CN110733039A - 基于vfh+与视觉辅助决策的机器人自动驾驶方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于VFH+与视觉辅助决策的机器人自动驾驶方法，属于机器人技术领域，利用激光雷达与深度摄像头混合实现高效VFH+避障决策，解决了通过视觉辅助识别决策，实现高效率避障的技术问题，本发明利用单线激光雷达以及深度视觉混合，相较于传统的多线激光雷达降低了成本，本发明的视觉深度测试，能有效的补偿在空旷地点激光雷达特征点采集少，定位不精确的问题，本发明利用深度视觉实现障碍物测量以及速度换算，与VFH+混合判定最优避障路径。

Description

基于VFH+与视觉辅助决策的机器人自动驾驶方法
技术领域
本发明属于机器人技术领域，特别涉及基于VFH+与视觉辅助决策的机器人自动驾驶方法。
背景技术
随着机器人巡检行业智能化程度不断提高，机器人巡检已经逐渐普及。机器人巡检相较于人工巡检而言，其具有低风险，高效率，能远程操作等特点，受到了国家的高度重视。对于传统的高辐射，高强度的风险作业而言，机器人巡检的工作环境安全，操作简单，会大大降低高危行业巡检的困难性。
由于机器人巡检行业属于新兴产业，现在的机器人巡检主要是通过多线激光雷达建图巡检，但是现有的巡检技术存在以下缺陷：(1)多线激光雷达成本较高，不能广泛适用；(2)受激光雷达硬件影响，在空旷地点定位较差，无法实现精准定位；(2)避障效率较低，不能根据实际情况实现有效决策。
发明内容
本发明的目的是提供基于VFH+与视觉辅助决策的机器人自动驾驶方法，解决了通过视觉辅助识别决策，实现高效率避障的技术问题。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
基于VFH+与视觉辅助决策的机器人自动驾驶方法，包括以下步骤：
步骤1：使用单线激光雷达对机器人的四周进行线性扫描，获取激光雷达的深度点云信息；
步骤2：通过VFH+算法处理深度点云信息，捕获障碍物位置信息和可通过路径信息；
步骤3：检测深度摄像头是否可用：是则执行步骤4；否，则执行步骤10；
步骤4：将障碍物位置信息转化为视场角对应的障碍物像素信息，包括如下步骤：
步骤S1：深度摄像头采集RGB彩色图像信息，并且通过TCL映射算法采集深度距离信息；
步骤S2：把RGB彩色图像信息与深度距离信息相结合，构建出3D点云信息；
步骤S3：对RGB彩色图像信息进行识别，得到物体信息，将物体信息映射于3D点云信息，同时关联深度摄像头的内置参数，转化为机器人当前的相对位置，得到了当前机器人的坐标和距离信息；
步骤5：利用深度摄像头采集图像，获取深度图，将深度图传入到Yolo3-tiny神经网络,利用Bounding Box对物体进行识别分类，得到分类后的物体像素；
步骤6：将障碍物点云信息与激光雷达扫描得出的障碍物角度、距离信息，由它的深度信息和角度信息相匹配，并映射到Yolo3-tiny神经网络中得到的结果，对应识别出目标物体，由此将障碍物位置信息转化为视场角对应的障碍物像素信息；
步骤7：根据步骤6的结果，在物体像素中找出绝对静止的障碍物，对比设定时间内前后多帧图像的障碍物相对变化情况，绝对静止的障碍物的像素信息的变化，由此判断图像中行人车辆等障碍物是否发生了移动；
步骤8：将移动物体的速度及其方向融合到VFH+中，从而判断出最优的决策信息。
优选的，所述单线激光雷达的型号为LS01B2小型三角法激光雷达，所述深度摄像头的型号为Astra Mini S-v1.0。
优选的，在执行步骤7时，所述设定时间为自定义时间，按时间顺序逐一对比每一个时刻的帧图像，得到障碍物相对变化情况，在所述设定时间内位置没有变化的障碍物为绝对静止的障碍物。
本发明所述的基于VFH+与视觉辅助决策的机器人自动驾驶方法，解决了通过视觉辅助识别决策，实现高效率避障的技术问题，本发明利用单线激光雷达以及深度视觉混合，相较于传统的多线激光雷达降低了成本，本发明的视觉深度测试，能有效的补偿在空旷地点激光雷达特征点采集少，定位不精确的问题，本发明利用深度视觉实现障碍物测量以及速度换算，与VFH+混合判定最优避障路径。
附图说明
图1是本发明的流程图。
具体实施方式
如图1所示的基于VFH+与视觉辅助决策的机器人自动驾驶方法，包括以下步骤：
步骤1：使用单线激光雷达对机器人的四周进行线性扫描，获取激光雷达的深度点云信息；
步骤2：通过VFH+算法处理深度点云信息，捕获障碍物位置信息和可通过路径信息；
VFH+算法即为Vector Field Histogram改进算法，是一种由人工势场法改进而来的机器人导航算法，VFH+算法为现有技术，故不详细叙述，VFH+算法可以用以下通用代价函数表示：
cost(θ)＝d1×c(θ，θ1)+d2×(θ，θr)+d3×(θ，θn-1)；
其中，θ为候选方向角度，θr为机器人当前朝向角度，θ1为机器人与目标点的角度，θn-1为上一轮目标形式方向角度。
步骤3：检测深度摄像头是否可用：是则执行步骤4；否，则执行步骤10；
步骤4：将障碍物位置信息转化为视场角对应的障碍物像素信息，包括如下步骤：
步骤S1：深度摄像头采集RGB彩色图像信息，并且通过TCL映射算法采集深度距离信息；
步骤S2：把RGB彩色图像信息与深度距离信息相结合，构建出3D点云信息；
步骤S3：对RGB彩色图像信息进行识别，得到物体信息，将物体信息映射于3D点云信息，同时关联深度摄像头的内置参数，转化为机器人当前的相对位置，得到了当前机器人的坐标和距离信息；
步骤5：利用深度摄像头采集图像，获取深度图，将深度图传入到Yolo3-tiny神经网络,利用Bounding Box对物体进行识别分类，得到分类后的物体像素；
Yolo3-tiny神经网络为现有的卷积网络技术，故不详细叙述，YOLO算法的做法，是用一个M×N的网格覆盖在原图上，并对各个小网格的内容进行标注。
Bounding Box是包含区域的最小矩形，该区域应在最小矩形内部，其原理如下：
步骤A：输入预测的边框值，原来的分类问题只是输入一张图，但是现在对于输入的图还有它在原图中的位置信息，比如滑动窗口、RCNN中selective search给出的区域提案等，产生用于分类判断的区域P；
步骤B：输入的图会通过卷积网络学习提取出特征向量φ5(P)；
步骤C：目标检测的一个目标是希望最后的bounding box(P)和ground truth(G)一致，但是实现方法并不是学习坐标，而是学习变形比例：包括两个部分，第一部分是对边框(x,y)进行移动，第二部分是对边框大小(w,h)进行缩放。
步骤6：将障碍物点云信息与激光雷达扫描得出的障碍物角度、距离信息，由它的深度信息和角度信息相匹配，并映射到Yolo3-tiny神经网络中得到的结果，对应识别出目标物体，由此将障碍物位置信息转化为视场角对应的障碍物像素信息；
步骤7：根据步骤6的结果，在物体像素中找出绝对静止的障碍物，对比设定时间内前后多帧图像的障碍物相对变化情况，绝对静止的障碍物的像素信息的变化，由此判断图像中行人车辆等障碍物是否发生了移动；
步骤8：将移动物体的速度及其方向融合到VFH+中，从而判断出最优的决策信息。
优选的，所述单线激光雷达的型号为LS01B2小型三角法激光雷达，所述深度摄像头的型号为Astra Mini S-v1.0。
优选的，在执行步骤7时，所述设定时间为自定义时间，按时间顺序逐一对比每一个时刻的帧图像，得到障碍物相对变化情况，在所述设定时间内位置没有变化的障碍物为绝对静止的障碍物。
本发明所述的基于VFH+与视觉辅助决策的机器人自动驾驶方法，解决了通过视觉辅助识别决策，实现高效率避障的技术问题，本发明利用单线激光雷达以及深度视觉混合，相较于传统的多线激光雷达降低了成本，本发明的视觉深度测试，能有效的补偿在空旷地点激光雷达特征点采集少，定位不精确的问题，本发明利用深度视觉实现障碍物测量以及速度换算，与VFH+混合判定最优避障路径。

Claims (3)

1.基于VFH+与视觉辅助决策的机器人自动驾驶方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：使用单线激光雷达对机器人的四周进行线性扫描，获取激光雷达的深度点云信息；
步骤2：通过VFH+算法处理深度点云信息，捕获障碍物位置信息和可通过路径信息；
步骤3：检测深度摄像头是否可用：是则执行步骤4；否，则执行步骤10；
步骤4：将障碍物位置信息转化为视场角对应的障碍物像素信息，包括如下步骤：
步骤S1：深度摄像头采集RGB彩色图像信息，并且通过TCL映射算法采集深度距离信息；
步骤S2：把RGB彩色图像信息与深度距离信息相结合，构建出3D点云信息；
步骤S3：对RGB彩色图像信息进行识别，得到物体信息，将物体信息映射于3D点云信息，同时关联深度摄像头的内置参数，转化为机器人当前的相对位置，得到了当前机器人的坐标和距离信息；
步骤5：利用深度摄像头采集图像，获取深度图，将深度图传入到Yolo3-tiny神经网络,利用Bounding Box对物体进行识别分类，得到分类后的物体像素；
步骤6：将障碍物点云信息与激光雷达扫描得出的障碍物角度、距离信息，由它的深度信息和角度信息相匹配，并映射到Yolo3-tiny神经网络中得到的结果，对应识别出目标物体，由此将障碍物位置信息转化为视场角对应的障碍物像素信息；
步骤7：根据步骤6的结果，在物体像素中找出绝对静止的障碍物，对比设定时间内前后多帧图像的障碍物相对变化情况，绝对静止的障碍物的像素信息的变化，由此判断图像中行人车辆等障碍物是否发生了移动；
步骤8：将移动物体的速度及其方向融合到VFH+中，从而判断出最优的决策信息。
2.如权利要求1所述的基于VFH+与视觉辅助决策的机器人自动驾驶方法，其特征在于：所述单线激光雷达的型号为LS01B2小型三角法激光雷达，所述深度摄像头的型号为AstraMini S-v1.0。
3.如权利要求1所述的基于VFH+与视觉辅助决策的机器人自动驾驶方法，其特征在于：在执行步骤7时，所述设定时间为自定义时间，按时间顺序逐一对比每一个时刻的帧图像，得到障碍物相对变化情况，在所述设定时间内位置没有变化的障碍物为绝对静止的障碍物。
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