CN113110443A - 一种基于摄像头的机器人循迹及定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种基于摄像头的机器人循迹及定位方法，属于智能机器人控制技术领域。本发明通过对图像进行二值化、高斯滤波、腐蚀与膨胀等操作，为机器人脱离传感器实现循迹和定位提供了一种策略。本发明所述的基于摄像头的循迹策略降低了对物流机器人工作环境的要求，增强了机器人的环境适应能力，能够准确地获取行进路线，降低了出错率；基于摄像头的定位系统能够实现对机器人的远程监控，能够实时监视其工作状态，一旦出现错误能够及时地发现处理。

Description

一种基于摄像头的机器人循迹及定位方法
技术领域
本发明属于智能机器人控制技术领域，具体涉及一种基于摄像头的机器人循迹及定位方法，通过对图像进行二值化、高斯滤波、腐蚀与膨胀等操作，为机器人脱离传感器实现循迹和定位提供了一种策略。
背景技术
目前随着经济的快速发展，各行各业对智能机器人的数量需求越来越大，对智能机器人“智能”的要求也越来越高。与此同时也产生了许多技术问题急需解决，在多机器人智能仓储领域，如何提高机器人的“智能”水平是一个值得研究的问题，这需要机器人能快速平滑地追寻轨迹，搬运货物，让机器人拥有一双“眼睛”是一个不错的想法。如在物流仓储系统中的搬运机器人，在餐厅上菜的服务员机器人等，都需要一双“眼睛”来看清周围的道路，完成自己的任务。同时，多机器人混合运行的环境下，如何保证多机器人间的合作，以及有效定位及时让人们弄清机器人的运行状态，也是一个需要考虑的问题。
目前主流的只能搬运机器人都是使用单片机作为主控制器，利用多种传感器获取外界信息。姚思嘉等人设计的基于STM32的智能搬运机器人就是使用红外和超声波传感器实现机器人的循迹和定距等功能从而实现对物品的抓取，但这种方法存在的问题就是无法对周围环境做到一个直观的认识，比如当超声波传感器检测到前方有物体时，很难判断这是障碍物还是要抓取的物体，但利用摄像头进行采集图像、处理分析，就能很容易的解决这个问题。
而且单片机的处理能力及运算速度有限，循迹操作需要对采集到的图像做高斯拉普拉斯滤波、腐蚀膨胀时等操作，大量的数据运算会导致时间延迟很大，在机器人高速运转时很难保证即使完成图像处理，指引循迹，进而难以保证时效性，所以本发明引入处理运算能力更强、运算处理速度更高的树莓派来解决这一问题，能实现实时信息传递与处理，保证机器人完成高速平滑的循迹操作。
其次，随着目前的机器人数量需求的激增，单个机器人越来越难以完成一项任务，从而引入了多机器人系统，随之而来的问题就是对多个机器人信息的获取，首先想到的就是对机器人位置信息的获取。目前提出的主流方法有，许垚设计的采用AprilTag二维码作为人工路标进行移动机器人辅助定位。这种方法对机器人的位置信息进行了数值化的处理，不够直观。如果利用摄像头使用颜色识别和形状提取的技术对机器人进行识别特征，进而实现位置信息的获取，这种方法一方面更为直观，另一方面更加容易进行后续的控制。
发明内容
本发明的主要目的是结合智能物流仓储的背景，以Open Cv的图像分析方法为基础，建立一个可以通过摄像头实现单个机器人自动循迹和实时定位的系统。
为了达到上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种基于摄像头的机器人循迹及定位方法，包括以下步骤：
第一步，通过机器人头部摄像头获取行进路线
机器人顶部摄像头对前方的路径进行拍照上传给树莓派，将摄像头采集的图像进行滤波、二值化、腐蚀、膨胀等处理获取机器人所处位置的环境灰度图，从灰度图中抓取行走路线，通过算法寻找路径中心，得到下一步的行进方向。
第二步，根据下一步的行进方向，控制机器人执行对应的运动命令
树莓派判断出下一步的行进方向之后通过串口向机器人底盘发送对应运动指令，底盘按照指令中的参数做出响应动作实现循迹。
第三步，通过场景顶部摄像头对系统场景进行提取
在场景的顶部悬吊一台摄像头能够采集到整个场景的图像，然后采用Open Cv中的轮廓提取算法提取场景轮廓并对其进行坐标分划。
第四步，对机器人特征进行识别，对机器人在场景中的位置进行定位
基于树莓派采用Open Cv中的颜色提取算法，对机器人的特征颜色进行提取，然后根据颜色块在图像中的像素位置进行坐标推算，从而得到机器人的实时位置。
第五步：根据机器人实时位置判断其工作状态是否偏离工作路线，进而对相应机器人进行纠错调整，使其回到工作路线。
本发明的有益效果为：本发明实现了通过摄像头实现物流机器人的自动循迹和定位。本发明所述的基于摄像头的循迹策略降低了对物流机器人工作环境的要求，增强了机器人的环境适应能力，能够准确地获取行进路线，降低了出错率；基于摄像头的定位系统能够实现对机器人的远程监控，能够实时监视其工作状态，一旦出现错误能够及时地发现处理。
附图说明
图1是系统设计框图。
图2是机器人物理模型。
图3是机器人循迹工作图。
图4是处理后的路径图像。
图5是前方需向左调整方向的路径图。
图6是前方需向右调整方向的路径图。
图7是机器人工作场景布局平面坐标图。
图8是定位工作场景示意图。
具体实施方式
为使本发明实施的目的、技术方案和优点更加清晰，以下结合本发明的技术方案和附图作进一步详细描述。
一种利用摄像头实现机器人自动循迹及定位的方法，其系统总体框图如图1所示。该方法可分为两个环节，即自动循迹和机器人定位。具体步骤如下：
第一步：机器人通过摄像头获取路径信息
机器人物理模型如图2所示。机器人顶部摄像头对前方的路径进行拍照上传给树莓派背包，将其存储为480*640的图像，其工作模式如图3所示。
首先对采集的图像进行高斯滤波处理以减少图像中色彩尖锐的部分；再通过大律法二值化将图像转化为灰度图，从而得到一个由255和0两个元素组成的像素矩阵；之后将灰度图进行多次腐蚀和膨胀处理，以减少黑色路线中由于反光等原因产生的白色干扰，处理后的图像如图4所示；为了更加精确的判断下一步的行进方向，同时减少图像中其他环境因素的影响，再截取图像中央的一个窗口，计算方式如下：
Figure BDA0003014969420000041
其中，color表示截取窗口的像素矩阵，矩阵中0元素表示白色点，255元素表示黑色点，R表示窗口行数，L表示窗口列数。像素矩阵中的每一行都相当于当前路径的一个微元。
对像素矩阵的第0行和第(R-1)行进行元素遍历，分别记录第一个黑色点所在的列位置并统计黑色点的数目，进行如下计算：
n0＝sum(color[0,:]＝＝255
nR-1＝sum(color[R-1,:]＝＝255)
Figure BDA0003014969420000051
Figure BDA0003014969420000052
Figure BDA0003014969420000053
其中，n0、nR-1分别是第0行和第(R-1)行黑色点的个数，sum()为求和函数；j0、jR-1分别是第0行和第(R-1)行第一个黑色点所在的列位置；center是截取窗口的中间位置，用来表示机器人当前的朝向，center0、centerR-1分别表示第0行和第(R-1)行路径微元的中心位置。
接下来对路径走向进行判断：
①当满足下式时，前方需向左转向调整，如图5所示：
Figure BDA0003014969420000054
②当满足下式时，前方需向右转向调整，如图6所示：
Figure BDA0003014969420000055
③否则不需要进行转向调整
其中k表示转向调整阈值，即当前方路径中心和机器人当前朝向中心的差值大于k时，表示机器人朝向偏离前方路径方向需要进行转向调整，否则表示机器人朝向未偏离前方路径方向保持直行。当满足情况①，第(R-1)行路径微元中心向左偏离机器人超过k值，同时第0行路径微元中心向右偏离机器人超过k值，表示前方路径向左偏移；同理可得向右偏移的情况如②；否则表示前方路径需直行。
第二步：根据判断出的路径走向，控制机器人执行对应的运动命令
当树莓派通过对图像的分析计算判断出前方路径走向即第一步之后，树莓派向机器人底盘操作系统Arduino发送相应的运动指令，指令格式如下：
move_forward(v,t)
turn_right(v,t)
turn_left(v,t)
其中，move_forward、turn_right、turn_left分别表示直行、右转向调整和左转向调整，v表示行进速度，t表示执行时间。由此，机器人底盘实现根据路径方向改变行进方向的目的，从而实现了循迹运动。
第三步：对机器人在场景中进行定位
3.1通过顶部摄像头将机器人工作环境拍照上传至树莓派，在树莓派中通过编程对图像进行卷积滤波，将BGR图像转换为HSV格式，之后对其二值化，通过Open Cv中的内置函数findContours提取图像中的所有轮廓，从中将机器人的工作路径轮廓提取出来；通过Open Cv的内置函数boundingRect求解出工作路径轮廓的左上角O点坐标(x0,y0)以及工作路径轮廓的长度L和工作路径轮廓的宽度W，并以左上角作为坐标原点建立平面坐标系，场景布局平面坐标图如图7所示(findContours和boundingRect均为Open Cv中的内置函数算法)。
3.2机器人顶部具有颜色标识轮廓，依次遍历步骤3.1中提取出的轮廓，通过左上角坐标、长度和宽度推算出中心位置，将中心位置的色素值与机器人颜色标识像素值s比对，从而确定了代表机器人的轮廓及其中心位置，定位工作场景示意图如图8所示，推算过程如下：
Figure BDA0003014969420000061
Figure BDA0003014969420000062
其中，(x,y)为机器人轮廓左上角坐标，l为机器人轮廓长度，w为机器人轮廓宽度，(Cx,Cy)为轮廓中心点位置。
Figure BDA0003014969420000071
s′＝color1[Cx,Cy]
其中，color1为图像的像素矩阵，s′即为轮廓中心点的像素值，将其与机器人颜色标识像素值s比对，若相等即找到了机器人的轮廓即中心位置点M。
之后通过坐标运算得到机器人在工作路径轮廓中的相对位置，表示如下：
Figure BDA0003014969420000072
由此得到了原点和机器人的坐标向量
Figure BDA0003014969420000073
从而实现了机器人定位。
第四步：根据机器人实时位置判断其工作状态是否偏离工作路线，进而对相应机器人进行纠错调整，使其回到工作路线。

Claims (2)

1.一种基于摄像头的机器人循迹及定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
第一步：机器人通过摄像头获取路径信息
机器人顶部摄像头对前方的路径进行拍照上传给树莓派背包，将其存储为480*640的图像；
首先对采集的图像进行高斯滤波处理以减少图像中色彩尖锐的部分；再通过大律法二值化将图像转化为灰度图，从而得到一个由255和0两个元素组成的像素矩阵；之后将灰度图进行多次腐蚀和膨胀处理，以减少黑色路线中由于反光产生的白色干扰；再截取图像中央的一个窗口，计算方式如下：
Figure FDA0003014969410000011
其中，color表示截取窗口的像素矩阵，矩阵中0元素表示白色点，255元素表示黑色点，R表示窗口行数，L表示窗口列数；像素矩阵中的每一行都相当于当前路径的一个微元；
对像素矩阵的第0行和第R-1行进行元素遍历，分别记录第一个黑色点所在的列位置并统计黑色点的数目，进行如下计算：
n0＝sum(color[0,:]＝＝255)
nR-1＝sum(color[R-1,:]＝＝255)
Figure FDA0003014969410000012
Figure FDA0003014969410000013
Figure FDA0003014969410000014
其中，n0、nR-1分别是第0行和第R-1行黑色点的个数，sum()为求和函数；j0、jR-1分别是第0行和第R-1行第一个黑色点所在的列位置；center是截取窗口的中间位置，用来表示机器人当前的朝向，center0、centerR-1分别表示第0行和第R-1行路径微元的中心位置；
接下来对路径走向进行判断：
①当满足下式时，前方需向左转向调整：
Figure FDA0003014969410000021
②当满足下式时，前方需向右转向调整：
Figure FDA0003014969410000022
③否则不需要进行转向调整
其中，k表示转向调整阈值，即当前方路径中心和机器人当前朝向中心的差值大于k时，表示机器人朝向偏离前方路径方向需要进行转向调整，否则表示机器人朝向未偏离前方路径方向保持直行；当满足情况①，第R-1行路径微元中心向左偏离机器人超过k值，同时第0行路径微元中心向右偏离机器人超过k值，表示前方路径向左偏移；同理向右偏移的情况如②；否则表示前方路径需直行；
第二步：根据判断出的路径走向，控制机器人执行对应的运动命令
当树莓派通过对图像的分析计算判断出前方路径走向之后，树莓派向机器人底盘发送相应的运动指令，机器人底盘按照运动指令中的参数做出响应动作，实现根据路径方向改变行进方向的目的，从而实现了循迹运动；
第三步：对机器人在场景中进行定位
3.1通过顶部摄像头将机器人工作环境拍照上传至树莓派，对图像进行卷积滤波，将BGR图像转换为HSV格式，之后对其二值化，通过Open Cv中的内置函数findContours提取图像中的所有轮廓，从中将机器人的工作路径轮廓提取出来；通过Open Cv的内置函数boundingRect求解出工作路径轮廓的左上角O点坐标(x0,y0)以及工作路径轮廓的长度L和工作路径轮廓的宽度W，并以左上角作为坐标原点建立平面坐标系；
3.2机器人顶部具有颜色标识轮廓，依次遍历步骤3.1中提取出的轮廓，通过左上角坐标、长度和宽度推算出中心位置，将中心位置的色素值与机器人颜色标识像素值s比对，从而确定了代表机器人的轮廓及其中心位置，推算过程如下：
Figure FDA0003014969410000031
Figure FDA0003014969410000032
其中，(x,y)为机器人轮廓左上角坐标，l为机器人轮廓长度，w为机器人轮廓宽度，(Cx,Cy)为轮廓中心点位置；
Figure FDA0003014969410000033
s′＝color1[Cx,Cy]
其中，color1为图像的像素矩阵，s′即为轮廓中心点的像素值，将其与机器人颜色标识像素值s比对，若相等即找到了机器人的轮廓即中心位置点M；
之后通过坐标运算得到机器人在工作路径轮廓中的相对位置，表示如下：
Figure FDA0003014969410000034
由此得到了原点和机器人的坐标向量
Figure FDA0003014969410000035
从而实现了机器人定位；
第四步：根据机器人实时位置判断其工作状态是否偏离工作路线，进而对相应机器人进行纠错调整，使其回到工作路线。
2.根据权利要求1所述的一种基于摄像头的机器人循迹及定位方法，其特征在于，所述第二步中，运动指令格式如下：
move_forward(v,t)
turn_right(v,t)
turn_left(v,t)
其中，move_forward、turn_right、turn_left分别表示直行、右转向调整和左转向调整，v表示行进速度，t表示执行时间。
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