覆盖环境的视频监控系统及其定位机器人的方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及一种视频监控系统W及一种定位机器人的方法，具体设及一种覆盖环 境的视频监控系统，W及一种利用该覆盖环境的视频监控系统定位机器人的方法，属于机 器人技术领域。
【背景技术】
[0002] 术语解释：
[0003] 1、移动机器人及其环境
[0004] -般来说，一个移动机器人系统由机械部分、传感部分和控制部分等=个部分组 成;或由机械系统、驱动系统、感知系统、机器人一一环境交互系统、人机交互系统和控制系 统等六个子系统组成。其中，机械系统是由关节连在一起的许多机械连杆的集合体，形成开 环运动学链系；驱动系统是使各种机械部件产生运动的装置;感知系统由机器人内部传感 器模块和外部传感器模块组成，可获取内部和外部环境状态中有用信息;机器人一一环境 交互系统是实现机器人与外部环境中的设备相互联系和协调的系统;人机交互系统是人与 机器人进行联系和参与机器人控制的装置，包括指令给定装置和信息显示装置;控制系统 的任务是根据机器人的作业指令程序W及从传感器反馈回来的信号，支配机器人的执行机 构去完成规定的运动和功能。
[000引环境是指移动机器人所能到达的空间位置。
[0006] 2、机器人定位和实时定位
[0007] 机器人定位是确定移动机器人在所处环境的空间位置的过程。
[0008] 机器人实时定位是指机器人采用的定位方法及其软硬件设备能够及时、正确地确 定移动机器人在所处环境的空间位置的能力，满足实时定位要求是机器人控制系统能够正 确、及时地控制机器人运动的前提条件之一。
[0009] 3、机器人的位姿
[0010] 位姿是位置和姿态的缩略语，机器人的位姿包括机器人的位置和机器人的姿态， 机器人的姿态是指移动机器人在环境中的移动方向。
[0011] 4、RGB(Red，Green，Blue)色彩模式
[0012] RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，运个模型中颜色的参数分别是:红色(R)、 绿色（G)和蓝色（B)，通过=种颜色的变化W及它们相互之间的叠加可W得到各种颜色。 RGB24使用24位二进制位来表示彩色图像中的一个像素，RGB每个分量都用8位二进制位表 示，取值范围为0-255,是最常用的数字彩色图像采样模式。
[0013] 5 JSWHue, Sa1:urat ion, "Value)颜色模型
[0014] 服V是根据颜色的直观特性创建的一种颜色空间，也称六角锥体模型。运个模型中 颜色的参数分别是:色调化），饱和度(S)和亮度(V)。
[0015] 移动机器人为了实现在环境中的自主移动，必须要解决的问题是：自身的导航与 定位问题，即在移动机器人移动之前，它要解决"在哪里?""到哪里?"和"如何去?"运S个问 题。
[0016] 解决"在哪里?"运个问题，就是确定移动机器人在环境中的位置。换句话说，"室内 移动机器人定位"就是移动机器人确定其在室内环境中位置的过程。
[0017] 室内移动机器人的定位有其自身的特点：
[0018] 一、在室内环境中，由于卫星导航信号(例如GPS、北斗等)覆盖不好，所W室内移动 机器人的定位无法使用卫星导航；
[0019] 二、由于多径效应的影响，无线信号定位方式并不适用于室内移动机器人；
[0020] =、由于室内环境相比室外环境显得狭小，所W室内移动机器人的定位精度要求 更高(一般为厘米级），并且要求实时定位；
[0021] 四、室内环境有较复杂的电磁场，所W含有磁性元件的惯性导航设备在室内环境 中的应用受到限制。
[0022] 根据环境模型的有无，移动机器人的定位方法分为=类:基于环境模型的定位、无 环境模型的定位、同时建立环境和定位。其中，基于环境模型的定位又可分为=种：局部定 位(也称相对定位）、全局定位(也称绝对定位）、组合定位(局部定位和全局定位组合）。
[0023] 局部定位是移动机器人仅用自身携带的传感器即可实现的定位。目前，有基于里 程计和惯性导航设备的两种航位推算方法，应用于室内移动机器人的局部定位方法是基于 里程计的航位推算方法。
[0024] 局部定位的优点是：1、机器人的位姿是自我推算出来的，不需要对外部环境的感 知信息;2、定位间隔时间短;3、定位数据具有良好的连续性。
[0025] 局部定位的缺点是：1、需要已知机器人初始位姿信息；2、定位误差随时间（惯性导 航方式)或距离（里程计方式）累计，不适于长时间（惯性导航方式)或长距离（里程计方式） 精确定位。
[0026] 全局定位是移动机器人使用自身携带的传感器(例如超声波、激光雷达、视觉传感 器等)感知外部的特征信息实现的定位。目前，应用于室内机器人的全局定位方法包括路标 法和地图匹配法。
[0027] 基于路标的定位方法依赖于环境中已知特征的信标，并需要在移动机器人上安装 传感器，由传感器对信标进行观测，从而得到移动机器人的绝对位置信息。
[0028] 基于地图匹配的定位方法是全局环境地图事先已知，并存入移动机器人中，进行 地图匹配定位时，利用移动机器人携带的传感器探测周围环境并建立局部环境地图，通过 与全局地图的对比确定移动机器人的全局位置。
[0029] 全局定位的优点是：1、无需已知移动机器人的初始位姿信息;2、定位数据准确;3、 定位误差不随时间、距离累计。
[0030] 全局定位的缺点是：1、需要对外部环境的感知信息;2、定位间隔时间长;3、定位数 据不连续、跳跃大;4、室内环境复杂，定位传感器易被遮挡。
[0031] 组合定位是将局部定位与全局定位取长补短、融合构成的。组合定位方法是目前 最常用的一种定位方式。在运种定位方式下，局部定位数据作为组合定位的输出数据，全局 定位数据则用来消除随时间(惯性导航方式)或距离(里程计方式)累计的局部定位误差。
[0032] 基于环境模型的组合定位方法是目前最常用的一种室内移动机器人定位方式。
[0033] 在基于环境模型的组合定位方法中，环境模型可设为室内二维地平面全局坐标 系，在环境中移动的机器人的位姿可用=元组(x，y，0)来表示，其中，（x，y)表示移动机器人 位于全局坐标系的位置，0表示移动机器人在全局坐标系中的航向。
[0034] 在基于环境模型的组合定位方法中，局部定位方案采用基于里程计的航位推算方 法;全局定位方案中，由于视觉传感器相对于其它传感器而言能够提供最丰富的感知信息， 因此，基于里程计和视觉传感器的机器人组合定位技术是最具代表性的室内机器人定位方 法。
[0035] 基于里程计的局部定位方法：
[0036] 不失一般性，室内移动机器人采用轮式两轮差速驱动方式，左右两轮分别装有记 录驱动轮的运行距离的里程计。如图1所示，假设两个驱动轮轴屯、连线的中点为M，那么在任 意时刻机器人的位姿可用M点的位姿M(X，y，0)来表示，其中（X，y)为M点在xoy坐标系中的位 置，0表示X轴正向与M点航向之间的夹角。在任意tn时刻，n = 0，1，2，...，机器人的位姿可表 示为Mn(Xn，yn,目n)，其中在to时刻的位姿M〇(XO,y〇,目日)是已知的。
[0037] 图2是机器人位姿推导示意图。参照图2,环境全局坐标系为xoy，机器人两个驱动 轮的轴间距为2a，Mk表示tk时刻机器人两个驱动轮的轴中屯、位置。在任意tn时刻，n = 0，1， 2.. ..，左轮和右轮里程计的读数分别为mL(n)和mR(n)。从任意U-I时刻到U时刻（n=l， 2.. ..，）的时间间隔设为常数T，且充分小，
[003引左轮里程计的运行距离为：
[0039] AmiXn) =mL(n)-mL(n-l) (1)
[0040] 右轮里程计的运行距离为：
[0041] AmR(H) =mR(n)-mR(n-l) (2)
[0042] 情况 1: AmL(n)辛 AmR(n)，已知（Xn-l，yn-l,目 n-l)，求（Xn，yn,目 n)，n=l,2,...,
[0043] 在运种情况下，机器人从tn-l时刻到tn时刻的时间段T，左轮和右轮移动距离不同， 当T充分小，可W合理地假设机器人行走的轨迹是一段圆弧，参照图2。从tn-1时刻到tn时刻 机器人的运动轨迹Mn-lMn是一段圆弧，其圆屯、为〇/，半径为〇/Mn-I = C/Mn = Rn,圆屯、角为0; W 〇/为原点，〇/Mn-I为轴，为建立局部坐标系〇//。〇/ 轴与全局坐标系OX轴之间的夹角 为Pn-I,它与0n-l之间的关系为：
[0044] |3n-l = 0n-1-9〇° (3)
[0045] 参照图2,有：
[0046] AmiXn) = (Rn_a)0 (4)
[0047] AmR(n) = (Rn+a)0 巧）
[0048] 式(5)减去式(4)，并化简整理，有：
(6)
[0050] 式(4)加上式(5)，并将式(6)带入，化简整理，有：
(7)
[0052] 其中，AmiXn)辛 AmR(n)。
[0053] 参照图2，Mn点在局部坐标系的位置(x\，/n)可由下式给出： .片二 /?,, cos/? /,、、
[0054] ' : ' 8) 1'!':=穴,戸声
[005引局部坐标系c/ /的原点(X^ 0，/ 0)在全局坐标系xoy的坐标可由下式给出：
[o056]{^=J"-i-k"c〇s'《'i (9) U'〇=-V',，-i -巧，，sin/;。I
[0057]所W，Mn(Xn，yn)在全局坐标系xoy的坐标可由下式给出：
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