CN105243664A - 一种基于视觉的轮式移动机器人快速目标跟踪方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于视觉的轮式移动机器人快速目标跟踪方法。轮式移动机器人通过单目式摄像头实时采集机器人前方的视觉信息，根据目标物体的形状与颜色特性筛选出目标物体；准确识别出目标后，通过对摄像头的标定与测量获得摄像头的内外参数，再结合目标物体质心的图像坐标，还原出目标的空间坐标信息；根据目标的空间坐标设计跟踪算法，使得机器人能有效、快速地跟踪目标。本简单易行，对硬件环境要求不高，跟踪精度较高，不会出现因自身运动而造成的目标丢失问题。

Description

一种基于视觉的轮式移动机器人快速目标跟踪方法

技术领域

本发明属于轮式移动机器人视觉控制领域，尤其是涉及一种基于视觉的轮式移动机器人快速目标跟踪方法。

背景技术

轮式移动机器人作为移动机器人中一种最常见的机器人，无论是在日常生活中还是抢险救灾、国防科技等其他高科技领域中，都有着许多实际应用。轮式移动机器人可以采用自主或者半自主的方式运动，是集环境感知、动态决策与规划、行为控制等功能于一体的综合系统。近年来，轮式移动机器人一直朝着自主化、智能化的方向发展，取得了很多研究成果，其中一个重要的分支就是视觉化的研究。随着各类传感器的发展,特别是视觉传感器的发展,为机器人向着视觉化、智能化发展提供了强有力的硬件基础。

目前，对于轮式移动机器人的研究都围绕着目标识别与跟踪、视觉测距与运动学控制展开。目标识别与跟踪，尤其是动态背景下的目标检测与跟踪一直是视觉领域的难点。视觉测距分为单目测距以及双目测距等，其中双目测距的难点在于算法复杂度高以及特征点匹配，所以研究重点集中在如何降低算法复杂度以及如何快速有效地匹配特征点；单目测距因结构简单、运算速度快而具有广泛的应用。

因此，目标跟踪、单目测距及运动控制等问题都影响着轮式移动机器人的自主化、智能化水平，研究如何让移动机器人自主地、智能地寻找并跟踪目标，具有重要的理论价值和实际意义。

发明内容

发明目的：本发明旨在提出一种基于视觉的轮式移动机器人快速目标跟踪方法。

技术方案：一种基于视觉的轮式移动机器人快速目标跟踪方法，具体步骤如下：

步骤(1)：启动摄像头实时采集图像，对每一帧图像先进行灰度化、高斯滤波，将物体表面的纹理模糊化，然后应用霍夫圆变换，检测灰度图像中的圆形目标；

步骤(2)：将步骤(1)中检测出的圆形目标定为待选目标，再通过颜色特性从待选目标中筛选出符合目标物体颜色的圆形目标；

步骤(3)：获取步骤(2)中符合目标物体颜色的圆形目标在图像上的圆心坐标值以及半径，将分割线实时显示在监控图像上以确认所述圆形目标是否被准确识别；

步骤(4)：将步骤(3)中所得的圆心坐标值及半径代入坐标变换器，得到当前目标与轮式移动机器人本体之间的位姿差。

步骤(5)：根据步骤(4)中的位姿差，采用环状运动跟踪目标，并确定轮式机器人环状运动的半径，进而确定轮式机器人左右轮的速度比，给出实际所需的左右轮速，控制机器人带动摄像头跟踪目标。坐标变换器的原理是单目测距系统，将图像上的坐标换算成三维空间中的坐标。位姿差为位置跟姿态的差。

进一步的，在所述步骤(2)中，将形状作为首要特征，再将颜色作为检验特征。

进一步的，在所述步骤(2)中，还包括在执行任务之前的颜色学习：将摄像头所得的BGR图像转化为YUV模型，对U、V两个分量做直方图，来确定目标物体的U、V阈值。YUV模型是一种数字图像储存格式，其中Y为亮度信号，UV为两种色差信号，分别代表蓝色与亮度的比例和红色与亮度的比例。

进一步的，在所述步骤(4)中，坐标变换器用于将图像坐标转化为空间坐标，即单目测距，在单目测距时需满足以下假设条件：球形目标在地面任意方向滚动都能引起形心在图像中的变化，此假设条件限定了摄像头安装的位置必须在Z＝0平面以外，同时也保证了矩阵(r₁r₂t)的可逆性；将步骤(3)中所得的圆心坐标值代入以下方程：

$s\left(\begin{array}{c}u\\ v\\ 1\end{array}\right)=A\left(\begin{array}{cc}R& t\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\\ 1\end{array}\right)$

其中，s是比例因子，(u，v)是目标形心在图像上的坐标值，是摄像头的可逆内参矩阵，是摄像头的外参旋转矩阵，是摄像头的外参平移向量，(X，Y，Z)是球形目标形心在世界坐标系下的坐标，由于圆球在平面滚动时Z值不变，所以令Z＝0，R＝(r₁r₂r₃)，得到以下方程：

$s\left(\begin{array}{c}X\\ Y\\ 1\end{array}\right)={\left(\begin{array}{ccc}{r}_1& r_2& t\end{array}\right)}^{-1}{A}^{-1}\left(\begin{array}{c}u\\ v\\ 1\end{array}\right).$

进一步的，在所述步骤(5)中所设计的环状运动，令机器人以(r，0)为圆心，|r|为半径做环状运动，r满足：

$r=\frac{X^2+Y^2-l^2}{2X}(X\≠0)$

其中(X，Y)是球形目标形心在世界坐标系下的坐标，l是完成跟踪任务时质心与目标的距离。

进一步的，在所述步骤(5)中左右轮的速度(v_l，v_r)比为：

其中，d是两轮距离的一半。

有益效果：本发明由图像目标识别、单目测距和轮式移动机器人运动学目标跟踪三部分组成。轮式移动机器人通过单目式摄像头实时采集机器人前方的视觉信息，根据目标物体的形状与颜色特性筛选出目标物体；准确识别出目标后，通过对摄像头的标定与测量获得摄像头的内外参数，再结合目标物体质心的图像坐标，还原出目标的空间坐标信息；根据目标的空间坐标设计跟踪算法，使得机器人能有效、快速地跟踪目标。相对于现有技术，本发明简单易行，对硬件环境要求不高，跟踪精度较高，不会出现因自身运动而造成的目标丢失问题。

附图说明

图1是本发明轮式移动机器人的控制原理图；

图2是本发明轮式移动机器人及其坐标系示意图；

图3是本发明轮式移动机器人运动算法流程图；

图4是本发明轮式移动机器人环状运动示意图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本发明的实施案例进行详细的描述。

本发明适用于带有单目摄像头的轮式移动机器人控制系统，其中包括图像识别系统、计算机视觉系统和机器人运动控制系统，整体运作原理图如图1所示，整个系统从摄像头到图形采集卡再到图形处理器为图像处理部分，其功能是将外界的信息通过视觉传感器采集进入系统；计算机视觉系统的功能是将视觉传感器采集到的图像信息转化为世界坐标系下的位姿信息，如图2所示；运动控制系统根据计算机视觉系统所得的当前目标位姿与给定目标位姿相比较之后得到目标位姿差，按照图3中的算法，控制轮式移动机器人跟踪运动直至跟踪上目标，如图4所示。

在具体实例中，本发明具体步骤如下：

步骤(1)：首先，启动摄像头实时采集图像，对每一帧采集所得的图像调用OpenCV中的cvCvtColor及cvSmooth函数进行灰度化、高斯滤波操作，暂时舍弃物体颜色以及表面纹理等特性，然后根据物体轮廓特征，调用cvHoughCircles函数进行圆检测，检测灰度图中的圆形目标；

步骤(2)：将步骤(1)中检测出的圆形目标定为待选目标，再通过颜色特性从待选目标中筛选出符合目标物体颜色的圆形目标；

步骤(3)：获取步骤(2)中符合目标物体颜色的圆形目标在图像上的圆心坐标值以及半径，调用cvCircle函数将分隔线实时显示在监控图像上以确认所述圆形目标是否被正确识别；

步骤(4)：将步骤(3)中所得的圆心坐标值代入图像平面与世界坐标系对应方程：

$s\left(\begin{array}{c}u\\ v\\ 1\end{array}\right)=A\left(\begin{array}{cc}R& t\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\\ 1\end{array}\right)$

其中，s是比例因子，(u，v)是目标形心在图像上的坐标值，是摄像头的可逆内参矩阵，是摄像头的外参旋转矩阵，是摄像头的外参平移向量，(X，Y，Z)是球形目标形心在世界坐标系下的坐标，由于圆球在平面滚动时Z值不变，所以令圆球形心在Z＝0平面内移动，再令R＝(r₁r₂r₃)，可得以下方程：

$s\left(\begin{array}{c}X\\ Y\\ 1\end{array}\right)={\left(\begin{array}{ccc}{r}_1& r_2& t\end{array}\right)}^{-1}{A}^{-1}\left(\begin{array}{c}u\\ v\\ 1\end{array}\right)$

其中，内参矩阵A一定可逆，矩阵(r₁r₂t)可逆的原因在于之前所假设的条件：球形目标在地面任意方向滚动都能引起形心在图像中的变化。通过对摄像头的标定与测量，可得相机内参矩阵A以及外参矩阵(r₁r₂r₃t)，所以，只要能得到圆形目标圆心在图像上的像素坐标(u，v)即可得到目标相对于机器人的位姿(X，Y)。

步骤(5)：得到相对位姿(X，Y)以后，设计环状运动跟踪目标，其环状运动满足：

$\left\{\begin{array}{c}{(x-X)}^2+{(y-Y)}^2=l^2\\ {(x-r)}^2+y^2=r^2\\ \frac{y-Y}{x-X}=\frac{r-x}{y}\end{array}\right.$

其中l是完成跟踪任务时质心与球形目标形心的距离，r是环形运动圆心的横坐标，如图4。解方程组可得：

$r=\frac{X^2+Y^2-l^2}{2X}(X\≠0)$

所以左右轮的速度(v_l，v_r)比为：

其中，d是两轮距离的一半。根据左右轮电机速度比给出左右轮的实际速度，按照图3所示的控制算法控制机器人带动摄像头跟踪目标。

坐标变换器的原理是单目测距系统，将图像上的坐标换算成三维空间中的坐标。位姿差为位置跟姿态的差。YUV模型是一种数字图像储存格式，其中Y为亮度信号，UV为两种色差信号，分别代表蓝色与亮度的比例和红色与亮度的比例。

实例系统运用时，光照条件分别为白天室内、白天室外以及夜晚室内，本发明所提出的识别方法都能有效地识别目标，鲁棒性较强；单目测距时，本发明的测量距离与真实距离的误差在1％左右，精度较高；跟踪目标时，本发明在目标静态与运动的情况下都能有效地跟踪上目标。

由此可见，本发明设计的一种基于视觉的轮式移动机器人快速目标跟踪方法能对球形目标物体，实现快速视觉跟踪，效果良好。

Claims (6)

1.一种基于视觉的轮式移动机器人快速目标跟踪方法，其特征在于，具体步骤如下：

步骤(1)：启动摄像头实时采集图像，对每一帧图像先进行灰度化、高斯滤波，将物体表面的纹理模糊化，然后应用霍夫圆变换，检测灰度图像中的圆形目标；

步骤(2)：将步骤(1)中检测出的圆形目标定为待选目标，再通过颜色特性从待选目标中筛选出符合目标物体颜色的圆形目标；

步骤(3)：获取步骤(2)中符合目标物体颜色的圆形目标在图像上的圆心坐标值以及半径，将分割线实时显示在监控图像上以确认所述圆形目标是否被准确识别；

步骤(4)：将步骤(3)中所得的圆心坐标值及半径代入坐标变换器，得到当前目标与轮式移动机器人本体之间的位姿差；

步骤(5)：根据步骤(4)中的位姿差，采用环状运动跟踪目标，并确定轮式机器人环状运动的半径，进而确定轮式机器人左右轮的速度比，给出实际所需的左右轮速，控制机器人带动摄像头跟踪目标。

2.根据权利要求1所述的基于视觉的轮式移动机器人快速目标跟踪方法，其特征在于，在所述步骤(2)中，将形状作为首要特征，再将颜色作为检验特征。

3.根据权利要求1所述的基于视觉的轮式移动机器人快速目标跟踪方法，其特征在于，在所述步骤(2)中，还包括在执行任务之前的颜色学习：将摄像头所得的BGR图像转化为YUV模型，对U、V两个分量做直方图，来确定目标物体的U、V阈值。

4.根据权利要求1所述的基于视觉的轮式移动机器人快速目标跟踪方法，其特征在于，在所述步骤(4)中，坐标变换器用于将图像坐标转化为空间坐标，即单目测距，在单目测距时需满足以下假设条件：球形目标在地面任意方向滚动都能引起形心在图像中的变化，此假设条件限定了摄像头安装的位置必须在Z＝0平面以外，同时也保证了矩阵(r₁r₂t)的可逆性；将步骤(3)中所得的圆心坐标值代入以下方程：

$s\left(\begin{array}{c}u\\ v\\ 1\end{array}\right)=A\left(\begin{array}{cc}R& t\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\\ 1\end{array}\right)$

其中，s是比例因子，(u，v)是目标形心在图像上的坐标值，是摄像头的可逆内参矩阵，是摄像头的外参旋转矩阵，是摄像头的外参平移向量，(X，Y，Z)是球形目标形心在世界坐标系下的坐标，由于圆球在平面滚动时Z值不变，所以令Z＝0，R＝(r₁r₂r₃)，得到以下方程：

$s\left(\begin{array}{c}X\\ Y\\ 1\end{array}\right)={\left(\begin{array}{ccc}{r}_1& r_2& t\end{array}\right)}^{-1}{A}^{-1}\left(\begin{array}{c}u\\ v\\ 1\end{array}\right).$

5.根据权利要求1所述的基于视觉的轮式移动机器人快速目标跟踪方法，其特征在于，在所述步骤(5)中所设计的环状运动，令机器人以(r，0)为圆心，|r|为半径做环状运动，r满足：

$r=\frac{X^2+Y^2-l^2}{2X}(X\≠0)$

其中(X，Y)是球形目标形心在世界坐标系下的坐标，l是完成跟踪任务时质心与目标的距离。

6.根据权利要求1所述的基于视觉的轮式移动机器人快速目标跟踪方法，其特征在于，在所述步骤(5)中左右轮的速度(v_l，v_r)比为：

其中，d是两轮距离的一半。