CN108536145A - 一种使用机器视觉进行智能跟随的机器人***及运行方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种使用机器视觉进行智能跟随的机器人***及运行方法，主控模块分别与摄像头、目标检测模块、运动模块、智能预警***和传感器探测模块信号连接，所述摄像头分为相对位置固定的左摄像头和右摄像头；运行步骤包括图像采集，确定目标，图像配对和摄像机标定，目标搜索和图像整理，建立坐标，确定相对位置和障碍物检测，路径规划，运动跟踪：驱动设备***跟随目标移动。本发明能够使本机器人设备完成目标物和跟随物之间的相对位置定位，进而实现最佳路径规划。同时制造成本低，采用多种传感器相结合探测障碍物，可以成功避开各种情形的障碍物。
Description
【技术领域】
本发明涉及自主跟随机器人的技术领域，特别是一种使用机器视觉进行智能跟随的机器人***及运行方法的技术领域。
【背景技术】
目前，自主跟随的技术难点之一就是目标物和跟随物之间的互相定位，定位是跟随物完成诸如路径规划、自主导航等复杂任务的前提，是移动机器人领域的研究热点。
现有定位技术按实现方式分为有卫星定位技术(GPS、北斗、伽利略等)；无线电磁波定位技术(包括红外线、蓝牙、wi f i、RF I D、UWB、移动通信信号等)；超声波定位；激光雷达定位；机器视觉定位等。其中，卫星定位特别是GPS是目前应用最广泛的室外定位技术，其优势是卫星有效覆盖范围大，且定位导航信号免费。但GPS接收机在室内工作时，信号受建筑物的影响而大大衰减，定位精度较低，所以不适用于室内定位；无线电磁波定位技术需要根据环境选择合适的电磁波信号，根据信号特点预先设计，不便于整合到其它***中；超声波定位虽然精度可达厘米级，精度比较高，但超声波在传输过程中衰减明显，从而影响其定位有效范围，且成本较高。近年随着无人驾驶技术的兴起，又出现了激光雷达定位技术和机器视觉技术。这两种技术都是基于可见光进行环境识别和目标识别，从而实现定位功能。激光雷达定位相对机器视觉定位识别更精准，但是它的零部件的成本较高，功耗也较大。
【发明内容】
本发明的目的就是解决现有技术中的问题，提出一种使用机器视觉进行智能跟随的机器人***及运行方法，能够使本机器人设备完成目标物和跟随物之间的相对位置定位，进而实现最佳路径规划。同时制造成本低，采用多种传感器相结合探测障碍物，可以成功避开各种情形的障碍物。
为实现上述目的，本发明提出了一种使用机器视觉进行智能跟随的机器人***，包括
主控模块，用于处理和中转***各个模块传送的信息；
摄像头，用于获取外部世界图像；
目标检测模块，用于筛选摄像头传输回来的图像，并确定目标图像；
运动模块，用于移动跟踪目标；
智能预警***；用于处理传感器探测模块获得的参数信息，
并将信息传送给主控模块做决策；
传感器探测模块，用于检测障碍物存在情况；
所述主控模块分别与摄像头、目标检测模块、运动模块、智能预警***和传感器探测模块信号连接，所述摄像头分为相对位置固定的左摄像头和右摄像头。
作为优选，还包括用于扩展检测障碍物传感器的扩展功能模块接口，所述扩展功能模块接口能够与红外线传感器、超声波传感器和激光雷达传感器中的至少一种连接，所述扩展功能模块接口与主控模块信号连接。所述扩展功能模块接口能够与红外线传感器、超声波传感器和激光雷达传感器连接。
作为优选，所述运动模块包括底盘、地轮和动力电机，所述动力电机固设在底盘上，所述地轮与动力电机的旋转轴传动连接。
作为优选，所述运动模块包括底盘和带有关节可以行走的支撑腿，所述支撑腿固设在底盘上。
作为优选，所述运动模块包括底盘、浮力气囊和螺旋桨，所述浮力气囊和螺旋桨分别固设在底盘下部。
作为优选，所述传感器探测模块包括红外线传感器、超声波传感器和激光雷达传感器中的至少一种。所述传感器探测模块包括红外线传感器、超声波传感器和激光雷达传感器三种传感器。
为实现上述目的，本发明提出了一种使用机器视觉进行智能跟随的机器人***运行方法，包括包括如下步骤:
S1，图像采集：左右摄像机同时采集图像；
S2，确定目标：在左图像中，手动操作选定目标；
S3，图像配对和摄像机标定：对应左右摄像机同时采集的图像，得到图相对；输出标定参数；
S4，目标搜索和图像整理：在左图像中搜索目标，并输出目标的像素坐标；利用左右图像，调用双目视觉模块；
S5，建立坐标：建立目标及周围环境的三维坐标；
S6，确定相对位置和障碍物检测：根据三维坐标输出目标与本设备之间的角度、距离信息；检测并确定障碍物的位置；
S7，路径规划：综合分析得出最优跟踪目标的路径；
S8，运动跟踪：驱动设备***跟随目标移动。
作为优选，所述障碍物检测包括：
S61，测距：测量障碍物与本设备的距离。
S62，数据处理：综合不同传感器测量的数值得出统一值；
S63，确定障碍物位置：得出障碍物存在情况和结论。
作为优选，所述步骤S2中，确定目标是通过在***中人工选定预先导入的物体或者人图像。
作为优选，所述步骤S6中，障碍物检测通过红外线传感器、超声波传感器和激光雷达传感器中的至少一种。
作为优选，所述步骤S6中，障碍物检测通过红外线传感器、超声波传感器和激光雷达传感器三种传感器。
本发明的有益效果：本发明通过采用以机器视觉为主的定位技术。在本方案中，机器人上搭载了两个相对位置固定的像机，通过其中一个像机的图像，实时检测和(或)跟踪目标物体；同时利用双像机的图像，计算出机器人与周围环境的相对位置，以及目标与机器人之间的相对三维信息，进而规划出机器人到目标的最佳路线，同时制造成本低，采用多种传感器相结合探测障碍物，可以成功避开各种情形的障碍物。
本发明的特征及优点将通过实施例结合附图进行详细说明。
【附图说明】
图1是本发明一种使用机器视觉进行智能跟随的机器人***的框架图；
图2是本发明一种使用机器视觉进行智能跟随的机器人***运行方法的步骤图；
图3是障碍物检测步骤的框图图。
【具体实施方式】
参阅图1，本发明一种使用机器视觉进行智能跟随的机器人***，包括
主控模块，用于处理和中转***各个模块传送的信息；
摄像头，用于获取外部世界图像；
目标检测模块，用于筛选摄像头传输回来的图像，并确定目标图像；
运动模块，用于移动跟踪目标；
智能预警***；用于处理传感器探测模块获得的参数信息，并将信息传送给主控模块做决策；
传感器探测模块，用于检测障碍物存在情况；
所述主控模块分别与摄像头、目标检测模块、运动模块、智能预警***和传感器探测模块信号连接，所述摄像头分为相对位置固定的左摄像头和右摄像头。还包括用于扩展检测障碍物传感器的扩展功能模块接口，所述扩展功能模块接口能够与红外线传感器、超声波传感器和激光雷达传感器中的至少一种连接，所述扩展功能模块接口与主控模块信号连接。所述扩展功能模块接口能够与红外线传感器、超声波传感器和激光雷达传感器连接。所述运动模块包括底盘、地轮和动力电机，所述动力电机固设在底盘上，所述地轮与动力电机的旋转轴传动连接。所述运动模块包括底盘和带有关节可以行走的支撑腿，所述支撑腿固设在底盘上。所述运动模块包括底盘、浮力气囊和螺旋桨，所述浮力气囊和螺旋桨分别固设在底盘下部。所述传感器探测模块包括红外线传感器、超声波传感器和激光雷达传感器中的至少一种。所述传感器探测模块包括红外线传感器、超声波传感器和激光雷达传感器三种传感器。
参阅图2和图3，本发明一种使用机器视觉进行智能跟随的机器人***运行方法，包括如下步骤:
S1，图像采集：左右摄像机同时采集图像；
S2，确定目标：在左图像中，手动操作选定目标；
S3，图像配对和摄像机标定：对应左右摄像机同时采集的图像，得到图相对；输出标定参数；
S4，目标搜索和图像整理：在左图像中搜索目标，并输出目标的像素坐标；利用左右图像，调用双目视觉模块；
S5，建立坐标：建立目标及周围环境的三维坐标；
S6，确定相对位置和障碍物检测：根据三维坐标输出目标与本设备之间的角度、距离信息；检测并确定障碍物的位置；
S7，路径规划：综合分析得出最优跟踪目标的路径；
S8，运动跟踪：驱动设备***跟随目标移动。
作为优选，所述障碍物检测包括：
S61，测距：测量障碍物与本设备的距离。
S62，数据处理：综合不同传感器测量的数值得出统一值；
S63，确定障碍物位置：得出障碍物存在情况和结论。
所述步骤S2中，确定目标是通过在***中人工选定预先导入的物体或者人图像。，所述步骤S6中，障碍物检测通过红外线传感器、超声波传感器和激光雷达传感器中的至少一种。，所述步骤S6中，障碍物检测通过红外线传感器、超声波传感器和激光雷达传感器三种传感器。
该智能跟随机器人***主要采用机器视觉技术，同时结合传统的传感器测量技术(如激光测量、超声波测量、红外线探测等)，实现机器人对目标的智能检索和跟随。
该***所采用的具体方案是：机器人上搭载两个相对位置固定且光轴平行的同型号摄像机(为了方便后续的叙述分别记作左像机和右像机，它们在同一时刻的图像分别记作左图像和右图像)，并以相同的采样频率同步采集图像。在初始时刻，需要在左图像中手动选择感兴趣的目标，作为跟踪对象，然后在后续的左图像序列中，分别搜索(跟踪和检测)出目标的位置坐标(像素坐标)。再利用双目视觉理论，分别根据左右图像的纹理信息，提取对应的特征，并将左右图像的特征逐一配对，计算出对应的视差信息，然后恢复出物理空间内各点相对于机器人的三维坐标，实时构建出对应的地图。同时结合图像中搜索出的目标像素坐标，计算出感兴趣目标相对于机器人的三维坐标，进而计算出它们之间的相对角度和相对距离，指导机器人向目标移动。
该方案在实现目标跟踪的同时，可以计算出机器人前方一定角度范围内的三维坐标，包含的信息比较丰富，方便局部地图的构建，有利于指导机器人绕开障碍物，规划出合理的路径，进而实现对目标的实时跟踪。此外，该项目还在机器人上安装了多个传统类型的传感器，协助处理机器视觉盲区内的障碍物，提高***的稳定性和可靠性。该机器人***，通过视觉模块和传统的传感器，实时向控制模块传送数据，通过软件核心算法进行数据的融合和分析，进行综合的判断和决策，给出合理的运动指令，并传输给机器人的底盘电机执行模块，实现移动机器人的自主跟随移动。
在该方案中，可以根据目标的位置信息变化，实时调整机器人的移动速度和方向，以确保机器人和目标保持在合理的距离和角度范围内。即机器人的移动速度与它距离目标的距离存在正相关关系，移动方向与它们之间的相对角度变化存在正相关关系。该方案采用了多个传感器，并通过数据融合控制机器人的移动，通过数据分析和深度强化学***滑的轨迹，尽可能地降低单个传感器数据受到干扰或者失效情况下对运动决策的影响，同时可以及时规避前进方向的障碍物，增加了机器人运动的安全性
本发明一种使用机器视觉进行智能跟随的机器人***，本发明是在机器视觉技术的基础上完成目标物和跟随物之间的互相定位，进而实现路径规划等功能。本发明的的核心零部件是双目摄像头，成本只有激光雷达的1/20，而且目前机器视觉的相关算法更加成熟，运算平台更加高效，可以实现高精度的定位和目标识别，同时采用多种传感器相结合的探测模块，使用高效精简的控制算法实现路径自主规划，可以成功避开各种情形的障碍物。此外，本发明的运动底盘方面采用BLDC无刷直流电机，执行效率高，生产成本低。采用现场总线(CAN总线)实现各功能模块之间的稳定通讯。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种使用机器视觉进行智能跟随的机器人***，其特征在于：包括
主控模块，用于处理和中转***各个模块传送的信息；
摄像头，用于获取外部世界图像；
目标检测模块，用于筛选摄像头传输回来的图像，并确定目标图像；
运动模块，用于移动跟踪目标；
智能预警***；用于处理传感器探测模块获得的参数信息，并将信息传送给主控模块做决策；
传感器探测模块，用于检测障碍物存在情况；
所述主控模块分别与摄像头、目标检测模块、运动模块、智能预警***和传感器探测模块信号连接，所述摄像头分为相对位置固定的左摄像头和右摄像头。
2.如权利要求1所述的一种使用机器视觉进行智能跟随的机器人***，其特征在于：还包括用于扩展检测障碍物传感器的扩展功能模块接口，所述扩展功能模块接口能够与红外线传感器、超声波传感器和激光雷达传感器中的至少一种连接，所述扩展功能模块接口与主控模块信号连接。
3.如权利要求2所述的一种使用机器视觉进行智能跟随的机器人***，其特征在于：所述运动模块包括底盘、地轮和动力电机，所述动力电机固设在底盘上，所述地轮与动力电机的旋转轴传动连接。
4.如权利要求2所述的一种使用机器视觉进行智能跟随的机器人***，其特征在于：所述运动模块包括底盘和带有关节可以行走的支撑腿，所述支撑腿固设在底盘上。
5.如权利要求2所述的一种使用机器视觉进行智能跟随的机器人***，其特征在于：所述运动模块包括底盘、浮力气囊和螺旋桨，所述浮力气囊和螺旋桨分别固设在底盘下部。
6.如权利要求1所述的一种使用机器视觉进行智能跟随的机器人***，其特征在于：所述传感器探测模块包括红外线传感器、超声波传感器和激光雷达传感器中的至少一种。
7.一种使用机器视觉进行智能跟随的机器人***运行方法，其特征在于：包括如下步骤:
S1，图像采集：左右摄像机同时采集图像；
S2，确定目标：在左图像中，手动操作选定目标；
S3，图像配对和摄像机标定：对应左右摄像机同时采集的图像，得到图相对；输出标定参数；
S4，目标搜索和图像整理：在左图像中搜索目标，并输出目标的像素坐标；利用左右图像，调用双目视觉模块；
S5，建立坐标：建立目标及周围环境的三维坐标；
S6，确定相对位置和障碍物检测：根据三维坐标输出目标与本设备之间的角度、距离信息；检测并确定障碍物的位置；
S7，路径规划：综合分析得出最优跟踪目标的路径；
S8，运动跟踪：驱动设备***跟随目标移动。
8.如权利要求7所述的一种使用机器视觉进行智能跟随的机器人***运行方法，其特征在于：所述障碍物检测包括：
S61，测距：测量障碍物与本设备的距离。
S62，数据处理：综合不同传感器测量的数值得出统一值；
S63，确定障碍物位置：得出障碍物存在情况和结论。
9.如权利要求7所述的一种使用机器视觉进行智能跟随的机器人***运行方法，其特征在于：所述步骤S2中，确定目标是通过在***中人工选定预先导入的物体或者人图像。
10.如权利要求7所述的一种使用机器视觉进行智能跟随的机器人***运行方法，其特征在于：所述步骤S6中，障碍物检测通过红外线传感器、超声波传感器和激光雷达传感器中的至少一种。
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