一种基于图像视觉的移动机器人路径规划方法及装置的制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于图像视觉的移动机器人路径规划方法及装置，包括铝合金结构框架、二自由度图像采集系统、环形图像采集系统、通信系统、静态障碍物和移动机器人。铝合金结构框架由铝合金型材、四向连接座、底座和链条张紧装置组成；二自由度图像采集系统设置在铝合金结构框架上端，用以获取移动机器人工作环境的不同视觉的全局图像；环形图像采集系统设置在铝合金结构框架的立柱上，用以获取具体静态障碍物的高度等信息。本发明能够获取多角度工作环境的全局图像以及障碍物高度等信息，利用数字图像处理技术，对移动机器人的工作环境空间进行还原，依据得到的数字图像信息对移动机器人的路径进行规划，以实现移动机器人的自主导航。
【专利说明】
一种基于图像视觉的移动机器人路径规划方法及装置
技术领域
[0001]本发明属于机器人视觉技术，特别涉及一种基于图像视觉的移动机器人路径规划
目.0
【背景技术】
[0002]自主导航是移动机器人领域中的关键技术。目前，移动机器人自主导航技术主要有电磁导航技术、磁带导航技术、光学导航技术、激光导航技术、惯性导航技术和视觉导航技术等。电磁导航技术是较为传统的导引技术，需要事先在工作区域铺设导引线，安装成本较低，引导稳定，可操作性强，能够避免声光等的干扰，但导引线路径固定，不方便变更和扩展，在复杂路面、路径条件下难于实现;磁带导航技术的工作原理简单，灵活性好，能够方便的扩充或改变线路，但其容易受金属物质干扰，可靠性能低;光学导航技术与电磁导航技术相似，路线设置简单，灵活性较好，但其对环境要求较高，可靠性差，易被污染和磨损，同时定位精确度有待提高;激光导航技术的最大优势是可靠性高，但导航设备昂贵，设备的安装和更换较为复杂;惯性导航技术是一种不依赖于外部信息、不易受到干扰的自主式导航技术，不需要外部参照，适用于复杂的地理环境，抗干扰能力强，但是其控制性能和实时性较差;视觉导航技术是近些年新兴的一个技术，主要分为结构化路径导航和非结构化路径导航，结构化路径视觉导航已经发展到应用阶段，相对于结构化路径来说，视觉导航的最终发展研究目标是非结构化的、柔性化的路径视觉导航，即不再需要预先铺设路径，只通过移动机器人所配置的“眼睛”一一单目、双目、甚至多目摄像机，实现3D场景图像的实时处理，使得移动机器人能够识别整个工作环境的地形信息，根据工作环境进行路径的柔性规划，这种功能的实现需要复杂而优良的算法、高效而低耗的处理器来支撑，是移动机器人视觉导航研究的重点。
[0003]视觉导航技术要求移动机器人能够获取详细的工作环境地形信息，根据给予的指令及环境信息规划路径，避开不可越障碍物，以最优路径到达目标，路径规划是自主机器人智能化程度的重要标志。为了提高移动机器人视觉导航的效率和可靠性，需要对视觉图像的获取与处理、路径规划智能算法的优化、移动机器人与上位机的通信等相关技术的进行理论验证。目前，软件仿真是较为普遍的选择，但是由于仿真环境太过理想化，仿真结果与实际应用还存在较大差距；同时，目前存在的相类似的实验平台，一般采用固定式的摄像头，只能获取单一角度的全局图像，很难得到完整的、准确无误的移动机器人作业环境图像，并且无法获取障碍物的高度等信息，致使将部分移动机器人完全可以越过的、小的障碍物与不可越的障碍物归为一类，不仅增加了路径规划的难度，而且使得移动机器人行驶的路径增加，花费更多的时间。
【发明内容】
[0004]发明目的:为了克服现有技术中存在的不足，提供一种基于图像视觉的移动机器人路径规划装置，用于获取移动机器人复杂工作环境的详细数字图像，方便进行路径规划操作，实现移动机器人自主导航。
[0005]为了实现上述目的，本发明采用了如下的技术方案:
[0006]—种基于图像视觉的移动机器人路径规划装置，在移动机器人和其周围的静态障碍物所共同形成的区域的上方设置环形图像采集系统和二自由度图像采集系统;二自由度图像采集系统的摄像头在平行于移动机器人所在平面内边移动边对准所述区域从上至下进行摄像获得全局图像;环形图像采集系统的摄像头围绕移动机器人和其周围的静态障碍物所共同形成的区域的外围边绕圈边对所述区域从区域外向区域内进行摄像获得侧面图像;环形图像采集系统和二自由度图像采集系统将采集到的图像分别发送到上位机中，上位机利用OPENCV软件对全局图像进行障碍物识别和图像配准处理，再将处理后的全局图像与侧面图像进行整合获得具有静态障碍物高度信息的最终图像，按照移动机器人能否越过为标准将得到最终图像进行二值化处理，形成的“0-1”全局图像的栅格图，最后通过MATLAB软件对移动机器人的路径进行规划并将规划结果传递给移动机器人。
[0007]进一步的，在本发明中，在移动机器人和其周围的静态障碍物所共同形成的区域上方设置有长方体的框架结构，所述二自由度图像采集系统设置在框架结构的顶端，且包括横向驱动系统、纵向驱动系统和全局摄像系统；
[0008]所述横向驱动系统设置在框架顶端的水平的一副对边上，包括横向驱动电机横向驱动电机减速器、主动丝杠和从动丝杠，主动丝杠平行设置在其中一个边上，从动丝杠与主动丝杠处于同一平面且相互平行地设置在另一个边上，横向驱动电机通过横向驱动电机减速器与主动丝杠的一端相连接，主动丝杠的另一端通过丝杠底座固定在框架上，从动丝杠的两端均通过丝杠底座固定在框架上，主动丝杠和从动丝杠上分别设置有主动链轮和从动链轮，主动链轮和从动链轮之间通过链条连接；
[0009 ] 所述纵向驱动系统包括纵向驱动电机减速器、纵向驱动电机、纵向驱动电机底座、丝杠和长圆杆，所述丝杠水平且与主动丝杠垂直设置，所述纵向驱动电机固定在纵向驱动电机底座上，所述纵向驱动电机底座与主动丝杠相配合，所述纵向驱动电机通过纵向驱动电机减速器与丝杠一端连接，丝杠的另一端与支架座相连接，所述支架座与从动丝杠相配合；
[0010]所述全局摄像系统包括全局摄像机、全局摄像机支架和全局摄像机底座，所述全局摄像机通过全局摄像机支架与全局摄像机底座相连接，全局摄像机底座与丝杠配合且全局摄像机底座上有圆形通孔，所述长圆杆穿过圆形通孔且一端连接到纵向驱动电机底座另一端连接到支架座。
[0011]进一步的，在本发明中，所述环形图像采集系统包括环形轨道、环形摄像机、环形摄像机支架、环形摄像机底座和滑块;所述环形轨道固定框架结构上且成水平摆放;所述环形轨道上设置有凹槽导轨，所述环形摄像机通过环形摄像机支架和环形摄像机底座相连接，所述环形摄像机底座进而通过滑块与环形轨道上的凹槽导轨相配合。
[0012]进一步的，在本发明中，所述环形图像采集系统和二自由度图像采集系统所采集的图像数据通过图像数据采集卡传输给上位机，所述移动机器人内部设置有无线路由器，移动机器人通过无线路由器与上位机进行通信。
[0013]有益效果:
[0014]本发明提供的基于图像视觉的移动机器人路径规划装置，通过二自由度图像采集系统获取多角度的工作环境全局图像，通过环形图像采集系统获取障碍物高度等信息，利用数字图像处理技术进行障碍识别和图像配准，从而得到复杂工作环境的详细数字图像，为研究复杂环境下移动机器人路径规划问题提供了非常有效的实验平台，有利于实现移动机器人自主导航。
【附图说明】
[0015]图1为本发明的整体结构示意图；
[0016]图2为本发明的局部结构示意图；
[0017]图3为移动机器人局部剖面示意图；
[0018]图4为全局摄像机底座结构不意图。
[0019]图中:1-铝合金型材，2-四向连接座，3-丝杠底座，4-从动链轮，5-链条，6_从动丝杠，7-支架座，8-全局摄像机，9-全局摄像机支架，10-全局摄像机底座，11-长圆杆，12-丝杠，13-螺栓柱，14-双头螺母，15-纵向驱动电机减速器，16-纵向驱动电机，17-纵向驱动电机底座，18-扇形连接支架，19-底座，20-静态障碍物，21-移动机器人，22-上位机，23-环形摄像机，24-横向驱动电机底座，25-横向驱动电机减速器，26-横向驱动电机，27-主动丝杠，28-主动链轮，29-环形摄像机支架，30-环形摄像机底座，31-滑块，32-凹槽导轨，33-方孔，34-紧固螺栓，35-无线路由器，36-双目摄像机，37-红外避障传感器，38-螺纹孔，39-圆形通孔，40-图像数据采集卡。
【具体实施方式】
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[0020]下面结合附图对本发明做更进一步的解释。
[0021]如图1所示，本发明的一种基于图像视觉的移动机器人路径规划实验装置，包括铝合金结构框架、二自由度图像采集系统、环形图像采集系统、通信系统、静态障碍物20和移动机器人21;所述铝合金结构框架包括铝合金型材1、四向连接座2、底座19和链条张紧装置，静态障碍物20散落在铝合金结构框架内；所述链条张紧装置设置在铝合金结构框架左右两端，包括螺栓柱13和双头螺母14，通过转动双头螺母14，保证链条5处于张紧状态。
[0022]所述二自由度图像采集系统设置在铝合金结构框架上端，包括横向驱动系统、纵向驱动系统和全局摄像系统;所述横向驱动系统包括横向驱动电机底座24、横向驱动电机减速器25、横向驱动电机26、主动丝杠27、主动链轮28、链条5、从动丝杠6、从动链轮4和丝杠底座3，横向驱动电机减速器25与横向驱动电机26相连接，设置在横向驱动电机底座24上，横向驱动电机底座24设置在铝合金结构框架左侧前方立柱上，主动丝杠27—端与横向驱动电机减速器25的输出轴相连接，一端连接丝杠底座3，该丝杠底座3设置在铝合金结构框架右侧前方立柱上，主动链轮28设置在主动丝杠27的前端，从动丝杠6两端分别与两个丝杠底座3连接，两个丝杠底座3分别设置在铝合金结构框架左右两侧后方的立柱上，从动链轮4设置在从动丝杠6的前端，链条5设置在主动链轮28和从动链轮4上。横向驱动电机26工作，主动丝杠27和主动链轮28转动，主动链轮28通过链条5带动从动链轮4，进而带动从动丝杠6同步转动，从而实现支架座7和纵向驱动电机底座17的同步左右运动。
[0023]所述纵向驱动系统包括纵向驱动电机减速器15、纵向驱动电机16、纵向驱动电机底座17、支架座7、长圆杆11和丝杠12，纵向驱动电机16与纵向驱动电机减速器15相连接，设置在纵向驱动电机底座17上，纵向驱动电机底座17与主动丝杠27相连接，支架座7与从动丝杠6相连接，丝杠12—端与纵向驱动电机减速器15输出轴相连接，一端与支架座7相连接，长圆杆11的两端分别与纵向驱动电机底座17和支架座7相连接。
[0024]所述全局摄像系统包括全局摄像机8、全局摄像机支架9和全局摄像机底座10，全局摄像机8通过全局摄像机支架9，与全局摄像机底座10相连接，全局摄像机底座10上有螺纹孔38和圆形通孔39，分别与丝杠12和长圆杆11相配合。纵向驱动电机16工作，丝杠12转动，实现全局摄像机底座10的前后运动，通过长圆杆11，防止全局摄像机底座10在工作过程中发生转动，影响图像采集的效果。
[0025]所述环形图像采集系统包括扇形连接支架18、铝合金型材1、环形摄像机23、环形摄像机支架29、环形摄像机底座30、滑块31，扇形连接支架18上有方孔33，通过紧固螺栓34，将四个扇形连接支架18固定在铝合金结构框架四个立柱的铝合金型材I上，四个扇形连接支架18之间通过铝合金型材I相连接，形成一个闭环，扇形连接支架18和铝合金型材I上有凹槽导轨32，环形摄像机23通过环形摄像机支架24和环形摄像机底座30相连接，滑块31与环形摄像机底座30相连接，环形摄像机底座30利用滑块31在凹槽导轨32中滑动。根据静态障碍物20的高度，可以人为的改变四个扇形连接支架18的高度位置，针对不同位置的静态障碍物20，可以人为的推动环形摄像机底座30，调整环形摄像机23的位置，以获取最佳的视角，得到更高质量的图片数据。
[0026]所述通信系统包括上位机22、图像数据采集卡40和无线路由器35，全局摄像机8和环形摄像机23所采集的图像数据通过图像数据采集卡40传输给上位机22，无线路由器35设置在移动机器人21内部，移动机器人21通过无线路由器35与上位机实现通信。
[0027]将本发明的基于图像视觉的移动机器人路径规划装置用于进行机器人路径规划实验，在实验过程中，利用二自由度图像采集系统来获取全局图像，通过横向驱动系统和纵向驱动系统，来调整全局摄像机8的位置，以获取不同位置的全局图像，通过OPENCV软件，利用图像处理技术，进行障碍物识别和图像配准，得到信息相对较为完整的全局图像，该全局图像能够体现出静态障碍物20的轮廓形状，但是不能体现出静态障碍物20的高度等信息。对于一般机器人的路径规划，获取作业环境的全局图像信息，就可以进行路径规划，但对于有一定越障能力的机器人来说，一般的小的障碍没有必要绕过，而是能够直接越过。
[0028]进一步利用环形图像采集系统采集作业环境中各个角度的侧面图像，进而能够获取静态障碍物20的高度等信息。通过OPENCV软件，利用数字图像处理技术，将环形图像采集系统得到的侧面数字图片信息，与全局图像信息进行整合，得到最终图像。最后将得到最终图像进行二值化处理，对于移动机器人21能够越过的静态障碍物20及空白地，用O表示，对于移动机器人21无法越过的静态障碍物20用I表示，得到最终的“0-1”全局图像，即栅格图。然后通过MATLAB软件，利用智能算法，对移动机器人21的路径进行规划，最后将路径规划的结果传递给移动机器人21，从而实现移动机器人21的自主导航。由于在路径规划过程中，一般将移动机器人21理想化为一个质点，忽略了移动机器人21的形状和体积，同时移动机器人21在行进过程中可能会出现新的动态障碍物，故在移动机器人21安装有红外避障传感器37和双目摄像机36，在突发情况下，对先前的路径进行适当的修正，防止移动机器人21碰撞至IJ静态障碍物20和可能出现的动态障碍物，快速顺利的到达终点。
[0029]以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
【主权项】
1.一种基于图像视觉的移动机器人路径规划方法，其特征在于:在移动机器人(21)和其周围的静态障碍物(20)所共同形成的区域的上方设置环形图像采集系统和二自由度图像采集系统;二自由度图像采集系统的摄像头在平行于移动机器人(21)所在平面内边移动边对准所述区域从上至下进行摄像获得全局图像;环形图像采集系统的摄像头围绕移动机器人(21)和其周围的静态障碍物(20)所共同形成的区域的外围边绕圈边对所述区域从区域外向区域内进行摄像获得侧面图像;环形图像采集系统和二自由度图像采集系统将采集到的图像分别发送到上位机(22)中，上位机(22)利用OPENCV软件对全局图像进行障碍物识别和图像配准处理，再将处理后的全局图像与侧面图像进行整合获得具有静态障碍物高度信息的最终图像，按照移动机器人(21)能否越过为标准将得到最终图像进行二值化处理，形成的“0-1”全局图像的栅格图，最后通过MATLAB软件对移动机器人(21)的路径进行规划并将规划结果传递给移动机器人(21)。2.根据权利要求1所述的基于图像视觉的移动机器人路径规划方法的装置，其特征在于:在移动机器人(21)和其周围的静态障碍物(20)所共同形成的区域上方设置有长方体的框架结构，所述二自由度图像采集系统设置在框架结构的顶端，且包括横向驱动系统、纵向驱动系统和全局摄像系统； 所述横向驱动系统设置在框架顶端的水平的一副对边上，包括横向驱动电机(26)、横向驱动电机减速器(25)、主动丝杠(27)和从动丝杠(6)，主动丝杠(27)平行设置在其中一个边上，从动丝杠(6)与主动丝杠(27)处于同一平面且相互平行地设置在另一个边上，横向驱动电机(26)通过横向驱动电机减速器(25)与主动丝杠(27)的一端相连接，主动丝杠(27)的另一端通过丝杠底座(3)固定在框架上，从动丝杠(6)的两端均通过丝杠底座(3)固定在框架上，主动丝杠(27)和从动丝杠(6)上分别设置有主动链轮(28)和从动链轮(4)，主动链轮(28)和从动链轮(4)之间通过链条(5)连接； 所述纵向驱动系统包括纵向驱动电机减速器(15)、纵向驱动电机(I6)、纵向驱动电机底座(17)、丝杠(12)和长圆杆(11)，所述丝杠(12)水平且与主动丝杠(6)垂直设置，所述纵向驱动电机(16)固定在纵向驱动电机底座(17)上，所述纵向驱动电机底座(17)与主动丝杠(27)相配合，纵向驱动电机(16)通过纵向驱动电机减速器(15)与丝杠(12) —端连接，丝杠(12)的另一端与支架座(7)相连接，所述支架座(7)与从动丝杠(6)相配合； 所述全局摄像系统包括全局摄像机(8)、全局摄像机支架(9)和全局摄像机底座(10)，所述全局摄像机(8)通过全局摄像机支架(9)与全局摄像机底座(10)相连接，全局摄像机底座(10)与丝杠(12)配合且全局摄像机底座(10)上有圆形通孔(39)，所述长圆杆(11)穿过圆形通孔(39)且一端连接到纵向驱动电机底座(17)另一端连接到支架座(7)。3.根据权利要求2所述的一种基于图像视觉的移动机器人路径规划方法的装置，其特征在于:所述环形图像采集系统包括环形轨道、环形摄像机(23)、环形摄像机支架(29)、环形摄像机底座(30)和滑块(31);所述环形轨道固定在框架结构上且成水平摆放;所述环形轨道上设置有凹槽导轨(32)，所述环形摄像机(23)通过环形摄像机支架(24)和环形摄像机底座(30)相连接，所述环形摄像机底座(30)进而通过滑块(31)与环形轨道上的凹槽导轨(32)相配合。4.根据权利要求1所述的一种基于图像视觉的移动机器人路径规划方法的装置，其特征在于:所述环形图像采集系统和二自由度图像采集系统所采集的图像数据通过图像数据采集卡(40)传输给上位机(22)，所述移动机器人(21)内部设置有无线路由器(35)，移动机器人(21)通过无线路由器(35)与上位机(22)进行通信。
【文档编号】G05D1/02GK105955279SQ201610567780
【公开日】2016年9月21日
【申请日】2016年7月18日
【发明人】朱华, 李鹏, 赵勇, 李猛钢, 李雨潭
【申请人】中国矿业大学