基于单目视觉的自主牵引机器人研究

王 京，王 霆，李金义，齐立哲

WANG Jing1, WANG Ting 1 , LI Jin-yi1 ,QI Li-zhe2

(1.北京电子科技职业学院 汽车制造技术系，北京 100026；2. 智通机器人技术有限公司，廊坊 030001）

0 引言

机器人有两个发展阶段：普通机器人和智能机器人。普通机器人只能准确地重复执行某些简单的规定动作；智能机器人则可像人类一样自主完成一些复杂任务。智能机器人与普通机器人的区别是增加了各种传感器，具有了感知、决策等能力能够自主实现轨迹的规划[1,2]。视觉是机器人获取周围世界信息最重要的来源之一，为智能机器人系统提供周围的环境信息。视觉测量分类方法有多种,按所用视觉传感器数量可以分为单目视觉、双目视觉等。单目视觉虽然缺少了环境的立体信息，但由于其结构简单、易标定，同时还能避免立体视觉中的视场小、立体匹配难的缺陷，在移动机器人中的研究仍然十分常见，特别是针对已知特征的物体的跟踪场合得到了广泛的应用[3～6]。

本文采用单目相机设计了一种在空间内能够跟踪靶标的自主移动机器人系统，它主要包括单目视觉系统、移动机器人平台、无线模块、上位机及控制软件。上位机控制软件首先对通过无线图像采集模块获得图像进行图像处理与特征提取，获得靶标的在图像坐标系下的当前位置信息，然后与靶标的目标位置进行比对，获得机器人的运动控制量，进而控制机器人始终跟踪靶标，从而实现了基于图像的机器人在空间位置控制过程。

1 机器人系统硬件组成介绍

设计的基于单目视觉系统的自主牵引机器人系统组成如图1所示。

图1 系统组成

它由一四轮机器人移动平台、无线控制模块、单目相机、无线图像模块、上位机及控制软件组成。其中机器人移动平台采用奥松机器人公司设计的基于Arduino的开放四轮机器人平台，它的控制器是一个基于开放源代码的USB接口的Simple I/O接口板（包括PWM输出及ADC输入输出通道），能通过编程方便控制机器人平台的前进、后退、左转、右转及停止等基本操作；无线控制模块是一种多通道嵌入式无线传输模块，其可设置很多的频道，步进精度可为1khz，发送功率高达20mW，通过串口通讯的方式，通过安装在上位机上的发送端发送指令，安装在机器人平台上的接收端接收指令，便可以实现上位机对机器人移动平台的远程运动控制；视觉系统采用CCD单目相机，安装在机器人平台上，可以实时采集靶标图像；无线图像模块包含一发射端及接收端，接收端安装在上位机上，发送端与相机相连并安装在机器人平台上。

2 软件功能模块及工作流程

根据机器人自主牵引过程，软件主要包括图像采集、图像处理与特征提取、牵引算法规划与控制等功能模块，系统工作流程如图2所示。系统开始工作后，由单目相机采集图像并通过无线图像模块发送端发送图像数据给上位机，上位机通过接收端接收到图像后，先进行图像处理，将靶标从背景图像中提取出来，然后进行特征提取，提取出靶标的特征数据（球靶标球心及半径）；然后根据自主牵引算法对机器人运动进行规划，并通过无线控制模块发送端将运动指令发送给远程机器人平台，机器人通过接收端接收到运动命令后，便会执行运动命令，从而逐步跟踪靶标位置。

图2 系统工作流程

3 核心模块介绍及实现

实现机器人自主牵引过程的核心模块为靶标图像处理与特征提取及牵引过程控制。

3.1 图像处理与特征提取

本系统采用乒乓球作为跟踪靶标，理论上球状的乒乓球在CCD上成的像为一圆且颜色一般为黄色，根据这些特征，便可以采用基于颜色分割的方法及重心法便可以提取出乒乓球在图像坐标系下的球心坐标值及半径。具体计算公式如下：

其中：Rx, Ry, r 分别为靶标球心在视觉系统坐标系下的坐标值及以像素为单位的靶标半径值；Ix,Iy分别为通过通过图像分割后的靶标特征上各个点的图像坐标值； 为提取出来的靶标特征的像素数目。根据这一过程提取出来的靶标两个位置上的特征如图3所示：

图3 靶标在不同位置特征提取结果

3.2 跟踪过程控制

单目视觉系统一般会丢失深度信息，为了实现机器人空间内的靶标跟踪过程，需要借助靶标的已知特征及基于图像的控制策略对机器人进行跟踪控制。首先设定一目标图像，对目标图像进行图像处理及特征提取，便可以获得靶标的目标圆心位置及半径，记为RxG,RyG,rG；同样对当前图像进行处理及特征取，也会获得当前靶标的圆心位置及半径，记为RxC,RyC,rC。如图4所示。

从图像可知，机器人与靶标的距离决定了靶标半径的大小；机器人与靶标的方位决定了靶标圆心在在图像中的位置。根据这一规律，可建立基于图像的机器人控制策略如下。

1）机器人前进：当前半径小于目标半径

2）机器人后退：当前半径大于目标半径

3）机器人左转：当前靶标在目标靶标的右侧

4）机器人右转：当前靶标在目标靶标的左侧

图4 目标与当前图像对比图

图5 靶标在初始位置

图6 靶标在目标位置

图7 机器人跟踪靶标过程

4 结束语

本文采用单目视觉系统，设计了靶标的机器人自主牵引方法，通过实验验证了方法的有效性，实现了机器人自主牵引过程。后续可考虑采用高性能相机及优化图像处理算法，进一步提高机器人牵引速度。

[1] 孟庆春,齐勇,张淑军,杜春侠,殷波,高云.智能机器人及其发展[J].中国海洋大学学报(自然科学版),2004, (05).

[2] 董砚秋.智能机器人概述[J].网络与信息,2007,(07).

[3] 张远辉,韦巍,虞旦.基于实时图像的乒乓机器人Kalman跟踪算法[J].浙江大学学报(工学版),2009,(09).

[4] 弋英民,刘丁.基于单目视觉的轮式机器人同步定位与地图构建[J].仪器仪表学报,2010,(01).

[5] 吴刚,唐振民.单目式自主机器人视觉导航中的测距研究[J].机器人,2010, (06).

[6] 刘磊,王永骥.基于单目视觉的机器人动态目标识别与跟踪[C].Proceedings of the 26th Chinese Control Conference July 26-31,2007,Zhangjiajie,Hunan, China.