嵌入式视觉引导下仿生机器鱼三维追踪控制方法

文档序号:8904864阅读:463来源:国知局
嵌入式视觉引导下仿生机器鱼三维追踪控制方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及视觉控制领域,尤其是一种嵌入式视觉引导下仿生机器鱼=维追踪控 制方法。
【背景技术】
[0002] 水下自主追踪,是水下机器人(Autonomousunderwatervehicles,AUVs)的重要 任务,具有广泛的应用前景,包括海洋资源勘探、海洋地图构建W及海洋救援等。虽然基于 视觉的追踪容易受到水中光线不均、成像质量低的影响,但是基于视觉的追踪具有成本低 廉、精度较高的优点,仍然引起广泛的关注。
[0003] 基于视觉的水下追踪任务,包括构建地图的水下追踪与无地图的水下追踪。构 建地图的方法,适用于精度要求高、环境未知的场合,但是地图构建是计算复杂、资源消耗 大的方案。相关技术人员构建了一种实时的视觉SLAM(simultaneouslocalizationand mapping)地图,克服了水下成像视野受限、成像质量不高的缺点,并且利用视觉显著性方 法实现舰船的检测;技术人员利用SC-P皿(Singleclusterprob油ilityhypothesis density)滤波方法进行视觉SLAM地图的构建,为水下机器人的导航奠定了基础。无地图的 视觉追踪,适用于环境已知的场合,具有简单、高效的特点。Ro化'iguez-Telles等利用改 进的化IC(SimpleLinearIterativeClustering)方法进行图像分割,并采用最小邻域分 类器获取目标位置,然后设计鲁椿性的控制策略指引水下机器人的运动;并计了按一定规 律分布的水下光斑W指引水下机器人的入仓。
[0004] 仿生机器鱼是自治水下机器人高机动性运动的典范。通过对真实鱼类游动的模 仿,仿生机器鱼具有高超的游动性能和高效的效率;在机器鱼上增加视觉追踪,推动了自治 水下机器人应对复杂环境、精准控制的任务要求。但是,目前仿生机器鱼上的视觉应用还处 于初级阶段。例如,在一条仿斑点箱鈍(Spottedboxfish)的机器鱼上实现基于视觉的平 面跟随;又如,在一条多控制面的仿生机器鱼上实现了平面内的视觉追踪控制;再如设计 了单关节的小型机器鱼,实现了基于视觉信息的位置预测。

【发明内容】

[0005] 本发明的目的是设计一种嵌入式视觉引导下仿生机器鱼=维追踪控制方法,在已 知环境中实现仿生机器鱼对目标的自主识别与追踪。
[0006] 本发明采用的技术方案为;一种嵌入式视觉引导下仿生机器鱼=维追踪控制方 法,包括W下步骤:
[0007] 步骤1,通过仿生机器鱼的嵌入式视觉系统识别目标,并计算目标中屯、位置的深度 f目息;
[000引步骤2,依据深度信息,基于模糊滑模控制的方法控制仿生机器鱼游动到目标中屯、 所在深度,并保持仿生机器鱼在目标中屯、所在的深度游动;
[0009] 步骤3,在仿生机器鱼保持在目标中屯、位置所在的深度游动时,通过仿生机器鱼的 嵌入式视觉系统计算偏航角,并采用多阶段的定向控制方法进行目标的追踪。
[0010] 进一步地,所述的目标为具有按照一定规律排列的色块的圆形的人工地标;所述 人工地标的中屯、位置通过单一颜色的识别及不同颜色的严格拓扑关系进行确定。
[0011] 进一步地,所述人工地标中色块为扇形区域,该扇形区域W人工地标的圆屯、为圆 屯、、W人工地标的半径为半径,色块的圆屯、角之和为360°,不同颜色的色块均与间隔分布。
[0012] 进一步地,W仿生机器鱼起始时刻嵌入式视觉系统的摄像机的镜头光屯、的位置作 为坐标原点建立惯性坐标系OXYZ,其中OY轴垂直于水面向下,OZ轴为摄像机的镜头光轴沿 仿生机器鱼头部向前,OX轴由右手定则确定;当仿生机器鱼与人工地标的中屯、位置不在同 一深度时,仿生机器鱼通过嵌入式视觉系统采集到的人工地标为楠圆形图像,根据色块的 拓扑关系识别出所述楠圆形图像的长轴和短轴;计算长轴两个端点的水平位置坐标分别为 (X。yi)、(X2,y2),并计算长轴的长度1 ;
[0013] 根据小孔成像模型按照如下步骤进行人工地标的中屯、位置所在深度的计算:
[0014] 步骤1. 1,计算视觉给定的偏航角Ad:
[0015]
[0016] 步骤1. 2,计算视觉给定的俯仰角Pd:
[0017]
[0018] 其中,Ad为视觉给定的偏航角,Pd为视觉给定的俯仰角,(U,V)为人工地标的中屯、 位置坐标,(u",v。)为嵌入式视觉系统的摄像机镜头光屯、的图像坐标,为成像平面到 相机坐标系的放大系数;
[0019] 步骤1. 3,计算人工地标的中屯、位置的深度Dd:
[0020]
[002U Dd=d*tan(Pd)
[002引其中,d为目标离光屯、的距离,f为焦距,R为圆形人工地标的直径,Dd为目标中屯、 所在深度。
[0023] 进一步地,所述基于模糊滑模控制的方法为:每个采样周期计算人工地标的中屯、 位置的深度Dd与当前的测量深度D。的差值作为深度误差e1,依据深度误差ei计算切换函 数值S、切换函数的变化量i,将切换函数值S、切换函数的变化量i输入模糊控制器得到胸 罐攻角的变化率,进而通过鱼体波模型调整仿真机器鱼的下潜动作。
[0024] 进一步地,切换函数值S和切换函数的变化量i的计算步骤为:
[0025] 步骤2. 1. 1,计算滑模面的输入:
[0026]
[0027]其中,Ts是采样周期,^为深度误差ei的一阶导数,g为深度误差ei的二阶导数; [002引步骤2. 1. 2,计算切换函数值S和切换函数的变化量占:
[0029]
[0030] 其中,Cl、C2与C3为常量调节因子。
[0031] 进一步地,所述模糊控制器的设计及胸罐攻角的变化率的计算方法包括如下步 骤:
[0032] 步骤2. 2. 1,模糊控制器隶属度函数设计:切换函数值S、切换函数的变化量、胸 罐攻角的变化率早分别使用五个、走个、走个模糊语言值,分别用模糊语言值NB、醒、NS、ZE、 PS、PM化及PB代表负大、负中、负小、零、正小、正中化及正大,隶属度函数选用正态分布的 函数;
[0033] 步骤2. 2. 2,模糊控制器规则库设计;规则库的设计W满足柏<0的条件,且当S、 討莫糊语言值均为NB或PB时,til的模糊语言值与S、i的模糊语言值相同,W加快?yi变化效 率.
[0034] 步骤2. 2. 3,利用重屯、解模糊方法解算模糊输出;
[003引步骤2. 2. 4,计算胸罐的攻角Ui似:
[0036]
[0037] 进一步地,所述多阶段定向控制方法包括:
[003引定向运动控制中模糊控制器的设计;分别包括隶属度设计、规则库的设计W及解 模糊方法,其中,隶属度函数采用标准=角函数;解模糊方法采用重屯、解模糊方法;
[0039] 采用巧螺仪测量的偏航角度作为负反馈,用W保证控制系统的稳定性;偏航误差 62的变化为ec,其公式如下;
[0040]

[0041] 进一步地,所述步骤3中的多阶段定向控制过程,包括偏航阶段和直游阶段的控 制过程;
[0042] 所述偏航阶段控制过程,包括如下步骤:
[0043] 步骤3. 1. 1,设计鱼体波模型,进而从所述鱼体波模型上增强仿生机器鱼头部的稳 定性;
[0044] 步骤3. 1. 2,基于牛顿-欧拉方法对仿生机器鱼的水动力学进行建模;
[0045] 步骤3. 1. 3,基于水动力学模型,采用遗传算法进行参数优化W满足仿生机器鱼的 头部最小摆动;
[0046] 所述直游阶段的控制过程为;W正常游动参数控制鱼体游动,保证直游的快速性。
[0047] 进一步地,所述鱼体波模型为:
[0048]
[0049] 其中;ybody为鱼体的横向位移,X为鱼体沿头尾轴的位置,C1为线性鱼体波的振幅 包络线系数,C2为鱼体波的二次项系数,k为波数,《为鱼体波的频率,C3为比例因子; [0化0] 离散化输入到各个关节的鱼体波信号为:
[0化1]
[005引其中,0康示t时刻输入到第i个驼机的角位移,A康示第i个振荡器的振幅, 巧是第i个振荡器相对于基准谐波的相位差,i= 1,2, ..,4表示尾部驼机,i= 5, 6代表 胸罐驼机,并且,写1=I2= ^ 3= ^ 4=。2,写5= ^ 6=Ui。
[0化3] 采用上述技术方案,产生的技术效果有:本发明针对基于嵌入式视觉的仿生机器 鱼的=维追踪控制,在机器鱼运动机动灵活的基础上实现准确的控制任务。提出了基于视 觉的=维追踪控制系统,将=维追踪划分为定深控制与定向控制W尽量减小控制量的禪 合,保证控制的平滑稳定。利用了模糊滑模控制方法,实现无精确模型指导、干扰较大环境 下的深度控制;多阶段的定向控制中,将连续的基于图像伺服控制转化为多阶段的偏航反 馈控制,降低控制的复杂度。并且,通过对深度控制的评估控制定向控制的引入,实现深度 控制与定向控制的切换。
【附图说明】
[0054] 图1是基于嵌入式视觉的仿生机器鱼S维追踪示意图;
[0化5]图2是基于嵌入式视觉的S维追踪的控制系统框图;
[0化6] 图3是S维定位的人工地标示意图;
[0化7]图4是基于视觉的S维定位示意图;
[005引图5是基于模糊滑模的定深运动控制框图;
[0化9]图6a是模糊控制的
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