CN101916112A - 室内场景内智能车模型的定位和控制系统及方法 - Google Patents

Abstract

室内场景内智能车模型的定位和控制系统和方法，包括控制器、服务器、摄像头和智能车，通过控制器向服务器发送控制指令，服务器与摄像头连接，在摄像头前加载滤除可见光的滤光片，对应摄像头的拍摄区域内设置有若干个智能车，在智能车上安装红外灯阵作为光源，同时在智能车上安装无线信号接收装置。本发明提出的基于视觉定位的全局控制方法不受限于智能车的运动路线，适用性更广；利用红外光源和滤光摄像头装置简化了传统的识别和定位方法，并且取得了更快更好的效果；结合触摸屏装置等交互措施，使得该智能车的控制方法更好地应用在某些娱乐场景。

Description

室内场景内智能车模型的定位和控制系统及方法

技术领域

本发明涉及基于计算机视觉的自动控制领域，提出一种基于视觉定位的智能车(模型)全局控制方法。

背景技术

21世纪的汽车概念将会发生根本性的变化。汽车将不再只是一些带有电子控制的机械装置，而会是带有一些辅助机械的机电一体化装置。智能汽车在传统汽车上配备了远程信息处理器、传感器和接收器，通过无线网络获取交通状况来引导车辆控制。近年来，以智能汽车模型为对象的汽车竞赛越来越多地受到了大学生和企业界的关注。智能车在实际生活如娱乐方面也具有良好的发展前景，例如在某些游览场所的无人驾驶导游车，科技馆的智能车模型展览。

智能汽车作为一种自动或者半自动系统，如何实时确定自己的位置是当前的研究技术热点。当前实用的智能汽车的数字导驶技术大多是通过车载计算机、控制器、显示器、数字地图和GPS定位系统实现。对于智能车模型，由于GPS定位精度的限制，大都通过寻迹来确定运动线路，即车辆通过颜色传感器找到特定颜色的线，沿此线运动。寻迹的控制方法虽然成熟稳定，但是灵活性却很差。实用的车辆监控技术往往是对摄像头采集到的图像通过模式识别的方法，如基于特征匹配或者模型匹配的物体检测，对车辆进行识别和分类。该技术仅仅针对于车辆的识别和监控，没有对车辆的控制。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的不足和受限之处，提供一种基于视觉定位的全局控制系统和方法，实现对智能车的简单有效的定位与控制。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现：

室内场景内智能车模型的定位和控制方法，包括：

第一步：确定红外拍摄区域，并在区域内安装摄像头，在摄像头前加载滤除可见光的滤光片，对摄像头进行参数标定；

第二步：在拍摄区域内布置智能车，并在智能车上安装红外灯阵作为光源，同时在智能车上安装无线信号接收装置；

第三步：用加载滤光片的摄像头对拍摄区域内进行拍摄，并把拍摄后的图像传送给服务器；

第四步：由服务器对图像进行处理，并根据摄像头的参数标定进行三维重建，即从图像中红外光源位置还原为真实位置；

第五步：由服务器通过无线信号将控制指令发给智能车，驱动智能车的运动，然后重复第三步。

室内场景内智能车模型的定位和控制系统，包括控制器、服务器、摄像头和智能车，通过控制器向服务器发送控制指令，服务器与摄像头连接，在摄像头前加载滤除可见光的滤光片，对应摄像头的拍摄区域内设置有若干个智能车，在智能车上安装红外灯阵作为光源，同时在智能车上安装无线信号接收装置。

所述控制器为触摸屏控制装置，并在所述服务器上设置有无线信号发射装置。

本发明提出的基于视觉定位的全局控制方法不受限于智能车的运动路线，适用性更广；利用红外光源和滤光摄像头装置简化了传统的识别和定位方法，并且取得更快更好的效果；结合触摸屏装置等交互措施，使得该智能车的控制方法更好地应用在某些娱乐场景。

附图说明

下面根据附图和实施例对本发明作进一步详细说明。

图1是室内场景内智能车模型的定位和控制方法的流程图。

图2是室内场景内智能车模型的定位和控制系统的结构图。

具体实施方式

如图1所示，室内场景内智能车模型的定位和控制方法，包括：

第一步：确定红外拍摄区域，并在区域内安装摄像头，在摄像头前加载滤除可见光的滤光片，对摄像头进行参数标定；

第二步：在拍摄区域内布置智能车，并在智能车上安装红外灯阵作为光源，同时在智能车上安装无线信号接收装置；

第三步：用加载滤光片的摄像头对拍摄区域内进行拍摄，并把拍摄后的图像传送给服务器；

第四步：由服务器对图像进行处理，并根据摄像头的参数标定进行三维重建，即从图像中红外光源位置还原为真实位置；

第五步：由服务器通过无线信号将控制指令发给智能车，驱动智能车的运动，然后重复第三步。

如图2所示，室内场景内智能车模型的定位和控制系统，包括控制器3、服务器4、摄像头1和智能车5，通过控制器3向服务器4发送控制指令，服务器4与摄像头1连接，在摄像头1前加载滤除可见光的滤光片，对应摄像头1的拍摄区域内设置有若干个智能车5，在智能车5上安装红外灯阵6作为光源，同时在智能车5上安装无线信号接收装置7。

所述控制器3为触摸屏控制装置，并在所述服务器4上设置有无线信号发射装置8，由无线信号发射装置8发射信号，由无线信号接收装置7接收。

下面结合附图1-2详细说明如何实施本发明技术方案中所涉及的各个细节问题。

整个系统可以分为控制中心和控制对象两部分，其中控制中心包括输入系统(触摸屏控制器)，采集系统(摄像头)和计算控制系统(服务器)，而控制对象为智能车模型的所在场景，主体是智能车模型。

输入系统的功能是采集用户对智能车线路的定制方案，它将用户画出的线路传送给计算控制系统；采集系统的主要任是用来监控所控场景，把摄像头采集到的图像发送至计算控制系统；计算控制系统是整个控制系统的中心，它负责分析用户指定的运动方案，时时监控场景内车的状态，并发送相应指令到各车，具体实施控制。控制对象的主体智能车模型除了有常规车模拥有的运动结构外，还包括发光源(用于视觉定位)和无线信号接收器(用于接收控制)。

整个工作由以下几个步骤组成：智能车光源和接收器的安装；安装有滤光片的摄像头并标定其参数；控制中心时时监控场景，确定各智能车的数量，位置和方向；根据用户定制的任务需求，控制中心发送给每个智能车各自的运动指令，配合完成各种任务；重复监控和发送指令的过程，直至完成定制路线的任务或者稳态任务。具体步骤包括：

各智能车安装固定排列的红外光源和无线信号接受装置：

视觉的控制难点往往在于光线的噪声，比如太阳光，而室内的环境下可以很好地避免此问题。我们为每个智能车模型的顶部加上一个唯一的红外灯阵列用做光源，用于配合在室内环境下加了滤光片的摄像头以保证采集到只有红外光的图像以方便视觉定位。

如果选择合适的波长的红外灯源，配合相应的滤除可见光的摄像头，采集到的图像可以几乎只包括这些发光源。为了区分各个智能车并且便于计算各个车的位置信息，我们设计不同的阵列规则。车顶前部分一个灯，后边部分的数目不一致，并且后边的灯对称排列，后边所有灯的中心与前面的灯的连线平行于车的中心线，即车的运动方向。

另外每辆车都有一个信号接收装置来获取服务器发送的命令，其中命令需要设计一些标志位，用于区分各个车和各种指令。

给摄像头加滤光片，标定参数并将其固定于场地中央顶部：

室内场景中光线主要为可见光，加了滤除可见光的摄像头采集到的图像可以很清楚地记录智能车红外灯源。滤光片参数的选择要和智能车的发光源参数相对应，例如发光源为中心波长是940nm的红外发光二极管，滤光片可以是满足阻止可见光通过但允许该波长红外光通过的带通滤波片和高通滤波片。

对摄像头进行参数标定可用于三维重建，即从图像位置还原为真实位置。选取合适的广角摄像头，以满足其能够记录整个场景的画面。场景可以定制，比如放置障碍物等，如果有这样的障碍物，需要事先测量其位置信息。

控制中心时时监控场景，确定各智能车的数量，位置和方向：

服务器利用摄像头获取的每一帧场景画面，进行图像处理，确定场景中智能车的数量，位置和方向。摄像头获取的每一帧场景画面都会通过图像采集卡传输给服务器，服务器对其进行简单的图像处理和聚类算法，计算出场景中各个智能车的位置和方向。

采集到的图像大体为黑色背景中的一些亮点(即智能车的标定光源)。因此接下来对图像的处理分别有图像二值化，亮点中心检测，亮点分层聚类，计算各个车在图像中的位置，三维重建映射为场景中的实际位置。由于室内环境下滤光片可以很好地去除可见光，简单的二值化处理就可以将场景背景和智能车的发光源分开。图像中显示的每个发光点都为一个近似圆形的区域，因此需要通过像素点扩展找出这样的区域，计算出发光点中心。接下来根据这些中心的距离，进行聚类，第一层聚类是将各个车的点群分开，然后对每个车的所有点，找出车的前部点和后边点群，通过这些点的坐标确定车的实际位置，通过前部点和后边点群中心的连线角度确定车的实际方向。为了保证聚类的准确性，需要满足：(1)不同车之间的光源距离大于同一辆车上的各光源距离的最大值；(2)每辆车上的前部光源到后部光源组的最小距离大于后部光源组内两两距离的最大值。图像中车的坐标到其实际位置的计算是通过带入相机的标定参数，计算三维重建的矩阵得到。

根据任务需求，控制中心发送给每个智能车各自的运动指令：

作为服务器的计算机控制中心除了计算车辆的当前位置等信息外，还要统筹计算下一步各个车辆的运动信息，并作为控制中心给每辆车发送相应指令。计算机的计算任务包括对比当前场景中车的位置和任务需求，得出下一步各车的运动计划；控制任务则包括将运动计划转成相应的指令信息，发送给各个智能车。信号指令设有车辆识别标志位和运动指令标志位，分别用于鉴定车辆和确定每个车轮组的运动指令。

交替重复监控和发送指令的过程，直至满足任务需求：

该控制系统的目的是通过视觉定位和运动控制来自动完成两种典型的运动任务。一种是对单个智能车的定制路线任务，即人在触摸屏中用手划线来任意指定小车的运动线路，系统可以获取分析该线路，并控制车辆按此线路运动。另一种是指多辆智能车的稳态任务，即控制其在场景中一直沿一些定制好的复杂线路协调运动，复杂线路可以是一些美观的图形，往往会含有交叉点，回路等。

Claims (4)

1.室内场景内智能车模型的定位和控制方法，包括：

第一步：确定红外拍摄区域，并在区域内安装摄像头，在摄像头前加载滤除可见光的滤光片，对摄像头进行参数标定；

第二步：在拍摄区域内布置智能车，并在智能车上安装红外灯阵作为光源，同时在智能车上安装无线信号接收装置；

第三步：用加载滤光片的摄像头对拍摄区域内进行拍摄，并把拍摄后的图像传送给服务器；

第四步：由服务器对图像进行处理，并根据摄像头的参数标定进行三维重建；

第五步：由服务器通过无线信号将控制指令发给智能车，驱动智能车的运动，然后重复第三步。

2.室内场景内智能车模型的定位和控制系统，包括控制器、服务器、摄像头和智能车，其特征在于，通过控制器向服务器发送控制指令，服务器与摄像头连接，在摄像头前加载滤除可见光的滤光片，对应摄像头的拍摄区域内设置有若干个智能车，在智能车上安装红外灯阵作为光源。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述控制器为触摸屏控制装置。

4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，在所述服务器上设置有无线信号发射装置，同时在智能车上安装无线信号接收装置。