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        移動機(jī)器人視覺定位方法的研究

        作者: 時(shí)間:2014-03-17 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏
        針對移動的局部問題進(jìn)行了研究。首先通過移動系統(tǒng)求出目標(biāo)質(zhì)心特征點(diǎn)的位置時(shí)間序列, 然后在分析二次成像法獲取目標(biāo)深度信息的缺陷的基礎(chǔ)上, 提出了一種獲取目標(biāo)的空間位置和運(yùn)動信息的方法。該方法利用序列圖像和推廣卡爾曼濾波, 目標(biāo)獲取采用了H IS 模型。在移動滿足一定機(jī)動的條件下, 較精確地得到了目標(biāo)的空間位置和運(yùn)動信息。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性和可行性。

        運(yùn)動視覺研究的是如何從變化場景的一系列不同時(shí)刻的圖像中提取出有關(guān)場景中的目標(biāo)的形狀、位置和運(yùn)動信息, 將之應(yīng)用于移動機(jī)器人的導(dǎo)航與定位。首先要估計(jì)出目標(biāo)的空間位置和運(yùn)動信息, 從而為移動機(jī)器人車體的導(dǎo)航與定位提供關(guān)鍵前提。

        視覺信息的獲取主要是通過單視覺方式和多視覺方式。單視覺方式結(jié)構(gòu)簡單, 避免了視覺數(shù)據(jù)融合, 易于實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測。如果利用目標(biāo)物體的幾何形狀模型, 在目標(biāo)上取3 個(gè)以上的特征點(diǎn)也能夠獲取目標(biāo)的位置等信息。此方法須保證該組特征點(diǎn)在不同坐標(biāo)系下的位置關(guān)系一致, 而對于一般的雙目視覺系統(tǒng), 坐標(biāo)的計(jì)算誤差往往會破壞這種關(guān)系。

        采用在機(jī)器人上安裝車載攝像機(jī)這種局部方式, 本文對移動機(jī)器人的運(yùn)動視覺定位方法進(jìn)行了研究。該方法的實(shí)現(xiàn)分為兩部分: 首先采用移動機(jī)器人視覺系統(tǒng)求出目標(biāo)質(zhì)心特征點(diǎn)的位置時(shí)間序列, 從而將對被跟蹤目標(biāo)的跟蹤轉(zhuǎn)化為對其質(zhì)心的跟蹤; 然后通過推廣卡爾曼濾波方法估計(jì)目標(biāo)的空間位置和運(yùn)動參數(shù)。

        1 目標(biāo)成像的幾何模型

        移動機(jī)器人視覺系統(tǒng)的坐標(biāo)關(guān)系如圖1 所示。

        其中O-X Y Z 為世界坐標(biāo)系; O c - X cY cZ c 為攝像機(jī)坐標(biāo)系。其中O c 為攝像機(jī)的光心, X 軸、Y 軸分別與X c 軸、Y c 軸和圖像的x , y 軸平行, Z c 為攝像機(jī)的光軸, 它與圖像平面垂直。光軸與圖像平面的交點(diǎn)O 1 為圖像坐標(biāo)系的原點(diǎn)。O cO 1 為攝像機(jī)的焦距f .


        圖1 移動機(jī)器人視覺系統(tǒng)的坐標(biāo)關(guān)系

        不考慮透鏡畸變, 則由透視投影成像模型為:


        式中, Z′= [u, v ]T 為目標(biāo)特征點(diǎn)P 在圖像坐標(biāo)系的二維坐標(biāo)值; (X , Y , Z ) 為P 點(diǎn)在世界坐標(biāo)系的坐標(biāo); (X c0, Y c0, Z c0) 為攝像機(jī)的光心在世界坐標(biāo)系的坐標(biāo); dx , dy 為攝像機(jī)的每一個(gè)像素分別在x 軸與y 軸方向采樣的量化因子; u0, v 0 分別為攝像機(jī)的圖像中心O 1 在x 軸與y 軸方向采樣時(shí)的位置偏移量。通過式(1) 即可實(shí)現(xiàn)點(diǎn)P 位置在圖像坐標(biāo)系和世界坐標(biāo)系的變換。

        2 圖像目標(biāo)識別與定位跟蹤

        2.1 目標(biāo)獲取

        目標(biāo)的獲取即在攝像機(jī)采集的圖像中搜索是否有特定目標(biāo), 并提取目標(biāo)區(qū)域, 給出目標(biāo)在圖像中的位置特征點(diǎn)。

        由于機(jī)器人控制實(shí)時(shí)性的需要, 過于耗時(shí)的復(fù)雜算法是不適用的, 因此以顏色信息為目標(biāo)特征實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的獲取。本文采用了HS I 模型, 3 個(gè)分量中,I 是受光照影響較大的分量。所以, 在用顏色特征識別目標(biāo)時(shí), 減少亮度特征I 的權(quán)值, 主要以H 和S 作為判定的主要特征, 從而可以提高顏色特征識別的魯棒性。

        考慮到連通性, 本文利用捕獲圖像的像素及其八連通區(qū)域的平均HS 特征向量與目標(biāo)像素的HS特征向量差的模是否滿足一定的閾值條件來判別像素的相似性; 同時(shí)采用中心連接區(qū)域增長法進(jìn)行區(qū)域增長從而確定目標(biāo)區(qū)域。圖2 給出了目標(biāo)區(qū)域分割的算法流程。


        圖2 目標(biāo)區(qū)域分割算法流程

        實(shí)現(xiàn)目標(biāo)區(qū)域提取后, 由于目標(biāo)有一定的大小和形狀, 為了對目標(biāo)定位, 必須在圖像中選取目標(biāo)上對應(yīng)的點(diǎn)的圖像位置。由于目標(biāo)的質(zhì)心點(diǎn)具有不隨平移、旋轉(zhuǎn)與比例的改變而變化的特點(diǎn), 故選取目標(biāo)的質(zhì)心點(diǎn)作為目標(biāo)點(diǎn)。


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