摘 要：導(dǎo)盲機(jī)器人是一種融合人工智能和機(jī)器視覺技術(shù)的創(chuàng)新型輔助工具，其設(shè)計(jì)初衷是幫助視力受損者或盲人實(shí)現(xiàn)獨(dú)立生活，并更好地融入社會(huì)。文中探討了導(dǎo)盲機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)及其潛在應(yīng)用。導(dǎo)盲機(jī)器人通過單目3D相機(jī)點(diǎn)云技術(shù)來感知周圍環(huán)境，規(guī)避障礙物，從而引導(dǎo)用戶安全通行。此外，文中還對(duì)四足導(dǎo)盲機(jī)器人的步態(tài)進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)學(xué)分析，為其進(jìn)行環(huán)境感知和路徑規(guī)劃奠定基礎(chǔ)。本研究能夠?yàn)樗淖銠C(jī)器人導(dǎo)盲技術(shù)的發(fā)展提供支持。未來，導(dǎo)盲機(jī)器人技術(shù)有望進(jìn)一步發(fā)展，不斷拓展應(yīng)用領(lǐng)域，以滿足不同用戶的需求，為視力受損群體營(yíng)造無障礙的社會(huì)環(huán)境。

關(guān)鍵詞：導(dǎo)盲機(jī)器人；機(jī)器視覺；單目3D相機(jī)；人工智能；點(diǎn)云；智能導(dǎo)盲

中圖分類號(hào)：TP391.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-1302（2024）11-0-03

0 引 言

視力受損者或盲人在日常生活中常常面臨許多挑戰(zhàn)，其中導(dǎo)航和行動(dòng)問題尤為突出。以往盲人主要依賴導(dǎo)盲犬、白手杖等工具來識(shí)別障礙物和在陌生環(huán)境導(dǎo)航。然而，這些工具仍存在一些局限性。近年來，導(dǎo)盲機(jī)器人作為一種創(chuàng)新型輔助工具，已經(jīng)取得了良好的應(yīng)用效果?；诖耍疚脑O(shè)計(jì)了基于3D視覺的導(dǎo)盲機(jī)器人，為視力受損人士提供了更為便捷和靈活的導(dǎo)盲輔助方案，這對(duì)于實(shí)現(xiàn)智能導(dǎo)盲具有重要意義。

1 導(dǎo)盲機(jī)器人研究現(xiàn)狀

在國(guó)外，文獻(xiàn)[1]設(shè)計(jì)了一種適用于視障人士的基于Arduino Nano的障礙物查找棒，該查找棒主要通過超聲波傳感器和Android移動(dòng)應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)障礙物檢測(cè)。文獻(xiàn)[2]探討了將四足機(jī)器人轉(zhuǎn)變?yōu)橐曈X障礙患者的引導(dǎo)機(jī)器人的原理，指出導(dǎo)盲機(jī)器人在解決導(dǎo)盲動(dòng)物數(shù)量有限問題上的巨大潛力。在國(guó)內(nèi)，文獻(xiàn)[3]開發(fā)了一種基于RGB-D深度相機(jī)的智能導(dǎo)盲系統(tǒng)，使用RGB-D深度相機(jī)實(shí)現(xiàn)對(duì)障礙物的探測(cè)，通過GPS遠(yuǎn)程導(dǎo)航實(shí)現(xiàn)全局路徑規(guī)劃，探測(cè)誤差小于3%，雖然精度高，但機(jī)器人靈活性不夠。文獻(xiàn)[4]設(shè)計(jì)了一種基于機(jī)器人操作系統(tǒng)ROS的室內(nèi)導(dǎo)盲機(jī)器人，該機(jī)器人在室內(nèi)環(huán)境中展現(xiàn)了良好的導(dǎo)盲性能。

然而，當(dāng)前的導(dǎo)盲機(jī)器人在避障位置判斷及功能性方面仍存在不足。針對(duì)這一問題，本文通過對(duì)3D相機(jī)采集到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理配準(zhǔn)，提高了導(dǎo)盲機(jī)器人對(duì)障礙物位置的識(shí)別精確度。

2 導(dǎo)盲機(jī)器人視覺系統(tǒng)構(gòu)成及原理

2.1 導(dǎo)盲機(jī)器人視覺系統(tǒng)

為了提高導(dǎo)盲機(jī)器人對(duì)障礙物的躲避能力以及后續(xù)的軌跡規(guī)劃能力，本文基于C++、點(diǎn)云PCL庫(kù)進(jìn)行設(shè)計(jì)開發(fā)，采用單目3D相機(jī)采集場(chǎng)景數(shù)據(jù)，進(jìn)行點(diǎn)云處理，得出障礙物的位置信息，并發(fā)送給導(dǎo)盲機(jī)器人。算法流程框架如圖1所示。

2.2 單目視覺原理

2.2.1 坐標(biāo)系的建立

像素坐標(biāo)系[5]：用于表示數(shù)字圖像中每個(gè)離散像素的位置，由水平橫坐標(biāo)（u）和垂直縱坐標(biāo)（v）組成。通常，坐標(biāo)原點(diǎn)位于圖像的左上角，u坐標(biāo)向右逐漸增加，v坐標(biāo)向下逐漸增加，如圖2所示。

圖像平面坐標(biāo)系：用于將像素坐標(biāo)系與三維空間數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)，如圖2所示。在O1-xy坐標(biāo)系中，原點(diǎn)O1位于相機(jī)光軸與成像平面的交點(diǎn)，x坐標(biāo)向右遞增，y坐標(biāo)向下遞增，分別與像素坐標(biāo)系u和v平行。

相機(jī)坐標(biāo)系[6]：用于描述相機(jī)內(nèi)部坐標(biāo)和參數(shù)，模型類似針孔成像。在Oc-xcyczc坐標(biāo)系中，Oc是投影中心，xc和yc軸分別與圖像平面坐標(biāo)系的x和y軸平行，zc軸垂直于成像平面，從相機(jī)光學(xué)中心向外延伸，OcO1為焦距f，如圖3所示。

世界坐標(biāo)系：用于描述物體或場(chǎng)景的絕對(duì)位置和姿態(tài)信息，其原點(diǎn)通常是一個(gè)參考點(diǎn)，可以是場(chǎng)景中的某個(gè)固定點(diǎn)、機(jī)器人的起始位置或任意選擇的位置。

2.2.2 模型的建立

光柵圖像編碼[7]分類：一維正弦光柵編碼將信息編碼在單一正弦波中，這種方法簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)，但信息容量有限，魯棒性差。二維正弦光柵編碼將信息編碼在二維正弦波光柵中，這種方法信息容量大，具有一定容錯(cuò)性，但編解碼過程較復(fù)雜。針對(duì)這些問題，本文的單目結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)模型在針孔模型基礎(chǔ)上加入投影儀，如圖4所示，將正弦光柵投射到被測(cè)物體表面，再經(jīng)相機(jī)鏡頭映射到相機(jī)像面Pc。通過程序解碼得到相位值codeu；對(duì)比原編碼圖像，在相位值相同的情況下計(jì)算出Pw映射到投影儀像面的Pp。

通過上述坐標(biāo)系的建立及轉(zhuǎn)換過程，以及投影編碼信息光柵，可以建立起世界坐標(biāo)系中的點(diǎn)與相機(jī)像素平面以及投影儀像素平面之間的關(guān)系。這種關(guān)系可以表示為：

（1）

式中：Mp和Mc分別代表投影儀和相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)。利用式（1）可得出被測(cè)物體的位置坐標(biāo)Pw。

3 四足導(dǎo)盲機(jī)器人步態(tài)概述

四足機(jī)器人主要是靠膝關(guān)節(jié)和髖關(guān)節(jié)協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)，且有規(guī)律可循[8-9]。大多數(shù)四足動(dòng)物以對(duì)角小跑（Trot）的步態(tài)運(yùn)動(dòng)，其前左腳與后右腳支撐或抬起，前右腳與后左腳抬起或支撐。利用D-H桿件法建立四足機(jī)器人坐標(biāo)系[10]如圖5所示。

由圖5可得出，一個(gè)坐標(biāo)系相對(duì)于另一個(gè)坐標(biāo)系的變換矩陣具體形式如下：

（2）

式中：R為旋轉(zhuǎn)矩陣；P為平移矩陣；A和B表示2個(gè)位置。足端坐標(biāo)系相對(duì)于機(jī)體坐標(biāo)系的變換矩陣，可以通過將相鄰坐標(biāo)系之間的變換矩陣相乘得出，如式（3）所示：

（3）

根據(jù)圖5，最終得到式（4）：

（4）

式中：C1=cosθ1，S1=sinθ1；C2=cosθ2，S2=sinθ2；C12=cos（θ1+θ2），S12=sin（θ1+θ2）。

逆運(yùn)動(dòng)學(xué)分析與正運(yùn)動(dòng)學(xué)分析過程相反。首先計(jì)算出腿部各節(jié)轉(zhuǎn)角θ1和θ2的值，再通過式（4）進(jìn)行處理，ATD也可以表示成以下形式：

（5）

通過求逆可得：

（6）

在式（3）的等號(hào)兩邊同時(shí)乘以ATB-1可得：；再把上述矩陣代入其中，最后得到式（7）和式（8）：

（7）

（8）

α、β、η的表達(dá)式分別為：

（9）

（10）

（11）

通過以上公式推導(dǎo)，可以得出四足導(dǎo)盲機(jī)器人的正逆運(yùn)動(dòng)學(xué)相關(guān)公式，這些公式為后續(xù)的仿真及實(shí)物實(shí)驗(yàn)奠定了基礎(chǔ)。同時(shí)在視覺系統(tǒng)的引導(dǎo)下，機(jī)器人還能夠進(jìn)行運(yùn)動(dòng)軌跡規(guī)劃。

4 結(jié) 語(yǔ)

利用三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行導(dǎo)航配準(zhǔn)，可以實(shí)現(xiàn)更高級(jí)別的環(huán)境感知，包括識(shí)別障礙物的形狀和大小。本研究為四足機(jī)器人導(dǎo)盲技術(shù)的發(fā)展提供了強(qiáng)有力的支持，其中點(diǎn)云配準(zhǔn)技術(shù)為環(huán)境感知和路徑規(guī)劃提供了關(guān)鍵技術(shù)手段。未來的研究可以進(jìn)一步改進(jìn)配準(zhǔn)算法和機(jī)器人控制策略，以進(jìn)一步提高機(jī)器人的導(dǎo)航性能，使其在日常生活中更加實(shí)用和可靠。

參考文獻(xiàn)

[1] NOWSHIN N， SHADMAN S， JOY S， et al. An intelligent walking stick for the visually-impaired people [J]. International journal of online engineering， 2017， 13（11）： 94.

[2] KIM J T， YU W， KOTHARI Y， et al. Transforming a quadruped into a guide robot for the visually impaired： formalizing wayfinding， interaction modeling， and safety mechanism [EB/OL]. （2023-06-24）.https： //doi.org/10.48550/arXiv.2306.14055.

[3]諶海云，袁杰敏. 基于RGB-D深度相機(jī)的智能導(dǎo)盲系統(tǒng)[J]. 傳感器與微系統(tǒng)，2021，40（1）：85-87.

[4]鞠全勇，宋凱，姚一，等. 基于ROS的室內(nèi)導(dǎo)盲機(jī)器人設(shè)計(jì)[J]. 金陵科技學(xué)院學(xué)報(bào)，2022，38（4）：45-50.

[5]邢艷軍，王浩，葉東，等. 基于單目視覺的非合作目標(biāo)相對(duì)位姿測(cè)量[J]. 中國(guó)空間科學(xué)技術(shù)，2022，42（4）：36-44.

[6]孫龍培，張星，李清泉，等. 單目視覺的室內(nèi)多行人目標(biāo)連續(xù)定位方法[J]. 測(cè)繪科學(xué)，2019，44（12）：95-101.

[7]于微波，王國(guó)秀，李洋，等. 基于互補(bǔ)曲線擬合的格雷碼亞像素邊緣定位[J]. 科學(xué)技術(shù)與工程，2021，21（21）：8999-9004.

[8]李清，趙立婷，豐玉璽，等.四足輪腿式移動(dòng)機(jī)器人的步態(tài)分析及軌跡規(guī)劃[J].機(jī)械傳動(dòng)，2021，45（4）：69-74.

[9]牛建業(yè)，王洪波，史洪敏，等.變自由度輪足復(fù)合機(jī)器人軌跡規(guī)劃驗(yàn)證及步態(tài)研究[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2017，33（23）：38-47.

[10]王曉磊，王雪濤，孫丹丹，等. 一種新型輪腿四足機(jī)器人腿部機(jī)構(gòu)結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化[J]. 機(jī)電工程，2022，39（4）：547-553.

作者簡(jiǎn)介：楊 科（1996—），男，在讀碩士研究生，研究方向?yàn)闄C(jī)器視覺。

劉思遠(yuǎn)（1998—），男，在讀碩士研究生，研究方向?yàn)闄C(jī)器視覺。

李昌金（1998—），男，在讀碩士研究生，研究方向?yàn)榍度胧健?/p>

收稿日期：2023-11-21 修回日期：2023-12-20

基金項(xiàng)目：北方民族大學(xué)研究生創(chuàng)新項(xiàng)目（YCX22130）