針對(duì)現(xiàn)有移動(dòng)機(jī)器人位姿檢測(cè)系統(tǒng)誤差大、傳感器不易安裝等問題，本文設(shè)計(jì)了一種利用機(jī)器視覺來實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人位姿檢測(cè)的系統(tǒng)。工業(yè)相機(jī)實(shí)時(shí)采集運(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖像，結(jié)合LabVIEW開發(fā)平臺(tái)，利用模式匹配方法計(jì)算移動(dòng)機(jī)器人的位姿信息。
本文研制了測(cè)試系統(tǒng)并進(jìn)行相關(guān)測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果與理論值基本一致，且具有較高的精度，為后續(xù)的進(jìn)一步深入研究打下了基礎(chǔ)。
現(xiàn)階段，移動(dòng)機(jī)器人的特性及應(yīng)用是研究的一個(gè)熱點(diǎn)[1]。移動(dòng)機(jī)器人的應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，已經(jīng)從傳統(tǒng)的工業(yè)領(lǐng)域擴(kuò)展到醫(yī)療服務(wù)、教育娛樂、勘探勘測(cè)、生物工程、救災(zāi)救援等新領(lǐng)域[2]。
移動(dòng)機(jī)器人的位姿檢測(cè)是移動(dòng)機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)之一[3]。傳統(tǒng)的測(cè)量方案是采用加速度計(jì)和位移傳感器等接觸式裝置，通過間接測(cè)量的方法來估算移動(dòng)機(jī)器人的位姿，存在誤差較大、傳感器等輔助裝置安裝困難等問題[4]。
機(jī)器視覺作為一種典型的非接觸式測(cè)量技術(shù)，在機(jī)器人領(lǐng)域得到越來越廣泛的應(yīng)用[5-6]。機(jī)器視覺通過實(shí)時(shí)拍攝運(yùn)動(dòng)圖像，檢測(cè)圖像平面內(nèi)各個(gè)特征像素點(diǎn)的狀態(tài)，具有測(cè)量范圍寬、非接觸、不改變被測(cè)物特性等諸多優(yōu)點(diǎn)。如靳璞磊采用智能相機(jī)識(shí)別工件的尺寸，結(jié)合工業(yè)機(jī)械手實(shí)現(xiàn)分揀功能[7]。
鐘鉅斌通過結(jié)合視覺與巡線技術(shù)來實(shí)現(xiàn)倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人的定位與路徑規(guī)劃[8]。浙江大學(xué)的余小歡[9]提出了基于雙目立體視覺的微小型無人機(jī)的室內(nèi)三維地圖構(gòu)建系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)。
本文基于NI公司的LabVIEW平臺(tái)，結(jié)合千兆以太網(wǎng)工業(yè)相機(jī)，通過檢測(cè)特征標(biāo)志點(diǎn)，開發(fā)了一套檢測(cè)移動(dòng)機(jī)器人位姿的系統(tǒng)。通過圖像識(shí)別移動(dòng)機(jī)器人標(biāo)志點(diǎn)的位置，計(jì)算出移動(dòng)機(jī)器人線速度及角速度等信息，測(cè)試結(jié)果與理論值基本一致。
1 系統(tǒng)硬件組成
位姿檢測(cè)系統(tǒng)主要由相機(jī)、標(biāo)志器以及工業(yè)控制計(jì)算機(jī)組成，標(biāo)志器固聯(lián)在移動(dòng)機(jī)器人上，相機(jī)固聯(lián)在大地上。相機(jī)采集圖像并通過千兆網(wǎng)線上傳到工業(yè)控制計(jì)算機(jī)上，采集頻率為20Hz。工業(yè)控制計(jì)算機(jī)識(shí)別標(biāo)志物在圖像上的位置，并通過標(biāo)志物計(jì)算移動(dòng)機(jī)器人的位姿等信息。
標(biāo)志器上采用美國(guó)Honeywell公司的紅外發(fā)光二極管SE3470-003作為光學(xué)特征點(diǎn)，SE3470-003可加的電流最大可以達(dá)到100mA，它的發(fā)射光波長(zhǎng)是880nm，散射角可以達(dá)到90°。
由于相機(jī)固定在平臺(tái)上方，從相機(jī)傳送出來的數(shù)據(jù)至少要經(jīng)過十幾米才能傳遞到工業(yè)控制計(jì)算機(jī)，因此對(duì)相機(jī)的數(shù)據(jù)輸出方式有要求。本文智能相機(jī)采用Basler千兆以太網(wǎng)相機(jī)配合NI公司的Gige Vision幀接收器，幀接收器最終通過網(wǎng)絡(luò)接口與工控主板鏈接。
2 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)
圖像處理的核心是識(shí)別圖像中標(biāo)記物的位置，并提取相應(yīng)的信息。本文采用圖像匹配的算法，同時(shí)為了進(jìn)一步提高圖像匹配的效率，在處理中增加了高斯金字塔灰度值算法。
圖1 軟件程序流程圖
2.1 模板匹配算法
模板匹配的方法，即先選取標(biāo)準(zhǔn)圖像作為模板，然后在要檢測(cè)的圖像區(qū)域中選取與模板最匹配的圖像[10]。
如圖2中所示，模板T在源圖S上移動(dòng)。根據(jù)模板T和待測(cè)源圖S對(duì)應(yīng)點(diǎn)的方向向量進(jìn)行計(jì)算，二者的相似度法則可用下式進(jìn)行判斷：
圖2 模板T及源圖S示意圖
2.2 圖像金字塔
圖像匹配算法在實(shí)際的應(yīng)用過程中，由于計(jì)算量過大，無法滿足計(jì)算實(shí)時(shí)性的要求為了提高模板匹配算法的快速性，所以本文采用高斯金字塔灰度值匹配算法。算法需要構(gòu)建一組源圖像及分辨率大小依次排列的模板圖像，如圖3所示。
圖3 模板分辨率金字塔圖形
模板的金字塔圖形從低到高分辨率逐漸降低。圖像匹配過程中從最頂端開始，得到候選匹配點(diǎn)，再將每個(gè)候選匹配點(diǎn)按比例映射到下一層的金字塔圖像中，重復(fù)此過程，直到金字塔最底層圖像匹配結(jié)束[12]為止。
3 實(shí)驗(yàn)（略）
移動(dòng)機(jī)器人在平面上運(yùn)動(dòng)，主要分為直線運(yùn)動(dòng)和旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)，故文中分直線運(yùn)動(dòng)與旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)對(duì)位姿檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試。考慮到實(shí)際的實(shí)驗(yàn)中，移動(dòng)機(jī)器人位姿和速度時(shí)，圖像采樣時(shí)間過長(zhǎng)（如大于0.5s），則測(cè)量的系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性會(huì)降低，采樣時(shí)間過短（如小于0.05s），運(yùn)動(dòng)計(jì)算算法得到的速度結(jié)果誤差很大。為了保證位姿計(jì)算的實(shí)時(shí)性及精度要求，攝像機(jī)每幀圖像采集周期取0.2s。
結(jié)論
本文提出了用于移動(dòng)機(jī)器人的圖像識(shí)別及位姿檢測(cè)系統(tǒng)，分析了基于連續(xù)幀圖像的移動(dòng)機(jī)器人測(cè)速方法。與傳統(tǒng)測(cè)速方法相比，不受外加設(shè)備條件的限制，具有一定的工程推廣應(yīng)用價(jià)值。通過優(yōu)化算法降低了計(jì)算的復(fù)雜性，提高了實(shí)時(shí)性，為后續(xù)的深入研究打下了基礎(chǔ)。
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