一种摄像机姿态可调的主动式视觉SLAM移动平台的制作方法

本发明涉及机器人技术领域，具体涉及一种摄像机姿态可调的主动式视觉slam移动平台。

背景技术：

即时定位和建图(simultaneouslocalizationandmapping，slam)是实现移动机器人自主作业的关键技术之一，其中根据所用传感器的不同，主要分为激光slam和视觉slam。近年来，随着计算机视觉技术的发展，视觉slam凭借其相对较低的实现成本和出色的表现，得到了越来越多的关注。单纯的视觉slam算法被地接收传入的传感器数据，然后根据对应的算法解算出当前时刻相机的位姿和地图，并对整体进行优化，其移动的路径通常是随机的。而主动式视觉slam，将轨迹规划融入到slam框架中，通过决策主动选择下一时刻的路径(相机位姿)，来达到以下目的：

1.使slam过程中状态变量的不确定性快速收敛，减小系统误差；

2.增强探索未知地形的效率；

然而当前用于视觉slam研究的室内移动平台，虽然各具特色，但基本上都是基于常规的slam应用，所携带的相机通常固定在机器人机身上，只能被动地随着机器人的移动而移动，缺乏足够的灵活性。像常见的turtlebot、eaibot以及autolabor机器人移动平台，它们都采用轮式设计，相机固定在平台上方，因此可选择的主动规划的路径有限(单一平面内)，难以适应主动式视觉slam的需求。

技术实现要素：

本发明为了克服以上技术的不足，提供了一种摄像机姿态可调的主动式视觉slam移动平台，该移动平台将相机模块固定在一个三自由度并联调整机构上，加上轮式底盘所具有的三个自由度，在增强了主动式路径规划的灵活性的同时，仍能保证系统的整体稳定性。

本发明克服其技术问题所采用的技术方案是：

一种摄像机姿态可调的主动式视觉slam移动平台，包括：

底盘，用于作为承载和移动机构，所述底盘上设有微处理器、移动电源、上位机、多个全向轮以及与全向轮一一对应并驱动全向轮的减速电机；

相机装置，用于采集图像信息并传输给微处理器以使得微处理器作出路径规划，所述相机装置包括彩色相机一、彩色相机二和深度相机，彩色相机一与彩色相机二左右对称，深度相机位于彩色相机一和彩色相机二的正中间下方；

相机云台，设于相机装置的下方用于固定相机装置；以及，

并联调整机构，用于调整相机装置的位姿，所述并联调整机构包括三个电缸组件，每个电缸组件包括伺服电动缸和驱动伺服电动缸的伺服电机，每个伺服电动缸的上端与相机云台铰接、下端与底盘铰接；

其中，彩色相机一、彩色相机二、深度相机和微处理器均与上位机电连接，各减速电机和各伺服电机均与微处理器电连接；上位机、各减速电机和各伺服电机均与移动电源电连接。

进一步地，所述彩色相机一和彩色相机二的光轴呈60°且采用视角为120°以上的鱼眼相机保证公共视野。

进一步地，每个伺服电动缸的上端通过球铰链与相机云台的下表面铰接、下端通过圆柱铰链与底盘的上表面铰接。

进一步地，所述相机装置通过相机底盖和支撑架固定于相机云台上，所述相机底盖固定于相机装置的底部，支撑架的上端与相机底盖的中心固定连接、下端与相机云台的中心固定连接。

进一步地，所述底盘由四根型材组成，设四根型材分别为型材一、型材二、型材三和型材四，底盘的中部设有一块中部安装板，所述中部安装板相对的两个短边分别固定于型材一和型材三上，所述微处理器、移动电源和上位机均设置于安装板上。

进一步地，所述中部安装板分为两个区域，其中一个区域用于放置处理器和移动电源，另一个区域用于放置上位机，两个区域均下凹于中部安装板的表面。

进一步地，三个伺服电动缸的上端均布环绕铰接于相机云台的下表面，其中一个伺服电动缸的下端铰接于型材二的中心处，另外两个伺服电动缸的下端分别对称铰接于型材一和型材三上远离型材二的一端。

进一步地，所述底盘的四个角上各固定一块角落安装板，用来放置减速电机和伺服电机的驱动电路板。

进一步地，所述全向轮和减速电机均为4个，每个全向轮通过一个减速电机固定于一根型材的中心处，其中，减速电机的输出轴穿过型材的减速电机轴孔并通过联轴器与全向轮固定连接，且减速电机通过位于减速电机轴孔两侧的两个减速电机安装孔固定在型材上。

进一步地，还包括固定于相机装置上方的惯性传感器，用于提供slam过程中的加速度和角速度信息，提供的加速度和角速度信息可以通过预积分的方式融入到视觉slam框架中，输出更加准确的slam定位结果。

本发明的有益效果是：

本发明所述的主动式视觉slam移动平台，提高了主动式视觉slam的灵活性和可操作空间，同时不失系统的可靠性。可调的伺服电动缸通过并联调整机构的设计，可以将相机云台调整为各种所需的姿态，类似于人颈部的运动，大大提高了候选位姿的选取范围。同时，相比于常见的串联结构的机械臂，并联调整机构的设计负载能力强，稳定性好，响应速度快，虽然有效工作空间小，但足够用来调整相机装置的位姿。在主动式视觉slam应用方面，本发明一定程度上填补了市场上相关设计的空白，可广泛应用于无人巡航机器人等应用领域。

附图说明

图1为本发明一个角度的整体结构示意图；

图2为本发明另一个角度的整体结构示意图；

图3为本发明单个电动缸及两端约束示意图；

图4为本发明三自由度并联调整机构的自由度分析图；

图5为本发明底盘结构的俯视结构示意图；

图6为本发明电机与全向轮的安装剖面图；

图7为本发明型材中间安装孔位置示意图；

图8为本发明相机与惯性传感器和支撑架的安装结构示意图；

图9为本发明不同路径选择对系统不确定性影响示例图；

图10为本发明主动式视觉slam的工作流程示意图；

图中，1、惯性传感器，2、彩色相机一，3、彩色相机二，4、深度相机，5、相机装置，6、相机底盖，7、支撑架，8、相机云台，9、球铰链，10、伺服电动缸，11、伺服电机，12、微处理器，13、中部安装板，14、角落安装板，15、型材，15.1、型材一，15.2、型材二，15.3、型材三，15.4、型材四，16、移动电源，17、全向轮，18、联轴器，19、减速电机，20、上位机，21、圆柱铰链，22、相机线缆出口，23、减速电机轴孔，24、减速电机安装孔。

具体实施方式

为了便于本领域人员更好的理解本发明，下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明，下述仅是示例性的不限定本发明的保护范围。

实施例1、

如图1和2所示，本实施例所述的一种摄像机姿态可调的主动式视觉slam移动平台，包括底盘、相机装置5、相机云台8、并联调整机构以及惯性传感器1。

所述底盘用于作为承载和移动机构，所述底盘上设有微处理器12、移动电源16、上位机20、多个全向轮17以及与全向轮一一对应并驱动全向轮的减速电机19。本实施例中，所述底盘由四根型材15组成一个正方形框架，整体尺寸设计为400mm×400mm，所述型材15选用铝型材，设四根型材分别为型材一15.1、型材二15.2、型材三15.3和型材四15.4。

作为本实施例的一种优选，如图5所示，底盘的中部设有一块中部安装板13，优选中部安装板13的尺寸设计为400mm×150mm，所述中部安装板13相对的两个短边分别通过螺栓固定于型材一15.1和型材三15.3上，所述微处理器12、移动电源16和上位机20均设置于安装板13上；进一步地，所述中部安装板13分为两个区域，其中一个区域用于放置处理器12和移动电源16，另一个区域用于放置上位机20，两个区域均下凹于中部安装板13的表面，下凹的距离为0.5mm，可防止上面放置的结构部件在平台运动过程中滑出；更进一步地，为了增强其可拓展性，中部安装板13上预先设计了若干个3mm的安装孔矩阵，当所放置的结构部件有对应安装孔时，可用来固定位置。

作为本实施例的另一种优选，所述底盘的四个角上各固定一块角落安装板14，每一块角落安装板14均通过三边上的孔采用螺栓与型材15固定于一起，角落安装板14可以用来放置减速电机和伺服电机的驱动电路板，如果有额外需要拓展的传感器如超声波传感器等，也可以安装在角落安装板14上，同样，为了增强其可拓展性，每个角落安装板14上也预先设计了若干个3mm的安装孔矩阵，安装孔彼此相距20mm。

本实施例中，所述全向轮17和减速电机19均为4个，所述减速电机19为直流减速电机，每个全向轮17通过一个减速电机19固定于一根型材15的中心处，具体地，如图6和7所示，减速电机19的输出轴穿过型材15的减速电机轴孔23并通过联轴器18与全向轮17固定连接，且减速电机19通过螺栓穿过位于减速电机轴孔23两侧的两个减速电机安装孔24固定在型材15上，整个底盘结构重心稳固，结构紧凑。

所述相机装置5用于采集图像信息并传输给微处理器12以使得微处理器作出路径规划，如图1和8所示，所述相机装置为球形结构，包括彩色相机一2、彩色相机二3和tof深度相机4，彩色相机一2与彩色相机二3左右对称但光轴不平行，彩色相机一2和彩色相机二3的光轴呈60°且采用视角为120°以上的鱼眼相机保证公共视野，相机的曝光模式为全局曝光，可防止快速移动带来的成像模糊问题；深度相机4位于彩色相机一2和彩色相机二3的正中间下方，其获取的深度图像可与两个彩色相机获取的图像信息融合后，提供更加可靠的环境感知结果，比如白墙等低纹理区域。所述相机装置5的背面还设有相机线缆出口22。

所述相机云台8设于相机装置5的下方用于固定相机装置5，进一步地，如图1所示，所述相机装置5通过相机底盖6和支撑架7固定于相机云台8上，具体地，所述相机底盖6固定于相机装置5的底部，支撑架7的上端与相机底盖6的中心固定连接、下端与相机云台8的中心固定连接。

所述并联调整机构用于调整相机装置5的位姿，由于相机装置5是和相机云台8是固定于一起的，只要调整相机云台8的位姿就可以得到所需的相机装置5的位姿；所述并联调整机构为三自由度的机构，如图1-4所示，其包括三个电缸组件，每个电缸组件包括伺服电动缸10和驱动伺服电动缸的伺服电机11，每个伺服电动缸10的上端与相机云台8铰接、下端与构成底盘的型材15铰接，具体地，每个伺服电动缸10的上端通过球铰链9与相机云台8的下表面铰接、下端通过圆柱铰链21与底盘的上表面铰接，由于使用伺服电机11作为驱动，可以快速准确地实现相机云台8一定范围内的位姿变化；进一步地，三个伺服电动缸10的上端均布环绕铰接于相机云台8的下表面，其中一个伺服电动缸10的下端铰接于型材二15.2的中心处，另外两个伺服电动缸10的下端分别对称铰接于型材一15.1和型材三15.3上远离型材二15.2的一端。

另外，从图2可以看出，中部安装板13恰好处于三个伺服电动缸10的非可达工作空间内，因此这部分空间属于冗余空间，用来放置上位机20、移动电源16和微处理器12可以极大地提高空间利用率，此外还能稳固平台的重心。

所述惯性传感器1固定于相机装置5的上方，用于提供slam过程中的加速度和角速度信息，提供的加速度和角速度信息可以通过预积分的方式融入到视觉slam框架中，输出更加准确的slam定位结果。

本实施例中，彩色相机一2、彩色相机二3、深度相机4和微处理器12均与上位机20电连接，各减速电机19和各伺服电机11均与微处理器12电连接；上位机20、各减速电机19和各伺服电机11均与移动电源16电连接以使得移动电源16直接为上位机20、各减速电机19和各伺服电机11供电，间接为彩色相机一2、彩色相机二3、深度相机4和微处理器12供电。当上位机中的slam程序输出所需的相机云台8最佳位姿给微控制器12后，由微控制器12按照设定的控制程序控制伺服电机11驱动伺服电动缸10伸缩，改变相机云台8的位姿。

实施例2、

所述并联调整机构的自由度的计算过程如下：

如图4所示，其中方框中的数字表示活动构件数，圆圈中的数字表示运动副数，从图中可以看出这里共有7个活动构件、9个运动副，其中方框1～3为转动副，自由度为1，约束数为5，方框4～6为移动副，自由度为1，约束数为5，方框7～9为球面副，自由度为3，约束数也为3。设n为活动构件的数量，fi为第i个运动副的自由度约束数，f为总的自由度数，则

f＝6n-∑fi＝6×7-(3×5+3×5+3×3)＝3

因此并联调整机构的自由度为3。

实施例3、

如图9所示，视觉slam运行过程中，需要控制系统变量的不确定性，防止其发散，这里的系统变量主要指关键帧的位姿和地图点。图9中三角形表示相机装置5的位姿，实线表示移动平台的运动轨迹，实心圆表示观测到的地图点，虚线椭圆表示不确定性，某一方向的不确定性越大，该方向上的直径越大，右边的矩形框表示障碍物，方框中的数字表示不同的路径选择。

设第i个关键帧的状态变量为xi，第j个地图点的坐标为yj，当地图点yj可以被关键帧i所观察到时，可以建立观测方程为zij＝h(xi，yj)，这里如果slam采用的是特征点法，则zij表示的是投影点在当前像素坐标下的二维坐标；如果用的是直接法，则表示投影点的灰度值(辐射值)。实际过程中由于噪声和误差的存在，观测方程不可能相等，其差值就是所要优化的误差项。设系统的整体能量函数e为

其中，m，n分别为优化窗口中的关键帧数量和地图点数量，||·||γ表示huber范式，wij为权重系数。整个slam的过程，其实也就是不断生成关键帧和地图点，然后不断优化整体能量函数e的过程。

为了防止系统发散，环境中的观测点的选择至关重要。图9中路线1是机器人随机行走的某一条路线，由于该路线上可观测的路标点较少，系统的不确定性逐渐增大。因此如果采用的是主动式视觉slam方案，则会在每次移动前，生成若干候选路径πk，并从中选择能够使系统能量函数保持最小的路线，如图10所示。需要注意的是，这里的能量函数不再是单纯的slam优化过程中的能量函数，而是在此基础上，加入了对轨迹长度、运行时间、避障等其他因素后的总体能量函数，设这部分能量函数为γ，则这里计算的总的能量函数j为

j＝αe+(1-α)γ

其中，α为权重系数。

图9中展示了3条路线，其中路线1由于观测点的缺乏系统变量逐渐发散，线路2和线路3由于可以观测到足够多的地图点，系统的不确定性保持较好。不同的是，路线2上，相机装置5的位姿和移动平台的移动方向不同，而路线3中相机装置5的位姿和移动平台的方向时刻保持一致。这也是本移动平台和其他固定相机的移动平台的区别。当相机固定时，相机只能随着平台的移动而移动，因此在本例中，路线3会遇到正前方的障碍物然后不得不返回。而本发明所述的移动平台可以直接通过并联调整机构改变相机云台8的位姿，同时移动平台本身的移动可以兼顾避障需求。

实施例4、

如图1和2所示，设移动平台坐标原点为两对称伺服电动缸10底部旋转副圆柱铰链21的中心，y轴指向第三个伺服电动缸10的旋转副圆柱铰链21中心，z轴与重力方向相反，x轴通过右手螺旋定则确定，设三个伺服电动缸的旋转副圆柱铰链21的中心坐标分别为：

pb1＝[-a，0，0]^t

pb2＝[a，0，0]^t

pb3＝[0，b，0]^t

而根据图3所示的结构，坐标从底部旋转副圆柱铰链21的中心到顶部球面副球铰链9的顶端(与相机云台8连接处)经历了一次绕指定轴的旋转，一次平移，一次绕任意轴的旋转，因此，因此，设三个伺服电动缸10输入的位移量分别为x1，x2，和x3，则三个伺服电动缸球面副球铰链9的中心坐标分别为：

pt1＝[-a+(c+x1)cosθ1，0，(c+x1)sinθ1]^t

pt2＝[a-(c+x2)cosθ2，0，(c+x2)sinθ2]^t

pt3＝[0，b-(c+x3)cosθ3，(c+x3)sinθ3]^t

其中，c是常量，θk表示第k个伺服电动缸的旋转副的旋转角度。

由于相机装置5是和相机云台8固定在一起的，因此要得到slam系统所需要的相机位姿，只要得到对应的相机云台8的位姿。设所需的相机云台8的单位法向量为n，到坐标原点的距离为d1，相机云台8的中心坐标为p0，球面副球铰链中心9到相机云台8的距离为d2，则只需满足pt1，pt2，pt3所构成的平面的法向量为n，到原点的距离为d＝d1-d2，三点的中心和p0在法向量n上只相距d2的距离(三个螺纹孔的中心也是云台的圆心)。因此，只需求解

这里共6个方程，未知的参数也是6个(x1，x2，x3，θ1，θ2，θ3)，恰好可以求解，解析法和数值法都可用于这一步的求解。进一步地，如果只需要求解相机云台8的方向(不需要p0)，则方程数小于未知数数量，可以通过减少未知数θ1，θ2，θ3来求解x1，x2，x3。

以上仅描述了本发明的基本原理和优选实施方式，本领域人员可以根据上述描述做出许多变化和改进，这些变化和改进应该属于本发明的保护范围。