[發(fā)明專利]基于鶴頸運(yùn)動(dòng)的移動(dòng)視覺控制方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410099239.9
• 申請(qǐng)日: 2014-03-18
• 公開（公告）號(hào): CN103885336A
• 公開（公告）日: 2014-06-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳洋;程磊;吳懷宇
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 武漢科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G05B13/04
• 分類號(hào): G05B13/04
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 胡琳萍

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及移動(dòng)視覺的控制領(lǐng)域，尤其涉及一種基于鶴頸運(yùn)動(dòng)的移動(dòng)視覺控制方法。

背景技術(shù)

隨著移動(dòng)機(jī)器人逐漸進(jìn)入普通家庭為人類服務(wù)，移動(dòng)機(jī)器人的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。它不僅可以與人進(jìn)行交互，還可以輔助人類完成抓取、搬運(yùn)等復(fù)雜的任務(wù)。靈活的可移動(dòng)性極大地拓展了移動(dòng)機(jī)器人的工作空間，使得機(jī)器人可以以更優(yōu)的位姿完成各種復(fù)雜的任務(wù)。然而，上述任務(wù)的完成離不開裝載于機(jī)器人本體上的各類傳感設(shè)備。視覺傳感器作為其中最為重要的設(shè)備之一，已經(jīng)得到了非常普遍的應(yīng)用。

由于移動(dòng)機(jī)器人的自主運(yùn)動(dòng)，安裝在移動(dòng)平臺(tái)上的視覺傳感器通常難以獲得穩(wěn)定清晰的視覺信息。因此，為視覺傳感器安裝可控云臺(tái)并開展有效的控制方法研究具有重要的意義。

目前基于視覺的伺服控制得到了廣泛研究。研究者們提出了各種解決方法：為了保持多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)不從移動(dòng)視覺的視野中丟失，采用欠定的任務(wù)函數(shù)調(diào)節(jié)圖像特征的均值和方差，同時(shí)使用另一個(gè)任務(wù)函數(shù)獲得高質(zhì)量的運(yùn)動(dòng)感知，從而計(jì)算出特征點(diǎn)的速度，最終可以實(shí)現(xiàn)3～8個(gè)目標(biāo)的跟蹤。通過(guò)對(duì)噪聲的實(shí)時(shí)估計(jì)來(lái)調(diào)整圖像分割精度，研究人員提出了一種適用于移動(dòng)視覺系統(tǒng)的立體匹配算法。也有科研人員從圖像處理算法的角度研究了消除攝像頭抖動(dòng)的途徑。以上方法從不同側(cè)面研究了如何降低或消除運(yùn)動(dòng)過(guò)程給移動(dòng)視覺帶來(lái)的不利影響，但是大多數(shù)方法局限于信息處理的單一層面，因此，很難在不同的應(yīng)用場(chǎng)合獲得良好的效果。

相比而言，動(dòng)物在走動(dòng)覓食過(guò)程中對(duì)移動(dòng)視覺的控制是截然不同的。根本的區(qū)別體現(xiàn)在動(dòng)物的運(yùn)動(dòng)控制不是基于信息處理的方法，而是一種中樞神經(jīng)控制。動(dòng)物的這種Head-bobbing運(yùn)動(dòng)是一種典型的節(jié)律(rhythm)運(yùn)動(dòng)。動(dòng)物的節(jié)律運(yùn)動(dòng)具有規(guī)則的表現(xiàn)形式、高度穩(wěn)定性和環(huán)境適應(yīng)性。而且，節(jié)律性運(yùn)動(dòng)可以隨意開始或者停止，一旦開始就能自動(dòng)重復(fù)進(jìn)行而不再需要過(guò)多大腦意識(shí)的參與。一般而言，產(chǎn)生節(jié)律運(yùn)動(dòng)的神經(jīng)環(huán)路稱為中樞模式發(fā)生器(central?pattern?generator,CPG)。動(dòng)物的眾多節(jié)律運(yùn)動(dòng)都是由脊髓中的CPG來(lái)實(shí)現(xiàn)的。本發(fā)明從仿生角度，通過(guò)對(duì)鶴頸運(yùn)動(dòng)的模仿，實(shí)現(xiàn)降低或消除移動(dòng)視覺抖動(dòng)現(xiàn)象的目的。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，提供一種基于鶴頸運(yùn)動(dòng)的移動(dòng)視覺控制方法，該方法從仿生控制角度入手，借鑒生物學(xué)研究成果，能顯著降低或消除移動(dòng)視覺的抖動(dòng)現(xiàn)象。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：

一種基于鶴頸運(yùn)動(dòng)的移動(dòng)視覺控制方法，包括以下步驟：

1）采集移動(dòng)視覺的平臺(tái)運(yùn)動(dòng)速度；

2）建立CPG模型，所述CPG模型由三個(gè)神經(jīng)元相互連接組成，其中包括兩個(gè)內(nèi)部振蕩神經(jīng)元a，b和一個(gè)輸出神經(jīng)元c；

3）控制移動(dòng)視覺移動(dòng)的驅(qū)動(dòng)電機(jī)根據(jù)神經(jīng)元(c)的輸出，控制移動(dòng)視覺的移動(dòng)。

按上述方案，所述步驟2）中振蕩神經(jīng)元a和b的微分方程為：

其中，θ_a和θ_a分別表示振蕩神經(jīng)元a和b振蕩函數(shù)的相位，

r_a和r_b分別表示振蕩的幅值，

ω分別為神經(jīng)元a和b振蕩的角頻率，

c表示兩個(gè)神經(jīng)元之間的相位耦合系數(shù)，

表示神經(jīng)元a和b的相位差，

d為幅值收斂速度參數(shù)，

R為穩(wěn)態(tài)值，

x_a和x_b分別為振蕩神經(jīng)元a和b的輸出幅值。

按上述方案，所述步驟2）中輸出神經(jīng)元c的函數(shù)方程如下：

x_c(x_a,x_b,k)=λv[sgn(x_a-x_b-θ(k))+μ(k)]

其中，v是步驟1）中采集的移動(dòng)視覺的平臺(tái)運(yùn)動(dòng)速度；k是移動(dòng)視覺的運(yùn)動(dòng)速度倍率，即：在地面參考系下，移動(dòng)視覺向前運(yùn)動(dòng)速度的大小與移動(dòng)視覺后撤運(yùn)動(dòng)速度大小的比值；λ是振幅調(diào)節(jié)參數(shù)；

θ(k)表示神經(jīng)元c的輸入閾值，

μ(k)表示神經(jīng)元c的平移因子，

x_c為振蕩神經(jīng)元c的輸出。

按上述方案，移動(dòng)視覺的運(yùn)動(dòng)速度倍率k的取值為k大于1。

按上述方案，移動(dòng)視覺的運(yùn)動(dòng)速度倍率k的取值為3。

按上述方案，采用蟻群優(yōu)化算法對(duì)CPG模型的參數(shù)包括角頻率、頻率和相角進(jìn)行優(yōu)化處理。