CN101669144B

CN101669144B - 用于移动式机器人的位置确定的路标和使用该路标的设备与方法

Info

Publication number: CN101669144B
Application number: CN2007800529371A
Authority: CN
Inventors: 刘起成; 崔珍泰; 郑熙敦
Original assignee: Research Institute of Industrial Science and Technology RIST
Current assignee: Research Institute of Industrial Science and Technology RIST
Priority date: 2007-03-13
Filing date: 2007-03-13
Publication date: 2013-09-18
Anticipated expiration: 2027-03-13
Also published as: US8368759B2; CN101669144A; JP5043133B2; JP2010521733A; WO2008111692A9; US20100188510A1; WO2008111692A1

Abstract

本发明提供用于识别在室内空间中运动的移动式机器人的位置的路标和通过使用该路标识别移动式机器人的位置的设备以及方法。该路标包括由在任意位置中的标记和以该标记为中心的X轴和Y轴上的至少两个标记形成的位置识别部分，并且还包括由多个标记的组合形成的区域识别部分用于从其它路标区分单独路标。通过红外照相机，该设备可以获得路标的图像，检测形成该路标的标记并且从这些标记检测该移动式机器人的精确位置和区域信息。

Description

用于移动式机器人的位置确定的路标和使用该路标的设备与方法

技术领域

本发明涉及用于识别移动式机器人的诸如坐标和方位角的位置的路标和使用该路标的位置识别设备与方法。更具体地，本发明涉及具有选择性反射特性以精确且快速地从由照相机得到的路标图像获得移动式机器人的位置的路标，用于从红外照相机获得路标图像并除了该移动式机器人的精确位置信息之外还检测区域信息的位置识别设备和方法，以及用于通过修正由移动式机器人的倾斜引起的透视畸变而检测移动式机器人的位置的位置识别设备和方法。

背景技术

通常，为了控制室内机器人在室内运动，需要识别该机器人的位置。通常，有两种使用照相机通过机器人自身执行的自身位置计算方法。

首先，有一种使用人造路标的方法。如图1所示，具有一定意义的路标30安装在天花板或者墙壁上，通过照相机20拍摄该路标30，从图像中提取该路标30，并且允许屏幕上的坐标与移动式机器人10的坐标一致，由此通过移动式机器人自身计算该移动式机器人10的自身位置(参考韩国专利No.485696)。

另一方面，如图2所示，路标30可以安装在移动式机器人10的顶部，并且照相机20可以安装在天花板上。

其次，有一种使用自然路标的方法。通过照相机拍摄天花板，提取诸如安装在天花板上的照明设备和天花板与墙壁之间分界的直线和边缘的结构信息，由此通过使用该信息而由移动式机器人自身计算该移动式机器人的自身位置(参考韩国专利No.483566)。

然而，当使用人造路标时，该人造路标可能受到照明的影响，并且路标的颜色信息可能受到阳光影响而失真。同样，当使用自然路标时，由于自然路标受到环境光亮度的影响很大，且当记录路标中特征的位置时，需要里程表信息或者另外的机器人位置读取器，由此需要大容量存储器并且必须有附加装置。特别地，当没有照明时，很难使用自然路标。

因此，需要移动式机器人的新的自身位置的识别方法，该方法能够不受照明影响并且减少图像预处理的计算。

同样地，当使用以上描述的两种常规方法时，由于当照相机的坐标和接附到天花板的路标的坐标计算移动式机器人的位置信息时，假设除重力方向以外没有方向的旋转，因此当移动式机器人通过小隆起，或者当由外力或急加速或急减速的惯性力而使其倾斜时，使用通过该照相机获得的图像而计算的机器人的位置信息可能有许多误差。

另一方面，虽然可以对当将用于照相机装置的CMOS和CCD传感器之一接附到机器人上时发生的倾斜进行初始修正，但该初始修正仅用于当初始安装时发生的误差，而不用于当机器人实际驱动时发生的倾斜而引起的误差。

发明内容

技术问题

本发明的一方面提供用于识别移动式机器人的位置的路标，该路标能够允许从通过照相机拍摄的路标图像中检测移动式机器人的位置和区域信息之一，并且能够不管室内照明而识别。

本发明的一方面还提供用于识别移动式机器人的位置的设备和方法，其中通过红外照相机获得路标的图像，并且在不对获得的图像进行特别预处理的情况下就可以获得移动式机器人的位置和区域信息。

本发明的一方面也提供用于识别移动式机器人的位置的设备和方法，该设备具有倾斜修正功能，以通过由使用两轴倾斜仪测量移动式机器人的诸如横摇角和俯仰角的倾斜信息而修正由红外照相机拍摄的路标图像的位置信息，从而精确地识别该移动式机器人的位置。

技术方案

根据本发明的一方面，提供用于识别移动式机器人的坐标和方位角信息的路标，该路标包括由在任意位置的标记和以该标记为中心的X轴与Y轴上的至少两个标记而形成的位置识别部分，所述标记上接附有红外反射涂层或者反射片。

该路标可以进一步包括由多个标记的组合形成的区域识别部分，以从其它路标区分单独路标。

根据本发明的另一方面，提供用于识别移动式机器人的位置的设备，该设备包括：将红外线辐射到由反射该红外线的多个标记形成的路标上的红外发光单元；其中所述路标包括由在任意位置的标记和位于以所述标记为中心的X轴和Y轴上的至少两个标记而形成的位置识别部分；拍摄路标并获得二进制图像的红外照相机；标注包括在该二进制图像中的局部图像并且通过使用每个局部图像的标注的像素的数目和/或分布而检测标记的标记检测器；以及通过使用检测到的标记的中心坐标来检测移动式机器人的坐标和方位角的位置检测器。

红外照相机可以与红外发光单元一起形成在一个主体中。

根据本发明的又一方面，提供识别移动式机器人的位置的方法，该方法包括：(a)通过将红外线辐射到包括由在任意位置的标记和位于以该标记为中心的X轴和Y轴上的至少两个标记形成的位置识别部分的路标以反射该红外线并且拍摄该路标而获得二进制图像；(b)标注包括在该二进制图像中的局部图像并且通过使用每个局部图像的标注的像素的数目和/或分布来检测标记；和(c)通过使用检测到的标记的中心坐标来检测移动式机器人的坐标和方位角。

根据本发明的又一方面，提供用于识别移动式机器人的位置的设备，该设备包括：将红外线辐射到由反射该红外线的多个标记形成并且接附到预定空间的路标上的红外发光单元；其中所述路标包括由在任意位置的标记和位于以所述标记为中心的X轴和Y轴上的至少两个标记而形成的位置识别部分；安装在移动式机器人中且拍摄该路标并获得二进制图像的红外照相机；安装在移动式机器人中并且检测该移动式机器人的倾斜信息的两轴倾斜仪；标注包括在二进制图像中的局部图像并且通过使用每个局部图像的标注的像素的数目和/或分布来检测标记的标记检测器；以及通过使用检测到的标记的中心坐标与移动式机器人的倾斜信息而检测该移动式机器人的坐标和方位角的位置检测器，其中该设备具有倾斜修正功能。

路标可以包括由在任意位置的标记和位于以该标记为中心的X轴和Y轴上的至少两个标记而形成的位置识别部分。

根据本发明的又一方面，提供具有倾斜修正功能的识别移动式机器人的位置的方法，该方法包括：(a)通过将红外线辐射到包括由在任意位置的标记和位于以该标记为中心的X轴和Y轴上的至少两个标记形成的位置识别部分的路标以反射该红外线并且拍摄该路标而获得二进制图像；(b)检测移动式机器人相对地面的两轴倾斜信息并且当检测到的两轴倾斜信息超过预定阈值时再次获得二进制图像；(c)标注包括在二进制图像中的局部图像并且通过使用每个局部图像的标注的像素的数目和/或分布来检测标记；以及(d)通过使用检测到的标记的中心坐标来检测该移动式机器人的坐标和方位角。

通过使用根据两轴倾斜信息的坐标变换矩阵而修正检测到的标记的中心坐标，可以检测移动式机器人的坐标和方位角。

有益效果

根据本发明示例性实施例的用于识别移动式机器人的位置的路标和使用路标的位置识别设备与方法，通过使用红外图像，移动式机器人可以不受空间中的照明影响，并且由于省略预处理图像，不但可以改进位置更新速率，而且该路标可以由以超过30厘米/秒高速运动的机器人使用。

同样地，通过由三个标记形成的位置识别部分精确地识别移动式机器人的位置，并且通过由多个标记形成的区域识别部分将标识符(ID)给予路标，因此将移动式机器人应用到复杂且宽阔的室内空间。

根据本发明的示例性实施例的具有倾斜修正功能的识别移动式机器人的位置的设备和方法，因为可以修正由移动式机器人的倾斜引起的透视畸变所导致的误差，因此精确地识别在各种环境中的移动式机器人的位置。

同样地，当组合移动式机器人的诸如坐标和方位角的位置信息与倾斜信息时，可以获得移动式机器人的三轴旋转角信息，因此在不附加地将惯性测量单元(IMU)接附到该移动式机器人的情况下，还获得惯性信息。

附图说明

图1是示出移动式机器人的照相机拍摄接附到室内空间天花板上的路标的示意图；

图2是示出天花板的照相机的示意图，其中该照相机拍摄接附到移动式机器人的路标；

图3是示出根据本发明实施例的路标的配置示图；

图4(a)是示出根据本发明实施例的移动式机器人的位置识别设备的顶视图；

图4(b)是示出沿着图4(a)的线A-A’剖开的剖面图；

图5(a)是示出根据本发明的另一个实施例的移动式机器人的位置识别设备的顶视图；

图5(b)是示出沿着图5(a)的线A-A’剖开的剖面图；

图6是示出针孔模型的坐标系的示图；

图7是示出当照相机不处于直角处时的坐标系的示图；以及

图8是示出当照相机旋转时的坐标系的示图。

具体实施方式

本发明涉及用于识别移动式机器人的诸如坐标和方位角的位置信息的路标和使用该路标的位置识别设备与方法。将参考图1至3描述根据本发明实施例的用于识别移动式机器人的位置的路标30。

根据本发明实施例的路标接附到空间的天花板上，移动式机器人在该空间中运动，并且如图1所示的通过安装在移动式机器人上的照相机或者接附到移动式机器人顶部的照相机拍摄路标，以及如图2所示的通过安装在天花板上的照相机拍摄路标，以用于识别移动式机器人的位置。

参考图3，根据本发明的示例性实施例的路标100包括由三个标记形成的位置识别部分110以识别移动式机器人的诸如坐标和方位角的基本位置信息，以及由多个标记形成的区域识别部分120以从其它路标区分单独路标100以识别移动式机器人的额外区域信息。

位置识别部分110由在任意位置的一个标记B和分别位于以该标记B为中心的X轴和Y轴上的两个标记C和A形成。三个标记B、A和C将参考点和参考坐标提供给路标100。虽然在图3中示出两个标记，但标记的数目不限于此并且可以使用多于两个标记。

虽然区域识别部分120由位置识别部分110内部的3×3个标记形成，如在图3中示出的，但形成该位置识别部分110的标记的位置和数目可以根据目的而改变。通过给出对应于形成该区域识别部分120的标记的数目和每个标记的位置的ID，可以从其它路标区分每个单独的路标100。如图3中所示，当区域识别部分120由3×3个标记形成时，给出ID512。在这种情况中，根据由位置识别部分110提供的参考坐标可以确定形成该区域识别部分120的标记的位置，并且每个ID可以二进制编码，因此快速地识别移动式机器人的区域信息。

在另一方面，红外反射涂层可以应用到或者反射片可以接附到形成路标100的标记上，以便在一定波带内(特别地是800到1200纳米的波带)扩散地反射红外线。因此，不仅在夜间，而且当存在反射光时，通过使用红外照相机只检测由标记反射的红外线，因此在不使用特别的图像预处理方法的情况下，快速地识别移动式机器人的位置。

在这种情况中，可以仅以预定尺寸的圆形形状形成标记或者可以以在平面上的圆形和平面上的半球形之一的突出形状形成标记。当检测该标记时，为了容易地获得像素的数目、分布和中心坐标，可以使用以圆形和半球形之一的形状形成的标记。

尽管标记可以形成为彼此相同，但用于位置识别部分110的标记与用于区域识别部分120的标记形成为在尺寸和/或颜色上是不同的，因此容易地将位置识别部分110和区域识别部分120区分。

以上描述的形成路标100的标记可以应用到不使用红外照相机的常规的移动式机器人位置识别设备，并且标记的使用不限于根据本发明的示例性实施例的位置识别设备。

接下来，通过参考图3、4(a)和4(b)，将按操作顺序描述根据本发明的示例性实施例的用于识别移动式机器人的位置的设备和方法。

当移动式机器人在其中运动的空间或者路标接附在其上的空间没有弯曲且是平坦的时候，可以应用该实施例。

(a)红外发光二极管(LED)220将红外线辐射到路标100上，且通过照相机200拍摄由形成位置识别部分110的标记反射的图像，由此获得二进制图像。即，由照相机200获得的图像中的标记设置为接近白色的明亮光，并且通过选择预定亮度值阈值转换成二进制图像。

详细地考虑如图4(a)和4(b)中示出的照相机200，该照相机200包括围绕广角透镜210的多个红外LED220、红外光控制器230、CMOS阵列240和视觉控制器250。照相机200安装在移动式机器人和该移动式机器人在其中运动的空间的天花板之一上，以便获得接附到天花板、墙壁和移动式机器人顶部之一的路标100的图像。

(b)标注二进制图像中明亮显示的局部图像，并且从标注的像素的数目和/或分布中检测标记。在这种情况中，标注表示以下过程：识别单独图像，给出该单独图像的参考号并且做出标注目录以获知在二进制图像中明亮显示的局部图像的位置和尺寸。标注之后，获得每个标注的中心坐标，并且从标注的像素的数目和/或分布中检测该标记。

可以有从标注目录中检测标记的各种方法。例如，一种方法可以限制形成标注的像素数目。即，由于标记以圆形形状形成并且标记具有统一的尺寸，因此仅选择具有一定数目像素的标注作为标记候选，并且从标注目录中删除具有多于或者少于该一定数目像素的标注。

由于标记以圆形形状成簇，另一种方法可以从标注中确定对应于相对中心坐标的分布系数的预定分布值，并且从标注目录中删除像素不成簇的标注，由此确定标记候选。

如果需要，可以选择性地或者同时地使用以上描述的两种从标注中检测标记的方法。

另一方面，当在路标100中仅存在位置识别部分110的标记时，通过使用以上方法可以检测三个标记。然而，当存在与位置识别部分110的标记尺寸相同的区域识别部分120的标记时，可以通过执行以下的附加处理从全部标记中分开地检测仅对应于位置识别部分110的标记。

即，从确定的标记候选中检测相互距离近似且处于直角形状的三个标注，由此检测位置识别部分110的标记。例如，获得连接标注的矢量内积，并且检测内积值最接近最大有效内积值的标注，由此从全部标记中仅检测位置识别部分110的标记。

当通过i、j和k表示对应于图3的A、B和C的标注的标志且标注之间的矢量内积的最大有效值是th时，在内积值对应范围的标志中量级差为最小的标志通过使用等式1获得。

{i，j，k}＝arg_i，j，kminD(i，j，k)

D (i, j, k) = | | | \overset{&RightArrow;}{i} j | | - | | \overset{&RightArrow;}{k} j | | |,

其中

(i, j, k) = \arg_{i, j, k} | \overset{&RightArrow;}{i} j \cdot \overset{&RightArrow;}{k} j | < δ_{th}

...等式(1)

当通过使用等式l已经识别到标记的存在和位置时，通过使用位置值的总和计算位置以及检测标注是否存在于该位置，可以容易地获得标记的标识符(ID)。

(c)通过使用检测到的标记检测移动式机器人的诸如坐标和方位角的位置信息与区域信息。

从检测到的标记中根据对应于区域识别部分120的标记的数目和位置确定的ID可以快速地获得，并且可以获得移动式机器人的区域信息。在这种情况中，移动式机器人的区域信息分配给ID，且该移动式机器人的区域信息是移动式机器人所在的大致位置。

通过使用检测到的形成位置识别部分110的三个标记A、B和C的中心坐标，可以获得诸如坐标和方位角的移动式机器人的详细的位置信息。

根据本发明的示例性实施例，通过将从图3中示出的三个标记A、B和C中每个的中心坐标获得的任意点看作参考坐标，可以获得移动式机器人的坐标。在这种情况中，任意点可以是通过三个标记的中心坐标获得的重心。在这种情况中，由于重心是关于该三个标记的中心坐标的误差平均值，因此通过使用重心获得的关于移动式机器人坐标的误差可以减少。

基于通过三个中心坐标获得的一个方向矢量(例如通过从B到A的矢量和从B到C的矢量和获得的方向矢量)可以获得移动式机器人的方位角。

通过使用校准等式可以获得允许移动式机器人的坐标和方位角两者都可知的矢量，这在以下的几篇文献中详细地公开。

R.I.Hartley.“An algorithm for self calibration from several views.”Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and PatternRecognition，908-912页，华盛顿州西雅图，1994年6月，IEEE.。

D.Liebowitz和A.Zisserman.“Metric rectification for perspective images ofplanes.”Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and PatternRecognition，482-488页，加利福尼亚州圣巴巴拉，1998年6月，IEEE ComputerSociety。

以下示出校准等式。

s \tilde{m} = A [\begin{matrix} R & t \end{matrix}] \tilde{M}

&DoubleRightArrow; \tilde{m} = \frac{1}{s} A (RM + t)

...等式(2)

其中

{\tilde{m}}_{0}

是对应于移动式机器人的参考位置的投影像素坐标，R₀和t₀分别是旋转矩阵和位移矢量，s是标度值，A是校准矩阵，

是移动式机器人旋转和运动到的位置的像素坐标，R₁是对应于旋转角度量的矩阵，且t₁是位移矢量，通过使用等式2可以获得等式3和4。

{\tilde{m}}_{0} = \frac{1}{s} A (R_{0} M + t_{0})

...等式(3)

{\tilde{m}}_{1} = \frac{1}{s} A (R_{0} R_{1} M + R_{1} t_{1})

...等式(4)

通过使用等式3获得坐标值M，并且将获得的值分配给等式4。在等式4中，通过使用识别到的标记的矢量总和可以计算R₁。由于已知除去t₁外的等式4中的全部值，因此可以计算位移矢量t₁。即，通过使用等式5可以获得移动式机器人的位移矢量。

t_{1} = s R_{1}^{- 1} A^{- 1} {\tilde{m}}_{1} - R_{0} M

...等式(5)

如以上所述的，通过使用检测到的位置识别部分110的三个标记和使用校准公式的矢量操作，可以获得允许移动式机器人的坐标和方位角同时获知的矢量，由此使用低价格的微处理器。

同样地，移动式机器人的简要区域信息和诸如坐标和方位角的详细位置信息可以转换成代码信息。该代码信息传送到移动式机器人以执行必要的操作。

参考图3、5(a)、5(b)和6至8，将描述根据本发明的另一个实施例的具有倾斜修正功能的识别移动式机器人的位置的设备和方法。图5(a)和5(b)的设备还包括两轴倾斜仪，其与图4(a)和4(b)的设备不同。

(a)红外发光二极管(LED)220将红外线辐射到路标100上，并且通过照相机200拍摄由形成位置识别部分110的标记反射的图像，由此获得二进制图像。即，将通过照相机200获得的图像中的标记设置为接近白色的明亮光，并且通过选择预定亮度值阈值转换成二进制图像。

详细考虑如图5(a)和5(b)中示出的照相机200，该照相机200包括围绕广角透镜210的多个红外LED220、红外光控制器230、CMOS阵列240、视觉控制器250和两轴倾斜仪260。照相机200安装在移动式机器人上以便获得接附到天花板和墙壁之一的路标100的图像。

(b)如图5(b)所示，从安装在照相机200主体上的两轴倾斜仪260检测相对于该移动式机器人的重力方向的两轴倾斜信息。在这种情况中，两轴倾斜信息包括相对于重力方向的横摇角和俯仰角。

由于检测到的倾斜信息在预定阈值内是有效的，因此当倾斜信息超出该预定阈值时，通过照相机200获得进一步的二进制图像直到倾斜信息有效为止。

(c)标注在二进制图像中明亮显示的局部图像，并且从标注的像素的数目和/或分布检测标记。在这种情况中，标注表示以下过程：识别单独图像，给出对于该单独图像的参考号，并做出标注目录以获知在该二进制图像中明亮显示的局部图像的位置和尺寸。在标注之后，获得每个标注的中心坐标，并且从标注的像素的数目和/或分布中检测标记。

可以有从标注目录检测标记的各种方法。例如，一种方法可以限制形成标注的像素数目。即，由于标记以圆形形状形成并且标记具有统一的尺寸，因此仅选择具有一定数目像素的标注作为标记候选，并且从标注目录中删除具有多于或者少于该一定数目像素的标注。

另一方面，从确定的标记候选中检测相互距离近似且处于直角形状的三个标注，因此检测位置识别部分110的标记。例如，获得连接标注的矢量内积，并且检测内积值最接近最大有效内积值的标注，由此从全部标记中仅检测位置识别部分110的标记。

{i，j，k}＝arg_i，j，kmin D(i，j，k)

D (i, j, k) = | | | \overset{&RightArrow;}{i} j | | - | | \overset{&RightArrow;}{k} j | | |,

其中

(i, j, k) = \arg_{i, j, k} | \overset{&RightArrow;}{i} j \cdot \overset{&RightArrow;}{k} j | < δ_{th}

...等式(6)

(d)通过使用检测到的标记和两轴倾斜信息检测移动式机器人的诸如坐标和方位角的位置信息。

通过使用检测到的形成位置识别部分110的三个标记A、B和C的中心坐标可以获得诸如移动式机器人的坐标和方位角的移动式机器人的详细位置。

根据本发明的示例性实施例，通过将从图3示出的三个标记A、B和C中每个的中心坐标获得的任意点看作参考坐标，可以获得移动式机器人的坐标。在这种情况中，任意点可以是通过三个标记的中心坐标获得的重心。在这种情况中，由于重心是关于该三个标记的中心坐标的误差平均值，因此通过使用重心获得的关于移动式机器人坐标的误差可以减少。

然而，由于当移动式机器人倾斜时，通过照相机200获得的包括在图像中的路标形状失真，因此通过使用由两轴倾斜仪260检测的在预定阈值内的移动式机器人的倾斜信息和坐标变换矩阵，修正检测到的标记的中心坐标。

在下文中，将描述通过使用校准等式获得允许获知移动式机器人的坐标和方位角信息的矢量的方法。

当描述图像处理时，针孔模型通常是使用的照相机模型。图6是示出针孔模型的结构示图。

参考图6，在三维空间上的点M_c的点m_r对应于将点M_c连接到点C的直线与平面r相交的点。在这种情况中，点C表示光心，且平面r表示视网膜平面。可以存在通过点C并垂直于平面r的直线，该直线表示光轴。

通常，允许点C为照相机坐标的原点，并且允许光轴与直角坐标系的Z轴一致。

在确定照相机模型后，可以用各种参数表示照相机的结构。这些参数可以分成两种参数用于描述照相机，内部参数和外部参数。内部参数描述以三维坐标表示的在照相机坐标上的点和点投影到的具有二维坐标的视网膜平面之间的对应关系。外部参数描述照相机坐标和世界坐标之间的变换关系。

在下文中，将描述内部参数。

参考图7，可知如下提供在照相机坐标上的点M_c＝[X_cY_cZ_c]^T和对应的视网膜平面上的点m_r＝[u_rv_r]^T之间的关系。

\{\begin{matrix} u_{r} = f \frac{X_{c}}{Z_{c}} \\ v_{r} = f \frac{Y_{c}}{Z_{c}} \end{matrix}

...等式(7)

其中f表示焦距，即光心C和光轴与视网膜平面相交处的点c之间的距离。点c表示主点。

视网膜平面上形成的相位由CCD阵列采样，并转换成视频信号，从照相机输出且存储在帧缓冲器中。因此最终获得的坐标值不是该视网膜平面的坐标值而是像素坐标值。当对应于m_r的像素坐标是m_p＝[u_pv_p]^T时，提供下面的两个坐标之间的变换关系。

\{\begin{matrix} u_{p} = k_{u} u_{r} + u_{0} \\ v_{p} = k_{v} v_{r} + v_{0} \end{matrix}

...等式(8)

其中α和β是表示两个坐标之间标度变换的值，并且u₀和v₀是主点c的像素坐标值。当通过完全直角形成CCD阵列的阵列时，由等式8给出的关系是有效的。然而，由于实际上难以形成完全直角，因此需要获得将该困难考虑进去的关系等式。如图7所示，当通过形成像素坐标的两个轴线形成的角度表示为θ时，在视网膜平面上的坐标和像素坐标之间的关系如下。

\{\begin{matrix} u_{p} = k_{u} u_{r} - k_{u} \cot θ v_{r} + u_{0} \\ v_{p} = k_{v} \csc θ v_{r} + v_{0} \end{matrix}

...等式(9)

当将等式7应用到等式9时，最终获得的在照相机坐标上的三维坐标和像素坐标之间的关系等式如下。

\{\begin{matrix} u_{p} = α_{u} \frac{X_{c}}{Z_{c}} - α_{u} \cot θ \frac{Y_{c}}{Z_{c}} + u_{0} = α \frac{X_{c}}{Z_{c}} + γ \frac{Y_{c}}{Z_{c}} + u_{0} \\ v_{p} = α_{r} \csc θ \frac{Y_{c}}{Z_{c}} + v_{0} = β \frac{Y_{c}}{Z_{c}} + v_{0} \end{matrix}

...等式(10)

如以上描述的，由诸如α、β、γ、u₀和v₀的5个参数形成内部参数。

在下文中，将描述外部参数。

通常，用与照相机坐标不同的坐标描述三维空间上的点，通常这种坐标表示为世界坐标。因此，需要从世界坐标到照相机坐标的变换等式，该变换等式能够由表示各自坐标的原点之间的相对位置的位移矢量和表示每个坐标轴的旋转量的旋转矩阵来示出。

当以世界坐标示出的点是M_w＝[X_w Y_w Z_w]^T并且将该点转换成以照相机坐标的M_c时，M_w和M_c之间的关系等式示出如下。

M_c＝R(M_w+t)

...等式(11)

其中R表示旋转矩阵且t表示位移矢量。由于R包括三个独立的参数，并且t也包括3个独立的参数，因此外部参数的数目是6个。

在下文中，将描述以使用投影几何学示出照相机模式。

通过使用齐次坐标的概念可以线性地示出照相机的针孔模型。当二维像素坐标上的点定义为m＝[u，v]^T并且对应于该点的三维世界坐标上的坐标定义为M＝[X Y Z]^T时，通过将1加到坐标的最后一项而形成的齐次坐标变为

\tilde{m}

= {[u, v, 1]}^{T},

以及

\tilde{M}

= {[X, Y, Z, 1]}^{T} .

使用已述的针孔模型，在三维点M和通过将点M投影而形成的点m之间的关系等式表示如下。

s \tilde{m} = A [\begin{matrix} R & t \end{matrix}] \tilde{M}

...等式(12)

其中s是比例因子，且R和t分别是旋转矩阵和位移矢量，这些是外部参数。A是内部参数的矩阵并且表示为校准矩阵。

A = [\begin{matrix} α & γ & u_{0} \\ 0 & β & v_{0} \\ 0 & 0 & 1 \end{matrix}]

...等式(13)

其中α和β对应于u和v轴的标度值，γ对应于两个图像轴的偏斜，且u₀和v₀是主点。

通过使用校准等式可以获得允许获知移动式机器人的坐标和方位角的矢量，这在以下的几篇文献中详细地公开。

参考图8，将描述世界坐标上的点投影到照相机像素坐标的变换关系。

当对应于照相机倾斜的横摇角和俯仰角分别是α和β时，以如下的矩阵表示这种为α和β的倾斜度。

R_{α} = [\begin{matrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & \cos α & \sin α \\ 0 & - \sin α & \cos α \end{matrix}]

...等式(14)

R_{β} = [\begin{matrix} \cos β & 0 & \sin β \\ 0 & 1 & 0 \\ - \sin β & 0 & \cos β \end{matrix}]

...等式(15)

其中如下获得对应于比例参数的齐次像素坐标

s {\tilde{m}}_{αβ} = R_{α} R_{β} A [\begin{matrix} R & t \end{matrix}] \tilde{M}

...等式(16)

当假设位移矢量t已知时，世界坐标上的点M可以如下获得。

M = s R^{T} (A^{- 1} R_{β}^{T} R_{α}^{T} {\tilde{m}}_{αβ} - t)

...等式(17)

当对应于参考点的点M已知时，获得最终要计算的位移矢量t如下，由此计算移动式机器人的自身位置。

t = s A^{- 1} R_{β}^{T} R_{α}^{T} {\tilde{m}}_{αβ} - RM

...等式(18)

如以上描述的，通过使用位置识别部分110的三个检测到的标记和校准等式的矢量操作，可以获得允许同时获知移动式机器人的坐标和方位角的矢量的量，由此使用低价格的微处理器。

虽然已经示出和描述了本发明的几个实施例，但本发明不限于已描述的实施例。代替地，本领域内的普通技术人员应该理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下，可以对这些实施例做出改变，本发明的范围通过权利要求及其等同物限定。

Claims

1.一种用于识别移动式机器人的位置的设备，所述设备包括：

红外发光单元，其将红外线辐射到由反射所述红外线的多个标记形成的路标上；其中所述路标包括由在任意位置的标记和位于以所述标记为中心的X轴和Y轴上的至少两个标记而形成的位置识别部分；

红外照相机，其拍摄所述路标并且获得二进制图像；

标记检测器，其标注包括在所述二进制图像中的局部图像并且通过使用每个所述局部图像的标注的像素的数目和/或分布检测所述标记；以及

位置检测器，其通过使用所述检测到的标记的中心坐标检测所述移动式机器人的坐标和方位角。

2.根据权利要求1所述的设备，其中所述红外照相机与所述红外发光单元一起形成在一个主体中。

3.根据权利要求2所述的设备，其中所述路标安装在所述移动式机器人的顶部上，并且所述红外照相机安装在能够拍摄所述移动式机器人的预定空间中。

4.根据权利要求1所述的设备，其中所述路标还包括由多个标记的组合形成的区域识别部分以从其它路标区分单独路标，并且所述位置检测器还通过使用所述检测到的标记，检测所述移动式机器人的区域信息。

5.根据权利要求4所述的设备，其中所述区域识别部分通过对应于形成所述区域识别部分的所述标记的数目和每个所述标记的位置的标识符，以从其它路标区分所述单独路标。

6.根据权利要求1所述的设备，其中所述标记以预定尺寸的圆形形状形成。

7.根据权利要求1所述的设备，其中所述标记在平面上或者从平面突出形成。

8.根据权利要求4所述的设备，其中形成所述位置识别部分的所述标记具有与形成所述区域识别部分的所述标记不同的尺寸和/或颜色。

9.根据权利要求5所述的设备，其中所述区域识别部分的所述标识符基于所述位置识别部分而确定。

10.根据权利要求5所述的设备，其中所述区域识别部分形成在所述位置识别部分内部。

11.一种识别移动式机器人的位置的方法，所述方法包括：

(a)通过将红外线辐射到包括由在任意位置的标记和位于以所述标记为中心的X轴和Y轴上的至少两个标记而形成的位置识别部分的路标以反射所述红外线并且拍摄所述路标来获得二进制图像；

(b)标注包括在所述二进制图像中的局部图像并且通过使用每个所述局部图像的标注的像素的数目和/或分布来检测所述标记；以及

(c)通过使用所述检测到的标记的中心坐标来检测所述移动式机器人的坐标和方位角。

12.根据权利要求11所述的方法，其中通过使用每个所述局部图像的标注的像素的所述数目和/或分布来选择标记候选，以及通过使用连接操作(b)中所述选择的标注的矢量的内积检测对应于所述位置识别部分的三个标记。

13.根据权利要求11所述的方法，其中所述路标还包括由多个标记的组合形成的区域识别部分以从其它路标区分单独路标，并且通过使用所述区域识别部分的所述标记，还检测所述移动式机器人的区域信息。

14.根据权利要求13所述的方法，其中所述区域信息是对应于形成所述区域识别部分的所述标记的数目和每个所述标记的位置给出的标识符，以从其他路标区分所述单独路标。

15.一种用于识别移动式机器人的位置的设备，所述设备包括：红外发光单元，其将红外线辐射到由反射所述红外线的多个标记形成的并且接附到预定空间的路标；其中所述路标包括由在任意位置的标记和位于以所述标记为中心的X轴和Y轴上的至少两个标记而形成的位置识别部分；红外照相机，其安装在所述移动式机器人中并拍摄所述路标且获得二进制图像；两轴倾斜仪，其安装在所述移动式机器人中并且检测所述移动式机器人的倾斜信息；标记检测器，其标注包括在所述二进制图像中的局部图像并且通过使用每个所述局部图像的标注的像素的数目和/或分布来检测所述标记；以及位置检测器，其通过使用所述检测到的标记的中心坐标和所述移动式机器人的所述倾斜信息检测所述移动式机器人的坐标和方位角，其中所述设备具有倾斜修正功能。

16.一种具有倾斜修正功能的识别移动式机器人的位置的方法，所述方法包括：

(b)检测所述移动式机器人相对地面的两轴倾斜信息，并且当所述检测到的两轴倾斜信息超过预定阈值时，再次获得二进制图像；

(c)标注包括在所述二进制图像中的局部图像并且通过使用每个所述局部图像的标注的像素的数目和/或分布来检测所述标记；以及

(d)通过使用所述检测到的标记的中心坐标来检测所述移动式机器人的坐标和方位角。

17.根据权利要求16所述的方法，其中通过使用根据所述两轴倾斜信息的坐标变换矩阵而修正所述检测到的标记的所述中心坐标，检测所述移动式机器人的坐标和方位角。