一种狭窄空间智能移动机器人视觉导航系统及方法技术方案

本发明专利技术提供了一种狭窄空间智能移动机器人视觉导航系统及方法。系统包括图像采集端以及分析处理端，图像采集端包括十字线激光投射器、第一微型摄像机以及第二微型摄像机、控制单元，方法包括如下步骤：十字线激光投射器投射十字线光条图像；第一微型摄像机以及第二微型摄像机分别采集十字光条图像，并将十字光条图像输出至分析处理端；分析处理端对图像进行分析，得出光条的三维坐标集合；分析处理端根据光条的三维坐标集合，分析前方出现的障碍物的区域位置；分析处理端将区域位置返回至图像采集端的控制单元，以控制机器人完成对障碍物的躲避。根据本发明专利技术能够在复杂、未知狭窄工作环境中，准确地实现机器人的自主避障导航。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术设及视觉导航
，特别是一种狭窄空间智能移动机器人视觉导航系 统及方法。
技术介绍
智能移动机器人是一类通过自身携带的传感器获得周围环境信息和自身状态，完 成环境中障碍物的检测和目标的识别，从而实现从起始位置自主运动到目标位置，并且对 目标物体进行操作任务的机器人系统。其本身具有完备的感知、分析、决策和执行等模块， 可W像一个自主的人类一样独立地在环境中从事生产活动。未知环境下智能机器人的视觉 导航技术设及人工智能与模式识别理论、自动控制理论、传感器技术、计算机技术和图像分 析与处理技术等，已经成为人工智能和先进机器人研究领域的学科前沿课题，是目前智能 机器人开发研究的热点和难点问题之一。 在已知或结构化的环境中，移动机器人自主导航控制理论和方法的研究已取得了 大量的研究和应用成果。在当前及未来的实际应用中，移动机器人需要经常工作在未知的 环境，而目前对于未知或非结构化环境中的机器人自主导航问题仍然没有得到很好的解 决。目前移动机器人自主导航技术中常用的传感器包括超声波传感器、红外传感器、激光测 距雷达、化学传感器及视觉传感器。与其它传感器相比，视觉传感器具有较高的智能化和处 理速度的优势，而且能够克服未知环境中先验知识的匿乏和环境的不确定性等等因素，因 此视觉传感器在移动机器人中的应用越来越受到人们的重视。 然而，现有的视觉导航系统无法在狭小复杂的环境中实现准确的识别运动前方出 现的障碍物和目标物体。 因此，需要，W适应狭小的工 作环境，准确地实现对未知的障碍物和目标物体进行检测与识别。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供。 根据本专利技术的一个方面，提供了一种狭窄空间智能移动机器人视觉导航系统，包 括：图像采集端，用于采集十字光条图像，并将所述十字光条图像向分析处理端输出，所述 图像采集端包括：十字线激光投射器，用于投射所述十字光条图像；第一微型摄像机W及 第二微型摄像机，用于分别拍摄投射到障碍物上的所述十字光条图像得到第一定位图像和 第二定位图像，并将所述十字光条图像向所述分析处理端传输；控制单元，用于根据从所述 分析处理端接收的表示障碍物位置的数据信息，控制所述图像采集端的行进；分析处理端， 用于根据从第一微型摄像机W及所述第二微型摄像机分别输入的所述十字光条图像，完成 十字光条在第一定位图像和第二定位图像上的匹配，W所述十字光条的十字交叉点为界， 得到分别位于所述第一定位图像和所述第二定位图像中所述十字交叉点相同一侧的光条 中屯、坐标集合，W及，分别位于所述第一定位图像和所述第二定位图像中所述十字交叉点 相同另外一侧的光条中屯、坐标集合，分析得到所述十字光条图像的=维坐标集合，并判断 出现的障碍物的区域，最后将所述区域返回至所述控制单元，W控制所述图像采集端的行 进。 优选地，所述分析处理端，W所述十字光条的十字交叉点为界，得到分别位于所述 第一定位图像和所述第二定位图像中所述十字交叉点相同一侧的光条中屯、坐标集合，W 及，分别位于所述第一定位图像和所述第二定位图像中所述十字交叉点相同另外一侧的光 条中屯、坐标集合，的算法为：a)在所述第一定位图像和所述第二定位图像中分别提取所述 十字光条图像，并选取灰度阔值将所述十字光条图像二值化；b)在所述第一定位图像和所 述第二定位图像中，扫描所述十字光条图像，W所述十字交叉点为界，得到分别位于所述第 一定位图像和所述第二定位图像中十字交叉点相同一侧的所有光条像素集合，W及，分别 位于所述第一定位图像和所述第二定位图像中十字交叉点相同另外一侧的所有光条像素 集合；W及C)获取光条像素中屯、坐标，从而提取分别位于所述第一定位图像和所述第二定 位图像中所述十字交叉点相同一侧的光条中屯、坐标集合，W及，分别位于所述第一定位图 像和所述第二定位图像中所述十字交叉点相同另外一侧的光条中屯、坐标集合。 优选地，所述分析处理端根据公式（1)来确定所述十字光条图像的任意一点的= 维坐标（X，y,Z): 其中，Qx，Qy分别为相机X，y轴上的有效焦距，（Ue，v。）为相机的主点图像坐标，b 为基线距离，且iG，1、2分别代表：分别位于所述第一定位图像和所述第二定位图 像中所述十字交叉点相同一侧的光条中屯、坐标集合的序号，W及，分别位于所述第一定位 图像和所述第二定位图像中所述十字交叉点相同另外一侧的光条中屯、坐标集合的序号。 优选地，所述分析处理端分析出现障碍物的区域的算法为：首先将前进方向划分 为左上、右上、右下，W及左下四个区域，然后分别统计所述四个区域在Zp《H范围内的所 有坐标集合的个数为{Na，Nb，N。N。}，其中H为距离报警阔值，当TH，iG(A，B，C，D)时， 则认为第i区域中出现了障碍物，其中，TH为坐标个数的阔值。 优选地，所述图像采集端的尺寸为不超过50皿3。 优选地，所述第一微型摄像机W及第二微型摄像机固定在同一个水平面上。 优选地，所述第一微型摄像机W及第二微型摄像机上安装有L邸光源。 根据本专利技术的另一方面，提供了一种狭窄空间智能移动机器人视觉导航方法，根 据所述方法的系统包括图像采集端W及分析处理端，所述图像采集端包括十字线激光投射 器、第一微型摄像机W及第二微型摄像机、控制单元，所述方法包括如下步骤：a)所述十字 线激光投射器投射十字线光条图像；b)所述第一微型摄像机W及所述第二微型摄像机分 别采集所述十字光条图像，并将所述十字光条图像输出至所述分析处理端；C)所述分析处 理端对图像进行分析，得出光条的S维坐标集合{xp，yp，zp} ;d)所述分析处理端根据光条 的S维坐标集合{xp，yp，Zp}，分析前方出现的障碍物的区域位置；W及e)所述分析处理端 将所述区域位置返回至所述图像采集端的所述控制单元，W控制机器人完成对障碍物的躲 避。 优选地，步骤C中，所述分析处理端对图像进行分析，得出所述十字光条图像的= 维坐标集合lxp，yp，zp}的方法包括如下步骤：cl)在所述第一定位图像和所述第二定位图 像中分别提取所述十字光条图像，并选取灰度阔值将所述十字光条图像二值化；c2)在所 述第一定位图像和所述第二定位图像中，扫描所述十字光条图像，W所述十字交叉点为界， 得到分别位于所述第一定位图像和所述第二定位图像中十字交叉点相同一侧的所有光条 像素集合，W及，分别位于所述第一定位图像和所述第二定位图像中十字交叉点相同另外 一侧的所有光条像素集合；c3)获取光条像素中屯、坐标，从而提取分别位于所述第一定位 图像和所述第二定位图像中所述十字交叉点相同一侧的光条中屯、坐标集合，W及，分别位 于所述第一定位图像和所述第二定位图像中所述十字交叉点相同另外一侧的光条中屯、坐 标集合；W及，c4)根据公式（1)来确定所述十字光条图像的任意一点的=维坐标（X，y，Z)， 从而获得所述十字光条图像的S维坐标集合{xp，yp，zp}: 其中，Qx，Qy分别为相机x，y轴上的有效焦距，（Ue，v。）为相机的主点图像坐标，b 为基线距离，且iG，1、2分别代表：分别位于所述第一定位图像和所述第二定位图 像中所述十字交叉点相同一侧的光条中屯、坐标集合的序号，W及，分别位于所述第一定位 图像和所述第二定位图像中所述十字交叉点相同另外一侧本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种狭窄空间智能移动机器人视觉导航系统，包括：图像采集端，用于采集十字光条图像，并将所述十字光条图像向分析处理端输出，所述图像采集端包括：十字线激光投射器，用于投射所述十字光条图像；第一微型摄像机以及第二微型摄像机，用于分别拍摄投射到障碍物上的所述十字光条图像得到第一定位图像和第二定位图像，并将所述十字光条图像向所述分析处理端传输；控制单元，用于根据从所述分析处理端接收的表示障碍物位置的数据信息，控制所述图像采集端的行进；分析处理端，用于根据从第一微型摄像机以及所述第二微型摄像机分别输入的所述十字光条图像，完成十字光条在第一定位图像和第二定位图像上的匹配，以所述十字光条的十字交叉点为界，得到分别位于所述第一定位图像和所述第二定位图像中所述十字交叉点相同一侧的光条中心坐标集合，以及，分别位于所述第一定位图像和所述第二定位图像中所述十字交叉点相同另外一侧的光条中心坐标集合，分析得到所述十字光条图像的三维坐标集合，并判断出现的障碍物的区域，最后将所述区域返回至所述控制单元，以控制所述图像采集端的行进。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：娄小平，董明利，吕乃光，林义闽，王达，姚艳彬，邹方，魏志强，
申请(专利权)人：北京信息科技大学，中国航空工业集团公司北京航空制造工程研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11