基于攝像頭的線跟蹤機(jī)器人設(shè)計(jì)

PAGE基于攝像頭的線跟蹤機(jī)器人設(shè)計(jì)第一章緒論1．1機(jī)器人的發(fā)展兩院院士宋健曾說過：“機(jī)器人學(xué)的進(jìn)步和應(yīng)用是本世紀(jì)自動控制最有說服力的成就，是當(dāng)代最高意義上的自動化”?？茖W(xué)的進(jìn)步與技術(shù)的創(chuàng)新，為機(jī)器人的研究與應(yīng)用開辟了廣闊的思路與空間。1920年作家卡雷爾.卡佩克發(fā)表了科幻劇本《羅薩姆的萬能機(jī)器人》。劇情是這樣的：羅薩姆公司把機(jī)器人作為人類生產(chǎn)的工業(yè)產(chǎn)品推向市場，讓它去充當(dāng)勞動力，以呆板的方式從事繁重的勞動。后來，羅薩姆公司使機(jī)器人具有了感情，在工廠和家務(wù)勞動中，機(jī)器人成了必不可少的成員。該劇預(yù)告了機(jī)器人的發(fā)展對人類社會的影響。在劇本中，卡佩克把捷克語“Robota”(農(nóng)奴)寫成了“Robot”（機(jī)器人）。這也是人類社會首次使用“機(jī)器人”這一概念。機(jī)器人是一種具有移動性、個(gè)體性、智能性、通用性、半機(jī)械半人性、自動性、奴隸性等7個(gè)特征的柔性機(jī)器，用自動性、智能性、個(gè)體性、半機(jī)械半人性、作業(yè)性、通用性、信息性、柔性、有限性、移動性等10個(gè)特性來表示機(jī)器人的形象。1987年國際標(biāo)準(zhǔn)化組織對工業(yè)機(jī)器人進(jìn)行了定義：“工業(yè)機(jī)器人是一種具有自動控制的操作和移動功能，能完成各種作業(yè)的可編程操作機(jī)?！蔽覈茖W(xué)家對機(jī)器人的定義是：“機(jī)器人是一種自動化的機(jī)器，所不同的是這種機(jī)器具備一些與人或生物相似的智能能力，如感知能力、規(guī)劃能力、動作能力和協(xié)同能力，是一種具有高度靈活性的自動化機(jī)器”。自動化技術(shù)的發(fā)展，特別是計(jì)算機(jī)的誕生，推動了現(xiàn)代機(jī)器人的發(fā)展。

50年代是機(jī)器人的萌芽期，其概念是“一個(gè)空間機(jī)構(gòu)組成的機(jī)械臂，一個(gè)可重復(fù)編程動作的機(jī)器”。1954年美國戴沃爾發(fā)表了“通用重復(fù)型機(jī)器人”的專利論文，首次提出“工業(yè)機(jī)器人”的概念；1958年美國聯(lián)合控制公司研制出第一臺數(shù)控工業(yè)機(jī)器人原型；1959年美國UNIMATION公司推出第一臺工業(yè)機(jī)器人。

60年代隨著傳感技術(shù)和工業(yè)自動化的發(fā)展，工業(yè)機(jī)器人進(jìn)入成長期，機(jī)器人開始向?qū)嵱没l(fā)展，并被用于焊接和噴涂作業(yè)中。

70年代隨著計(jì)算機(jī)和人工智能的發(fā)展，機(jī)器人進(jìn)入實(shí)用化時(shí)代。日本雖起步較晚，但結(jié)合國情，面向中小企業(yè)，采取了一系列鼓勵使用機(jī)器人的措施，其機(jī)器人擁有量很快超過了美國，一舉成為“機(jī)器人王國”。

80年代，機(jī)器人發(fā)展成為具有各種移動機(jī)構(gòu)、通過傳感器控制的機(jī)器。工業(yè)機(jī)器人進(jìn)入普及時(shí)代，開始在汽車、電子等行業(yè)得到大量使用，推動了機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。為滿足人們個(gè)性化的要求，工業(yè)機(jī)器人的生產(chǎn)趨于小批量、多品種。

90年代初期，工業(yè)機(jī)器人的生產(chǎn)與需求進(jìn)入了高潮期：1990年世界上新裝備機(jī)器人81000臺，1991年新裝備76000臺。1991年底世界上已有53萬臺工業(yè)機(jī)器人工作在各條戰(zhàn)線上。隨后由于受到日本等國經(jīng)濟(jì)危機(jī)的影響，機(jī)器人產(chǎn)業(yè)也一度跌入低谷。近兩年隨著世界經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇，機(jī)器人產(chǎn)業(yè)又出現(xiàn)了一片生機(jī)。90年代還出現(xiàn)了具有感知、決策、動作能力的智能機(jī)器人，產(chǎn)生了智能機(jī)器或機(jī)器人化機(jī)器。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器人的概念和應(yīng)用領(lǐng)域也在不斷擴(kuò)大。機(jī)器人是20世紀(jì)人類最偉大的發(fā)明之一。從某種意義上講，一個(gè)國家機(jī)器人技術(shù)水平的高低反映了這個(gè)國家綜合技術(shù)實(shí)力的高低。機(jī)器人已在工業(yè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，而且正以驚人的速度不斷向醫(yī)療、軍事、娛樂等非工業(yè)領(lǐng)域擴(kuò)展。毋庸質(zhì)疑，21世紀(jì)機(jī)器人技術(shù)必將得到更大的發(fā)展，成為各國必爭之知識經(jīng)濟(jì)制高點(diǎn)。1．2機(jī)器人視覺近年來，機(jī)器人視覺因其所含豐富的環(huán)境信息而受到普遍的關(guān)注，隨著視覺系統(tǒng)的價(jià)格下降，基于相關(guān)技術(shù)的導(dǎo)航已成為研究的熱點(diǎn)．沿地面軌線行走是視覺導(dǎo)航最簡單的應(yīng)用，如在自動化生產(chǎn)車間里，機(jī)器人沿著固定軌線完成搬運(yùn)貨物等重復(fù)性的工作；在醫(yī)院里機(jī)器人充當(dāng)傳送病歷及常用資料的傳遞員等．為了實(shí)現(xiàn)基于視覺的軌線跟蹤導(dǎo)航，人們提出了許多有效的控制方法，如一種應(yīng)用于室外環(huán)境的智能車輛轉(zhuǎn)向控制模型——擬人轉(zhuǎn)向控制，通過模仿駕駛員控制車輛的行為來控制智能車輛，由于只控制轉(zhuǎn)向角且攝像頭的視場范圍有限，容易丟失參考軌線．針對已知位置坐標(biāo)的軌線進(jìn)行位置跟蹤，利用參考軌線和機(jī)器人的位置和方向的相對偏差值進(jìn)行控制，由于大多數(shù)場合參考軌線的位置坐標(biāo)未知，在應(yīng)用中受到許多限制．提出了一種輪式移動機(jī)器人的橫向最優(yōu)控制算法，根據(jù)其運(yùn)動學(xué)模型，以方向偏差和位置偏差作為狀態(tài)變量，前輪的期望轉(zhuǎn)角為控制量，設(shè)計(jì)了使二次型性能指標(biāo)最小的狀態(tài)反饋控制．在實(shí)際應(yīng)用中，由于須對系統(tǒng)進(jìn)行辨識建模，控制算法復(fù)雜且使得跟蹤準(zhǔn)確性和實(shí)用性降低。針對上述方法的不足，本文提出了一種簡單實(shí)用的室內(nèi)移動機(jī)器人跟蹤軌線的導(dǎo)航方法。針對參考軌線曲率變化較大易丟失參考軌線且軌線參數(shù)未知的情況，提出了一種通過圖像獲取軌線相對位置參數(shù)分別控制速度和轉(zhuǎn)速的狀態(tài)控制方法。文中針對導(dǎo)航過程中不同狀態(tài)采用不同的控制策略，在軌線參數(shù)未知的情況下，從實(shí)時(shí)獲取的圖像信息中提取軌線參數(shù)作為輸人量，根據(jù)輸人方向偏差參數(shù)不同將機(jī)器人運(yùn)行分為穩(wěn)態(tài)和過渡態(tài)兩個(gè)獨(dú)立的控制狀態(tài)，對于穩(wěn)態(tài)過程根據(jù)位置偏差只控制轉(zhuǎn)向角，對過渡過程則考慮圖像畸變先把輸人參數(shù)轉(zhuǎn)換到機(jī)器人坐標(biāo)系中，根據(jù)距離偏差采用狀態(tài)控制，同時(shí)控制速度和轉(zhuǎn)速以避免丟失參考軌線。文中介紹了軌線參數(shù)提取方法，及穩(wěn)態(tài)和過渡過程的控制策略，并給出了相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。1．3機(jī)器人視覺伺服系統(tǒng)控制結(jié)構(gòu)的研究1．3．1視覺伺服系統(tǒng)的分類

視覺伺服的控制策略主要基于以下兩個(gè)問題：1）是否采用分層控制結(jié)構(gòu)？即機(jī)器人是否需要閉環(huán)關(guān)節(jié)控制器？進(jìn)一步說，系統(tǒng)的視覺反饋是為機(jī)器人的關(guān)節(jié)控制閉環(huán)提供輸入量，還是由視覺控制器接控制機(jī)器人各關(guān)節(jié)。

2）誤差輸入量是以機(jī)器人所在空間的三維坐標(biāo)表示，還是以圖像特征？

按控制策略2）區(qū)分，視覺伺服系統(tǒng)分為兩類［5］：基于位置的控制系統(tǒng)（position－basedcontrol，又稱3D視覺伺服，3Dvisualservoing），基于圖像的控制系統(tǒng)（image－basecontrol，或稱2D視覺伺服，2Dvisualservoing）。由于基于位置和基于圖像的視覺伺服各有其優(yōu)缺點(diǎn)(見3.1、3.2)，于是近年有學(xué)者綜合上述兩類視覺伺服系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)，設(shè)計(jì)出2-1/2D視覺伺服系統(tǒng)。

按控制策略1）區(qū)分，視覺伺服系統(tǒng)可分為動態(tài)觀察—移動系統(tǒng)和直接視覺伺服。前者采用機(jī)器人關(guān)節(jié)反饋內(nèi)環(huán)穩(wěn)定機(jī)械臂，由圖像處理模塊計(jì)算出攝像機(jī)應(yīng)具有的速度或位置增量，反饋至機(jī)器人關(guān)節(jié)控制器；后者則由圖像處理模塊直接計(jì)算機(jī)械壁各關(guān)節(jié)運(yùn)動的控制量。1．3．2基于位置的視覺伺服控制結(jié)構(gòu)基于位置的控制系統(tǒng)中，輸入量以三維笛卡爾坐標(biāo)表示（又稱3D伺服控制），多數(shù)基于位置的視覺伺服系統(tǒng)采用具有5～6個(gè)自由度的機(jī)械臂作為攝像機(jī)的運(yùn)動載體。系統(tǒng)的視覺反饋環(huán)首先從圖像中提取圖像特征，然后利用圖像特征與目標(biāo)的幾何模型、攝像機(jī)模型來估計(jì)目標(biāo)與攝像機(jī)的相對位置；目標(biāo)與攝像機(jī)相對位置的估計(jì)值與其期望值相比較后，產(chǎn)生的位置誤差量送入笛卡爾坐標(biāo)控制模塊。根據(jù)是否采用關(guān)節(jié)控制閉環(huán)，基于位置的視覺伺服系統(tǒng)分為動態(tài)觀察—移動系統(tǒng)和直接視覺伺服兩類?；谖恢玫囊曈X伺服系統(tǒng)的控制結(jié)構(gòu)見圖3—1a和圖3—1b，其中X＊為期望位置，x為當(dāng)前位置估算值。

需要指出的是，在機(jī)器人手—眼系統(tǒng)中，攝像頭與目標(biāo)的相對位置是通過機(jī)械手末端坐標(biāo)與固定坐標(biāo)系的關(guān)系矩陣T（T已知）間接獲得。如果T存在誤差，則機(jī)械手末端的位置估計(jì)也將有誤差，且此誤差不能被系統(tǒng)觀察到，所以在某些情況下（如機(jī)器人抓取或跟蹤物體時(shí)），系統(tǒng)可能會操作失敗。但若使系統(tǒng)在檢測目標(biāo)的同時(shí)，也檢測機(jī)械手的末端位置，則上述誤差將得到修正。只能觀察目標(biāo)的手—眼系統(tǒng)稱為末端開環(huán)系統(tǒng)，而能同時(shí)觀察目標(biāo)和機(jī)械手末端位置的手—眼系統(tǒng)稱為末端閉環(huán)系統(tǒng)。

現(xiàn)在基于位置的控制系統(tǒng)多數(shù)為動態(tài)觀察—移動系統(tǒng)，其原因如下：①視覺系統(tǒng)較低的采樣速率使得對機(jī)器人的控制成為復(fù)雜的非線性動態(tài)控制問題，而動態(tài)觀察—移動系統(tǒng)將機(jī)器人的運(yùn)動學(xué)上的奇異點(diǎn)問題與視覺控制分開，使機(jī)器人成為理想的笛卡爾運(yùn)動設(shè)備。②多數(shù)機(jī)器人系統(tǒng)中含有能夠接受以笛卡爾坐標(biāo)表示的位置增量或速度的對外接口。

對基于位置的視覺伺服系統(tǒng)的具體應(yīng)用有：Corke［6］等采用固定于機(jī)械臂末端的單攝像機(jī)（已校準(zhǔn)），對剛體的二維運(yùn)動進(jìn)行視覺跟蹤；G．Verghese［7］等則利用它探討對三維運(yùn)動的目標(biāo)進(jìn)行視覺跟蹤的問題；Peter．K．Allen［8］等基于該類系統(tǒng)研究出可實(shí)時(shí)跟蹤并抓取移動物體的雙目機(jī)器人手—眼系統(tǒng)；Papanikolopulos［4］等根據(jù)此類系統(tǒng)研究運(yùn)動物體速度未知的情況下，在二維空間內(nèi)（假設(shè)深度已知）實(shí)時(shí)跟蹤非幾何形體運(yùn)動目標(biāo)的方法。

盡管基于位置的視覺伺服系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中較為便利，但它存在如下缺點(diǎn)：①依賴于攝像機(jī)及機(jī)械臂的標(biāo)定精度，對標(biāo)定參數(shù)誤差敏感，有時(shí)還依賴于目標(biāo)模型的正確性；②對目標(biāo)圖像沒有任何控制，意味著在跟蹤過程中，目標(biāo)可能逃離攝像機(jī)的視覺范圍。1．3．3基于圖像的視覺伺服控制結(jié)構(gòu)

基于圖像的控制系統(tǒng)又稱2D視覺伺服。此類系統(tǒng)的控制策略基于當(dāng)前圖像特征f與理想圖像特征f＊間的誤差之上，因而對攝像機(jī)和機(jī)械臂的校準(zhǔn)誤差、目標(biāo)模型誤差具有較強(qiáng)的魯棒性［3］，正好克服了基于位置的視覺伺服系統(tǒng)的缺點(diǎn)。按控制策略2），基于圖像的視覺伺服系統(tǒng)也有動態(tài)觀察—移動系統(tǒng)和直接視覺伺服兩類（見圖3—2a和3—2b）。在基于圖像的控制系統(tǒng)中，圖像特征f通常是一些目標(biāo)特征點(diǎn)的圖像坐標(biāo)集合，誤差量即為（f＊－f）（見圖3—2），當(dāng)e（t）＝0時(shí)，跟蹤達(dá)到要求。由于e（t）是在圖像上（二維空間）定義，而攝像機(jī)運(yùn)動控制器的輸入量定義在攝像機(jī)可能運(yùn)動的范圍之內(nèi)（三維空間），所以基于圖像的控制法則必須找出表示圖像特征參數(shù)變化量與攝像空間位置變化量的關(guān)系，這一關(guān)系即圖像雅可比矩陣J（imageJacobian）。J是目標(biāo)深度Z及圖像特征f的函數(shù)，即J=J[f（t），Z（t）]。圖像雅可比矩陣是設(shè)計(jì)基于圖像的控制器的關(guān)鍵，簡單地說，其控制器有如下形式：γ=gJ+（∫*-∫）=gJ+e（t）。其中，g可以是一比例函數(shù)或復(fù)雜函數(shù)，用來調(diào)節(jié)f趨向f＊，為機(jī)器人控制器輸出的攝像頭運(yùn)動速度，是J的偽逆陣的估計(jì)值。有關(guān)圖像雅可比矩陣的研究見文獻(xiàn)［3］、［5］。對基于圖像的伺服視覺系統(tǒng)的研究很多，如蔣平［9］等直接利用圖像誤差來跟蹤目標(biāo)，他們采用手—眼系統(tǒng)，首先拍攝一幅理想目標(biāo)圖像，而后對運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行注視跟蹤，使實(shí)時(shí)采樣的目標(biāo)圖像收斂于理想目標(biāo)圖像，該系統(tǒng)的控制規(guī)則由圖像差反饋和物體運(yùn)動自適應(yīng)補(bǔ)償組成，可以完成“眼注視”這種具有局部收斂性的運(yùn)動目標(biāo)跟蹤，且具有良好的準(zhǔn)確性和魯棒性。其他基于圖像的控制方案如采用局部位置估計(jì)、自適應(yīng)深度估計(jì)、圖像雅可比矩陣估計(jì)等。

基于圖像的控制系統(tǒng)的主要缺點(diǎn)為：①計(jì)算J需要估計(jì)目標(biāo)深度，而深度估計(jì)一直是計(jì)算機(jī)視覺中的難點(diǎn)；②攝像機(jī)位置可能收斂于局部最小點(diǎn)，而非理想值；③跟蹤過程中，圖像雅可比矩陣可能存在奇異值，使系統(tǒng)不穩(wěn)定，此外，保證系統(tǒng)全局穩(wěn)定性的充分條件為度J[f(t),Z(t)]>0,t此條件在實(shí)際應(yīng)用中難以實(shí)現(xiàn)。1．3．42－1／2D視覺伺服的控制結(jié)構(gòu)

在總結(jié)上述兩種視覺伺服系統(tǒng)的優(yōu)缺點(diǎn)后，E．Malis等人［10］、［12］提出以目標(biāo)特征點(diǎn)的圖像坐標(biāo)誤差Ep（以二維圖像空間表示），和攝像機(jī)旋轉(zhuǎn)誤差Δuθ（以三維笛卡空間表示）作為控制系統(tǒng)的輸入量，從而產(chǎn)生一種新的視覺伺服系統(tǒng)—2－1／2D視覺伺服系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)見圖3—3。2－1／2D視覺伺服系統(tǒng)首先選取目標(biāo)的特征點(diǎn)，根據(jù)特征點(diǎn)在攝像機(jī)的當(dāng)前圖像坐標(biāo)系和理想圖像坐標(biāo)系（分別對應(yīng)攝像機(jī)的當(dāng)前位置和理想位置）中的成像點(diǎn)Pe和Pe＊迭代求取兩圖像坐標(biāo)系的關(guān)系矩陣H及圖像坐標(biāo)誤差Ep。由H求得uθ（u為攝像機(jī)的旋轉(zhuǎn)軸，θ為攝像機(jī)繞u軸旋轉(zhuǎn)的角度），uθ與已知的攝像機(jī)理想位置參數(shù)uθ*相比較，得到的攝像機(jī)旋轉(zhuǎn)誤差量Δuθ送入控制器。文獻(xiàn)［11］詳細(xì)論述了如何由H矩陣求取攝像機(jī)部分位置參數(shù)，并指出，若目標(biāo)為一平面，則求取H矩陣是一個(gè)線性問題，至少需要4對不共線的特征點(diǎn)，但當(dāng)目標(biāo)為一非平面時(shí)，求取H矩陣就成為一個(gè)非線性問題。

選擇Ep和Δuθ作為誤差的好處是：①向量uθ可控制攝像機(jī)的方向，則可表示攝像機(jī)旋轉(zhuǎn)角速度Ω的矩陣函數(shù)，且此矩陣函數(shù)在整個(gè)工作空間無奇異點(diǎn)，不僅提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性，而且保證系統(tǒng)在整個(gè)工作空間向理想位置收斂，從而使得在跟蹤過程中，不論攝像機(jī)的初始位置如何，目標(biāo)始終保持在攝像機(jī)的視覺范圍內(nèi)：②Ep是二維圖像坐標(biāo)誤差，它作為控制系統(tǒng)的輸入量可以保證系統(tǒng)在其校準(zhǔn)誤差下的全局穩(wěn)定性。

2－1／2D視覺伺服系統(tǒng)也存在一些缺點(diǎn)：①需要進(jìn)行特征點(diǎn)匹配；②求解H矩陣是一個(gè)計(jì)算量很大的迭代過程；③比2D視覺伺服系統(tǒng)更易受圖像噪聲的影響。第二章軌線參數(shù)提取2.1軌線識別參考軌線由直線段和圓弧組成，考慮到室內(nèi)移動機(jī)器人的視場范圍有限，速度不會太快，對圓弧狀軌線采用直線模型來擬合，以簡化軌線特征提取的難度，減少計(jì)算量。以圖像底線和左邊界線建立坐標(biāo)系XOY，及相應(yīng)的圖像平面坐標(biāo)系uov(如圖1所示)，軌線的擬合直線方程為ρ=xcosθ+ysinθ，其中ρ為坐標(biāo)原點(diǎn)到直線的垂直距離，θ為法線與正X軸的夾角。由于圖像以室內(nèi)地面為背景，含有隨機(jī)的噪聲干擾，濾波和邊緣提取后利用Hough變換來擬合參考軌線的直線方程，從而得到參考軌線的參數(shù)，即方向參數(shù)θ和幅度參數(shù)ρ。2.2軌線參數(shù)轉(zhuǎn)換攝像頭與地面傾角的存在，使得圖像邊緣區(qū)域存在較大畸變。根據(jù)中心投影定理，利用參考軌線的圖像平面坐標(biāo)與水平物體平面坐標(biāo)間的射影變換關(guān)系，求取參考軌線相對于機(jī)器人的無畸變的軌線參數(shù)。其中(u，v)為圖像平面坐標(biāo)，(xr，yr)為對應(yīng)的物體平面坐標(biāo)，M為滿秩矩陣，變換矩陣M3×3的9個(gè)系數(shù)未知。圖2示出了機(jī)器人坐標(biāo)系XrOYrZr，和攝像機(jī)坐標(biāo)系XcO′YcZc。攝像機(jī)位于Zr軸上方高H處，傾角為ψ，光軸O＇Zc位于YrOZr平面內(nèi)，O＇Xc軸與OXr軸平行，參考軌線位于XrOYr水平地面內(nèi)，過P點(diǎn)的虛線平面垂直于攝像機(jī)光軸。根據(jù)參考軌線上的點(diǎn)位于與圖像平面成固定夾角的水平面內(nèi)這一約束條件來尋找?guī)缀侮P(guān)系。由圖2可知，機(jī)器人坐標(biāo)系中任一點(diǎn)P(Xr，Yr，O)，在攝像機(jī)坐標(biāo)系中的坐標(biāo):由攝像機(jī)成像模型有:其中u和v是以像素為單位的圖像坐標(biāo)系坐標(biāo)，u0和v0是以毫米為單位的圖像坐標(biāo)系原點(diǎn)在以像素為單位的圖像坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，ax=f／dx，ay=f／dy，f為攝像機(jī)的焦距，dx和dy分別是單個(gè)像素在以毫米為單位的圖像坐標(biāo)系兩坐標(biāo)軸上的物理尺寸。由(2)(3)式可得圖像平面坐標(biāo)與機(jī)器人坐標(biāo)系中坐標(biāo)之間的關(guān)系：（4）其中ρ=-sinψv+v0sinψ+aycosψ。變換矩陣M中m1o=m20=mo1=O，H和ψ已知，m11和m21也已知。由于確定參數(shù)ax，ay，u0，v0需要進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定，直接利用兩對軌線點(diǎn)和對應(yīng)的像點(diǎn)四個(gè)方程即可確定M的其他四個(gè)系數(shù)。任取圖像坐標(biāo)系中參考軌線擬合直線上的兩點(diǎn)(u1，v1)和(u2，v2)，利用式(4)分別計(jì)算機(jī)器人坐標(biāo)系中的坐標(biāo)(xr1，yr1)和(xr2，yr2)，從而得到無畸變的軌線參數(shù)：方向參數(shù)幅度參數(shù)或?yàn)闇p小誤差，可用軌線擬合直線上多個(gè)點(diǎn)的圖像坐標(biāo)，在求得對應(yīng)的機(jī)器人坐標(biāo)系中坐標(biāo)后，利用最小二乘法來擬合得到機(jī)器人坐標(biāo)系中的軌線參數(shù)。第三章控制策略從圖像中獲取的參考軌線的方向參數(shù)θ表征了參考軌線與垂直中心線的偏離程度，它是一系列設(shè)定的離散的值，如O，π／12，π／6等，θ=O表征參考軌線的擬合直線與垂直中心線方向大致相同，θ≠0表征擬合直線與中心線存在方向偏差。根據(jù)方向參數(shù)θ是否為0把控制過程分為穩(wěn)態(tài)和過渡態(tài)，θ=O時(shí)的狀態(tài)為穩(wěn)態(tài)，θ≠0時(shí)的狀態(tài)為過渡態(tài)，處于不同的狀態(tài)采用不同的控制策略。3．1穩(wěn)態(tài)過程參考軌線位于圖像的中央?yún)^(qū)域，畸變較小，直接利用XOY坐標(biāo)系中的軌線參數(shù)。此時(shí)狀態(tài)量x=(α，re)，α為方向偏差，re為位置偏差。見圖3。其中α=θ=0re=p-width/2(width為圖像的寬度)控制過程中，實(shí)時(shí)獲取方向偏差α和位置偏差re，構(gòu)成視覺反饋。在確保α=0的前提下，位置偏差和期望偏差的差值e作為控制器的輸入，計(jì)算控制量u，u為機(jī)器人的轉(zhuǎn)向角，控制器設(shè)計(jì)為:其中horizon為攝像頭的水平視角，負(fù)號表明轉(zhuǎn)向角與位置偏差同向。機(jī)器人的速度設(shè)為常量v0，期望偏差一般取為0。控制結(jié)構(gòu)見圖4。3．2過渡過程參考軌線所擬合的直線方向與中心線方向的偏差θ≠0時(shí)，控制機(jī)器人的速度和轉(zhuǎn)速使偏差趨于零的過程為過渡過程。3．3狀態(tài)量參考軌線方向與機(jī)器人方向存在偏差，圖像有較大畸變，首先利用式(4)的射影變換獲取機(jī)器人坐標(biāo)系下的軌線參數(shù)ρ和θ。圖5為參考軌線在機(jī)器人坐標(biāo)系下的一種位置情況。梯形區(qū)域?yàn)闄C(jī)器人的視野范圍，Xr軸上方的空白區(qū)域?yàn)闄C(jī)器人的視野死區(qū)，高度為h2。此時(shí)狀態(tài)量x=(α，d)，α為方向偏差，d為距離偏差，指參考軌線擬合直線在Yr軸上的截距，有:3．4狀態(tài)控制根據(jù)距離偏差的大小采用狀態(tài)控制方法，分為3種狀態(tài)：直線靠近，旋轉(zhuǎn)靠近和旋轉(zhuǎn)，如圖5所示。由于前方視野較大，對距離較遠(yuǎn)的軌線不做考慮，取機(jī)器人前方兩條水平線L1和L2作為狀態(tài)選擇的分割線，L1可根據(jù)情況任意選擇，L2為可見區(qū)域的下邊界。當(dāng)距離偏差大于h1時(shí)，為直線靠近狀態(tài)，控制速度v來減小距離偏差；當(dāng)距離偏差小于h1大于h2時(shí)，為旋轉(zhuǎn)靠近狀態(tài)，協(xié)調(diào)控制速度v和轉(zhuǎn)速w來減小距離和方向偏差；當(dāng)距離偏差小于h2時(shí)，為旋轉(zhuǎn)狀態(tài)，速度為0，控制轉(zhuǎn)速w減小方向偏差。3．4．1轉(zhuǎn)速控制旋轉(zhuǎn)靠近和旋轉(zhuǎn)狀態(tài)時(shí)，根據(jù)方向偏差α的大小來確定轉(zhuǎn)速w，圖6示出了二者的關(guān)系：其中width和height分別為圖像的寬度和高度，v0為3.1中所述的速度常量，v0≤vmax，vmax為允許的最大平移速度，λ為速度影響因子。當(dāng)方向偏差較大時(shí)，有相同的距離偏差，由于w/α值相對較小，會出現(xiàn)轉(zhuǎn)速過大而速度過小偏離軌線的情況，這時(shí)引入λ＞1來彌補(bǔ)速度過小的缺陷；而當(dāng)偏差較小時(shí)，λ=1。為防止時(shí)h2＜d＜h1的速度超過vmax，須滿足當(dāng)w＞0機(jī)器人左轉(zhuǎn)，w＜0右轉(zhuǎn)；對α=π/2時(shí)，w的大小取為w2，方向根據(jù)軌線占據(jù)左右兩半圖像像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)多少來決定。由連續(xù)性可得:k1和k2表示旋轉(zhuǎn)速度隨方向偏角變化的快慢，對于大角度的方向偏角，轉(zhuǎn)速應(yīng)減小得較慢，故k1＞k2。由于用Hough變換擬合直線時(shí)，方向參數(shù)是設(shè)定的離散值，參數(shù)轉(zhuǎn)換后仍是離散的值，因此旋轉(zhuǎn)速度是非連續(xù)變化的，在從一個(gè)方向偏差減小為另一個(gè)方向偏差的過程中，旋轉(zhuǎn)速度恒定不變。只要方向參數(shù)設(shè)定的間隔較小，不會明顯看出旋轉(zhuǎn)速度的較大改變而出現(xiàn)驟減的情況。3．4．2速度控制直線靠近和旋轉(zhuǎn)狀態(tài)時(shí)不必控制速度，都采用常量設(shè)定。而當(dāng)處于旋轉(zhuǎn)靠近狀態(tài)時(shí)，為了防止軌線信息從可見區(qū)域丟失，必須協(xié)調(diào)控制速度和角速度?？刂频乃枷胧且越撬俣葁轉(zhuǎn)過方向偏差大小的角度時(shí)，恰好走過了d長度的距離。具體由公式表示為Vmaxlh2＜d＜h1≤vmax有兩種情況，第一種方向偏差較小時(shí)，最大值為:第二種方向偏差較大時(shí)，最大值為:因λ為定值k1＞k2，有:因此對速度做截?cái)嗵幚?，最大速?同時(shí)為了保證在一個(gè)采樣周期T內(nèi)不丟失參考軌線信息，須滿足:vmaxT≤h1-h2(13)在選擇參數(shù)時(shí)，須同時(shí)滿足式(9)(11)～(13)的條件。3．5控制過程機(jī)器人的整個(gè)控制過程是穩(wěn)態(tài)、過渡狀態(tài)中的直線靠近、旋轉(zhuǎn)靠近及旋轉(zhuǎn)四種狀態(tài)依據(jù)觀察量實(shí)現(xiàn)交替控制的過程。由于機(jī)器人控制的實(shí)時(shí)性要求狀態(tài)間的轉(zhuǎn)換必須實(shí)時(shí)完成，因此狀態(tài)間轉(zhuǎn)換不需要施加緩沖操作，以保證控制的連續(xù)性，但這通常會造成狀態(tài)控制中速度的突變，如從穩(wěn)態(tài)到旋轉(zhuǎn)態(tài)時(shí)，速度會從最大減為零，這反映在跟蹤軌線上就是拐點(diǎn)，這種情況在機(jī)器人實(shí)時(shí)控制中是不可避免的，反映了機(jī)器人對環(huán)境快速變化的適應(yīng)能力。第四章實(shí)驗(yàn)介紹實(shí)驗(yàn)過程中，使攝像頭始終處于最大傾角俯視狀態(tài)，為了使可視區(qū)域更大些，焦距調(diào)到最?。畢⒖架壘€為粘貼在室內(nèi)地面上的黑色長條狀膠布，寬約16mm，在圖像經(jīng)高斯濾波后能較容易地識別出來，軌線參數(shù)指參考軌線中央擬合直線參數(shù)。由于攝像頭傾角較大，圖像中的上半部分對應(yīng)的實(shí)際距離距機(jī)器人較4．1參數(shù)選擇已知攝像機(jī)傾角φ為65°，距水平面高H為317．5mm，攝像機(jī)的廣角垂直視角∠AO′B=37．6°，水平視角48．8°，見圖7。視野死區(qū)OA=H.tan(ψ-∠AO′B／2)=331mm，攝像機(jī)光心的對應(yīng)點(diǎn)的位置OC=H.tanψ=681mm，得到參數(shù)h2=331mm。由式(9)，(11)～(13)，選擇h1=500mm，最大速度vmax=400mm／s，速度常量v0=350mm／s，λ=1．5，采樣周期T=lOOms，最大角速度為40deg／s，選擇角速度w0=lOdeg／s，w1=20deg／s，w2=30deg／s，得到k1=60／π，k4．2實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖像大小為160×120，由于攝像頭傾角較大，可視區(qū)域較長，為減小干擾，選擇圖像下方160×80的區(qū)域進(jìn)行處理提取參考軌線參數(shù)。圖8(a)和圖8(b)分別為機(jī)器人攝取的室內(nèi)地面圖像及提取的參考軌線擬合直線圖像，圖像坐標(biāo)下的狀態(tài)量x=(0°，2pixel)。首先跟蹤直線型軌線．由于軌線方向與中心線方向偏差較小，不須參數(shù)轉(zhuǎn)換，應(yīng)用文中3．1所述方法只控制轉(zhuǎn)向角。圖9曲線示出了機(jī)器人的轉(zhuǎn)向角在跟蹤過程中的變化趨勢，每個(gè)點(diǎn)對應(yīng)一個(gè)采樣時(shí)刻，可見轉(zhuǎn)向角始終在±5°范圍內(nèi)波動，有較高的跟蹤精度。其次跟蹤O型軌線，由直線和圓弧連接而成，長約3m，寬約2．3m。圖10示出了參考軌線形狀及跟蹤軌線，跟蹤軌線是放置于機(jī)器人尾部的水筆畫出的軌跡．機(jī)器人的跟蹤速度平均為200mm／s，直線部分350mm／s．由于機(jī)器人提取的參考軌線的擬合直線的方向參數(shù)非連續(xù)變化，造成了拐角處跟蹤軌線與參考軌線不完全重合，方向參數(shù)變化較大時(shí)，會出現(xiàn)速度為零突然轉(zhuǎn)向的拐點(diǎn)現(xiàn)象，如圖中的A、B、C、D點(diǎn)。機(jī)器人跟蹤品質(zhì)主要取決于距離h1和轉(zhuǎn)速w0與w1三個(gè)參數(shù)，h1太小使機(jī)器人拐彎處的軌線多為直線，曲線不平滑；轉(zhuǎn)速變化的快慢決定了速度的大小，對大方向偏角轉(zhuǎn)速變化較緩，轉(zhuǎn)速不易設(shè)置過大，避免出現(xiàn)丟失參考軌線現(xiàn)象；小方向偏角轉(zhuǎn)速變化快，速度相對大，一般不會出現(xiàn)這種現(xiàn)象。對圖11給出的S型軌線跟蹤實(shí)驗(yàn)結(jié)果，表明機(jī)器人有可靠的跟蹤能力，進(jìn)一步驗(yàn)證了控制方法的有效性。結(jié)論本文研究了機(jī)器人跟蹤地面軌線的視覺導(dǎo)航方法。不需要事先預(yù)知參考軌線的坐標(biāo)位置及方向，直接從圖像中提取軌線參數(shù)，當(dāng)由于攝像頭傾角的存在造成圖像畸變較大時(shí)則進(jìn)行坐標(biāo)變換獲得無畸變的軌線參數(shù)。根據(jù)獲取的軌線參數(shù)采用狀態(tài)控制跟蹤方法，同時(shí)控制速度和轉(zhuǎn)速避免了丟失軌線信息。文中所述控制方法可防止出現(xiàn)只控制轉(zhuǎn)速造成丟失軌線的情況，改善了機(jī)器人跟蹤的性能，適用于各類線狀軌線的跟蹤控制。致謝時(shí)光如梭，歲月如逝，轉(zhuǎn)眼四年過去了。在我即將畢業(yè)之際，回首四年來緊張而充實(shí)的學(xué)習(xí)和工作生活，處處充滿著感激和感謝。首先，感謝四年來，教導(dǎo)過我的所有的老師，感謝你們對我的耐心指導(dǎo)和關(guān)懷，老師們嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、實(shí)事求是的工作風(fēng)范、不斷進(jìn)取與忘我的工作精神和豁達(dá)開朗與寬宏大量的生活境界，令我由衷地敬佩！四年來，學(xué)校給予了我嚴(yán)肅、緊張、充實(shí)而又輕松、愉快、優(yōu)越的學(xué)習(xí)氛圍與生活環(huán)境，老師給予了我循循善誘的指導(dǎo)與鞭策，讓我得以提高與進(jìn)步，令我由衷欣慰，我將永生難忘!在此，對所有的老師道一聲：感謝您們！本研究能夠取得初步成果，離不開師長、朋友們的熱情幫助和支持。衷心感謝我的指導(dǎo)老師—孫江波老師這幾個(gè)月來對我的指導(dǎo)，為我的設(shè)計(jì)指明了方向，并時(shí)刻幫助我解決設(shè)計(jì)過程中出現(xiàn)的各種問題，在各方面給予了我最大的支持。感謝在課題研究課程中所有給過我?guī)椭耐瑢W(xué)們，謝謝你們！感謝和我同室?guī)啄甑耐瑢W(xué)，正因?yàn)橛心銈兊南喟椋沟梦也辉俟聠危兄x你們幾年來在生活上、工作上對我的照顧、關(guān)懷和幫助，很高興認(rèn)識你們，謝謝！感謝所有毫無保留地讓我分享他們多年經(jīng)驗(yàn)和研究成果的人們！最后，感謝我的父母，你們的辛苦勞動換來了我能有機(jī)會進(jìn)入大學(xué)學(xué)習(xí)，在此畢業(yè)之際，讓我對你們道一聲感謝，你們辛苦了！最后再一次衷心地感謝所有關(guān)心、支持和幫助過我的老師、同學(xué)、朋友和親人們，祝你們一切順利！參考文獻(xiàn)[1]林靖，陳輝堂，王月娟。機(jī)器人視覺伺服系統(tǒng)的研究[J]?？刂评碚撆c應(yīng)用，Aug．2000，17（4）：476～481。[2]J．T．Feddema，etal．Weightedselectionofimagefeatureforresolvedratevisualfeedbackcontrol［J］．IEEETrans．RobotAutomat．1991，vol（7）：31～47．

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