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基于嵌入式系统的机器人视觉定位系统的研究
机器人技术
中文核心期刊《微计算机信息》(嵌入式与SOC2006年第22卷第9-2期
文章编号:
1008—0570(200609-2-0204-03
基于嵌入式系统的机器人视觉定位系统的研究
Research
on
Vision
on
LocalizitionSystemofRobotBased
on
EmbeddedSystem
(1.北京化工大学2.北京联合大学田景文1,2李锦1项玉娟1
Tian,Jingwen
Li,JinXiang,Yujuan
摘要:
采用嵌入式EPXAIO为核心,以污水车自动泄放机器人为应用对象,本文介绍一种双目视觉定位系统。
提出一种利用模糊算法进行目标图像的边缘检测.并结合双目视觉定位的算法实现机器视觉定位的方法。
针对污水泄放机器人的工作特点.采用主动寻找特殊图的方法,达到快速准确对目标跟踪定位的目的,完成对污水车泄放口的三维定位,机器人根据定位坐标可以准确地接通污水泄放管,快速把污水泄放到池中。
中图分类号:
TP216
文献标识符:
B
Abstract:
Based
on
theembedded
processor
EPXA10,asystem
ofBinocularStereoVisionLocalizationfor
a
robotsystem
of
sewage
lorryself—dischargingispresentedinthispaper.Especially,a
new
method
ofrobot
localizationispresented,inwhichtheFuzzytheo—
ryis
adoptedforthe
edgedetectingofthetargetimageandtheStereoVisionalgorithmisusedforlocalization.Aimed
at
thespecialroleoftherobot.amethod
of
activelysearching
a
specialimage—symbolwhich
can
achieve
a
fastandexactloealization
iS
adopted
forthe
purpose
ofthree—dimension
localization
ofthenozzleon
the
sewagelorry.According
tothelocatedC00rdinate.therobot
can
connect
thesewagedischargingpipes,andletsewageintothepuddle.
Key
words:
Embeddedsystem,BinocularStereolocalization,Robotvision,SewageDischarge,Robot
1引言
机器人视觉定位系统是机器人技术的一个很重要的部分,本文以污水泄放机器人为对象,介绍一种基于嵌入式系统的污水车泄放机器人的视觉定位系统。
本文采用一种双目视觉定位的算法实现对机器人进行定位,并用一种基于被动视觉的摄像机自主标定方法,采用线性最小二乘算法求得摄像机透视投影矩阵实现摄像机的标定,最后用一种特殊的图像标志,引导机器人主动寻找目标完成目标定位和跟踪。
双目摄像机
运动机构
作为一个贫水国家.我国的污水处理系统大都存在着自动化程度不够高。
在进行污水处理前,需要把污水从运输车上泄放到污水池。
目前污水泄放这项工作大都是由人工来完成。
本文提到的污水泄放机器人的任务就是代替人来完成把污水从运输车泄放到污
田景文:
副教授博士
本论文的部分工作由国家863项目编号:
(#2005AA420070—1.资助
水池的工作,即准确地将污水池的污水人口管道与污水车上的管道连接起来具有很好的社会意义和实际应用前景(如图1所示。
系统的组成如图1所示:
采用一种双目视觉定位的算法实现对机器人进行定位,并用一种基于被动视觉的摄像机自主标定方法,采用线性最小二乘算法求得摄像机透视投影矩阵实现摄像机的标定,最后用一种特殊的图像标志,引导机器人主动寻找目标完成目标定位和跟踪。
2嵌入式系统图像处理器简介
由于图像处理过程中往往会包括多个步骤.如预处理、检测、跟踪、识别等(如图1所示,因此对图像进行实时处理的数据量非常大。
此外,用于图像分析、
处理的嵌入式处理器对实时眭要求非常强。
本文采用
Altera公司的一款内嵌ARM核的芯片EPXAl0,它集高密度逻辑(FPGA、存储器(SRAM及嵌入式处理器
(ARM于单片可编程逻辑器件上,实现了速度与编程能力的完美结合。
利用EPXl0进行图像驱动及处理的
系统示意图如图2所示。
EPXIO的主要特点为:
单片集成了ARM核、高密度的FPGA、存储器及接口控制模块.以及32位的ARM处理器(ARM922T,工作频率可达200MHz:
支持32位ARMv4T指令集和16位Thumb扩展指令集;具有全性能的内存管理单元以及8K的指令缓存和8K数据缓存,支持实时操作系统(RTOS、C语言和汇编语言。
它能够很好地应用于图像处理方面比如2D
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和3D变换、定标处理、字体生成和数字滤波等。
图2EPXl0图像驱动及处理系统
3双目视觉定位原理
3.1双目视觉定位原理
如图3所示。
假设摄像机成像符合小孔成像模型,两台摄像机完全相同,焦距均为f,左、右摄像机光心分别为左右摄像机坐标系(ccs的原点0,.和0。
以光心的连线作为它们共同的X轴,光心之间的距离称为基线b.两摄像机的光轴相互平行,作为各自的z轴,y轴垂直于平面,符合右手定则。
成像平面坐标系(Ics的原点分别为左右CCS的z轴和摄像机的成像平面的交点.ICS的x轴和Y轴分别平行于CCS的x轴和y轴。
以CCS作为参考世界坐标系(wcs,(其他情况可以通过坐标变化得到等效坐标,设有空间点P,该点在在左、右成像平面上的图像坐标分别为(戈D扎和(戈胁,,。
由三角几何对应关系可得如下列等式:
记d=x。
吨。
称之为点P。
的双目视差(disparity,由上式可看出。
只要得到任意空间点的左、右图像坐标就可以求得该点的三维空间坐标。
阡韧X,,,2
/勺莎
/I
图3双目视觉定位原理
3.2摄像机参数的标定
本文采用一种基于被动视觉的摄像机自主标定方法,即在传统立体视觉系统标定方法的基础上,以激光探测方式获得场景点三维坐标。
以三步优化查询算法得到该场景点图像坐标,采用线性最小二乘算法求得摄像机透视投影矩阵。
在本文2.1节介绍的摄像机模型和物像坐标下。
以像素为单位的图像坐标(u,v和以毫米为单位的图像坐标x,Y的关系用齐次坐标和矩阵形式表示为:
l“}l1/dx0Mo¨I
…201/dyPo|}Y}(211jl001JLlj
利用针孔模型理论、再进行坐标系变换等推导,便可得到以下关系:
㈧axUo瓣]阵Ll:
一1MlM2:
上胁。
Z上Z上
上式中,日。
=%;口,=么;MI为投影参数ax,~,UO,v。
矩阵(3木4;M。
的决定参数如,ay,u。
v。
只与摄像机内部结构有关,是内部参数;决定M:
的参数只与摄像机相对于世界坐标系的方位有关,是外部参数。
4图像跟踪处理方案
本文采取机器人主动寻找特殊标志的方法来完成图像跟踪。
选择的特殊标志如图5(i所示:
一个圆形的纸片被平均分成黑白相间的四部分,纸片圆的半径等于污水管管口的半径.因而识别了圆形纸片也就识别了污水管管口。
4.1.几个推理判据的定义
模糊(fuzzy集合论或者是模糊数学由扎德(Zadeh,L.A在1965年提出的一种数学理论。
模糊集合理论主要依赖于模糊规则和模糊变量的隶属度函数,可解决在模式识别的不同层次由于信息不全面,不准确,含糊,矛盾等造成的不确定性问题。
由于本文涉及到的目标图像可能会被污水点等外界物干扰,故采用模糊推理的方法来实现圆形标记图像中两条轴线和圆心的确定。
本文采用基于min—max重心法来对图像中的每个象素点进行的边缘隶属度进行模糊推理。
假设图像中每一像素点都对应一个且只对应一个线素方向。
利用文献2提出的方法,假设一个点可能属于如图4(i所示的8个方向中的任何一个。
图4中,以矩形模板为例,八个方向分别用字母a~h表示。
赳.侈
弦‘p圈一明
(i8+7y向
ai方向a(iii方向b
图4像素点的8个可取线素方向
为了有效、准确地描述边缘点附近灰度分布的差@鳓网邮局订阅号:
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异,需要对模糊推理所需要的两项特征进行定义。
由中检测到了两条垂直交叉的边界线,两边界的焦点即于黑白两色的灰度差异十分大,因而降低了识别难位圆形纸片的在摄像机坐标系中成像的圆心。
度。
故需要三个特征即可完成模糊推理,本文定义了
表2
线素两侧的梯度、对称良、和线索}方向的萌疲三个特&
线素两侧梯度(grand
1
线素两侧的梯度(grandl表示像素点线素方向两侧灰度变化率。
用公式表示为:
嬲扯I圣五二圣垒
(5
式中五和五分别为5×5矩形模板内关于法线对称的点对的灰度,n为模板内的点对的个数。
对称度(sym
对称度(sym表示像素点线素方向的法线(即过该点的法线,简称法线两边灰度分布的对称程度。
表
示为式(6:
℃I,一f
Jvm:
鱼匕!
!
型
(6
’
n
其中石和五分别表示模板内关于法线对称的点的灰度,n是窗口内所有的点对数的和。
线素方向的梯度(grand2
线素方向的梯度表示在像素点的线素方向上.各点灰度值的差异程度。
该标准差越小,说明线素方向上
的点灰度差异越小,即该线素方向越合。
表示为式(7:
VI,一f
grand2=刍坐生二盟
(7
n
其中鼻和五分别表示某点的线素方向上关于该点对称的点对。
4.2利用模糊推理检测边缘
图像的每一像素点都对应一个线素方向,这个线素方向定义为图4(i所示的8个方向中使该点的线素梯度和对称度取最小值的方向。
用模糊推理进行边缘检测的具体推理过程为:
(1首先假定8个方向都可能是像素点的线素方向,分别算出每个像素点在8个方向上的线素梯度(grandl和对称度(sym再用线素两侧梯度和对称度按照重心表,表1的规则,求出对应的方向隶属度。
(2利用上步的结果,和线素方向梯度再次进行推理,如表2所示:
表1
线素两侧对称度
隶属度1
度(grandl
(sym
(subl
大大
低大
大
低
小大由
小
小
高
如图5所示为用模糊推理得到的图像边缘检测的示意图。
图5(i为原图像,图5(ii为识别的图像,图
线素方向梯隶属度1边缘隶属度(grand2
度(sub
大
低低大中
较低
大
高中小低
低
小由
较高
小
高
高
图50利用的特殊图像
图5(ii图像边缘识别
4.3图像的跟踪方案
利用3.1节的模糊推理获得的圆心坐标数据,结合第2节介绍的双目视觉定位原理进行坐标变换便可得到目标的中心位置,即污水管的中心位置所在。
将计算得到的圆心在世界坐标系中的三维坐标送往嵌入式处理器.处理器CPU进一步对数据处理后分别向控制污水机器人向各个方向运动的电机发出运动信号。
从而实现机器人载着污水管移向污水车管口的动作。
图6为图像跟踪的流程。
图像获取
0图像预处理
士
特征提取
士
模糊边缘检测
摄像机标定
越糊椭b枪河l
双目视觉定位计算圆心坐标
三维定位
图6图像跟踪流程
在机器人运动过程中,难免有误差,因而需要继续对图像进行跟踪,经过多次上图所示步骤后,便可精确的将两管口对接。
5结论
本文研究了一种基于嵌入式系统的污水泄放机器人视觉定位系统。
该系统根据污水泄放俑专80页
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单片机开发与应用
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口实现单片机与主机之间的通信,采用Rs~232标准leon—lee一1980@yahoo.COrn.CD;周东辉,男,中国海洋大实现点对点的通信,用查询方式发送、接收数据。
学电子系主任,教授,主要研究方向:
水下机器人技
3.4步进电机、电磁阀控制部分术;孙骁苗,女,中国海洋大学电子系硕士研究生,主深海探测具有复杂性和实时性,系统需一次完成要研究方向:
水下机器人技术,传感器技术;栗欣,男,多任务作业。
针对海底不同的环境.系统需要根据现中国海洋大学电子系硕士研究生,主要研究方向:
水下场采集的数据实时的调整步进电机的转速和电磁阀机器人技术,嵌人式系统设计。
的吸合。
因此本系统采用了德国百格拉公司的三相混(266071山东青岛中国海洋大学电子工程系李立周
合步进电机及其控制器,该电机具有低功耗、高扭矩、
东辉孙骁苗栗欣高精度和几无共振爬行等特点。
(Dept.ofElctandEngin,OceanuniversityofChina,Qingdao
图5驱动步进电机与电磁阀部分电路
驱动步进电机与电磁阀部分电路如图5所示。
单片机通过步进电机控制器进行转速控制。
MC68HC908GP32具有两个16位双通道定时器接口模块。
利用其中一个定时器的两个通道进行控制,一个通道T1CH0为脉
冲调制输出,产生电机控制器所需频率脉冲信号,另一个通道T1CHl产生电机旋转方向信号。
加光耦隔离与步进电机控制器连接。
通过调整脉冲输出频率即可调整步进电机转速,调整电机方向信号电平即可控制电机旋转方向。
电机控制器与步进电机通过功率接口连接,同时控制器有拨码开关选择步进电机步长。
电磁阀控制采用三个输入I/O口与两个输出I/O口进行控制。
输人口接受其他系统控制信号,由单片机判断选择电磁阀是否吸合输出控制信号,控制信号控制继电器通断做为强电器件开关以控制电磁阀。
4结语
本文介绍了基于mc68hc9089p32的深海热液多点温度、压力采集及控制系统,经实验表明,在0~500。
C的
温度范围和1-45Mpa的压力范围内工作稳定可靠,实
时性及智能化程度高,体积小,使用方便。
不仅可在复杂的海底测温环境中进行作业,也可扩展出更丰富的电机控制功能;既可单独作业,又可与PC机通信对数据进行更复杂精密的计算和使用,具有使用价值。
参考文献:
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清华大学出版社.2001.
[2】张道德.基于Access数据库的集散式温度控制系统[J].微计算机信息,2005,1:
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【3】孙肖子等.传感器及其应用[M].北京:
电子工业出版社,1995.
作者简介:
李立,男,中国海洋大学电子系硕士研究生,主要研究方向:
水下机器人技术,嵌入式系统设计E—mail:
266071,ChinaLi,LiZhou,DonghuiSun,XiaomiaoLi,Xin
通讯地址:
(266071山东青岛香港东路23号中国海洋大学浮山校区信息学院电子系信号与信息处理专业2003级研究生李立
(收稿日期:
2006.1.11(修稿日期:
2006.2.10
(接206页的特殊条件设计特殊标志,并采用主动寻找特殊图像标志的方法,利用双目视觉精确定位。
利用简单的黑白相间的圆形图案.使得系统整体简单而
又能满足对污水泄放管道进行定位的工作,是一种新
颖的、简易可行的方案.有一定的创新和较高的实际
应用价值。
参考文献:
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in
the
linguistic
synthesis
of
fuzzy
controller.Int7
1
J.Man-machinestudies.1976,8(6:
669-679
作者简介:
田景文,男,1962年6月,汉族,黑龙江人,博士,副教授,北京化工大学信息科学与技术学院硕士导师,北京联合大学教师。
主要从事智能测控系统,嵌入式系统开发,机器人技术等方面的研究。
Biography:
Tian
Jingwen,male,bornin1962,theHannationality,
heisworking
as
postdoctorin
BeijingInstituteofTechnology.Hehad
workedinmeasurementandcontrollingworkinpetroleumindustrylong
time.Andhegetthedoctorin2000fromHarbinEngineering
University.Heiscurrentlyworkingas
teacherinBeijing
Union
University.And
he
is
also
working
as
teacherin
Technology
of
BeijingUniversityofchemicaltechnology.
(100029北京化工大学田景文李锦项玉娟(100101北京联合大学田景文
(Universityof
chemical
technology
Beijing100029Tian,
Jingwen
LiJinXiang,Yujuan
(BeijingUnion
University,Beijing100101Tian,Jingwen
通讯地址:
(100029北京化工大学信息科学与技术学院田景文李锦
(投稿日期:
2005.11.27(修稿日期:
2005.12.28
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