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[發明專利]基于地面紋理的智能車視覺全局定位方法有效

專利信息
申請號: 200910138235.6 申請日: 2007-01-18
公開(公告)號: CN101566471A 公開(公告)日: 2009-10-28
發明(設計)人: 楊明;方輝;楊汝清 申請(專利權)人: 上海交通大學
主分類號: G01C11/00 分類號: G01C11/00;G01C21/30;H04N5/225;B60R11/00
代理公司: 上海交達專利事務所 代理人: 王錫麟;王桂忠
地址: 200240*** 國省代碼: 上海;31
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摘要:
搜索關鍵詞: 基于 地面 紋理 智能 視覺 全局 定位 方法
【說明書】:

本發明是由專利申請號為:200710036550.9,專利申請名稱為:基于地面紋理的智能車視覺裝置及其全局定位方法,專利申請人為:上海交通大學,專利申請日為:2007年1月18日的專利分案申請。

技術領域

本發明涉及的是一種移動機器人技術領域的裝置及其方法,具體是一種基于地面紋理的智能車視覺全局定位方法。

背景技術

智能車的自定位問題是指智能車通過傳感器信息來估算自身在運行環境中所處的位姿(位置和姿態)。實際應用中首先遇到的就是定位問題,它是實現智能車導航的前提。目前主要的定位方法有基于磁信號的定位以及基于視覺的定位等。基于磁信號的定位是目前比較成熟的定位方法,但是這種方法需要在運行環境中埋設傳感設備(如通電導線或磁釘),系統實施過程比較麻煩,且不易維護,當改變運行路徑時需重新埋設傳感設備,因此在使用上有較大局限性。基于視覺的方法具有諸多優點,如具有豐富的信息量,對基礎設施要求低,系統靈活,視覺傳感器價格便宜等,同時據研究表明“駕駛員90%以上的信息是通過眼睛獲得的”。因此基于視覺的定位方法已經成為智能車研究領域的一個熱點,并被公認為是最有前景的一種方法。

在很多現有的實際應用中,視覺的定位導航基本上都是使用路標,如車道線法等,一般稱為道路跟蹤。但是這類定位方法只能提供車輛的橫向定位信息,缺乏縱向定位信息,即不能對智能車進行全局定位,這在很大程度上阻礙了智能車的實際推廣應用。

經對現有技術的文獻檢索發現,中國專利名稱為“基于圖像表現特征的移動機器人視覺導航方法”,申請號:03147554.x,公開號:CN1569558,該專利采用全局定位方法,首先建立室內環境的拓撲地圖,然后通過當前采集圖像與地圖進行匹配得到移動機器人的全局定位信息。但是該專利中采用的工作場景是室內環境(走廊),并以門,柱子或拐角等結構化明顯的場景特征作為主要特征信息來建立環境地圖。因此如果是在相對復雜的室外環境下,特征提取比較困難,文中所述的方法就不適用了。并且文中沒有提及所述方法對環境變化的魯棒性。

基于視覺的方法存在的另一個主要問題是當環境條件如光照,陰影變化時或者攝像頭前方被遮擋時,系統很可能不能正常運行,即不能對環境變化表現出強的魯棒性。

發明內容

本發明的目的在于針對現有的基于視覺的智能車定位方法存在的不足,提供一種基于地面紋理的智能車視覺全局定位方法。本發明不僅具有視覺方法固有的優點和裝置結構簡單,維護方便,還對環境變化表現出極強的魯棒性,無論在白天或者夜晚都不影響使用,而且不存在任何遮擋問題。

本發明是通過以下技術方案實現的:

本發明提供的基于地面紋理的智能車視覺裝置包括:車體、遮光布、脈沖式燈管、攝像頭、廣角鏡頭、底板、數據線,遮光布設置在車體底部的車輪內側,脈沖式燈管設置在車體底部的遮光布內側,攝像頭設置在底板上,底板設置于車體底部,使攝像頭向下拍攝,廣角鏡頭設置于攝像頭上,攝像頭通過數據線與上層處理單元連接,帶有廣角鏡頭的攝像頭設置在車體底部,四周設置有脈沖式燈管以及遮光布,遮光布所圍成的車體底部區域形成一個不受外界影響,環境可控的區域,脈沖式燈管可在攝像頭采集信號時提供主動光源。

所述的遮光布,共4塊,設置在車底車輪內側四周,使車底下方形成一個環境可控區域,不受外界光照條件影響。遮光布所用材料應是不透明的,并且是軟性材料以便于車輛運行。如黑色橡膠布等。

所述的脈沖式燈管,共4盞,提供主動光源;使用脈沖式燈管可增大主動光光強;只需要在攝像頭采集信號的時刻提供光源,可節約能源。脈沖式燈管的光源強度應根據由遮光布所形成的可控區域內的實際亮度情況來決定。重要的一點是盡量使可控區域內的照明亮度均勻。

所述的攝像頭,用于采集環境信息。一般的基于CCD或者CMOS的網絡攝像頭即可滿足應用要求并且價格便宜。

所述的廣角鏡頭,由于攝像頭離地面較近,為了在可控區域中盡量大的范圍內采集圖像信號,在攝像頭上設置廣角鏡頭。廣角鏡頭的選擇可依據攝像頭離地面的距離以及由遮光布所形成的可控區域的范圍來確定。

所述的數據線,用于將圖像信號傳輸至上層處理單元。如USB數據線等。

本發明提供的基于地面紋理的智能車視覺全局定位方法,包括如下步驟:

①首先建立環境全局的地面紋理地圖,并存儲于系統中,以便進行定位操作;

②智能車在環境中運行時通過數據線及圖像采集程序將攝像頭攝取的圖像信號(局部地面圖像)傳送至上層處理單元;

③在上層處理單元中進行圖像處理,提取圖像中的紋理信息形成一幅局部地面紋理地圖;

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