[發(fā)明專利]一種狹窄空間智能移動機器人視覺導(dǎo)航系統(tǒng)及方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410281773.1
• 申請日: 2014-06-20
• 公開（公告）號: CN105014675A
• 公開（公告）日: 2015-11-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 婁小平;董明利;呂乃光;林義閩;王達;姚艷彬;鄒方;魏志強
• 申請（專利權(quán)）人: 北京信息科技大學(xué);中國航空工業(yè)集團公司北京航空制造工程研究所
• 主分類號: B25J13/08
• 分類號: B25J13/08;B25J19/04
• 代理公司: 北京律恒立業(yè)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11416
• 代理人: 顧珊;蔡艷園

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及視覺導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種狹窄空間智能移動機器人視覺導(dǎo)航系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)

智能移動機器人是一類通過自身攜帶的傳感器獲得周圍環(huán)境信息和自身狀態(tài)，完成環(huán)境中障礙物的檢測和目標(biāo)的識別，從而實現(xiàn)從起始位置自主運動到目標(biāo)位置，并且對目標(biāo)物體進行操作任務(wù)的機器人系統(tǒng)。其本身具有完備的感知、分析、決策和執(zhí)行等模塊，可以像一個自主的人類一樣獨立地在環(huán)境中從事生產(chǎn)活動。未知環(huán)境下智能機器人的視覺導(dǎo)航技術(shù)涉及人工智能與模式識別理論、自動控制理論、傳感器技術(shù)、計算機技術(shù)和圖像分析與處理技術(shù)等，已經(jīng)成為人工智能和先進機器人研究領(lǐng)域的學(xué)科前沿課題，是目前智能機器人開發(fā)研究的熱點和難點問題之一。

在已知或結(jié)構(gòu)化的環(huán)境中，移動機器人自主導(dǎo)航控制理論和方法的研究已取得了大量的研究和應(yīng)用成果。在當(dāng)前及未來的實際應(yīng)用中，移動機器人需要經(jīng)常工作在未知的環(huán)境，而目前對于未知或非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中的機器人自主導(dǎo)航問題仍然沒有得到很好的解決。目前移動機器人自主導(dǎo)航技術(shù)中常用的傳感器包括超聲波傳感器、紅外傳感器、激光測距雷達、化學(xué)傳感器及視覺傳感器。與其它傳感器相比，視覺傳感器具有較高的智能化和處理速度的優(yōu)勢，而且能夠克服未知環(huán)境中先驗知識的匱乏和環(huán)境的不確定性等等因素，因此視覺傳感器在移動機器人中的應(yīng)用越來越受到人們的重視。

然而，現(xiàn)有的視覺導(dǎo)航系統(tǒng)無法在狹小復(fù)雜的環(huán)境中實現(xiàn)準(zhǔn)確的識別運動前方出現(xiàn)的障礙物和目標(biāo)物體。

因此，需要一種狹窄空間智能移動機器人視覺導(dǎo)航系統(tǒng)及方法，以適應(yīng)狹小的工作環(huán)境，準(zhǔn)確地實現(xiàn)對未知的障礙物和目標(biāo)物體進行檢測與識別。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種狹窄空間智能移動機器人視覺導(dǎo)航系統(tǒng)及方法。

根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種狹窄空間智能移動機器人視覺導(dǎo)航系統(tǒng)，包括：圖像采集端，用于采集十字光條圖像，并將所述十字光條圖像向分析處理端輸出，所述圖像采集端包括：十字線激光投射器，用于投射所述十字光條圖像；第一微型攝像機以及第二微型攝像機，用于分別拍攝投射到障礙物上的所述十字光條圖像得到第一定位圖像和第二定位圖像，并將所述十字光條圖像向所述分析處理端傳輸；控制單元，用于根據(jù)從所述分析處理端接收的表示障礙物位置的數(shù)據(jù)信息，控制所述圖像采集端的行進；分析處理端，用于根據(jù)從第一微型攝像機以及所述第二微型攝像機分別輸入的所述十字光條圖像，完成十字光條在第一定位圖像和第二定位圖像上的匹配，以所述十字光條的十字交叉點為界，得到分別位于所述第一定位圖像和所述第二定位圖像中所述十字交叉點相同一側(cè)的光條中心坐標(biāo)集合，以及，分別位于所述第一定位圖像和所述第二定位圖像中所述十字交叉點相同另外一側(cè)的光條中心坐標(biāo)集合，分析得到所述十字光條圖像的三維坐標(biāo)集合，并判斷出現(xiàn)的障礙物的區(qū)域，最后將所述區(qū)域返回至所述控制單元，以控制所述圖像采集端的行進。

優(yōu)選地，所述分析處理端，以所述十字光條的十字交叉點為界，得到分別位于所述第一定位圖像和所述第二定位圖像中所述十字交叉點相同一側(cè)的光條中心坐標(biāo)集合，以及，分別位于所述第一定位圖像和所述第二定位圖像中所述十字交叉點相同另外一側(cè)的光條中心坐標(biāo)集合，的算法為：a)在所述第一定位圖像和所述第二定位圖像中分別提取所述十字光條圖像，并選取灰度閾值將所述十字光條圖像二值化；b)在所述第一定位圖像和所述第二定位圖像中，掃描所述十字光條圖像，以所述十字交叉點為界，得到分別位于所述第一定位圖像和所述第二定位圖像中十字交叉點相同一側(cè)的所有光條像素集合，以及，分別位于所述第一定位圖像和所述第二定位圖像中十字交叉點相同另外一側(cè)的所有光條像素集合；以及c)獲取光條像素中心坐標(biāo)，從而提取分別位于所述第一定位圖像和所述第二定位圖像中所述十字交叉點相同一側(cè)的光條中心坐標(biāo)集合，以及，分別位于所述第一定位圖像和所述第二定位圖像中所述十字交叉點相同另外一側(cè)的光條中心坐標(biāo)集合。

優(yōu)選地，所述分析處理端根據(jù)公式(1)來確定所述十字光條圖像的任意一點的三維坐標(biāo)(x,y,z):