CN101739027A - 基于分布式视觉传感网络的移动导航*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于分布式视觉传感网络的移动导航***，包括视觉网络***，移动物体；所述视觉网络***主要由多个视觉传感器通过无线或有线网络相连构成，用以提供一个智能环境；所述移动物体带有可以同所述视觉网络***通信的控制盒，由所述视觉网络***控制运动。本发明通过建立智能环境，实现了无智能小车在大范围陌生环境中的导航，不仅可靠性高，而且经济实用。

Description

基于分布式视觉传感网络的移动导航***

技术领域

本发明属于通信与控制技术领域，涉及一种移动导航***，尤其涉及一种基于分布式视觉传感网络的移动导航***。

背景技术

现有移动机器人和智能车导航通常借助于一个车载中央计算机和视觉***试图模仿人类大脑实现集中的环境检测和信息处理，以使机器人获得自主移动和行为能力。但是由于动态变化和非结构化的环境，这类研究面临着一个实现复杂性的瓶颈问题。例如，为了完成自主导航，需要在认知和知识表示方面投入相当大的力量，要花费很大的计算量，通过可视路标来回答诸如“我在哪里？”和“我现在应当做什么？”“我到过这个地方吗？”这样的基础问题，这些问题分别对应着定位、路径规划和地图创建。为了解决这些基本问题，机器人必须具备强大的数据存储、信息收集、推理和规划能力。尽管人类具备回答这些问题的智能，但机器人即使具备了强大的计算和存储能力，仍难以可靠地应对复杂环境中的导航问题。其结果是，如今的自主机器人通常配备有一个“超级计算机”来完成集中信息处理和复杂的决策，勉强实现一个基本的智能***结构，包括运动控制、路径规划、任务分割层。试图实现如人类的集中导航方式面临如下技术难点，从而严重影响这一方案的可靠性和实用性：

1、就图像处理和场景理解而言，通过针孔投影模型(仅脊椎动物使用)将3D世界投影到2D图像平面上，使得运动分析自身表现出病态性，比如，旋转和移动以一种无法分解的方式混合在一起，这给实现有效可靠的机器人导航带来了困难。

2、就运动控制而言，由于摄像机的运动而造成的视角变化，头部摄像机这种布置方式引入了更多的不确定性。环境的变化与机器人的运动在光流上混合起来，而光流是机器人运动控制的关键信息。

3、就行为协调而言，当今方法需要维持一个集中的行为网络，以形成反射行为。困难在于，各种行为交织在一起，使得网络的改动和行为结果的预测都很困难。

4、就路径规划而言，当前的方法通常是在可视路标的基础上从地理环境中抽象出拓扑地图，规划则在拓扑地图上进行。规划所得的路径又要转换回几何空间中，以完成实时控制。这使得规划与控制的连接相当复杂。

5、就任务制定而言，从视觉传感器中发现语义对实时应用而言是很复杂的，为了表示和解释语义，一个任务级的规划需要大量的计算和存储空间。

因此将这样的集中智能机器人或智能车广泛应用于我们的日常生活中，无论是从可靠性还是经济性考虑，在目前技术水平下都是非常不切实际的。为此一些通过人为改变环境以降低集中处理难度的导航技术被应用于实际中，如激光引导和磁轨引导的自动导引车，但目前这些方案只能工作于相对固定的简单环境中，如工厂生产线间的部件搬运。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于分布式视觉传感网络的移动导航***。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案。

一种基于分布式视觉传感网络的移动导航***，包括视觉网络***，移动物体；所述视觉网络***主要由多个视觉传感器通过无线或有线网络相连构成，用以提供一个智能环境；所述移动物体带有可以同所述视觉网络***通信的控制盒，由所述视觉网络***控制运动。

作为本发明的一种优选方案，所述视觉传感器包括摄像头，微处理器；所述摄像头用以摄取视频信息；所述微处理器用以对所述视频信息进行的实时的光流提取，背景图像的变化监测，侵入物体监测，确定运动实体，输出具有实体标记的或有语义的目标运动信息。

作为本发明的另一种优选方案，所述摄像头为CMOS摄像头或闭路监控摄像头；所述摄像头设有嵌入式软件引擎，所述嵌入式软件引擎包括路由模块，视觉感知模块，运动行为控制模块；所述路由模块用以接收所述移动物体发来的关于目的地方向的询问信息，通过多跳询问路由表确认到往目的地的支路；所述视觉感知模块用以实现所述移动物体及侵入目标的识别与跟踪；所述运动行为控制模块用以实时响应视觉感知模块，动态调整运动路径，以获得无碰撞、符合运动约束、具有最短到达时间的安全驱动控制。

作为本发明的再一种优选方案，所述视觉网络***为分布式视觉网络***。

作为本发明的再一种优选方案，所述视觉传感器通过一***配置软件模块定义易于处理的传感器语义信息，所述***配置软件模块使视觉传感器方便可靠地完成导航路由、目标及障碍物的视觉监测、运动路径规划和运动控制。

作为本发明的再一种优选方案，所述移动物体为移动车。

本发明的有益效果在于：它通过建立智能环境，实现了无智能小车在大范围陌生环境中的导航，不仅可靠性高，而且经济实用。

附图说明

图1为本发明的无线分布式智能环境示意图；

图2为本发明的节点元数据模型图；

图3为本发明的嵌入式节点类图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细说明。

本发明受具有较低智能水平的昆虫启发，采用无线分布式复眼支持无智能移动物体导航。通过一个由无线传感器网络实现的分布式智能环境，获得移动物体的运动信息以及相关环境信息，通过分布式知识推理主动激活运动的行为序列。由于这一方案将传统自主移动机器人进行感知与决策时所面临的环境不确定性难点转移给环境，因此从单一视觉传感器角度观察的不确定性在环境中却可以局部地(如针对该传感器的某一区域)清晰地描述出来。因此，通过分布于环境的分布式传感器以及相关的分布式知识描述可以极大地减轻沉重的集中智能的实现负担，与传统的自主式机器人不同，移动物体将从环境中被动地接受易于解释和理解的信息完成导航任务，而不是进行自主的环境推理。

实施例一

一种基于分布式视觉传感网络的移动导航***，包括视觉网络***，移动物体；所述视觉网络***主要由多个视觉传感器通过无线或有线网络相连构成，用以提供一个智能环境；所述移动物体带有可以同所述视觉网络***通信的控制盒，由所述视觉网络***控制运动。

所述视觉传感器包括摄像头，微处理器；所述摄像头用以摄取视频信息；所述微处理器用以对所述视频信息进行的实时的光流提取，背景图像的变化监测，侵入物体监测，确定运动实体，输出具有实体标记的或有语义的目标运动信息。

所述摄像头为CMOS摄像头或闭路监控摄像头；所述摄像头设有嵌入式软件引擎，所述嵌入式软件引擎包括路由模块，视觉感知模块，运动行为控制模块；所述路由模块用以接收所述移动物体发来的关于目的地方向的询问信息，通过多跳询问确认到往目的地的支路；所述视觉感知模块用以实现所述移动物体及侵入目标的识别与跟踪；所述运动行为控制模块用以实时响应视觉感知模块，动态调整运动路径，以获得无碰撞、符合运动约束、具有最短到达时间的安全驱动控制。

所述视觉传感器通过一***配置软件模块定义易于处理的传感器语义信息，所述***配置软件模块使视觉传感器方便可靠地完成导航路由、目标及障碍物的视觉监测、运动路径规划和运动控制。所述移动物体为移动车。

实施例二

本实施例的***总体框图如图1所示，包括以下四个部分：

1、在导航环境中安装分布式视觉传感器。该视觉传感器可以是一个专用的CMOS摄像头或利用原有闭路监控摄像头，一个微处理器对视频信息进行实时的光流提取，背景图像的变化检测，侵入物体检测，确定运动的实体，并输出具有实体标记的/有语义的目标运动信息。该视觉传感器通过无线或有线网络与其它视觉传感器通讯构成一个分布式视觉网络。

2、由分布式视觉网络无线控制的移动车。移动车具有很少的车载计算能力，仅具有简单的急停和避障能力，而运动控制由控制当前区域的视觉传感器通过无线通讯协调完成。

3、一个***配置软件离线生成并配置各视觉传感器，为基于分布式视觉的导航提供预设的语义。通过对下载至各视觉传感器的配置信息进行在线解释，视觉网络节点可方便可靠地完成小车路由、目标及障碍物的视觉检测、运动路径规划、和运动控制，兼顾了全局和局部两方面的控制要求。配置软件生成的各视觉传感器语义信息定义见图2，其中“*”表示多个，“1”表示1个，如一个摄像机画面上有多个通道(Passage)。该语义信息定义了视觉网络节点(Node)的拓扑结构关系，分支路径(Branch)中定义与各节点相连的分支路径信息，包括支路名、相邻节点名、一个基于Bloom Filter的分支路由表，该路由表中压缩预存了由该支路可到达的目的地名表，由配置软件离线计算获得，因此避免了在线路径规划，小车路由通过无线询问邻近视觉节点完成，因此每一个摄像机可能具有多个Bloom Filter，对应于多个分支的路由信息。同时语义信息定义了每个视觉传感器的图像语义(Camera)，包括图像空间到地理空间的坐标变换(Homograph)，用于基于视觉的空间目标定位与小车控制；与其他摄像机重叠区域(Overlap)的标示(Region)，用于多摄像机在该区域检测到目标后的任务协调和信息融合；图像中通道区域(Passage)的标示(Region)将传感器拓扑关系(Branch ID)与图像区域联系起来，实现基于图像的直接导航；同时图像平面中通道的无穷远处的聚集点被定义在消失点(Vanish Point)，用以支持小车沿通道运动的视觉反馈控制；各网络节点包含一个小车运动协调控制的行为网络(Behavior Network)，用以定义在该节点观测控制下小车的运动行为(Behavior)和行为切换(Transition)，支持小车的局部反应动作、目标趋向动作、相邻摄像机运动协调与控制权切换。所生成的配置数据为每个摄像机提供了清晰的决策辅助信息和导航控制信息，降低了环境的不确定性，兼顾了全局与局部导航功能。

4、实时摄像机导航控制。由处于各视觉传感器中的嵌入式软件引擎完成，它包括三个组成部分：路由(Routing)模块、视觉感知(Sensing)模块、运动行为控制(Behavior Execution)模块，如图3所示。这一嵌入式软件引擎用以检测当前图像中的目标、与相邻节点通讯协调、并基于节点中的配置数据控制小车完成导航任务。其中路由(Routing)模块接收由小车发来的关于目的地方向的询问信息，而后将在配置数据中的分支Bloom Filter里查找匹配目标，通过多跳询问，确认到往目的地的支路。视觉感知(Sensing)模块采用一个基于后验估计的以色彩直方图为特征的模式匹配与跟踪方法实现小车及侵入目标的识别与跟踪。运动行为控制(Behavior Execution)模块采用了柔性蛇算法，实时响应视觉感知结果，协调由Bloom Filter获得的可达到目的地的相邻节点，动态调整运动路径，以获得无碰撞、符合小车运动约束、具有最短到达时间的安全驱动控制。

当前自主机器人导航通常都依赖一个复杂的集中“大脑”，由于智能技术和生产成本方面等原因，能够在一般场合自主导航移动的智能机器人距商业应用还有相当长的距离。基于本发明建立智能环境，可实现无智能小车在大范围陌生环境中的导航。例如一辆普通轮椅经过简单改装，并增加一个廉价的可同无线摄像机网络通信的控制盒，就可实现大范围、可靠的导航。这样的智能环境特别适合于老龄/残障人群集中地区的应用，如：医院、康复中心、老人公寓中，从而避免进行大量昂贵智能轮椅的投入。

本发明通过建立智能环境，实现了无智能小车在大范围陌生环境中的导航，不仅可靠性高，而且经济实用。

这里本发明的描述和应用是说明性的，并非想将本发明的范围限制在上述实施例中。这里所披露的实施例的变形和改变是可能的，对于那些本领域的普通技术人员来说实施例的替换和等效的各种部件是公知的。本领域技术人员应该清楚的是，在不脱离本发明的精神或本质特征的情况下，本发明可以以其他形式、结构、布置、比例，以及用其他元件、材料和部件来实现。

Claims (6)

1.一种基于分布式视觉传感网络的移动导航***，其特征在于，包括：

视觉网络***，主要由多个视觉传感器通过无线或有线网络相连构成，用以提供一个智能环境；

移动物体，带有可以同所述视觉网络***通信的控制盒，由所述视觉网络***控制运动。

2.根据权利要求1所述的基于分布式视觉传感网络的移动导航***，其特征在于，所述视觉传感器包括：

摄像头，用以摄取视频信息；

微处理器，用以对所述视频信息进行的实时的光流提取，背景图像的变化监测，侵入物体监测，确定运动实体，输出具有实体标记的或有语义的目标运动信息。

3.根据权利要求2所述的基于分布式视觉传感网络的移动导航***，其特征在于：所述摄像头为CMOS摄像头或闭路监控摄像头；所述摄像头设有嵌入式软件引擎，所述嵌入式软件引擎包括：

路由模块，用以接收所述移动物体发来的关于目的地方向的询问信息，通过多跳询问路由表确认到往目的地的支路；

视觉感知模块，用以实现所述移动物体及侵入目标的识别与跟踪；

运动行为控制模块，用以实时响应视觉感知模块，动态调整运动路径，以获得无碰撞、符合运动约束、具有最短到达时间的安全驱动控制。

4.根据权利要求1所述的基于分布式视觉传感网络的移动导航***，其特征在于：所述视觉网络***为分布式视觉网络***。

5.根据权利要求1所述的基于分布式视觉传感网络的移动导航***，其特征在于：所述视觉传感器通过***配置软件模块定义易于处理的传感器语义信息，所述***配置软件模块使视觉传感器方便可靠地完成导航路由、目标及障碍物的视觉监测、运动路径规划和运动控制。

6.根据权利要求1所述的基于分布式视觉传感网络的移动导航***，其特征在于：所述移动物体为移动车。

Images