CN112214028A - 一种基于OpenMV的水下机器人位姿控制方法 - Google Patents

一种基于OpenMV的水下机器人位姿控制方法 Download PDF

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朱明明
辛绍杰
王能鋆
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Abstract

本发明公开了一种基于OpenMV的水下机器人位姿控制方法，至少包括如下步骤：S1、使用水下机器人的惯性测量单元，通过惯性测量单元测量水下机器人的三轴姿态角和加速度信号，通过角速度信号和加速度信号初步解算水下机器人的位姿；S2、利用视觉模块解算水下机器人的位姿；S3、对于惯性测量单元采集到的位姿信息与视觉模块采集到的位姿信息融合，通过卡尔曼滤波进行数据处理，将处理好的位姿信息发送给控制器，以对水下机器人进行姿态控制。能够得到水下机器人精准实时坐标信息，控制水下机器人实现长时间悬停定姿作业，以便完成特种作业。

Description

一种基于OpenMV的水下机器人位姿控制方法
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，具体来说，是一种水下机器人位姿控制方法。
背景技术
现有的技术中，水下机器人位姿控制多采用的导航定位方法有：GPS组合导航系统、多普勒导航系统、声学导航系统、惯性导航系统等。但水下环境复杂、作业难度大，多需要水下机器人长时间在水下进行特种作业，由于工作量的巨大以及水下环境的复杂性，所以现有这些定位不能很好的满足水下机器人作业需求。
第一，现有的技术中水下机器人GPS组合导航系统是基于无线电波实现导航定位功能，虽然将GPS导航跟水下长基线水声导航融合后，可以实现GPS对水下潜航器进行定位跟踪。但是GPS在水下衰减较大而无法有效传播。并且由于GPS定位系统受美国军方控制，在特殊情况下会出现GPS定位无法使用的情况，以至于水下机器人航行不受控，航线无法准确控制。第二，多普勒导航系统利用航位推算技术实现定位，但在水下应用中有一定局限性，由于水下环境未知性较大，水下机器人机体往往会有较大的姿态变化，当姿态变化超过一定限度，系统有可能收不到自身发出的超声波的回波。第三，声学导航定位系统布阵测量工作通常非常繁琐，耗时耗力，并且类似于水听器之间距离以10～20米为宜的短基线水声定位系统，对于体积过小的船体或水下机器人不适合，所以很难将声学导航定位系统在水下机器人上广泛应用。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于OpenMV的水下机器人位姿控制方法，能够得到水下机器人精准实时坐标信息，控制水下机器人实现长时间悬停定姿作业，以便完成特种作业。
本发明的目的是这样实现的：一种基于OpenMV的水下机器人位姿控制方法，至少包括如下步骤：
S1、使用水下机器人的惯性测量单元，通过惯性测量单元测量水下机器人的三轴姿态角和加速度信号，通过角速度信号和加速度信号初步解算水下机器人的位姿；
S2、利用视觉模块解算水下机器人的位姿；
S3、对于惯性测量单元采集到的位姿信息与视觉模块采集到的位姿信息融合，通过卡尔曼滤波进行数据处理，将处理好的位姿信息发送给控制器，以对水下机器人进行姿态控制；
其中，上述视觉模块是基于OpenMV的视觉传感器。
进一步地，在S2步骤中，至少包括S21子步骤，S21子步骤过程如下：视觉模块进行图像采集，对采集目标进行捕获，显示出目标原始图像。
进一步地，在S2步骤中，至少包括S22子步骤，S22子步骤过程如下：对目标识别与跟踪，如若失败则重新对图像采集。
进一步地，在S2步骤中，至少包括S23子步骤，S23子步骤过程如下：利用视觉模块进行水下机器人的位姿解算，将解算出来的位姿坐标通过数据发送传给水下机器人。
本发明的有益效果在于：
1、采用基于OpenMV视觉的水下机器人位姿控制方法能够有效提高水下机器人水下位姿控制的精准度，减小位姿定位误差，提高水下机器人潜水作业时对于水下目标定位的准确性；
2、当作业型水下机器人需在水下固定位置长期作业时，由于水下环境的复杂性，水下机器人姿态会随着时间增加误差逐渐变大，通过将OpenMV视觉定位处理技术载入水下机器人机载处理器，可以实时的解算水下机器人位姿，通过视觉传感器的实时性以及数据量大等特点，可以控制水下机器人惯性测量单元产生的误差漂移现象，进而提高水下机器人对于水下环境的适用性和实用性。
附图说明
图1是水下机器人结构示意图。
图2是水下机器人定姿流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图1-2和具体实施例对本发明进一步说明。
结合图1-2所示，一种基于OpenMV的水下机器人位姿控制方法，包括如下步骤：
S1、使用水下机器人的惯性测量单元(图1中的IMU)，通过惯性测量单元测量水下机器人的三轴姿态角和加速度信号，通过角速度信号和加速度信号初步解算水下机器人的位姿，但由于惯性测量单元的积分累计误差的存在，惯性导航定位精度会随着时间逐渐增大，此时对于需长时间定点作业的水下机器人则需要视觉模块辅助定姿。
S2、利用视觉模块(即为视觉传感单元)解算水下机器人的位姿，对于水下机器人在特定点长期作业，需要用到视觉模块，视觉悬停定姿过程主要分为三步：首先，视觉传感器进行图像采集，对采集目标进行捕获，显示出目标原始图像；其次，对目标识别与跟踪，如若失败则重新对图像采集；最后，对采集到的目标进行坐标解算，将解算出来的位姿坐标通过数据发送传给水下机器人。
视觉模块计算水下机器人三维位姿推导过程如下：
首先目标坐标系与载体坐标系间的三维位姿关系定义为：将载体坐标系先做平移变换Evo，再做旋转变换Gvo后与目标坐标系重合。设某点P在载体坐标系下的坐标为Pv(xv,yv,zv)，在目标坐标系下的坐标为Po(xo,yo,zo)，则有：
pv＝GvoPo+Evo (1)
Evo＝(xvo,yvo,zvo)T表示目标坐标系原点在载体坐标系下的位置；旋转矩阵Gvo可以分解为载体坐标系按一定顺序绕本身的坐标轴分别旋转的角度(z,v,w)；则载体和目标间的相对位姿关系可以用6维位姿矢量(xvo,yvo,zvo,z,v,w)来描述；位姿计算的目的就是求取这个6维矢量。
设第i个特征点Pi在两个坐标系下的坐标分别为Vi＝(xvi,yvi,zvi)T和Oi＝(xoi,yoi,zoi)T，则：
Vi＝GvoOi+Evo (2)
当向量为单位向量时，只有旋转而没有平移，即为式：
nvi＝Gvonoi (3)
其中nvi和noi分别为同一单位列向量ni在两个坐标系下的表示。
令n3为n1×n2所构成的单位列向量，则这三个列向量之间都是线性无关的，且满足式：
nv＝Gvono (4)
其中，nv＝[nv1nv2nv3],no＝[no1no2no3]。
根据(4)式和(2)式，即可求出旋转矩阵Gvo和平移矢量Tvo，进而可以得到位姿矢量(xvo,yvo,zvo,z,v,w)。
Figure BDA0002662909120000051
S3、对于惯性测量单元采集到的位姿信息与视觉模块采集到的位姿信息融合，通过卡尔曼滤波进行数据处理，将处理好的位姿信息发送给控制器，以对水下机器人进行姿态控制。
其中，上述视觉模块是基于OpenMV的视觉传感器。
由于水下作业环境较差，且目前水下管道检测、水下电缆检测以及坝体损坏检测等特殊作业需要水下机器人在特定点位置长期作业，而现有水下机器人位姿导航控制系统误差较大，根据水下机器人载入OpenMV视觉技术，将视觉定位技术结合水下机器人惯性导航技术共同实现水下机器人悬停定姿功能。对IMU和视觉传感器分别解算出来的水下机器人位姿坐标进行卡尔曼滤波，可得到水下机器人精准实时坐标信息，控制水下机器人实现长时间悬停定姿作业，以便完成特种作业。
以上是本发明的优选实施例，本领域普通技术人员还可以在此基础上进行各种变换或改进，在不脱离本发明总的构思的前提下，这些变换或改进都应当属于本发明要求保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于OpenMV的水下机器人位姿控制方法，其特征在于，至少包括如下步骤：
S1、使用水下机器人的惯性测量单元，通过惯性测量单元测量水下机器人的三轴姿态角和加速度信号，通过角速度信号和加速度信号初步解算水下机器人的位姿；
S2、利用视觉模块解算水下机器人的位姿；
S3、对于惯性测量单元采集到的位姿信息与视觉模块采集到的位姿信息融合，通过卡尔曼滤波进行数据处理，将处理好的位姿信息发送给控制器，以对水下机器人进行姿态控制；
其中，上述视觉模块是基于OpenMV的视觉传感器。
2.根据权利要求1所述的一种基于OpenMV的水下机器人位姿控制方法，其特征在于：在S2步骤中，至少包括S21子步骤，S21子步骤过程如下：视觉模块进行图像采集，对采集目标进行捕获，显示出目标原始图像。
3.根据权利要求2所述的一种基于OpenMV的水下机器人位姿控制方法，其特征在于：在S2步骤中，至少包括S22子步骤，S22子步骤过程如下：对目标识别与跟踪，如若失败则重新对图像采集。
4.根据权利要求3所述的一种基于OpenMV的水下机器人位姿控制方法，其特征在于：在S2步骤中，至少包括S23子步骤，S23子步骤过程如下：利用视觉模块进行水下机器人的位姿解算，将解算出来的位姿坐标通过数据发送传给水下机器人。
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