CN107831760A - 机器人障碍物处理系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了机器人障碍物处理系统及方法，包括图像获取、视觉处理分析、避障处理中心、驱动模块和主控中心，图像获取包括照明装置、视觉传感器、模拟—数字转换器和帧存储器，视觉处理分析包括图像处理中心和图像分析中心，避障处理中心包括记忆模块、路径规划模块和驱动模块。通过图像获取采集图像信息，由视觉处理分析对采集到的图像进行分析确定障碍物的位置和大小，避障处理中心根据分析结果重新规划路径，并由主控中心控制驱动模块驱动机器人选择继续前进或停止等待或转弯避让的避障处理方法。

Description

机器人障碍物处理系统及方法

技术领域

本发明设计机器人视觉领域，具体机器人障碍物处理系统及方法。

背景技术

目前人工智能在人们的生活、学习和工作中的利用越来越广泛，智能化产品的使用也日益普遍。现有专利CN102879786B提供了一种针对水下障碍物的检测定位方法和系统，包括多波束图像声纳和计算机，首先通过安装在AUV(自治式水下机器人)上的多波束图像声纳获取前进方向的水下声纳图像；然后通过中值滤波减少图像噪声，提高图像质量；运用图像分割算法分割障碍物和背景，并根据分割阈值对场景图像中的每个像素点做二值化处理；最后从二值图像中获取障碍物轮廓，根据获取轮廓计算障碍物的大小和位置。

该技术优点在于用图像分割算法对水下的障碍物进行判断，实现了快速检测出无人测量艇或者水下机器人前进方向中的障碍物，并计算其大小和位置。但是其采用的多波束声纳图像获取方法不能精准的检测出前方的障碍物的具体情况，易受外界干扰，造成障碍物判断错误，不能实现高效的障碍物判别。

发明内容

本发明的目的在于提供机器人障碍物处理系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

包括图像获取、视觉处理分析、避障处理中心、驱动模块和主控中心，驱动模块电性连接主控中心，图像获取包括照明装置、视觉传感器、模拟—数字转换器和帧存储器，照明装置用于照明，其电性连接机器人，视觉传感器电性连接模拟-数字转换器，帧存储器电性连接模拟-数字转换器，视觉处理分析包括图像处理中心和图像分析中心，图像处理中心电性连接帧存储器，图像分析中心电性连接图像处理中心，避障处理中心包括记忆模块、路径规划模块和驱动模块，记忆模块电性连接图像分析中心模块，路径规划模块电性连接图像分析中心模块，路径规划模块电性连接主控中心。

优选的，主控中心为机器人内置的微处理器。

优选的，视觉传感器为至少一个数字摄像机，用于获取原始图像。

优选的，驱动模块电性连接机器人伺服电机。

优选的，图像处理中心为图像分割算法，图像分析中心为图像的二值化处理。

机器人障碍物处理方法，包括以下步骤：

步骤一、在机器人头部安装照明装置，用于对机器人图像获取过程中的亮度补偿；

步骤二、数字摄像机对机器人前方的图像进行采集获取；

步骤三、模拟-数字转换器对采集到的图像信息进行图像信号的转换；

步骤四、帧存储器存储图像信号；

步骤五、图像处理中心读取图像信号并还原图像，采用图像分割算法进行图像分割；

步骤六、图像分析中心读取分割阈值，对场景图像中的每个像素点做二值化处理，分析障碍物位置和大小；

步骤七、记忆模块和路径规划模块读取障碍物位置和大小，进行存储和路径的重新规划，通过主控中心选择继续前行或停止等待或转弯避让。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明通过机器人视觉的获取和处理，对前进中的景象进行摄像，精准的对前方出现的各种物体进行实时采集，并通过图像分割算法和图像二值化对拍摄到的图像进行处理分析，计算出障碍物的位置和大小，并根据障碍物具体状态选择继续前进或停止等待或转弯避让的避障处理方法。

附图说明

图1为本发明的结构示意图；

图2为本发明的步骤流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，机器人障碍物处理系统,包括图像获取、视觉处理分析、避障处理中心、驱动模块和主控中心，主控中心为机器人内置的微处理器，驱动模块电性连接主控中心，驱动模块电性连接机器人伺服电机，用于驱动电机转动。图像获取包括照明装置、视觉传感器、模拟—数字转换器和帧存储器，照明装置用于照明，其电性连接机器人；视觉传感器为至少一个数字摄像机，用于获取足够的机器视觉系统要处理的最原始图像，其电性连接模拟-数字转换器，模拟-数字转换器用于将图像信息转换成数字信号进行传输，帧存储器电性连接模拟-数字转换器，视觉处理分析包括图像处理中心和图像分析中心，图像处理中心采用图像分割算法，其电性连接帧存储器，图像分析中心采用图像二值化处理，其电性连接图像处理中心，避障处理中心包括记忆模块、路径规划模块和驱动模块，记忆模块电性连接图像分析中心模块，路径规划模块电性连接图像分析中心模块，路径规划模块电性连接主控中心。

机器人障碍物处理方法,包括以下步骤：步骤一、把照明装置安装在机器人头部，用于对机器人图像获取过程中的亮度补偿；步骤二、当机器人按照已经预设的路径进行前进时，数字摄像机对机器人前方的图像进行采集获取；步骤三、采集到的图像信息通过模拟-数字转换器进行图像信号的转换；步骤四、转换后的图像信号存储到帧存储器中；步骤五、图像处理中心从帧存储器中读取获取的图像信号，还原图像后采用图像分割算法进行图像分割，使得障碍物和背景分离；步骤六、图像分析中心读取图像处理中心中的分割阈值，根据分割阈值对场景图像中的每个像素点做二值化处理，并从二值图像中获取障碍物基本轮廓，根据获取的轮廓计算障碍物的位置和大小；步骤七、记忆模块和路径规划模块读取图像分析中心得到的障碍物位置和大小，进行记忆存储和根据障碍物的位置和大小进行路径的重新规划。将规划后的路径传输给主控中心，由主控中心进行判别并通过驱动模块驱动伺服电机进行避障处理，若障碍物位置对当前前行路径并不会形成阻碍，则按照原定路径前进；若障碍物位置形成阻碍，则根据当前障碍物的运动轨迹进行处理应对，若障碍物的在逐渐离开阻碍位置，则机器人采取停止等待的处理方法，若障碍物始终处于阻碍位置，则机器人采取转弯避让的处理方法。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以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进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (6)

1.一种机器人障碍物处理系统，其特征在于,包括：

图像获取、视觉处理分析、避障处理中心、驱动模块和主控中心，所述驱动模块电性连接主控中心；

所述图像获取包括照明装置、视觉传感器、模拟数字转换器和帧存储器，所述照明装置用于照明，其电性连接机器人，所述视觉传感器电性连接模拟-数字转换器，所述帧存储器电性连接模拟-数字转换器；

所述视觉处理分析包括图像处理中心和图像分析中心，所述图像处理中心电性连接帧存储器，所述图像分析中心电性连接图像处理中心；

所述避障处理中心包括记忆模块、路径规划模块和驱动模块，所述记忆模块电性连接图像分析中心模块，所述路径规划模块电性连接图像分析中心模块，所述路径规划模块电性连接主控中心。

2.根据权利要求1所述的机器人障碍物处理系统，其特征在于，所述主控中心为机器人内置的微处理器。

3.根据权利要求1所述的机器人障碍物处理系统，其特征在于，所述视觉传感器为至少一个数字摄像机，用于获取原始图像。

4.根据权利要求1所述的机器人障碍物处理系统，其特征在于，所述驱动模块电性连接机器人伺服电机。

5.根据权利要求1所述的机器人障碍物处理系统，其特征在于，所述图像处理中心为图像分割算法，所述图像分析中心为图像的二值化处理。

6.一种机器人障碍物处理方法，其特征在于,包括以下步骤：

步骤一、在机器人头部安装照明装置，用于对机器人图像获取过程中的亮度补偿；

步骤二、数字摄像机对机器人前方的图像进行采集获取；

步骤三、模拟-数字转换器对采集到的图像信息进行图像信号的转换；

步骤四、帧存储器存储图像信号；

步骤五、图像处理中心读取图像信号并还原图像，采用图像分割算法进行图像分割；

步骤六、图像分析中心读取分割阈值，对场景图像中的每个像素点做二值化处理，分析障碍物位置和大小；

步骤七、记忆模块和路径规划模块读取障碍物位置和大小，进行存储和路径的重新规划，通过主控中心选择继续前行或停止等待或转弯避让。