孫 梅， 張森林

(湖南同德職業(yè)學院 機械與電氣工程系， 湖南 常德 415100)

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基于Arduino 模塊化機器人視覺系統(tǒng)的研究與設計

孫 梅*， 張森林

(湖南同德職業(yè)學院 機械與電氣工程系， 湖南 常德 415100)

基于視覺系統(tǒng)的移動機器人是近年來機器人研究領域的熱點，機器人視覺在自動化生產中也變得越來越重要.本文以移動機器人為載體，重點研究并設計了一套移動機器人視覺系統(tǒng)，以視覺系統(tǒng)在移動機器人中的應用為主線，簡單介紹了視覺系統(tǒng)中攝像機標定，著重闡述視覺系統(tǒng)對目標的識別與定位以及視覺系統(tǒng)在移動機器人的應用.文中所設計的移動機器人采用Arduino MEGA2560單片機作為主控芯片，負責測距傳感器數據采集、定位傳感器位置確定、視覺系統(tǒng)伺服控制、驅動電機以及驅動舵機轉向等.試驗驗證移動機器人能準確的運動到目標物體位置，很好的完成既定的任務，移動機器人的視覺系統(tǒng)有效可靠.

移動機器人； Arduino； 視覺系統(tǒng)； 圖像分割與識別

自主移動機器人是機器人學中的重要分支之一，隨著自動化技術的不斷進步，移動機器人迎來了跨越式的發(fā)展.隨著生產加工自動化程度的加大，機器人視覺系統(tǒng)在自動化生產中越來越重要.對機器人來說，視覺系統(tǒng)的加入不僅能提高機器人的智能化程度還能提高機器人的環(huán)境適應能力和自主能力.移動機器人的視覺系統(tǒng)中，要從二維的平面圖像信息提取出三維空間坐標信息就需要基于攝像機的標定技術來完成，并且攝像機的標定精度直接影響到機器人視覺系統(tǒng)的后續(xù)工作[1].系統(tǒng)在分析攝像機內外參數模型和鏡頭模型的基礎上，利用棋盤格標定攝像機內部參數，為實現視覺系統(tǒng)的目標定位奠定基礎.對目標的識別和定位是機器人視覺系統(tǒng)的重中之重，視覺系統(tǒng)在捕獲目標后，根據所拍彩色圖像的顏色特征進行圖像分割，分割圖像后利用邊界跟蹤算法提取輪廓進行目標定位.最后結合移動機器人的定位和識別提出了基于視覺的移動機器人視覺伺服控制結構.

1攝像機標定技術

機器人視覺系統(tǒng)由攝像機獲取現實信息，而現實世界是三維的，攝像機所拍攝圖像是二維的，要計算視覺系統(tǒng)視野范圍內物體的形狀和大小，就需要建立現實世界中物體與其圖像的幾何位置關系，這些位置關系由視覺系統(tǒng)所用攝像機的成像幾何模型所決定的.攝像機標定就是計算成像幾何模型參數的過程.攝像機標定技術按照是否有標定物以及攝像機是否運動可分為：基于標定物的方法、基于主動視覺的標定方法和自標定方法等三大類.而自標定其實是利用了攝像機內部參數自身存在的約束關系，而這些約束條件與標定物和攝像機的運動無關，因此，自標定的方法更為靈活.攝像機的標定分為兩大部分：外部參數的標定和內部參數的標定，外部參數是現實世界的參考坐標到系統(tǒng)所用攝像機參考坐標的位置偏差和角度旋轉；而內部參數則是攝像機的參考坐標到所拍圖像坐標中成像點的對應關系[2].

本文采取的標定方法較為實用，首先將打印的黑白相間的棋盤貼在物體表面以此作為標定物，然后設定行列格數及采集圖像幀數，通過攝像機拍攝不同角度或位置的標定物圖像，最后經圖像處理及計算就可以得到攝像機標定的內外參數.具體流程不再詳述.

2基于顏色的目標區(qū)域分割與識別

機器人視覺系統(tǒng)的主要任務之一就是識別出目標物體，只有準確的識別出所定位的目標物體，后續(xù)的工作才有意義.而獲取目標物體的關鍵是如何選取目標物體的最佳特征，文中基于目標物體的顏色特征進行識別目標，進而對鎖定的目標區(qū)域分割，提取目標物體的輪廓，為視覺系統(tǒng)后續(xù)工作打下精確的基礎.

2.1顏色模型選取

在目標物體的識別中，常從物體的顏色、形狀、紋理等特征進行研究，抽取區(qū)分度強的特征作為物體識別的依據.在眾多的物體特征中，顏色是最為有效的特征，因為顏色是圖像組成的基本要素，并且是識別過程中最為感官的特征.顏色作為最容易分析的特征在物體識別中起著舉足輕重的作用.

對顏色特征的表示是基于所用的顏色模型，在圖像處理過程中，廣泛使用的顏色空間模型主要有RGB顏色模型和HSI顏色模型等.面向硬件的RGB顏色空間在實時應用時有較大的優(yōu)勢，但在圖像分割應用中有一定的缺陷，因為在三個顏色的分量中都含有光源的亮度，而亮度的變化會影響三基色的分量，所以此模型不太適宜作為圖像分割的顏色模型.HSI顏色模型的表示方法與人對顏色的感知是一致的，彩色圖像在HSI的顏色模型中利于圖像分割和目標識別，所以系統(tǒng)采用HSI顏色模型進行圖像分割和目標識別，由于攝像機所拍攝的圖像以RGB格式存儲，所以在進行相關的圖像處理之前，需要把RGB顏色模型轉化為HSI顏色模型[3].

RGB顏色模型到HSI顏色模型的轉換公式如下所示[4]：

(1)

(2)

(3)

由式(1)計算出的H值會在[0，360]之間，超出了H的數值范圍，需要將H*255/360進行轉化一下；另外當S=0時沒有顏色與之對應，此時H也是沒有意義的，這里定義H=0；當I=0或1時，S也是沒有意義的.

2.2顏色識別

在HSI顏色模型中，亮度是最容易受到外界環(huán)境的干擾特別是在光照變化幅度較大的場所，為了減少外界光照的干擾，系統(tǒng)在采用顏色特征識別目標時，著意減少亮度I的權限值.顏色模型主要以色度和飽和度作為識別物體的主要依據.

顏色直方圖是在許多圖像檢索系統(tǒng)中被廣泛采用的顏色特征.它所描述的是不同色彩在整幅圖像中所占的比例，而并不關心每種色彩所處的空間位置，即無法描述圖像中的對象或物體.顏色直方圖特別適于描述那些難以進行自動分割的圖像.文中采用基于色度和飽和度顏色直方圖的圖像分割方法，首先利用直方圖對目標物體的顏色分布進行統(tǒng)計，根據統(tǒng)計結果設定圖像分割的閾值，根據設定的閾值完成所拍圖像的分割.分割后的結果如圖1所示.

圖1 目標物體圖像分割Fig.1 Target object segmentation

2.3目標物體輪廓提取

邊界能大體上勾勒出物體的輪廓，所以目標物體的輪廓對圖像的識別是很重要的.文中采用邊界跟蹤算法提取目標物體的輪廓，算法的流程如下[5].

1)選取圖像的最左下方的像素點作為起始點；2)當找到起始點后，把起始點紀錄下來，定義初始的跟蹤方向是左上方0方向，判斷該點是否為目標點，是則把該點作為跟蹤的起始開始點，逆時針旋轉90°作為新的跟蹤方向，繼續(xù)檢測新的跟蹤方向上的點；3)若不是目標點則沿順時針旋轉45°，直到找到目標點；4)找到目標點后，在當前跟蹤方向上的基礎上，逆時針旋轉90°作為新的跟蹤方向，用同樣的方法跟蹤下一個邊界點，直到回到起始點為止.文中利用邊界跟蹤算法對分割后的二值圖像進行輪廓提取，結果如圖2所示.

圖2 目標物體輪廓提取Fig.2 Target object contour extraction

3移動機器人視覺伺服控制

視覺系統(tǒng)是機器人運動控制系統(tǒng)中的一個部分，通過視覺系統(tǒng)的獲取和分析圖像為移動機器人的運動控制提供合理的策略.文中所設計的移動機器人采用Arduino MEGA2560單片機作為主控芯片，Arduino MEGA2560采用USB接口與上位PC機進行數據傳輸.Arduino MEGA2560的處理器核心是ATmega2560，具有54路數字輸入/輸出口(其中16路可作為PWM輸出)，16路模擬輸入，適合需要大量I/O接口的設計[6].主控芯片負責測距傳感器數據采集、定位傳感器位置確定、視覺系統(tǒng)伺服控制、驅動電機以及驅動舵機轉向等.

3.1電機驅動模塊

系統(tǒng)采用RS-380SH型直流電機作為移動機器人的動力裝置，為了避免直通短路且保證各開關動作的協(xié)同性和同步性，模塊采用橋式驅動器MC33886對電機進行驅動.直流電機的轉動狀態(tài)取決于加在電樞上的電壓，兩端電壓的極性決定電機的轉向，電壓的大小影響電機的轉速.通過脈寬調制(PWM) 方式模擬電壓極性變化，以達到控制電機正反轉的目的，利用MC33886控制H橋通斷控制小車前進的速度.

驅動電路對兩塊MC33886并聯使用，并將單片機的PWM2和PWM3、PWM4和PWM5兩路8位寄存器合成16位寄存器使用，這樣可以提高模糊控制的精度.

3.2舵機轉向模塊

舵機轉向控制模塊采用FUTABA-S3010型舵機完成轉向控制功能.控制舵機的脈沖信號由Arduino MEGA2560單片機的PWM0和PWM1級聯提供.在單片機為24 HZ的時候，設置級聯PWM周期常數為60000，對應PWM周期為20 ms， PWM占空比常數為4500，對應輸出為1.5 m/s.改變占空比常數就可以改變輸出脈沖的寬度.脈沖信號的寬度決定舵機輸出舵盤的角度.

經多次轉向實驗，在輸入信號為50 HZ，即PWM的周期為20 ms時，舵機的轉角與輸入脈寬成線性關系.高電平為1 500 μs時，舵機的轉角為0度；高電平為1 900 μs時，舵機轉角為右向45度；高電平為1 100 μs時，舵機轉向為左向45度舵機的轉角與輸入脈寬的關系圖如下圖3所示：

圖3 舵機轉角與輸入脈寬關系圖Fig.3 Steering angle and input pulse diagram

3.3視覺伺服模塊

移動機器人運動執(zhí)行部分采用反饋控制形式即為觀察-移動系統(tǒng)，視覺系統(tǒng)為移動機器人運動控制器提供輸入信息，視覺系統(tǒng)采集周圍圖像信息，經加工處理后作為移動定位的參考[7].由于系統(tǒng)采用的底層控制核心Arduino MEGA2560處理能力有限，不能采用實時的視覺控制系統(tǒng)，綜合考慮，系統(tǒng)采用先靜態(tài)位置識別然后移動控制的伺服結構.視覺系統(tǒng)伺服控制示意圖如圖4所示.

由圖4可知：移動機器人通過攝像機采集圖像信息，圖像信息經加工處理后，識別并鎖定目標物體，通過視覺控制器產生控制信號輸入移動機器人的運動控制單元，在運動控制單位的驅動下并結合傳感信息反饋，向目標物體移動，最終完成既定的任務.

圖4 視覺系統(tǒng)伺服控制示意圖Fig.4 Visual servo control system schematic

4視覺系統(tǒng)測試

在沒有障礙物的室內隨意放置一個紅盒，讓移動機器人自主行駛利用視覺系統(tǒng)鎖定目標物體小紅盒，然后運動到目標處.搜索結果如圖5所示.

圖5 試驗結果Fig.5 Test results

所設計的移動機器人能準確的運動到目標物體位置，可以看出移動機器人能很好的完成既定的任務，說明移動機器人的視覺系統(tǒng)有效可靠.

5總結

本文主要研究和設計了移動機器人的視覺系

統(tǒng)，并給出了部分模塊的硬件布局和軟件流程.系統(tǒng)以Arduino芯片負責測距傳感器數據采集、定位傳感器位置確定、視覺系統(tǒng)伺服控制、驅動電機以及驅動舵機轉向等，簡單介紹了視覺系統(tǒng)中攝像機的標定，著重闡述視覺系統(tǒng)對目標物體的識別與定位，基于顏色特征對目標物體進行識別，利用邊界跟蹤法對目標物體輪廓提取，完成目標鎖定后，在視覺伺服模塊的配合下，移動機器人運動控制模塊駛向目標，完成既定的任務，經試驗驗證，系統(tǒng)所設計的移動機器人視覺系統(tǒng)有效可靠，基本滿足設計要求.

[1] 林 琳. 機器人雙目視覺定位技術研究[D].西安:西安電子科技大學， 2009:17-22．

[2] 蔡征宇， 沈俊杰. 基于工業(yè)CCD攝像機的機器人視覺定位系統(tǒng)研究[J].機電一體化， 2010， 16(3):23-25．

[3] 楊 杰， 張銘鈞. 一種移動機器人視覺圖像特征提取及分割方法[J].機器人， 2008， 30(4):312-315．

[4] 劉萬春， 賈云得. 基于膚色的人臉實時跟蹤方法[J].北京理工大學學報， 2000， 20(4):461-465．

[5] 何 斌， 馬天子， 王運堅， 等. Visual C++數字圖像處理[M].北京:人民郵電出版社，2001．

[6] 劉南君， 毛培宏.基于Arduino Mega2560單片機的簡易智能割草機器人的設計與實現[J].安徽農業(yè)科學， 2012， 40(36):17900-17901．

[7] 林 靖， 陳輝堂. 機器人視覺伺服系統(tǒng)的研究[J].控制理論與應用， 2000， 17(4):476-479．

The research and design of robot’s vision system based on Arduino modular

SUN Mei， ZHANG Senlin

(Department of Mechamical and Electrical, Hunan Tongde Vocational Institute, Changde, Hunan 415100)

Based mobile robot vision system is a hot field of robotics research in recent years; robot vision is also becoming more and more important in the automatic production. Based on the mobile robot as the carrier， this paper researched and designed a mobile robot vision system， with the concept of visual system in the application of mobile robot; this paper briefly describes the vision system camera calibration， focuses on the visual system of the target identification and location and visual systems in the mobile robot. In this paper， the design of the mobile robot using Arduino MEGA2560 single-chip microcomputer as main control chip， master ranging sensor chip is responsible for data collection， positioning sensor position determination， vision servo control system， steering servo drive motor and drive， etc. Tests show that the mobile robot can accurately test the movement to the target object location， well established to complete the task， the mobile robot vision system effective and reliable．

mobile robot; Arduino; vision system; image segmentation and recognition

2014-03-02.

湖南省教育廳基金項目(13C602).

1000-1190(2014)04-0511-05

TP242.2

A

*通訊聯系人. E-mail: wenxue0111@163.com．