基于機器視覺的智能導(dǎo)覽機器人控制系統(tǒng)設(shè)計
加入技術(shù)交流群
導(dǎo)覽機器人要求傳感器精度稍高，重復(fù)性好，抗干擾能力強，穩(wěn)定性和可靠性高。機器人在行進過程中必須能夠準(zhǔn)確獲得其位置信息，數(shù)字羅盤可靠輸出航向角，陀螺儀測量偏移并進行必要修正，以保證機器人行走的方向不偏離。采用超聲波傳感器和紅外傳感器相結(jié)合的方法獲取前方障礙物信息。該系統(tǒng)設(shè)計選用6個超聲波傳感器和6個紅外傳感器。其中，正前方和正后方各1個，其余4個超聲波傳感器分別位于正前方和正后方的兩邊，夾角為45°，紅外傳感器分別安裝在超聲波傳感器的正上方1～2 cm處。超聲波傳感器主要通過測距實現(xiàn)避障，而紅外傳感器主要是用于補償超聲波傳感器的盲區(qū)，判斷近距離是否有障礙物。
3．1．2 運動執(zhí)行層的硬件實現(xiàn)
該智能導(dǎo)覽機器人的執(zhí)行機構(gòu)采用直流伺服電機。這里選用三洋電機Super＿L (24 V／3．7 A)額定輸出功率為60 W，最大空載轉(zhuǎn)速為3 000 r／rain，并帶500線的光學(xué)碼盤，使機器人完成相應(yīng)動作。導(dǎo)覽機器人采用閉環(huán)控制，通過光學(xué)碼盤測量車輪速度的實際值并反饋給微控制器。基于實際轉(zhuǎn)速與給定轉(zhuǎn)速的差值，驅(qū)動器按一定的計算方法(如PID算法)調(diào)整相應(yīng)電壓，如此反復(fù)，直到達(dá)到給定轉(zhuǎn)速。機器人調(diào)速采用FAULHABER公司的 MCDC2805實現(xiàn)。它能實現(xiàn)速度同步性能，同時轉(zhuǎn)矩波動最小，內(nèi)置PI調(diào)節(jié)器能準(zhǔn)確到達(dá)指定位置。當(dāng)配備Super_L電機及集成編碼器時，即使在轉(zhuǎn)速非常低的情況下，也能達(dá)到0．180的定位控制精度。
3．2 導(dǎo)覽機器人軟件設(shè)計
通過USB攝像頭或其他攝像頭采集導(dǎo)覽機器人前方的視覺信息，通過圖像處理算法處理視頻，使機器人能夠進行路徑規(guī)劃和自主導(dǎo)航。通過接收下層的多傳感融合信息，能夠?qū)崿F(xiàn)近距離的避障，因此在遇到障礙物時進行報警。到達(dá)目標(biāo)點后，能夠語音解說，解說完后能與參訪者進行簡單對話。本文引用地址：http://www.ex-cimer.com/article/163518.htm
4 視覺導(dǎo)航
視覺導(dǎo)航是移動機器人一種導(dǎo)航方式，并且基本視覺導(dǎo)航的研究是未來移動機器人導(dǎo)航的主要發(fā)展方向之一。該視覺子系統(tǒng)在整個系統(tǒng)中的作用是將攝像頭采集周圍環(huán)境的視覺信息進行圖像理解，并根據(jù)圖像處理算法控制機器人運動。所謂“圖像理解”就是通過處理圖像數(shù)據(jù)來獲得對圖像所反映的場景的理解，包括圖像中含有哪些物體以及它們在圖像中的位置。罔像中蘊含豐富信息，只需從中提取出有用信息即可。因此，罔像理解算法往往是根據(jù)具體目的而制定的，有一定的適用條件和局限性。
4．1 圖像預(yù)處理
原始圖像為Logiteeh攝像頭采集的一幅室內(nèi)用藍(lán)色標(biāo)簽制作的結(jié)構(gòu)化道路圖片，像素大小為320x240，首先將原始圖像進行灰度變換，并通過選取合適的閾值進行二值化處理。然后提取罔像有用信息，通過形態(tài)學(xué)的膨脹腐蝕等操作提取前進方向。如圖2所示。
圖3為常見的邊緣算子檢測效果比較。從圖3中可看出Canny和Sobel算子檢測效果相對好些，其中Sobel算子對噪聲具有平滑作用，能提供較為精確的邊緣方向信息。這里采用Sobel算子進行檢測，如圖4所示。
根據(jù)圖4，系統(tǒng)通過hough變換檢測兩條直線的位置，測出圖像的兩條邊緣線離兩端的像素大小，再根據(jù)實際地面距離進行標(biāo)定，便可獲知機器人所在位置。
4．2 模板匹配算法
模板匹配技術(shù)是圖像目標(biāo)識別技術(shù)中一個重要的研究方向，具有算法簡單、計算量小以及識別率高等特點，目前在目標(biāo)識別領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。它是用一個較小的圖像，將模板與源圖像相比較，確定在源圖像中是否存在與該模板相同或相似的區(qū)域，若該區(qū)域存在，可確定其位置并提取該區(qū)域。它常采用模板與源圖像對應(yīng)區(qū)域的誤差平方和作為測度。
評論