影像33中的影像长度D与真实长度不相同的问题，因此，于影像分析步骤S14后，通过转换步骤S15的设计，可以有效地改善、甚至解决上述问题，而据以取得贴近真实的X轴真实距离及Y轴真实距离。

需说明的是，为使每一次计算出的X轴距离Δx及Y轴距离Δy，皆具有参考价值，于每一次执行距离计算步骤S1时，必需以待分析影像33中，对应于参考图样的同一个参考点的参考点影像，来与光点影像332计算出X轴距离Δx及Y轴距离Δy，如此，才可以确保每一次执行距离计算步骤S1后，所计算出的X轴距离Δx及Y轴距离Δy具有参考价值。

在不同的实施例中，参考图样也可以是包含有一个参考点及一参考线段，两者可以是间隔地形成于标示件1上，于影像分析步骤S14中，运算装置可以是以待分析影像中对应于参考点的一参考点影像的中心及光点影像的中心，计算出X轴距离Δx及Y轴距离Δy，而转换步骤S15中所述的影像长度，则可以是待分析影像中对应于所述参考线段的一参考线段影像的影像长度。

请一并参阅图2及图5，图5显示为本发明的自走车的精度量测方法的待分析影像的其中一实施例的示意图。本实施例与前述实施例最大不同之处在于：前述的标示件可以是自走车的一车壳，而标示件是自走车的一部分。于待分析影像34中，则可以是包含对应于所述车壳(即标示件)的一边缘的一边缘影像341。于前述的影像分析步骤S14中，则是以所述边缘影像341的一端点342的中心与光点影像343的中心，计算出X轴距离Δx及Y轴距离Δy，且于前述的转换步骤S15中，所述影像长度D则是指所述边缘影像341的长度，而真实长度则是车壳相对应的边缘的长度。当然，在不同的实施例中，标示件也可以是自走车上的其他构件，不局限于车壳。

依上所述，本发明的自走车的精度量测方法、能执行本发明的自走车的精度量测方法的运算装置、及包含本发明的运算装置的自走车，可以计算出自走车移动至预定位置时的X轴偏移量及Y轴偏移量，而相关人员即可得知其所购买的自走车移动至预定位置时的X轴偏移量及Y轴偏移量，是否与业者所宣称的精度误差范围相符。另外，相关人员通过了解各个自走车的X轴偏移量及Y轴偏移量，可以将自走车投入合适的场域中，据以大幅降低自走车于场域中，因为自身的偏移量，而发生碰撞等问题。

举例来说，假设待测自走车A移动至预定位置时，是呈现为图3状态，而运算装置A2计算出的X轴偏移量为-5公分，Y轴偏移量为+5公分，且待测自走车A的相关说明书是记载其于X轴方向及Y轴方向的精度误差是±1公分，则相关人员即可知道待测自走车A并没有达到业者所宣称的精度误差是±1公分。

在现有技术中，没有任何用来检测自走车的精度(即X轴偏移量及Y轴偏移量)的工具、设备或方法，因此，相关人员仅能相信业者所宣称的精度，直到自走车于场域(例如厂房中)中发生碰撞时，相关人员才会知道自走车的精度，可能与业者所宣称的精度不同，为此，导致相关人员的困扰。而本发明的自走车的精度量测方法、能执行本发明的自走车的精度量测方法的运算装置、及包含本发明的运算装置的自走车，即是用来改善上述相关人员的困扰。

请复参图1，值得一提的是，在其中一个实施例中，运算装置A2还可以是能与一外部电子装置C联接(例如以各式无线的方式)，而运算装置A2能由外部电子装置C取得真实长度及预定次数，或者，运算装置A2能接收外部电子装置C所传递的一修改信息，以修改预存的真实长度及预定次数中的至少一个。举例来说，外部电子装置C可以是智能型手机、平板电脑、笔记本电脑、桌面计算机、远程服务器等，而外部电子装置C在运行一预定应用程序，且与运算装置A2联接的情况下，外部电子装置C即可发送真实长度、预定次数或修改信息至运算装置A2。

承上，较佳地，运算装置A2执行前述的平均计算步骤S3后，还可以包含一输出步骤：将X轴偏移量及Y轴偏移量，输出至外部电子装置C。也就是说，运算装置A2执行本发明的自走车的精度量测方法后，会将最终计算出的X轴偏移量及Y轴偏移量，传递至外部电子装置C，而相关人员即可通过观看外部电子装置C，得知自走车的X轴偏移量及Y轴偏移量。

请复参图1，在实际应用中，运算装置A2电性连接处理装置A3，而运算装置A2例如可以是向处理装置A3发出相关询问讯号，以知道自走车A当前已经移动至预定位置；或者，处理装置A3移动至运算装置A2时，处理装置A3可以是自行传递相关讯号至运算装置A2，以通知运算装置A2，而运算装置A2知道自走车A当前已经移动至预定位置后，运算装置A2即可开始执行光束发射步骤等相关步骤。

在运算装置A2是独立于自走车A的实施例中，相关人员可以是在自走车A自行移动至预定位置时，使运算装置A2、光束装置2及影像获取装置3开始运作，以执行前述的本发明的自走车的精度量测方法。

综上所述，通过本发明的自走车的精度量测方法、能运行本发明的自走车的精度量测方法的运算装置，及包含本发明的运算装置的自走车的设计，可以让相关人员清楚地知道，自走车移动至预定位置时，于X轴方向及Y轴方向的偏移量，借此，可以让相关人员更好地规划自走车于场域中的移动范围，而可大幅地降低自走车自行于场域中移动时，发生碰撞的机率。

另外，通过本发明的自走车的精度量测方法、能运行本发明的自走车的精度量测方法的运算装置，及包含本发明的运算装置的自走车的设计，还可以协助相关研发人员，更好地调校自走车的相关软、硬件，而使自走车可以更精确地移动至预定位置。在现有技术中，自走车的相关开发人员，在对自行车的自动行走的软、硬件进行研发的过程中，相关人员仅能通过人工的方式，来判断自走车是否正确地移动至预定位置，为此，造成相关人员困扰。

请一并参阅图6至图8，图6为本发明的自走车的精度量测方法的第二实施例的流程示意图，图7为本发明的运算装置、自走车、光束装置及影像获取装置的示意图，图8为本发明的自走车的精度量测方法的第二实施例的待分析影像的示意图。

本实施例与前述实施例最大不同之处在于：于光束发射步骤S12A中，是控制光束装置2向标示件1发射两个光束，以于标示件1形成不重叠的两个光点12。于影像分析步骤S14A中，还通过分析待分析影像35，以计算出一偏转角度θ；偏转角度θ是两个参考点影像351A、351B的中心联接L1，与两个光点影像352、353的中心联接L2的夹角。相对地，于平均计算步骤S3A中，还利用多笔偏转角度θ计算出一平均偏转角度，平均偏转角度是多笔偏转角度θ的平均。

需说明的是，在每一次影像分析步骤S14A中，都是利用同一个光点影像353，与对应于参考图样的同一个参考点的参考点影像351A，计算出X轴距离Δx及Y轴距离Δy。于本实施例中，是以光束装置2于标示件1上形成两个外型相同的光点12，但在不同的实施例中，也可以是使光束装置2于标示件1上形成两个不同外型的光点12。

依上所述，本实施例自走车的精度量测方法，不但可以计算出自走车的X轴偏移量及Y轴偏移量外，还可以计算出自走车的平均偏转角度。

请一并参阅图9及图10，图9为本发明的自走车的精度量测方法的第三实施例的自走车、光束装置及影像获取装置的示意图，图10为本发明的自走车的精度量测方法的第三实施例的待分析影像的示意图。在本实施例的具体应用中，于光束发射步骤中，光束装置是发出一激光束，以于标示件上形成(激光)光点，且预定次数为30次以上。

本实施例与前述实施例其中一个不同之处在于：标示件1的参考图样，还可以包含两个辅助参考点11C、11D，两个参考点11A、11B斜对角地设置，两个辅助参考点11C、11D斜对角地设置，通过两个参考点11A、11B的联接L3与通过两个辅助参考点11C、11D的联接L4不相互平行，且联接L3的长度与联接L4长度相同，在实际应用中，通过两个参考点11A、11B的联接L3与通过两个辅助参考点11C、11D的联接L4可以是相互垂直，且两个参考点11A、11B及两个辅助参考点11C、11D可以是位于一矩形的四个端点；较佳地，两个参考点11A、11B及两个辅助参考点11C、11D可以是位于一正方形的四个端点。

两个参考点11A、11B于标示件1呈现相同的样式，两个辅助参考点11C、11D于标示件1呈现相同的样式，各个参考点11A(11B)、各个辅助参考点11C(11D)及光点12分别于标示件1呈现不相同的样式。举例来说，两个参考点11A、11B于标示件1上可以是呈现为黑色的圆点(相同的样式)，而两个辅助参考点11C、11D于标示件1上可以是呈现为蓝色的圆点(相同的样式)，光点12则可以是于标示件1上呈现为红色的圆点，当然，于此所指的颜色都只是举例说明，实际应用不以上述说明的颜色为限。

相对地，待分析影像36中除了包含对应于两个参考点11A、11B的两个参考点影像361A、361B外，待分析影像36中还包含对应于两个辅助参考点11C、11D的两个辅助参考点影像363A、363B。

其中一个参考点影像361A定义为一基准参考点影像，于影像分析步骤S14中，还可以包含以下步骤：

一重叠判断步骤：判断光点影像362是否与基准参考点影像重叠；

若判定光点影像362未与基准参考点影像重叠，则利用基准参考点影像的中心与光点影像362的中心，计算出X轴距离及Y轴距离。需说明的是，于本实施例中，是以参考点影像361A作为基准参考点影像为例，但不以此为限，在不同的实施例中，也可以是以参考点影像361B作为基准参考点影像。

若判定光点影像362与基准参考点影像重叠，则利用另一个参考点影像361B、两个辅助参考点影像363A、363B、真实长度及两个参考点于X轴方向及Y轴方向所分别对应的一X轴间距及一Y轴间距，计算出一虚拟基准参考点影像中心坐标，并利用虚拟基准参考点影像中心坐标，与光点影像362所对应的光点影像中心坐标，计算出X轴距离及Y轴距离，于转换步骤S15中则是以两个辅助参考点影像的中心联接的长度作为影像长度。

更进一步来说，于重叠判断步骤中，是先利用各个参考点于标示件呈现的颜色，对待分析影像进行二值化(Binarization)处理，以产生一第一处理后影像，再对第一处理后影像先后进行侵蚀与膨胀(Erosion and Dilation)处理及边缘检测(Edge detection)处理，以于第一处理后影像中辨识出参考点的边缘，最后，利用OpenCV视觉库中的findContours()方法，即可得到位于第一处理后影像中的参考点的数量及各参考点所对应的一参考点影像中心坐标。通过上述处理后，若是最后计算出第一处理后影像中，所包含的对应于参考点的影像的数量少于两个(即第一处理后影像中仅包含单一个对应于参考点的影像)，则代表光点与其中一个参考点重叠。

同理，可以利用各个辅助参考点于标示件承上的颜色，对待分析影像进行二值化处理，以产生一第二处理后影像，再利用OpenCV视觉库，对第二处理后影像先后进行侵蚀与膨胀(Erosion and Dilation)处理及边缘检测(Edge detection)处理，再利用OpenCV视觉库中的findContours()方法，以取得位于第二处理后影像中对应于辅助参考点的数量及各辅助参考点所对应的一辅助参考点影像中心坐标。

同理，可以利用光点于标示件承上的颜色，对待分析影像进行二值化处理，以产生一第三处理后影像，再利用OpenCV视觉库，对第三处理后影像先后进行侵蚀与膨胀(Erosion and Dilation)处理及边缘检测(Edge detection)处理，再利用OpenCV视觉库中的findContours()方法，以取得位于第三处理后影像中对应于光点的一光点影像中心坐标。

如图10所示，假设参考点影像361A为基准参考影像，且光点影像与基准参考影像重叠，则通过上述图像处理方法后，将可以得到参考点影像361B的参考点影像中心坐标、两个辅助参考点影像363A、363B对应的两个辅助参考点影像中心坐标及光点影像362所对应的光点影像中心坐标，且可以计算出参考点影像361B的参考点影像中心坐标到辅助参考点影像363A的辅助参考点影像中心坐标的一第一向量，与参考点影像361B的参考点影像中心坐标到辅助参考点影像363B的辅助参考点影像中心坐标的一第二向量的外积为负值，如此，即代表光点影像是与参考点影像361A重叠。

相对地，若是光点影像与参考点影像361B重叠，则通过上述图像处理方法，将可以取得参考点影像361A的参考点影像中心坐标、两个辅助参考点影像363A、363B对应的两个辅助参考点影像中心坐标及光点影像362所对应的光点影像中心坐标，而后，将可以计算出参考点影像361A所对应的参考点影像中心坐标到辅助参考点影像363A的辅助参考点影像中心坐标的一第一向量，及参考点影像361A所对应的参考点影像中心坐标到辅助参考点影像363B的辅助参考点影像中心坐标的一第二向量的外积是正值。是以，通过上述图像处理及第一向量及第二向量外积的计算，将可以确认光点影像是否与基准参考点影像重叠。

也就是说，若判定光点影像362与其中一个参考点影像重叠，则利用待分析影像及第一处理后影像，计算出未与光点影像重叠的参考点影像的一参考点影像中心坐标、各个辅助参考点图像映像的一辅助参考点影像中心坐标，并利用参考点影像中心坐标分别与两个辅助参考点影像中心坐标所构成的两向量的外积是正值或负值，判断出与光点影像重叠的参考点影像是否为基准参考影像。

在影像分析步骤中，取得两个辅助参考点影像363A、363B所对应的两个辅助参考点影像中心坐标后，即可计算出两个辅助参考点影像的中心联接的影像长度，而通过此影像长度与真实长度，即可计算出两者长度的比例关系。取得影像长度与真实长度的比例关系后，即可配合参考点影像361B所对应的参考点影像中心坐标，及两个参考点分别于X轴方向及Y轴方向的X轴间距及Y轴间距，计算出虚拟基准参考点影像中心坐标。

依上所述，本实施例通过两个辅助参考点等设计，即使在光点与标示件上的其中一个参考点重叠的情况下，仍然可以计算出所述自走车的所述X轴偏移量及所述Y轴偏移量。

值得一提的是，在本发明的自走车的其中一个具体实施例中，自走车所包含的标示件，可以是仅具有两个参考点；或者，标示件可以是包含一个参考点及一参考线段；或者，标示件可以是包含两个参考点及两个辅助参考点；或者，标示件可以是包含一个参考点、一个辅助参考点及一参考线段。另外，在不同的实施例中，本发明的自走车也可以是不包含有标示件。在另一实施例中，本发明的自走车可以是包含有标示件、光束装置及影像获取装置。

请参阅图11，其显示为本发明公开的精度量套件的标示件的其中一实施例的局部分解示意图。精度量测套件的标示件1可以是包含一本体13、一黏贴层14及一离型膜15，黏贴层14设置于本体13的一侧，离型膜15设置于黏贴层14相反于本体13的一侧，本体13相反于设置有黏贴层14的一侧，设置有参考图样(例如两个参考点11A、11B)。离型膜15能被撕除离，以使黏贴层14外露，而标示件1能通过外露的黏贴层14贴附于自走车的一上表面。

以上所述仅为本发明的较佳可行实施例，非因此局限本发明的专利范围，故举凡运用本发明说明书及图式内容所做的等效技术变化，均包含于本发明的保护范围内。