专利名称：用于室内移动机器人的快速精确定位系统的制作方法
技术领域：
本实用新型涉及一种用于室内移动机器人的快速精确定位系统，属于检测技术、图像处理及机器人导航领域。
背景技术：
室内定位，是在室内环境下，根据先验环境地图信息、物体位姿的当前估计以及传感器的观测数据等输入信息，经过一定的分析和计算，得到更为准确的物体位姿的估计。对于工作在家庭、医院和办公场所等室内环境下的智能服务机器人，其准确的定位是机器人导航的前提，是完成服务任务的重要保证。室内定位传感器按照所使用的定位技术,可分为绝对定位传感器和相对定位传感 器。绝对定位主要采用导航信标、主动或被动标识等技术进行定位；相对定位是测量物体相对于初始位置的距离和方向来确定物体的当前位置，也称为航位推算法。目前室内机器人定位所采用的方法主要有基于RFID的方法、基于无线传感网络的方法和基于里程计和惯导模块的方法等等。基于RFID的方法，一般是先读取RFID数据后粗略定位，再利用超声传感器进行距离测量，从而获得定位信息。该方法要求在放置RFID标签时，要充分考虑各种可能性，使用不便，精度较低，适合环境简单，且对精度要求不高场合下的定位。基于无线传感网络的方法，如Wi-Fi技术，Zibgee技术等，利用信号强度进行定位，该方法需要架设无线传感网络，成本高，且无线信号易受干扰，精度较差。基于惯导模块的方法利用陀螺仪、加速度计、磁力计等惯性导航模块，再结合里程计，对物体的航向、速度和加速度进行实时记录，累积里程，通过计算得到物体相对于初始位置的坐标。该方法存在累积误差和漂移，时间一长或路况不佳时，精度难以保证。专利号为201110260388. 5的发明专利，使用红外发射二极管制作点阵路标，并贴附于室内天花板上，广角红外摄像机固定在移动机器人身上，向上拍摄红外路标，通过机器人身上的计算机进行图像分析、实时计算出机器人的位姿。这种方法具有一定的局限性，其点阵路标属于有源标签，每一个标签都是一块电路板，并需要电源供电，成本高，安装、使用不方便。其次，其图像处理使用机载工控计算机，体积较大，成本较高，对不配置工控计算机的中小型机器人根本无法使用。
发明内容本实用新型的目的就是为解决上述问题，提供一种用于室内移动机器人的快速精确定位系统及其工作方法，该系统由安装在机器人上的定位传感器和粘贴在工作区域天花板上的多个反射红外线的无源标签组成，系统利用传感器红外发射模块发出红外线，照射天花板上的标签，传感器上的微型CMOS摄像头采集标签光斑图像，TMS320DM642DSP芯片对图像进行处理，获得传感器相对于标签的X坐标值、Y坐标值、航向角及高度等位置信息，实现准确定位。采用红外线的目的是为了有效避免可见光对传感器的影响，提高定位的精度和鲁棒性。为实现上述目的，本实用新型采用如下技术方案—种用于室内移动机器人的快速精确定位系统，它包括安装在机器人上的定位传感器和粘贴在工作区域天花板上的多个反射红外线的无源标签；其中，定位传感器包括图像处理芯片，图像处理芯片分别与存储模块、COMS摄像机、数据接口、电源以及红外发射模块连接，红外发射模块包括多个红外管，它们围绕在COMS摄像头周围并分为几组；无源标签为标识标签，在标签上共有15个标志点位置可供粘贴反射红外线材料，标志点被分为两类，第一类为方向点，即来确定坐标轴的方向，为了唯一确定方向，标签的四个角中只能有任意三个角的位置有方向标志点，余下一个顶点不能粘贴反射红外线材料，每个标签上都必须含有这三个方向点；第二类为编码点，即剩余的各标志点，每个编码点都表示二进制的一位，可以通过编码点的组合来确定该标签的ID编号；在方向点上粘有反射红外线材料，在其余编码点上根据编码需要选择全部或部分粘贴反射红外线材料。 所述数据接口为UART接口，所述存储模块为SDRAM、FLASH、EEPR0M。
·[0012]所述红外管有12个，每4个分为一组，共3组；开始进行测量时3组全部打开，测得结果后随即关闭一组，再进行测量，如果测量精度没有影响，则再关闭一组，目的是保证精度不受影响且使用的红外管数量最少，达到节省能源，减少发热量的目的。该定位系统的工作步骤为I)根据需要，在机器人工作区域的天花板上粘贴适当数量的标签，标签之间的距离需大于I. 5米，定位传感器与标签之间的距离范围为I米到2. 5米；2)将定位传感器安装在机器人上，上电并初始化；3 )读取存储模块完成配置；4)判断是否开始检测，若否，则继续等待检测命令；若是，则转入步骤5)；5) COMS摄像头接收标签反射回来的红外光斑图像，对图像进行预处理，然后检测视野内是否存在有效标签，若没有则转到7)，如果视野中有效标签的数量多于一个，则应从中选择最优的标签进行反光点识别；从而确定标签中三个方向点及标签坐标系Χ0Υ，从而确定机器人在该标签坐标系下的X、Y坐标信息和航向角信息，并确定定位传感器与粘贴标签天花板之间的高度信息，同时确定标签的ID信息；6)将处理结果上传到机器人的上位机进行显示和控制；7)由上位机决定是否停止检测，若否，则返回步骤5);若是，则结束本次检测过程。所述步骤2)中，在定位传感器投入使用之前必须对微型CMOS摄像机进行标定，来获得内参数和畸变参数标定时采用基于2D平面标定板的标定算法，在标定过程中假设摄像机内部参数始终不变，即无论摄像机从任何角度拍摄平面模板，摄像机内部参数都是常数，只有外部参数发生变化，基本步骤为(I)打印一张标准的国际象棋盘作为标定板，并将其贴在一个刚性的平面上；(2)从不同角度拍摄多张标定板图像，数量多可使标定更准确；(3)检测标定板上的特征点，并确定图像坐标和实际坐标；(4)利用线性模型计算出摄像机的内部参数；(5)利用畸变模型，对摄像机内参数进行优化，求出所有参数，确定内参数后对图像进行矫正，从而为后续计算做好准备。所述步骤5)中，在红外图像中确定有效标签和最优标签的过程为对获取的红外图像进行预处理，首先对红外图像进行高斯平滑滤波，之后选取合适的阈值进行二值化处理获得二值化图像，提取二值图像中的轮廓，去除较大和较小的轮廓以减小噪声的干扰。定位传感器采用对上面获取的二值图像进行水平投影和垂直投影相结合的方法来定位标签在红外图像中的位置，使用最近邻的法则来确定当前的最优标签。给定一条直线，用垂直该直线的一簇等间距直线将二值图像分割成若干部分，统计每一部分中像素值为I的像素个数为二值图像在给定直线上的该部分的投影；当给定直线为水平或垂直直线时，计算二值图像每一列或每一行上像素值为I的像素数量，就得到了二值图像的水平和垂直投影，在某些应用中投影可以作为物体识别的一个特征，
图14a表示了处理后得到的二值图像，
图14b和
图14c分别表示了二值图像的垂直投影和水平投影，具体的分类可见如下步骤 (I)对获取的垂直投影图像由左向右逐次遍历得到其相邻投影像素簇的间隔距离Cl1, d^dn，同样对水平投影图像采取由上向下逐次遍历可得相邻投影像素簇的间隔距离d' pd' n，由于标签放置时间隔较远，因而不同标签间的投影像素簇也会间隔较远的距离，可以以间隔距离作为区分标签的依据。(2)确定投影图像上标签对应的投影区域，取上述垂直投影图像像素簇间隔距离的最小值d和水平投影图像像素簇间隔距离的最小值d'的七倍，即7d和7d'作为阈值进行近邻分类，具体分类方法对于垂直投影图像由左向右遍历，找到第一个投影像素簇，统计其余投影像素簇到该像素簇的距离，若是小于7d，则属于同一个标签的投影区域，然后以下一个大于7d的投影像素簇为基准，继续向右遍历，仍是小于7d的为第二个标签所在的投影区域，依次向下遍历可得到不同的标签在垂直投影图像中的不同区域，对于水平投影图像，由上向下进行遍历，以7d,为距离基准，采用上述方法可以得到标签在水平投影图像上的对应区域。如
图14b和14c所示，可以得到A、B、C、D四个投影区域。(3)找到原图像上的标签区域，以(2)中确定的每个投影区域的边缘做直线，垂直投影区域的直线和水平投影区域的直线在原图像上可以相交得到不同的矩形区域，该矩形区域则为标签可能存在的区域，
图14d表示了有相交直线所获取的四个矩形区域，其中有不合理的区域，即有两个矩形区域不存在标签，下一步将介绍如何去除不合理区域，得到有效标签。(4)去除不合理的区域，得到有效标签，经过步骤(3)可以得到标签可能所在的区域，但是需要去除无效区域已得到有效的标签所在区域，主要是排除两方面的干扰一种是排除相交矩形区域内没有标签的情况，一种是排除标签在图像边缘以至于没有得到完整标签的情况。(5)在(3)中已获得可能的投影区域，且通过投影边缘区域的边缘直线可以确定图像中标签可能所在区域的坐标范围，通过检测区域内有无反光点即可判断该区域内是否存在标签，若有反光点则存在标签，若无则不存在。由于在图像边缘处误检测的概率较大，所以，当标签靠近边缘时需要舍弃，通过区域的坐标可以很简单的判断出该标签是否是在图像边缘。排除掉干扰后剩下的即为有效标签。(6)若图像中有效标签的数量多于一个，需要选择最优标签。
图14d表示了获取了标签所在的图像区域。求解两个矩形区域中心坐标a(xa，ya)和b(xb，yb)，图像中心点坐标ο (x0, y。)，计算得出oa和ob距离doa = ^(x0-xj +{y0-yJdob =」(χ。-Xb)2 +(ya-yby取距离相对较小的标签为当前条件下的有效标签，当标签的个数多余两个时，判断方式与上面类似。所述步骤5)中标签反光点识别过程为(I)首先定义一个梯度规定一个像素沿某方向的梯度为该像素与该方向下一个像素的灰度值之差，自上而下自左向右搜索，若在某一像素点，右梯度大于设定阈值S1，则认为该点是标志区域内一点；·[0042](2)以该点为起始点，搜索其八邻域内最大灰度值，最终找到标志区域内最大灰度值点；(3)以中心点为起始点，向上、下、左、右四个方向搜索，当某点像素灰度值小于设定值并且梯度小于设定阈值时，则认为该点为标志区域的边界点；(4)分别以中心对角线相连的点为起始点开始水平和垂直搜索，直到找到标志区域边界点，其他搜索以此类推；(5)检测出的区域并不一定都是标志区域，还需要去掉干扰区域，首先计算标志区域内所有像素的平均值，平均值过低则排除，然后计算标志区域的尺寸和边界长度，不符合阈值的排除；经过以上步骤确定所有标签反光点，采用建立灰度直方图的方法，选取标志区域和背景区域灰度的峰值间的谷底做为阈值，然后用图像各点灰度值减去该阈值，获得一幅新的图像；确定中心点时，选用灰度加权质心法，所谓灰度加权质心是指，以灰度值为权重，计算图像内所有标志点象素坐标的平均值，公式如下
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Zw/./公式中Xtl和y(l为计算所得中心点的像素坐标，(i，j)表示图像中的某个像素点，i和j分别表示像素点的X轴和I轴的坐标值，Wijj表示像素点(i，j)处的像素灰度值。所述步骤5)中，确定标签中三个方向点的过程为计算标签中任意两两标志点之间的连线长度，选取其中最长者，并且提取最长连线所对应的两个标志点，将这两个标志点分别标记为A和B，计算A和B连线的中点，然后分别计算标签中除A和B点外其他所有点到该中点的距离，选取其中最长的，并提取该最长距离所对应的标志点，将其标记为0，则A、O、B三点为三个方向点。标签坐标系的确定过程为0点为标签坐标系的坐标原点，设O点在图像坐标系中的像素坐标为(Xl，yi)，在A和B中任选一点绕O顺时针旋转90度，设选取的点的像素坐标为(χ2，y2)，剩余另一点的坐标为(χ3，y3)，旋转后对应点P像素坐标(X，y)的计算公式为
[χ = (χ, — X1) cos (a) — (y9 - F1) sin (a) + X1\—
[j = Cf2 - J1) cos (a) + Cr2 - X1) s in (a) + J1其中a表示旋转角度。判断δ夹角 δ = (X-X1) (X3-X1)+ (y-Yi) (y3~yi)若δ>0则两向量之间的夹角为锐角，则选取的点(x2，y2)所对应的坐标轴为X轴，(x3, y3)点所对应的坐标轴为Y轴，若δ〈O则两向量之间的夹角为钝角，则选取的点(x2，I2)所对应的坐标轴为Y轴，(x3，y3)所对应的坐标轴为X轴，由此对应关系可确定标签坐标系XOY。所述步骤5)中，位置信息的确定过程为在定位传感器获取的图像中，R点为定位传感器在图像中的投影位置，该位置是图像中心。在图像中按照确定标签坐标系的规则建立AOB坐标系，其中OA为X轴方向，OB为Y轴方向。求解定位传感器在该标签下的坐标时，使用两次仿射变换的方法，仿射变换是两个平面坐标系之间的转换。首先是AOB坐标系与图像坐标系的转换，由提取到的标志点的中心点可以确定图像坐标系中AOB三点的坐标值，同时根据各点之间的距离也能确定AOB坐标系中三点的坐标值，将三个坐标带入仿射变换公式中即确定仿射变换矩阵和平移矩阵；假设求得的仿射矩阵为Λη Πη，平移矩阵为f，图像中R点的图像坐标为
21π οKr)
(U。, V0),则求得R点在AOB坐标系中的坐标r，
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XrI 「Λ” λ,, TuO I 「女IJ = 11 12 ° + 1下面求AOB坐标系与标签坐标系之间的关系，选用标签的三个方向点，由于标签的大小和标志点之间的实际距离已知，所以标签坐标系中各点的坐标可以求得同时三个方
向点在AOB坐标系中的坐标可以求得，假设求得仿射矩阵为 ，由于图像中O点以
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及标签坐标下原点的坐标为(0，O)所以平移矩阵为=，在图像中可求得R点在图像坐标系AOB中的中的坐标，设为&，变换后的坐标为~，则
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Γ ^,1 Γ 历 11 mI- 1Γ xi-!=由此确定定位器在该标签下的坐标(X' t,j' r)。由坐标(X' r,l' r)即可求得在标签坐标系中定位器与X轴和Y轴的夹角，由此即可确定航向角。所述步骤5)中，确定定位传感器与粘贴标签天花板之间的高度信息的过程为根据相机的投影原理，L为实际物体的长度，经过投影后，在图像平面上投影后为l，f为焦距，Z为物体与相机的距离，则有
权利要求1.一种用于室内移动机器人的快速精确定位系统，其特征是，它包括安装在机器人上的定位传感器和粘贴在工作区域天花板上的多个反射红外线的无源标签；其中，定位传感器包括图像处理芯片，图像处理芯片分别与存储模块、COMS摄像机、数据接口、电源以及红外发射模块连接，红外发射模块包括多个红外管，它们围绕在COMS摄像头周围并分为几组；无源标签为标识标签，在标识标签上有多个标志点，标志点被分为两类，第一类为方向点，即来确定坐标轴的方向，为了唯一确定方向，标识标签的四个角中只能有任意三个角的位置有方向标志点；第二类为编码点，即剩余的各标志点，通过剩余各标志点的组合来确定该标签的ID编号；在方向点上粘有反射红外线材料，在其余编码点上根据编码需要选择全部或部分粘贴反射红外线材料。
2.如权利要求I所述的用于室内移动机器人的快速精确定位系统，其特征是，所述红外管有12个，每4个分为一组，共3组；开始进行测量时3组全部打开，测得结果后随即关闭一组，再进行测量，如果测量精度没有影响，则再关闭一组。
专利摘要本实用新型涉及一种用于室内移动机器人的快速精确定位系统，它包括设置在机器人上的定位传感器和安装在工作区域天花板上的多个反射红外线的无源标签；定位传感器包括图像处理芯片，它与存储模块、COMS摄像头、数据接口、电源以及红外发射模块连接，红外发射模块包括多个红外管，它们围绕在COMS摄像头周围并分为几组；无源标签为标签，其上有多个标志点，标志点分为两类，第一类为方向点，以确定坐标轴的方向，为唯一确定方向，标签的四个角中只能有三个角的位置有方向标志点，第二类为编码点，即剩余的标志点，用来确定该标签的ID编号；在方向用标志点上粘有反射红外线材料，在其余编码用标志点上根据编码需要粘贴反射红外线材料。
文档编号B25J13/00GK202702247SQ20122037571
公开日2013年1月30日 申请日期2012年7月31日 优先权日2012年7月31日
发明者周风余, 田国会, 王然, 闫云章, 韩旭, 台述鹏, 王小龙 申请人:山东大学