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        基于固定單目攝像頭的機器人定位技術(shù)

        2019-11-03 14:07:16黎安慶唐飛龍施智雄
        電腦知識與技術(shù) 2019年23期
        關(guān)鍵詞:室內(nèi)定位計算機視覺機器人

        黎安慶 唐飛龍 施智雄

        摘要:高精度定位是機器人完成指定工作的前提,針對機器人在室內(nèi)未知環(huán)境中定位的問題,提出了一基于固定攝像頭的室內(nèi)移動機器人視覺定位的方法。該方法采用一套基于圖像采集模塊的機器人定位測試平臺,測量系統(tǒng)將機器人在場地內(nèi)的位置信息通過攝像頭采集到之后,送入計算機;計算機經(jīng)過圖像處理,生成機器人的坐標(biāo)及方位角信息。該方法具有結(jié)構(gòu)簡單、穩(wěn)定性好和理論精度高的優(yōu)點;可同時實現(xiàn)機器人室內(nèi)坐標(biāo)和方位角。

        關(guān)鍵詞:機器人;室內(nèi)定位;計算機視覺

        中圖分類號:TP3? ? ? 文獻標(biāo)識碼:A

        文章編號:1009-3044(2019)23-0213-02

        開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識碼(OSID):

        機器人定位是機器人通過傳感器感知周圍信息,并通過運算獲取自身位置的過程[1]?,F(xiàn)有的室內(nèi)定位技術(shù)有基于慣性傳感器的航跡推算法、紅外定位技術(shù)、無線電定位技術(shù)、超聲波定位技術(shù)等[2-4]。航跡推算定位應(yīng)用十分廣泛,但其弊端在于隨時間推移,定位誤差會不斷增加[5];而基于無線電定位的技術(shù)如:uwb 、zigbee、wifi、rfid等以及超聲波定位技術(shù)都需要在現(xiàn)場建立基站或者信標(biāo)[6],增加了系統(tǒng)復(fù)雜度及工作量,同時由于無線電和超聲波極易受到干擾[7],因此其可靠度和穩(wěn)定性都較低。針對上述問題,本文提出一種基于計算機視覺技術(shù)的機器人室內(nèi)定位方法。

        1 系統(tǒng)概述

        為研究機器視覺定位方法,搭建機器人定位測試平臺,如圖1所示。

        攝像頭將機器人在場地內(nèi)運行的圖片采集后送入計算機。計算機經(jīng)過圖像處理、輪廓提取及比對后,根據(jù)識別到的機器人目標(biāo),生成機器人的坐標(biāo)及方位角信息。

        2 定位步驟及原理

        定位過程由計算機完成,具體為視角變換、背景分離、目標(biāo)識別以及位置測量等步驟,定位步驟如圖2所示。

        視角變換將攝像頭拍攝得到的圖像轉(zhuǎn)換為俯視圖,背景分離就是去除背景的干擾得到一個或多個可能的目標(biāo),目標(biāo)識別需要在多個目標(biāo)當(dāng)中識別出真正的機器人目標(biāo)。

        2.1 視角變換

        在任何場地內(nèi),攝像頭拍攝得到的圖像一般不是俯視圖。為了測量機器人的位置,以俯視的視角呈現(xiàn)的圖像將更加有利于位置測量和方向計算。因此,首先對獲取的圖像進行視角變換,將其由任意視角轉(zhuǎn)換為俯視視角。轉(zhuǎn)換的方法是將拍攝到的圖像利用透視變換方法進行圖形幾何變換[8]。

        2.2 背景分離

        在任意一張圖片當(dāng)中,目標(biāo)對象一定與背景同時存在,所以需要去除背景干擾,本文背景分離采用幀差法,利用相鄰兩幀圖像作差,而在背景嚴格不變,只有機器人改變位置會造成圖像變化的環(huán)境下,可先保存一張無機器人在場的圖作為背景圖片,用該背景圖片與機器人在場地內(nèi)運動的圖片做幀差運算即可得出機器人的實際位置。

        2.3 目標(biāo)識別

        經(jīng)過幀差法得到的目標(biāo)圖像可能有多個,因此需要在多個目標(biāo)當(dāng)中識別出真正的機器人目標(biāo)。本文在實際識別過程中,首先使用邊緣檢測算法將疑似目標(biāo)的輪廓識別得出,然后計算輪廓的像素個數(shù)即可得到目標(biāo)圖像的周長,而目標(biāo)面積即為輪廓圍成的面積。對于目標(biāo)的外形特征,可使用輪廓的Hu不變矩進行相似性判定。Hu不變矩在圖像旋轉(zhuǎn)、縮放、平移等操作后,仍能保持矩的不變性,所以Hu不變距能識別圖像的輪廓特征[9]。

        3 定位測量算法

        在成功識別機器人的基礎(chǔ)上,即可尋找機器人的幾何中心,將其在圖像中的像素坐標(biāo)按照比例換算成為實際場地上的坐標(biāo)。而機器人方位角的確定則需要進一步處理。定位測量的參數(shù)包括測量機器人在場內(nèi)的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)、方位角等。定位時首先在機器人外殼上繪制一箭頭標(biāo)記,通過該標(biāo)記的幾何中心位置以及指向來反映機器人的位置及方位。

        在運算過程中,計算機首先識別出該標(biāo)記,然后使用一個面積盡量小的矩形框外接在該標(biāo)記上,通過識別該矩形框長邊與水平線的夾角即可計算出機器人的方位角。

        4 結(jié)論

        本文通過計算機視覺技術(shù)對機器人定位的方法,系統(tǒng)主體由攝像頭、計算機、機器人系統(tǒng)三部分構(gòu)成,降低系統(tǒng)復(fù)雜度。

        該方法使用計算機視覺技術(shù)對室內(nèi)場地機器人進行定位,相對以ZigBee為代表的基于無線定位技術(shù)的方法,不易受到無線電和超聲波的影響,穩(wěn)定性好。

        該方法能夠一次性得到機器人的位置和方位角信息,與以慣性導(dǎo)航為核心技術(shù)的航跡推算法對比,無累計誤差,具有較高精度。

        參考文獻:

        [1] Farhad Shamsfakhr, Bahram Sadeghi Bigham, Amirreza Mohammadi, Indoor mobile robot localization in dynamic and cluttered environments using artificial landmarks[J],Engineering Computations,2019,36(2):400-419.

        [2] 劉艷,董寬. 基于超聲波傳感器的室內(nèi)機器人定位研究[J]. 信息技術(shù), 2015(8): 54-56.

        [3] 楊佳麗,史恩秀等.基于無線網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)移動機器人定位方法研究[J]. 機械科學(xué)與技術(shù), 2013,03: 457-461,468.

        [4] 劉煥玲,劉桂華等.基于一維激光測距儀的室內(nèi)移動機器人定位[J]. 工具技術(shù),2011(10): 79-83.

        [5] 王志君. 移動機器人全場定位系統(tǒng)的研究[D].成都:電子科技大學(xué),2015:1-10.

        [6] 高云峰,周倫,呂明睿,等.自主移動機器人室內(nèi)定位方法研究綜述[J].傳感器與微系統(tǒng),2013,32(12):1-5.

        [7] 鄒宜成,梁紅.室內(nèi)智能移動機器人ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(信息與管理工程版),2012,34(2):151-155.

        [8] 張星龍,馮全.采用透視變換提高車輛識別準(zhǔn)確率的方法研究[J].電子設(shè)計工程,2015,23(1):191-193.

        [9] 董昱,郭碧. 基于Hu不變矩特征的鐵路軌道識別檢測算法[J],鐵道學(xué)報,2018,23(1):64-70.

        【通聯(lián)編輯:張薇】

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