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          煤礦井下搜救機(jī)器人研究

          作者: 時(shí)間:2012-08-20 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏
          20世紀(jì)70年代中期,Marr,Barrow和Tenenbaum等一些者提出了視覺計(jì)算理論,其核心是從圖像恢復(fù)場(chǎng)景的三維結(jié)構(gòu)。S.Z.Barnard與M.A.Fischler系統(tǒng)的介紹了上世紀(jì)70年代中期到1981年三維視覺的成果,主要包括立體重建的基本方法、算法評(píng)價(jià)準(zhǔn)則以及對(duì)當(dāng)時(shí)有影響力的算法評(píng)述。70年代后期至80年代,工作于斯坦福大學(xué)的Gennery及Moravec首先將立體視覺三維重建技術(shù)應(yīng)用于移動(dòng)導(dǎo)航,在一臺(tái)叫做StanfordCart的平臺(tái)上,他們實(shí)現(xiàn)了其基于立體視覺的自主定位及周圍環(huán)境的三維探測(cè)。然而,鑒于其計(jì)算速度的限制及硬件平臺(tái)的缺點(diǎn),該系統(tǒng)并不能可靠的長(zhǎng)時(shí)間工作。

            在上世紀(jì)80年代,CMU及NASAJPL的人員走在了該領(lǐng)域的前沿。在80年代后期,CMU的研究人員成功的在其移動(dòng)平臺(tái)CMU Rover上解決了立體視覺的計(jì)算速度及工程可靠性問題(Moravec,1983)。其主要改進(jìn)在于硬件平臺(tái)的升級(jí)以及感知算法的改進(jìn)與完善,而最值得關(guān)注的工作是該團(tuán)隊(duì)的Matthies及Shafer在1987年首次提出了基于立體視覺的視覺里程計(jì)算法(Visual Odometry Algorithms),該算法第一次通過視覺方式對(duì)的運(yùn)動(dòng)軌跡及姿態(tài)進(jìn)行了較為精確的計(jì)算。從而開啟了通過視覺進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì)的算法在地球上的野外環(huán)境(Nister,2006;Agrawal,2007)以及NASA的火星探測(cè)計(jì)劃(MER)中在外星球探測(cè)機(jī)器人上的應(yīng)用(Cheng,2006)。

            在接下來的研究中,CMU仍然走在世界的前列。他們開發(fā)出的Navlab移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái),采用了主動(dòng)視覺的方式,將單目攝像機(jī)及一臺(tái)激光雷達(dá)相結(jié)合,作為其環(huán)境探測(cè)的解決方案,從而成功的解決了當(dāng)時(shí)采用被動(dòng)視覺在匹配及特征提取計(jì)算方面面臨巨大計(jì)算復(fù)雜度的尷尬局面。從這一時(shí)期開始,移動(dòng)機(jī)器人才逐漸實(shí)現(xiàn)了所謂的實(shí)時(shí)自主導(dǎo)航,這主要得益于算法的不斷改進(jìn)以及計(jì)算平臺(tái)性能的大幅度提高。自90年代中期開始的十幾年中,基于主動(dòng)式探測(cè)技術(shù)(主要是激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等)的環(huán)境感知與探測(cè)方法被較為廣泛的應(yīng)用,特別是與視覺傳感器相融合可以快速建模的特性,使其一度成為移動(dòng)機(jī)器人,特別是野外移動(dòng)機(jī)器人環(huán)境建模的首選方案。

            然而基于單目或雙目被動(dòng)視覺的環(huán)境感知及建模的研究工作一刻都未停止過,在1980后期至1990年代的過程中,Matthies在JPL的研究突破了基于場(chǎng)景的實(shí)時(shí)立體視覺算法,并于90年代后期第一次將其應(yīng)用于野外機(jī)器人的環(huán)境探測(cè)與建模當(dāng)中。自此以后,立體視覺開始逐漸為大家所重視,真正成為機(jī)器人三維感知方向中一個(gè)具有競(jìng)爭(zhēng)力的技術(shù)。

            近五年來,視覺感知技術(shù)在移動(dòng)機(jī)器人特別是野外不平整路面復(fù)雜環(huán)境下的感知與環(huán)境建模中得到了越來越多的應(yīng)用。其中同樣是NASA的MER計(jì)劃的成果,DemoIII自主野外探測(cè)車采用了三對(duì)立體視覺相機(jī),一對(duì)前視立體相機(jī),一對(duì)后視立體相機(jī),以及一對(duì)安裝在伺服云臺(tái)上的立體相機(jī)(Matthies,2007),在此,立體視覺實(shí)現(xiàn)了兩個(gè)基本功能,即視覺里程計(jì)以及路徑規(guī)劃。在火星上沒有GPS等絕對(duì)定位系統(tǒng)的情況下,采用基于立體視覺的視覺里程計(jì)算法,通過相對(duì)定位的方式,實(shí)現(xiàn)了火星車足夠的定位精度(Cheng,2005)。除此之外,采用基于立體視覺的路徑規(guī)劃方法,可以快速的感知路面的不平整(Biesiadecki和Maimone,2006),以及預(yù)測(cè)路面傾斜的變化(Angelova,2007)。與此同時(shí),另一些研究人員也實(shí)現(xiàn)了基于單目視覺或雙目視覺的機(jī)器人位姿估算以及路面的三維重建工作,如Nister在2006年分別采用單目及雙目視覺里程計(jì)算法實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)機(jī)器人在野外復(fù)雜環(huán)境中姿態(tài)及位置的估算,并達(dá)到了較高的精度,較好的可靠性和實(shí)時(shí)性。

            結(jié)束語

            危險(xiǎn)區(qū)域探測(cè)的機(jī)器人進(jìn)行研究為當(dāng)前開采的提供了安全保證,文中提到的關(guān)鍵技術(shù)的解決對(duì)開發(fā)研制高性能機(jī)器人意義重大。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/160087.htm

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