轮式移动机器人单目视觉系统的设计

第!!卷"##$年第"期

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矿山机械

作者简介：贺学剑，678$年生，河南科技大学林业职业学院，助理讲师，工程学士，研究方向：计算机应用。

论文编号：!""!#$%&’()""&*")#""++#")

图6机器人视觉定位与跟踪系统工作原理

轮式移动机器人单目视觉系统的设计

贺学剑6

董冠强"

6

河南科技大学林业职业学院

河南洛阳

986###

"

河南科技大学机电工程学院

图"轮式移动机器人视频

处理流程图

机

器视觉主要研究用计算机模拟人的视觉功能，从客观事物的图像或图像序列中提取信息，进

行处理并加以理解，最终对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别。视觉信息的获取主要有单视觉方式和多视觉方式两种。单视觉方式结构简单，避免

了视觉数据融合，易于实现实时监测等优点:!;

。本文介绍了轮式移动机器人单目视觉系统构成以及运动目标识别与跟踪方法。

6视觉系统的构成与硬件组成

6<6视觉系统构成

对于基于视觉进行运动的轮式移动机器人来说，视觉定位子系统是决策系统的信息来源，相当于移动机器人的眼睛。一方面，视觉定位子系统实现摄像头前的场景图像在中心计算机显示器的实时显示；同时，将图像数据传送至中心计算机内存并自动根据采集的视频图像信息完成对目标的检测、识别与定位跟踪的功能。

6<"视觉系统的硬件组成

视觉轮式移动机器人系统硬件部分由轮式移动机器人上方的单目彩色==>摄像机、内部微机主板上基于*=?总线的图像采集卡>@AB C D AE 6##F 和一台主频为$##%的中心计算机。==>摄像头和视频采集卡之间要兼容，移动机器人前的场景图像输入、数字化工作由==>摄像头和图像采集卡完成。

"视觉定位与跟踪系统工作原理

轮式移动机器人视觉定位与跟踪系统工作原理如图6所示。

目标在空间中的定位过程具体如下:9、$;

：

G 6H 由==>摄像机和视频采集卡得到场景视频图

像；

G "H

由视频图像处理部分进行一系列图像处理，得到目标质心的位置和圆度等特征信息：!由质心的位置，利用预测器计算特征点的下一个位置；"在动态窗口内搜索确定目标区域并计算质心；#比较质心的位置与视场中央位置的误差；

G !H

利用序列图像和非线性扩展卡尔曼滤波对目标质心下一时刻的位置和运动信息进行估计；

G 9H

将获得的目标质心与视场中央的角度偏差及目标的位置及运动信息的估计结果通过通讯模块传递给决策控制模块，由之减小移动机器人与目标角度、位置的误差；

G $H

重复这一过程直至图像中的角度偏差为#，这时移动机器人运动到目标位置。下面重点介绍运动目标识别与跟踪和目标运动估计模块的实现方法。

!基于彩色图像的运动目标识别与跟踪

为实现目标在二维图像中的识别与跟踪，首先利用中值滤波进行图像去噪处理；根据@I 颜色特征并对像素点进行空间J 邻域聚类进行目标像素识别，结合动态窗口、移动网格技术，采用中心连接区域增长的思想进行区域增长并辅以形状判别来确定目标区域；双线性插值计算出目标区域的质心；利用帧间的强相关性特点，针对视频图像提出了一种新的特征跟踪算法，从最小二平方预测原理预测到的预测特征点开始，采用环形搜索路径和基于子块的模式匹配方法寻找种子点，之后在6##K

6##G 3&L .M /K 3

&L .M /H 的动态窗口内，根据匹配点的@特征值是否在

轮式移动机器人单目视觉系统的设计

通

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矿山机械

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6上接第7"页8

为了能评价这些机构方案的优劣，我们给出设计

期望指标!，设!9:";<""<…<"#

=为对应各指标的理想值序列，其中"$是根据%&’6"$8指标不同属性来确定的（’为方案编号，’

9;<"<…<%；$为指标序列号，$9;<"<…<#）。（;）对于指标"$越大越好，则"$94>?@%&’6"$8A B （"）对于指标"$越小越好，则"$94&’@%&’6"$8A B （!）对于指标"$适中值，则"$9%。对于表"的指标，制造成本、传动性能、制造难易程度越小越好，而结构合理性、传动效率、安装维护方便性、可靠性指标则越大越好。于是设计期望值（最优参考数据）!为

!9#C "D ";E ;D ""E #C ;D "!E #C F G D "H E #C ;D "$

E ;D "I E #C

F F D "7

设(9:";<""<"!<"H <"$<"I <"7

=，(上H 个初始机构方案由以下模糊集表示

&;9#C I $D ";E #C ;D ""E ;D "!E #C F H D "H E #C ;D "$E ;D "I E #C 7D "7

&"9#C I 7D ";E#C I H D ""E #C H D "!E #C F $D "H E #C I D "$E #C 7$D "I E #C G D "7

&!9#C "D ";E ;D ""E #C ;D "!E #C F G D "H E #C G D "$E #C H $D "I E #C F F D "7&H 9;D ";E ;D ""E#C I "D "!E#C G D "H E;D "$E #C ""D "I E #C F D "7用公式（;

）计算模糊集之间的相似度量值为);6&;

方案）的度量，相似度量值越大，设计方案就越接近期

望方案，因此，机构方案评判优劣次序为：!方案!；"

方案;；#方案"；$方案H

。如果决策者比较侧重于机构的制造成本、制造难易程度、安装维护方便性，而其它指标比较次要时，则可取权重集*为

*96#C "<#C #$<#C #$<#C #$<#C $<#C ;<#C #$8由式（"

）得评判结果为*;6&;

；#方案"；$方案H

。!结束语

本文描述了模糊集之间的相似度量、加权相似度

量方法以及在机械设计方案决策中的应用新方法，借助模糊集之间的相似度量来评价机械设计方案的优劣是可行的。这种决策方法比传统模糊决策与神经网络

的机械设计方案决策@"A

更加合理、实用，且满意成度可由期望水平排出满意解方案的优劣次序，它为方案决策提供了更趋于实际的方法和依据。该方法在机械工程中的应用是一个很有发展潜力的领域，有待于广大机电技术人员、专家们在各自的研究和应用领域不断开拓与发展。

参

考

文

献

;闫德勤C 新的模糊度量与模糊似然函数C 模式识别与人工智能，"##;（;

）"叶军C J K L 网络的机械设计分类决策及表达的研究C 机械设计，"###（G ）"

6收稿日期："##H M #F M ;H 8

由色块的平均N 特征值确定的某个范围内来聚类色块

区域，则该区域的质心点即为下一帧中跟踪到的特征点@I A 。轮式移动机器人视频处理的流程如图"所示。

H 目标运动估计模块

由于测量信息是目标质心点在图像中的位置，它是目标点坐标的非线性函数，由于视觉系统的测量方程为非线性，采用了非线性推广卡尔曼滤波，对于非线性卡尔曼滤波，如果滤波初始条件完全未知，选取的初始条件与实际的值差别较大，可能引起滤波发散，因此必须考虑滤波发散问题。

在O O P 摄像机随移动机器人车体运动的情况下，首先简单分析了二次成像法获取目标深度信息的缺陷；然后根据目标特征点的透视投影成像模型，给出了目标运动的条件下，由单目序列图像获取目标的运动参数和三维空间位置的条件及推导，消除了通常估计结果中出现的不定因子，从而为设计成像系统合适的

运动轨迹提供了可能@7，G A

。以此为基础，提出了一种基于单目运动视觉来获取运动目标空间位置和运动信息的新方法。该方法利用单目序列图像和非线性推广卡尔曼滤波，在移动机器人满足一定机动的条件下，较精确地得到了目标的空间位置和运动信息。同时采取了变系数衰减记忆滤波和协方差平方根滤波两个有效的抑制滤波发散措施。为了验证本文提出的获取目标绝对运动参数和空间位置的条件的正确性及其对目标运动估计算法的有效性。对多组目标运动状态进行了实

验仿真。

该算法能够有效的抑制测量误差对估计结果的影响，大大的提高了估计精度。由于该算法是递推的。因此在估计过程中也节省了大量的存储空间和运算时间，为目标运动估计的实时性提供了可能。

$结束语

本文介绍了轮式移动机器人单目视觉系统的工作原理与设计方案，重点阐述了运动目标识别与跟踪方法以及运动估计模块的实现。

参

考

文

献

;J C 0C Q .&//’T .+/,’’C P V ’>4&-/.’/,+M W >/.T -,’5+,X ,Y +,W ,5/Z &5[\&/2>X Y ..T W >-]C ^000_,W ,5R 25,4>5&,’C ;F G 76$8

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’&5&,’C ;F F F <\,X 24."C $%>+-,O >’52C P .X 3[&I 从入门到精通C 北京g 电子工业出版I 张仁宙C

基于模糊逻辑控制的视觉轮式机器人系统的研究C 南京g 南京航空航天大学硕士论文<"##;C 7宋博<黄强<郝群等C 机器人头部的视觉跟踪系统研究C 光学技

术，"##!6"F 8G 李奇<冯华君<徐之海等C 计算机立体视觉技术综述C 光学技术，;F F F

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6收稿日期："##H M #F M ";8

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