摘 要: 針對傳統(tǒng)的機(jī)器人定位跟蹤系統(tǒng)設(shè)計時,存在圖像預(yù)處理模塊獲取跟蹤區(qū)域不完整,所含噪聲去除不全面的問題,設(shè)計并實現(xiàn)了一種通過機(jī)器人視覺進(jìn)行定位的跟蹤系統(tǒng)。通過圖像預(yù)處理模塊獲取跟蹤的區(qū)域,再經(jīng)過控制模塊對整個系統(tǒng)的各個模塊進(jìn)行協(xié)調(diào)和控制,并對區(qū)域目標(biāo)圖像進(jìn)行采集,將采集的信息發(fā)送至圖像處理模塊,完成整個系統(tǒng)模塊之間的信息交換。而在軟件設(shè)計過程中,在圖像處理的同時給出其定位程序代碼,最終實現(xiàn)機(jī)器人視覺定位跟蹤。實驗結(jié)果表明,設(shè)計的系統(tǒng)具有很高的可行性和實用性。
關(guān)鍵詞: 機(jī)器人視覺; 定位跟蹤系統(tǒng); 系統(tǒng)設(shè)計; 控制模塊
中圖分類號: TN802.4?34; TP242 文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A 文章編號: 1004?373X(2016)14?0080?04
Design and implementation of robot vision locating and tracking system
CAO Qingmei1, WANG Xuelian2, MA Zhanfei3
(1. Vocational and Technical College of Inner Mongolia Agricultural University, Baotou 014100, China;
2. College of Public Administration, Inner Mongolia Normal University, Hohhot 010000, China;
3. School of Information Science and Technology, Normal College of Inner Mongolia University of Science and Technology, Baotou 014030, China)
Abstract: In view of the problems existing the design of the traditional robot locating and tracking system, such as incomplete tracking region acquired by image preprocessing module and incomplete noise elimination, a tracking system location according to robot vision was designed and implemented. In the system, the tracking region is acquired with the image preprocessing module, various modules of the whole system are coordinated and controlled with the control module to acquire the image of the target in the region, and then the acquired information is sent to the image processing module to complete the information exchange among the system modules. In the process of software design, the system locating program code is given while image processing to realize the robot visual positioning and tracking. The experimental results show that the designed system has the high feasibility and practicability.
Keywords: robot vision; locating and tracking system; system design; control module
0 引 言
近年來,機(jī)器人視覺被廣泛應(yīng)用在工業(yè)、圖像處理等眾多領(lǐng)域,而在定位跟蹤領(lǐng)域的使用是最好的,也是最突出的[1?2]。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,設(shè)計并實現(xiàn)了很多定位跟蹤系統(tǒng),如基于人臉特征設(shè)計的定位跟蹤系統(tǒng),通過體型特征設(shè)計的定位跟蹤系統(tǒng),通過DNA檢測設(shè)計的定位跟蹤系統(tǒng)以及通過機(jī)器人視覺設(shè)計的定位跟蹤系統(tǒng)。其中,最常用、效果最好的就是通過機(jī)器人視覺設(shè)計的定位跟蹤系統(tǒng)[3?5],相比其他的定位跟蹤系統(tǒng),該系統(tǒng)應(yīng)用前景廣泛,跟蹤效果好,已經(jīng)成為很多學(xué)者研究的重點課題,受到越來越廣泛的關(guān)注,是相關(guān)領(lǐng)域的前沿方向[6?9]。
本文設(shè)計并實現(xiàn)了一種通過機(jī)器人視覺進(jìn)行定位的跟蹤系統(tǒng),通過機(jī)器人視覺進(jìn)行區(qū)域目標(biāo)信息的采集及分析,為視覺監(jiān)控等領(lǐng)域提供有效依據(jù)。
1 機(jī)器人視覺定位跟蹤系統(tǒng)總體設(shè)計
設(shè)計的機(jī)器人視覺定位跟蹤系統(tǒng)主要由控制模塊、圖像預(yù)處理模塊、信號采集模塊、通信模塊和視覺定位模塊構(gòu)成。首先通過圖像預(yù)處理模塊將需要的區(qū)域圖像中的噪聲進(jìn)行干擾去除,經(jīng)過控制模塊對整個系統(tǒng)各個模塊進(jìn)行協(xié)調(diào)和控制,將區(qū)域圖像信息進(jìn)行采集及存儲,并通過通信模塊進(jìn)行信息的傳輸,最后通過機(jī)器人視覺進(jìn)行定位,最終根據(jù)定位完成跟蹤。其中,圖像預(yù)處理的好壞,直接影響后面機(jī)器人視覺定位的準(zhǔn)確度,定位出現(xiàn)誤差,跟蹤效率就會降低,因此圖像預(yù)處理模塊是整個機(jī)器人視覺定位跟蹤系統(tǒng)的基礎(chǔ)。詳細(xì)的機(jī)器人視覺定位跟蹤系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。
2 機(jī)器人視覺定位跟蹤系統(tǒng)硬件設(shè)計
2.1 控制模塊
控制模塊是本文設(shè)計系統(tǒng)的核心,主要用來協(xié)調(diào)和控制整個機(jī)器人視覺定位跟蹤系統(tǒng)各個模塊,其主要由C8051F206單片機(jī)、UART和SPI串行接口、片內(nèi)FLASH存儲器等構(gòu)成。選擇C8051F206單片機(jī)為系統(tǒng)的核心芯片,它是集成的MCU芯片,具有12位多通道ADC,依據(jù)系統(tǒng)整體設(shè)計的需求,選用UART和SPI的串行接口,該串行接口共有32個通用I/O引腳,部分引腳用于數(shù)字外設(shè)接口。所有端口引腳均能夠被配置ADC模擬輸入,片內(nèi)還集成有VDD監(jiān)視器、硬件看門狗定時器以及時鐘振蕩器。片內(nèi)FLASH存儲器還可用于部分?jǐn)?shù)據(jù)存儲。通過設(shè)計的這個控制模板可以及時有效地對其余各個模塊進(jìn)行調(diào)控并獲取區(qū)域圖像,為定位跟蹤提供了先決條件。
2.2 圖像預(yù)處理模塊
獲取區(qū)域圖像之后,需要進(jìn)一步對圖像進(jìn)行預(yù)處理,圖像預(yù)處理模塊主要負(fù)責(zé)獲取相對比較完整的、最大程度的不含陰影與噪聲的區(qū)域圖像。其中,圖像信息主要通過LT1959CS8、視頻解碼芯片、SRAM進(jìn)行預(yù)處理。SRAM需采用精度和穩(wěn)定性較高的雙電源供電,以消除機(jī)器人視覺定位跟蹤系統(tǒng)各模塊存在的電磁噪聲,因此,本文選用兩片Linear公司生產(chǎn)的LT1959CS8進(jìn)行供電。視頻解碼芯片選用Trident Microsystem公司生產(chǎn)的SAA7113H芯片。圖像存儲選擇兩片IDT71V424異步SRAM芯片實現(xiàn),其芯片容量是512 KB。這樣通過圖像預(yù)處理模板,可以去除噪聲對定位跟蹤產(chǎn)生的干擾,為信息采集模塊提供最“純凈”的信息。
2.3 信息采集模塊
信息采集模塊主要用于對經(jīng)過處理后的目標(biāo)圖像信息進(jìn)行采集,同時將采集的信息發(fā)送至通信模塊進(jìn)行處理。信息采集模塊主要包括MMA7260QT芯片、信息調(diào)理、單極低通濾波器以及溫度補(bǔ)償單元等。設(shè)計該模塊時,將MMA7260QT芯片作為核心,對處理后的圖像信息進(jìn)行采集。該模塊不但需達(dá)到信息采集的功能要求,同時體積需盡可能的小,以節(jié)省資源。MMA7260QT是美國Freescale公司生產(chǎn)的一款低成本的單芯片,該芯片融合了信息調(diào)理、單極低通濾波器以及溫度補(bǔ)償技術(shù),同時可提供四種采集范圍,具有噪音低、靈敏度高的優(yōu)點。因此,該模塊使用MMA7260QT芯片可達(dá)到更好、更全面的圖像信息。
2.4 通信模塊
通信模塊主要用于整個系統(tǒng)模塊之間的信息交換,是整個系統(tǒng)設(shè)計成敗的關(guān)鍵樞紐,因此,本文選擇CAN總線進(jìn)行通信。和其他總線相比,CAN總線具有節(jié)點間不分主次,通信速率高的特點。除此之外,該模塊還采用Microchip公司的MCP2515控制器和TJA1040驅(qū)動器輔助實現(xiàn),不僅能夠達(dá)到系統(tǒng)所需的要求,還能節(jié)約成本。
2.5 機(jī)器人視覺定位模塊
機(jī)器人視覺定位模塊是整個系統(tǒng)的關(guān)鍵模塊,采集到的信息通過預(yù)處理去除噪聲干擾,再經(jīng)過通信模塊傳輸?shù)揭曈X定位模塊,在此模塊經(jīng)過圖像智能化定位處理,使得要跟蹤的信息更加清楚、明了,增加了跟蹤的精度。
3 機(jī)器人視覺定位跟蹤軟件算法的設(shè)計
3.1 算法的設(shè)計思路
在上述機(jī)器人視覺定位跟蹤系統(tǒng)各個模塊的設(shè)計的基礎(chǔ)上,設(shè)計軟件算法,具體步驟如下:
(1) 獲取定位圖像特征,為動態(tài)估計提供依據(jù)。假如,區(qū)域圖像信息集為[φkζ],[k=1,2,…,M],則第[k]個圖像的特征可通過下式求出:
式中:[Fkx;pk]用于描述圖像信息的動態(tài)變化;[vkx;pk]用于描述圖像不確定項;[pk]用于描述各參數(shù)向量。
(2) 動態(tài)估計值的計算,為獲取定位誤差值提供有利條件。通過利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對一般動態(tài)信息圖像特征[φkx;pk=Fkx;pk+vkx;pk]進(jìn)行局部分類,同時將獲取的信息用常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[WkTSx]權(quán)值的形式進(jìn)行保存,并獲取[M]階的動態(tài)估計值:
式中:[k=1,2,…,M]用于描述第[k]個參數(shù);[χk=χ1k,χ2k,…,χnkT]用于描述圖像信息個數(shù);[B=diagb1,b2,…,bn]用于描述對角矩陣。
(3) 定位誤差值的計算及誤差范數(shù)的獲取。在測試過程中,通過式(2)獲取的動態(tài)估計值,即可獲取定位誤差值,計算公式如下:
式中,[χki=χki-xi]用于描述狀態(tài)估計誤差。
通過式(4)求出誤差[χkit]的[L1]范數(shù):
式中,[TC]用于描述圖像信息獲取周期。
(4) 完成機(jī)器人視覺定位,其基本思想為:若信息動態(tài)模式為[s]([s∈1,2,…,k]),則動態(tài)模式[s]中常值RBF的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[WkTiSix]值,可通過定位誤差值獲取。所以,相應(yīng)的誤差[χsit1]在全部誤差[χsit1]中最小。依據(jù)最小誤差原則,實現(xiàn)快速定位。
依據(jù)上述定位過程給出系統(tǒng)用于定位的主流程圖,如圖2所示。
(5) 在定位的基礎(chǔ)上完成跟蹤,則具體的跟蹤結(jié)果如下:
式中:[Ii,j]代表目標(biāo)圖像邊緣上的像素點;[S]代表圖像邊緣梯度向量;[t]代表目標(biāo)濾波值。
3.2 源代碼設(shè)計
本文設(shè)計的機(jī)器人視覺定位跟蹤系統(tǒng)軟件,是在Windows XP環(huán)境下,通過Visual C++ 6.0實現(xiàn)的,其關(guān)鍵跟蹤部分的源代碼如下:
4 仿真實驗分析
為了驗證本文設(shè)計的機(jī)器人視覺定位跟蹤系統(tǒng)的有效性,需要進(jìn)行相關(guān)的實驗分析。實驗將基于確定學(xué)習(xí)的跟蹤系統(tǒng)作為對比進(jìn)行分析,本文實驗在Windows XP環(huán)境下,LabVIEW構(gòu)建系統(tǒng)平臺上完成。分別采用本文系統(tǒng)和基于確定學(xué)習(xí)的跟蹤系統(tǒng)對測試區(qū)域目標(biāo)進(jìn)行跟蹤,測試區(qū)域目標(biāo)圖像如圖3所示,兩種系統(tǒng)測試得到的結(jié)果分別如圖4、圖5所示。
由圖4、圖5可知,改進(jìn)算法進(jìn)行多人視覺定位中的防丟失效果要優(yōu)于傳統(tǒng)算法,這主要是因為本文設(shè)計的跟蹤系統(tǒng),通過控制模塊對整個系統(tǒng)的各個模塊進(jìn)行協(xié)調(diào)和控制,再經(jīng)過圖像預(yù)處理模塊對目標(biāo)區(qū)域圖像進(jìn)行處理,并對區(qū)域目標(biāo)圖像信息進(jìn)行采集,將采集的信息發(fā)送至圖像預(yù)處理模塊進(jìn)行處理,完成整個系統(tǒng)模塊之間的信息交換,最終達(dá)到跟蹤的目的。采用本文系統(tǒng)對區(qū)域目標(biāo)圖像進(jìn)行跟蹤,從側(cè)面視角的角度,對本文系統(tǒng)和基于確定學(xué)習(xí)的跟蹤系統(tǒng)的跟蹤準(zhǔn)確率進(jìn)行比較,得到的結(jié)果如表1所示。分析表1可以看出,本文系統(tǒng)的準(zhǔn)確率一直高于基于確定學(xué)習(xí)的跟蹤系統(tǒng),且準(zhǔn)確率一直在90%以上,說明本文系統(tǒng)具有很高的跟蹤性能。
5 結(jié) 論
本文設(shè)計并實現(xiàn)了一種機(jī)器人視覺定位跟蹤系統(tǒng)。控制模塊作為系統(tǒng)的核心,主要負(fù)責(zé)整個系統(tǒng)各個模塊的協(xié)調(diào)和控制,通過圖像預(yù)處理模塊進(jìn)行處理,再用信息采集模塊對目標(biāo)圖像信息進(jìn)行采集;并通過通信模塊在整個系統(tǒng)模塊之間進(jìn)行信息的交換。在軟件設(shè)計過程中,在圖像處理的同時給出定位跟蹤程序代碼,實現(xiàn)目標(biāo)的定位跟蹤。仿真實驗結(jié)果表明,本文設(shè)計的系統(tǒng)具有很高的可行性和實用性。
參考文獻(xiàn)
[1] 梁棟,高瑋瑋,張艷,等.基于足底壓力圖像的靜態(tài)觸覺步態(tài)識別[J].華中科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2013,41(10):25?29.
[2] 王欣,唐俊,王年.基于雙層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的步態(tài)識別算法[J].安徽大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2015(1):32?36.
[3] 賁晛燁,張鵬,潘婷婷,等.線性插值框架下矩陣步態(tài)識別的性能分析[J].智能系統(tǒng)學(xué)報,2013(5):415?425.
[4] 范玉紅,梁棟,鮑文霞.改進(jìn)的譜特征和足底邊緣距離的步態(tài)識別[J].安徽大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2014(6):37?43.
[5] 李一波,李昆.雙視角下多特征信息融合的步態(tài)識別[J].智能系統(tǒng)學(xué)報,2013,8(1):74?79.
[6] 王蒙,孫運強(qiáng),姚愛琴.基于PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的步態(tài)識別系統(tǒng)研究[J].電子質(zhì)量,2014(3):83?85.
[7] 鄭偉南,曲娜,程鳳芹,等.基于步態(tài)識別技術(shù)的熱釋電紅外安防預(yù)警系統(tǒng)研究[J].中國新通信,2014(23):96?97.
[8] 陳強(qiáng),羅斌.基于STM32微處理器的瑞薩智能車路徑識別系統(tǒng)設(shè)計[J].自動化技術(shù)與應(yīng)用,2013,32(2):53?56.
[9] 王毅.實驗智能管理系統(tǒng)的圖像預(yù)處理設(shè)計[J].黑龍江交通科技,2013(11):133?134.