移动机器人视觉导航系统研究.docx
《移动机器人视觉导航系统研究.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《移动机器人视觉导航系统研究.docx（59页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
移动机器人视觉导航系统研究
北京交通大学
硕士学位论文
移动机器人视觉导航系统研究姓名:
王红波
申请学位级别:
硕士专业:
信号与信息处理指导教师:
阮秋琦20080601
中文摘要
中文摘要
摘要:
基于视觉的移动机器人导航是近年发展起来的一种先进导航技术。
与其它的非视觉传感器导航相比,它具有信息丰富、探测范围宽、目标信息完整等优点。
本文结合实际应用,提出了一个完整的移动机器人视觉导航系统解决方案。
研究内容主要包括四个部分:
摄像机标定、目标识别、单目测距和运动控制。
分别阐述如下:
第一,摄像机标定,基于张正友的平面标定算法对摄像头进行精确标定,针对摄像头的自动变焦特性,提出了一个新的离线离散标定策略,并获得多个状态下的摄像头内外参数。
第二,目标识别,传统分割方法存在多分割问题,影响到目标物提取的精度,这罩提出一个改进了的基于HSI模型的彩色图像分割算法,在多通道阈值分割的基础上,融入了连通区域标记和形念学开闭运算。
第三,单目测距,基于摄影测量学和立体几何理论,建立了单目视觉测距模型,并推导了基于地平面约束的单目测距算法。
针对多种误差因素,在测距算法中加入了误差校币,使移动机器人能够更加准确地定位目标物体。
第四,运动控制,控制摄像机云台实现日标物搜索,调整移动机器人位姿和对夹持器的动作控制。
实验结果表明:
即使在恶劣光照条件下,提出的Hs工分割算法能够对向光、背光、近处、远处物体实现快速有效提取;提出的单目测距模型和算法能够对目标物体进行精确的测距;当把这些算法集成到实验平台上时,能够快速实现移动机器人的导航控制,并成功完成物体抓取操作。
关键词:
摄像机标定、彩色目标识别、单目视觉测距、移动机器人
分类号:
TP391.41
ABSTRACI'
ABSTRACT
ABS。
I’RAC’1..
Inrecentyears,visionattractsalotofattentionfornavigatingamobilerobotin
dynamicenvironments.Comparedwithothersensingsystems,visualnavigationisexcellentandeffective.Withavisualsensingsystem,widerviewoffield,richand
intensivedataCanbeobtainedforamobilerobotmovinginachangingenvironment.Inthisstudy,avisualnavigationschemeisproposedforamobilerobottorealizeobjectcollection,anditcomprisesofcameracalibration,objectrecognition,monocularmeasurementandmotioncontrol,asstatedinthefollowing.
Firstly,thetechniqueofcameracalibrationispresentedonthebasisofZhang’Salgorithm.SinceaPTZcalTleraisusedhere,itiscontrolledtomoveup
anddown,fromlefttoright,toextendtheviewoffield.Therefore,calibrationindifferentpositionsisneeded,andanewdiscretemethodisproposedhere.
Secondly,a
modifiedimagesegmentationmethodisusedherebasedonHS[algorithm,withthemorphologicalfiltering
andmulti—channelsegmentationtechniques・Itimprovestheaccuracyoftheconventionalsegmentationmethods.
Thirdly,amonoculartechniqueisproposedheretomeasure
anobjectpositionin3Dspace.Visualmodelsareestablishedbasedontheprincipleofimagingandspatialgeometryconstrains.To
reducethemeasuringerrors,acompensatingtermisaddedintothemethod.
Finally,thesetechniques
areintegratedintoamobilerobotplatformtoimplementcollectionofspecifiedobjects.Tofindanobjectoflongdistance,thecameraistiltedandpanned,thelocationinformationiscomputedfromthefeedbackofwheelmotions,andthegripperiscontroltograspthespecifiedobject.
Numerousexperimentsshowthatthecalibrationofcameraisprecise,andtheimagesegmentationalgorithmiseffectiveevenunderverybadilluminationconditions,andthevisualnavigationschemeworksverywellforthemobilerobottocollectaspecifiedobject.
KEYWORDS:
ObjeetRecognition,MonocularMeasurement,MobileRobots,VisualNavigation
CI.ASSNo:
TP391.41
VIl
学位论文版权使用授权书
本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。
特授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。
同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。
（保密的学位论文在解密后适用本授权说明
学位论文作者签名:
丕彩2教导师签名:
签字日期:
细8年名月10日陆鸯
签字日期:
-彦毒6月7同
北京交通大学硕士学位论文
独创性声明
本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京交通大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
学位论文作者签名:
王勿缎签字日期:
伽8年‘月1o日
致谢
本论文的工作是在我的导师阮秋琦教授的悉心指导下完成的,阮秋琦教授严谨的治学态度和科学的工作方法给了我极大的帮助和影响。
阮秋琦教授悉心指导我们完成了实验室的科研工作,在学习上和生活上都给予了我很大的关心和帮助,在此向阮老师表示衷心的谢意!
另外信息所的杨唐文老师、倪蓉蓉老师、朱振峰老师、刘渭滨老师、肖扬老师、梁满贵老师等对于我的科研工作和论文都提出了许多的宝贵意见,在此向几位受入尊敬的老师表示衷心的感谢!
在实验室工作及撰写论文期间,祝琨、邢文浩、阮宇慧、鲍征、李杰、王杨、郭晶晶、彭大静、邸锦、赵燕燕、侯妍颖、王晶、杨萍萍等同学对我论文中的许多研究工作给予了热情帮助,在此向他们表达我的由衷的感激之情!
另外也感谢我的爸爸妈妈,他们的理解和支持使我能够在学校专心完成我的学业!
最后,向在这两年以来所有关心过我帮助过我的人表示感谢!
序
序
本课题是计算机视觉与机器人学的结合,自2007年4月开始投入研究,2008年4月结束工作,历时一年。
本题开发了一个完整的移动机器人视觉导航系统。
本课题的研究成果可以应用到工业自动化,车辆自动导航等各个领域。
目前广泛使用的视觉导航技术一般为视觉与多传感器融合,设备价格极高。
本文纯粹使用单个摄像头,不但节省了成本,而且提高了实时性。
本课题是国家自然科学基金（No.60472033、国家973项目（No.2004CB318005以及教育部博士点基余资助项目（No.20030004023、同时得到北京交通大学科技基金（2007XM007支持。
综述
1综述
1.1研究背景及意义
工业生产的迅速发展,推动着科学技术的突飞猛进。
但在不少工业生产和科研领域中,存在着长时问高温、有气味、有危险以及要求重复性的强体力消耗的工作环境,这就给科学工作者提出了研制替代人的“机器人”课题。
自从20世纪50年代术,第一台工业机器人发明以来,机器人的发展已有半个多世纪,机器人的应用越来越广泛,几乎渗透到所有领域。
工业机器人在经历了诞生——成长——成熟期后,己成为制造业中不可少的核心装备,世界上有约75万台工业机器人讵与人类并肩战斗在各条战线上。
特种机器人作为机器人家族的后起之秀,由于其用途广泛而大有后来居上之势,仿人形机器人、农业机器人、服务机器人、水下机器人、医疗机器人、军用机器人、娱乐机器人等各种用途的特种机器人纷纷面世,而且正以飞快的速度向实用化迈进。
中国工程院前院长宋健指出:
“机器人学的进步和应用是20世纪自动控制最有说服力的成就,是当代最高意义上的自动化"。
机器人技术综合了多学科的发展成果,代表了高技术的发展前沿,它在人类生活中的应用领域的不断扩大正引起国际上重新认识机器人技术的作用和影响。
从某种意义上讲,一个国家机器人技术水平的高低反映了这个国家综合技术实力的高低。
随着机器人应用领域的不断拓展,人们对机器人的作业要求也逐渐向大范围、高难度的方向发展。
这就要求机器人具有更大的活动空间和更强的适应能力。
作为传感器、执行器、运动规划密切结合的活动载体,移动机器人具有广阔的应用前景和商业价值,其研究也越来越受到人们的重视。
要实现机器人的自主导航就要解决三个问题,即:
WhereamI?
WhereamIgoing?
HowshouldIgetthere?
这第一个问题就是移动机器人的自定位,也就是要明确机器人在环境中的正确位置,只有解决这个问题之后,第二个问题即机器人的运动目标才有意义。
最后一个问题是机器人路径规划问题,也就是要在当前位置和目标位置之间规划出一条合理的路径。
确定移动机器人的位置是在机器人的各种应用中首先需要解决的最基本问题之一。
只有确定了自己的位置,机器人才能够谈得上完成其它的功
北京交通大学硕士学位论文
能。
由于机器人定位问题的重要性显而易见,它始终是机器人研究者们热门研究的问题之一。
制造能够替代人类劳动的机器人一直是人类的梦想,但目前即使是世界上智能最高的机器人对外部环境变化的适应能力也非常有限,距人们预想的目标还有很大距离,这极大地影响了机器人的推广使用。
这其中的一个重要原因就是机器人缺乏像人一样的感知能力。
通过添加各种外部传感器,可以使机器人获得感知能力,其中比较重要的一种就是视觉传感器。
在现代工业自动化生产过程中,机器视觉正成为一种提高生产效率和保证产品质量的关键技术。
如机械零件的自动检测、智能机器人控制及生产线的自动监控等。
在国防和航天等领域,机器视觉也具有相当重要的应用,如运动目标的自动跟踪与识别、自治战车导航、登月舱的自动着陆以及空间机器人的视觉控制等。
视觉方法是近年发展起来的一种先进导航方法,其和非视觉类传感器相比,视觉传感器具无噪声、无有害影响、信息量大等特点。
根据统计,人类接受的信息60%以上是来自视觉,人类视觉为人类提供了关于周围环境最详细可靠的信息【l】。
近年来,视觉传感器在移动机器人导航,障碍物识别中的应用越来越受人们重视,一方面由于计算机图像处理能力和计算机相应技术的发展,加之视觉系统具有信号探测范围宽、目标信息完整、获得环境信息的速度快等优势。
另一方面由于激光雷达和超声的原理都是通过主动发射脉冲和接受反射脉冲来测距的,多个机器人一起工作时相互之间可能产生干扰,同时它们对一些吸收性或者透明性强的障碍物无法很好的识别。
在移动机器人导航避障的实际应用过程中,为了达到一定的实时性我们不需要像人类视觉一样来区分不同的外界事物,简单的避障功能只需要能分辨可行区域和障碍物区域,能得到障碍物的一些深度及位置信息,以及根据得到的障碍物信息采取相应的避障措施即可。
因此,视觉导航技术成为移动机器人的关键技术之一。
它的主要功能包括对各种道路场景进行识别和理解、障碍物的快速识别和检测,从而确定移动机器人的可行区域。
与激光、雷达、超声相比,视觉具有以下优点:
首先即使在丢弃了绝大部分的视觉信息后,所剩下的关于周围环境的信息仍然比激光、雷达和超声更多更精确。
其次,激光、雷达和超声的原理都是通过主动发射脉冲和接受反射脉冲来测距的,因此当多个机器人同时工作时,相互之问可能产生干扰,而视觉是被动测量,多个机器人相互之间的干扰可以减少到最小。
最后,激光、雷达和超声数据的采样周期一般比摄像机长,因此不能及时对高速运动的机器人提供信息并做出规划。
2
综述
因此视觉传感器在移动机器人中被大量采用从视觉传感器上划分,机器人视觉可分为单目视觉、双目视觉和多目视觉。
双目视觉和多目摄像机构造复杂,价格昂贵,虽然可以获得更多的环境信息,但对图像匹配的精度相当高,对计算机处理器的运算速度要求很高,是以牺牲处理效率为代价的相比较而言。
单目视觉构造简单,成本低廉,加上一定的约束条件后很容易得到场景物体的深度。
因此单目视觉被很多研究工作者们采用。
虽然在计算机视觉方面,许多专家已经做了大量的研究,但是与人类视觉相比,计算机视觉发展还非常不够,还处于初级阶段,如何让机器人通过视觉更好地认知并理解世界还是一个非常困难的问题,因此很多学者都致力于这方面的研究。
本课题依托Pioneer3一AT研究平台,该平台是有单个摄像头的小型移动机器人。
不仅可以在室内实现功能,而且也可在室外运作,具有很强的适应能力。
安装的摄像头可随云台转动,视野宽阔,可以很好的定位物体,实现定位导航功能。
1.2移动机器人概述
1.2.1机器人的发展历史
机器人“Robot’’一词,来源于1920年捷克作家卡雷尔卡佩发表的科幻剧本《罗萨姆的万能机器人》。
在那罩机器人被描述成像奴隶一样劳动的机器。
机器人这个英文单词来源于捷克语“robota”,意思是“工作”。
韦氏词典把机器人定义为“一种自动装置.完成通常由人做的工作”。
这个定义不太确切,根据这个定义,洗衣机也可被认为是机器入。
为此,美国机器入学会在1983年1月对工业机器人给出了一个较为准确的描述:
“机器人是一种可编程的多功能操作机,用各种编程的动作完成多种作业,用于搬运材料、零件、工具和专用设备。
"简言之,机器人是一种带有外部传感器的可编程的操作机,可以完成各种装配作业。
根据这一定义,机器人必须具有智能,这种智能通常取决于与控制和传感系统有关的计算机算法。
机器人一词的出现和世界上第一台工业机器人的问世都是近几十年的事。
然而人们对机器人的幻想与追求却已有3000多年的历史。
人类希望制造一种像人一样的机器,以便代替人类完成各种工作。
西周时期,我国的能工巧匠就研制出了能歌善舞的伶人,是我国最早记载的机器人。
公元前2世纪,亚历山大时代的古希腊人发明了最原始的机器人一自动机。
北京交通大学硕士学位论文
它是以水、空气和蒸汽压力为动力的会动的雕像,它可以自己开门,还可以借助蒸汽唱歌。
1893年,摩尔制造了“蒸汽人",“蒸汽人"靠蒸汽驱动双腿沿圆周走动。
进入20世纪后,机器人的研究与开发得到了更多人的关心与支持,一些实用化的机器人相继问世,1927年美国西屋公司工程师温兹利制造了第一个机器人“电报箱",并在纽约举行的世界博览会上展出。
它是一个电动机器人,装有无线电发报机,可以回答一些问题,但该机器人不能走动。
1959年第一台工业机器人（可编程、圆坐标在美国诞生,开创了机器人发展的新纪元。
现代机器人的研究始于20世纪中期,其技术背景是计算机和自动化的发展,以及原子能的丌发利用。
1954年美国戴沃尔最早提出了工业机器人的概念,并申请了专利。
该专利的要点是借助伺服技术控制机器人的关节,利用人手对机器人进行动作示教,机器人能实现动作的一一记录和再现。
这就是所谓的示教再现机器人。
现有的机器人差不多都采用这种控制方式。
1965年,MIT的Roberts[2】演示了第一个具有视觉传感器的、能识别与定位简单积木的机器人系统。
1967年同本成立了人工手研究会（现改名为仿生机构研究会,同年召开了日本首届机器人学术会议。
在这次会议上,提出了两个有代表性的定义。
一个是森政弘与合田周平提出的:
“机器人是一种具有移动性、个体性、智能性、通用性、半机械半人性、自动性、奴隶性等7个特征的柔性机器”。
从这一定义出发,森政弘又提出了用自动性、智能性、个体性、半机械半人性、作业性、通用性、信息性、柔性、有限性、移动性等10个特性来表示机器人的形象。
另一个是加藤一郎提出的具有如下3个条件的机器称为机器人;具有脑、手、脚等三要素的个体;具有非接触传感器（用眼、耳接受远方信息和接触传感器;具有平衡觉和固有觉的传感器。
1970年在美国召开了第一届国际工业机器人学术会议。
1970年以后,机器人的研究得到迅速广泛的普及。
1973年,辛辛那提・米拉克隆公司的理查德・豪恩制造了第一台由小型计算机控制的工业机器人,它是液压驱动的,能提升的有效负载达45公斤。
我国工业机器人起步于70年代初期,经过30多年的发展,大致经历了3个阶段:
70年代的萌芽期,80年代的丌发期和90年代以后的适用化期。
我国于1972年丌始研制自己的工业机器人。
进入80年代后,成功地研制出了一批特种机器人。
4
综述
从90年代后,我国的科研机器人有了长足的发展,其突出的代表就是6000米无缆水下机器人。
根据机器人的发展进程,通常把它分为三代。
第一代是示教再现型机器人,“尤尼梅特”和“沃尔萨特兰’’这两种最早的工业机器人是示教再现型机器人的典型代表。
它由人操纵机械手做一遍应当完成的动作或通过控制器发出指令让机械手臂动作,在动作过程中机器人会自动将这一过程存入记忆装置。
当机器人工作时,能再现人教给它的动作,并能自动重复地执行。
目前国际上商品化、实用化的机器人大部分是这种机器人。
这类机器人不具有外界信息的反馈能力,很难适应变化的环境。
第二代是有感觉的机器人,它们对外界环境有一定的感知能力,选择性地具有听觉、视觉、触觉等功能。
机器人工作时,根据感觉器官（传感器获得的信息,灵活调整自己的工作状态,保证在适应环境的情况下完成工作。
如:
有触觉的机械手可轻松自如地抓取鸡蛋,具有嗅觉的机器人能分辨出不同饮料和酒类。
它与这几年迅速发展起来的传感器、微机技术和仿生学、控制理论等有密切关系。
第三代是具有智能的机器人,它是利用通过各种传感器、测量器等来获取环境的信息然后利用智能技术进行独立思维、识别、推理,并作出判断和决策,能自主行动并实现预定目标的高级机器人。
自主式移动机器人就是这个范畴中的典型系统。
这类机器人目前处于研究探索阶段。
智能机器人是工业机器人从无智能发展到有智能,从低智能发展到高智能的产物。
它更接近于人们对于“机器人”似人的理想要求。
智能机器人的智能特征就在于它具有与外部世界一对象、环境和人相互协调的工作机能。
在这方面,视觉、接近觉、触觉和力觉具有重大作用,机器人视觉被认为是机器人员重要的感觉能力。
目前机器人的研究正向着复杂型、智能型、自主型发展,同时也更在加紧其实用化的进程,机器人与人类生活联系得越来越紧密。
作为现代机器人中一个重要分支的移动式机器人是一个相当活跃的研究领域。
1.2.2移动机器人的发展历史
移动机器人是机器人学中的一个重要分支,是一类能够通过传感器感知环境和自身状态,实现在非结构环境下,动态决策与规划、行为控制与执行等多项功能于一体的高智能化机器系统。
它与机器人学、通讯技术、计算机视觉、多传感器信息融合、智能控制以及多智能体（Multi—Agent、机械学等学科密切相关,体现了信息科学和人工智能技术的最新成果,具有重要的军用及民用价值,是现代机器人学中一个重要而且相当活跃的研究领域。
北京交通大学硕士学位论文
伍翼等【2】对国内外移动机器人的研究历史作了总结。
移动机器人的研究早在上世纪60年代就已经开始,斯坦福研究院（sPd的NilsNilssen和CharlesRoson等人【4J,在1962至1972年制造出了取名为Shakey的自主移动机器人。
从上世纪80年代开始,美国国防高级研究计划局（DARPA就制定了地面无人作战平台的战略计划,从此,在全世界掀开了全面研究室外移动机器人的序幕。
自上世纪90年代以来,开展了移动机器人更高层次的研究。
美国MIT人工智能实验室开发的一个人形机器人Cog,使用一套传感系统来模拟认得感官。
美国佐治亚理工大学的Nomad150机器人利用激光传感器构建3.D坐标和地图。
美国卡耐基一梅隆大学的BookStore计划完全采用了视觉作为导航,实现了基于图像表现的视觉定位和导航。
美国NASA研制的火星探测机器人“索杰娜”于1997年登上火星,2004年初美国又相继发射了“勇气号”和“机遇号”火星车,引起了全世界的广泛关注。
德国慕尼黑国防大学的移动机器人,能够在整幢大楼中进行自主定位和导航,并可以和人类进行多语言交流,完成由人用语言布置的任务。
国内在移动机器人方面的研究起步较晚,主要的研究工作有:
清华大学的THMR.V自动驾驶小车,香港城市大学的自动导航车辆和服务机器人,中国科学院沈阳自动化研究所的AGV和防爆机器人,中国科学院自动化所自行设计和制造的CASIA.I全方位移动机器人视觉导航系统等。
近几年,通过RoboCup足球机器人比赛的广泛开展,移动机器人作为其中的RoboCup中型组全自主机器人,在国内高校和科研院所的积极参与下取得了巨大的进展。
目前以上海交通大学的“蛟龙"系列,中科院自动化研究所,上海广茂达公司和深圳固高公司的移动机器人发展较为迅速。
1.2.3移动机器人的结构
移动机器人在硬件上主要由传感系统、中央处理器、控制系统、行走结构、执行机构等组成。
其中传感系统用于机器人对周围环境的感知和自身运动状态的感知。
1.移动机器人的分类
邓旭明,王伟等人【5】对机器人进行了分类。
移动机器人从工作环境来分,可分为室内移动机器人和室外移动机器人;按移动方式来分:
轮式移动机器人、步行移动机器人、蛇形机器人、履带式移动机器人、爬行机器人等;按控制体系
升级会员 