基于機器視覺(jué)的智能導覽機器人控制系統設計
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導覽機器人要求傳感器精度稍高，重復性好，抗干擾能力強，穩定性和可靠性高。機器人在行進(jìn)過(guò)程中必須能夠準確獲得其位置信息，數字羅盤(pán)可靠輸出航向角，陀螺儀測量偏移并進(jìn)行必要修正，以保證機器人行走的方向不偏離。采用超聲波傳感器和紅外傳感器相結合的方法獲取前方障礙物信息。該系統設計選用6個(gè)超聲波傳感器和6個(gè)紅外傳感器。其中，正前方和正后方各1個(gè)，其余4個(gè)超聲波傳感器分別位于正前方和正后方的兩邊，夾角為45°，紅外傳感器分別安裝在超聲波傳感器的正上方1～2 cm處。超聲波傳感器主要通過(guò)測距實(shí)現避障，而紅外傳感器主要是用于補償超聲波傳感器的盲區，判斷近距離是否有障礙物。
3．1．2 運動(dòng)執行層的硬件實(shí)現
該智能導覽機器人的執行機構采用直流伺服電機。這里選用三洋電機Super＿L (24 V／3．7 A)額定輸出功率為60 W，最大空載轉速為3 000 r／rain，并帶500線(xiàn)的光學(xué)碼盤(pán)，使機器人完成相應動(dòng)作。導覽機器人采用閉環(huán)控制，通過(guò)光學(xué)碼盤(pán)測量車(chē)輪速度的實(shí)際值并反饋給微控制器。基于實(shí)際轉速與給定轉速的差值，驅動(dòng)器按一定的計算方法(如PID算法)調整相應電壓，如此反復，直到達到給定轉速。機器人調速采用FAULHABER公司的 MCDC2805實(shí)現。它能實(shí)現速度同步性能，同時(shí)轉矩波動(dòng)最小，內置PI調節器能準確到達指定位置。當配備Super_L電機及集成編碼器時(shí)，即使在轉速非常低的情況下，也能達到0．180的定位控制精度。
3．2 導覽機器人軟件設計
通過(guò)USB攝像頭或其他攝像頭采集導覽機器人前方的視覺(jué)信息，通過(guò)圖像處理算法處理視頻，使機器人能夠進(jìn)行路徑規劃和自主導航。通過(guò)接收下層的多傳感融合信息，能夠實(shí)現近距離的避障，因此在遇到障礙物時(shí)進(jìn)行報警。到達目標點(diǎn)后，能夠語(yǔ)音解說(shuō)，解說(shuō)完后能與參訪(fǎng)者進(jìn)行簡(jiǎn)單對話(huà)。本文引用地址：http://dyxdggzs.com/article/163518.htm
4 視覺(jué)導航
視覺(jué)導航是移動(dòng)機器人一種導航方式，并且基本視覺(jué)導航的研究是未來(lái)移動(dòng)機器人導航的主要發(fā)展方向之一。該視覺(jué)子系統在整個(gè)系統中的作用是將攝像頭采集周?chē)h(huán)境的視覺(jué)信息進(jìn)行圖像理解，并根據圖像處理算法控制機器人運動(dòng)。所謂“圖像理解”就是通過(guò)處理圖像數據來(lái)獲得對圖像所反映的場(chǎng)景的理解，包括圖像中含有哪些物體以及它們在圖像中的位置。罔像中蘊含豐富信息，只需從中提取出有用信息即可。因此，罔像理解算法往往是根據具體目的而制定的，有一定的適用條件和局限性。
4．1 圖像預處理
原始圖像為L(cháng)ogiteeh攝像頭采集的一幅室內用藍色標簽制作的結構化道路圖片，像素大小為320x240，首先將原始圖像進(jìn)行灰度變換，并通過(guò)選取合適的閾值進(jìn)行二值化處理。然后提取罔像有用信息，通過(guò)形態(tài)學(xué)的膨脹腐蝕等操作提取前進(jìn)方向。如圖2所示。
圖3為常見(jiàn)的邊緣算子檢測效果比較。從圖3中可看出Canny和Sobel算子檢測效果相對好些，其中Sobel算子對噪聲具有平滑作用，能提供較為精確的邊緣方向信息。這里采用Sobel算子進(jìn)行檢測，如圖4所示。
根據圖4，系統通過(guò)hough變換檢測兩條直線(xiàn)的位置，測出圖像的兩條邊緣線(xiàn)離兩端的像素大小，再根據實(shí)際地面距離進(jìn)行標定，便可獲知機器人所在位置。
4．2 模板匹配算法
模板匹配技術(shù)是圖像目標識別技術(shù)中一個(gè)重要的研究方向，具有算法簡(jiǎn)單、計算量小以及識別率高等特點(diǎn)，目前在目標識別領(lǐng)域得到廣泛應用。它是用一個(gè)較小的圖像，將模板與源圖像相比較，確定在源圖像中是否存在與該模板相同或相似的區域，若該區域存在，可確定其位置并提取該區域。它常采用模板與源圖像對應區域的誤差平方和作為測度。
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