一种室内环境中移动机器人定位标志点的快速识别方法

文档序号:6381851阅读:317来源:国知局
专利名称:一种室内环境中移动机器人定位标志点的快速识别方法
技术领域
本发明属于计算机视觉技术领域,实现对目标点的快速准确识别。
背景技术
室内环境下自主移动机器人有着广泛的用途,如货物搬运,环境监控等。移动器人实现自主性的前提是自主定位。现有的移动机器人自主定位方法中最常用的有两种。第一种是用特殊材料(磁感、电感等)铺设固定路径,机器人通过感知特殊材料,跟踪设定的路径。该方法成本高,且限定了移动机器人的运动空间,降低了自主性。第二种方法是设置人工标志点,通过识别标志点,机器人实现自主定位。该方法需要在机器人的工作空间内设置足够多的标志点从而保证机器人能及时的修正自身的位置误差。两种方法都存在不易扩展的缺点,当移动机器人改变工作环境时,原有的定位方法失效,需要重新铺设路径或者设置丰不志点。事实上,室内环境中存在大量的自然特征点可以作为标志点为移动机器人导航,如门窗的边缘等。其中最显著的是天花板上的日光灯。通常情况下在室内环境中每个矩形灯罩包含两个日光灯为一组,且日光灯均匀的分布在天花板上(如

图1)。本发明选择灯罩的角点作为自然标志点为移动机器人导航。选择灯罩的角点有如下优点·相对于室内环境中的其它部分,天花板视觉背景单调;·移动物体不会阻挡摄像机的视野;·在拍摄的图像中,日光灯所占的图像部分的强度信息远远高于图像的其它部分,不存在对光线变化敏感的问题;·灯罩的角点为环境中已存在的自然特征点,无需人工安装;·当相机垂直对着天花板的时候,天花板视觉具有尺度不变性,只需要考虑图像的旋转,简化了摄像机的成像模型。本发明针对该类型的标志点,提出了一种快速准确的识别方法。

发明内容
为解决传统移动机器人定位技术中需要人工设置标志点,且定位技术不易扩展的问题,本发明提出利用室内环境中的自然特征点(灯罩角点)为标志点,通过对该类标志点的识别,实现对移动机器人的精确定位。为实现标志点的准确识别,本发明提出如下方法步骤1,将摄像机安装在移动机器人上,调整光轴方位,使摄像机的成像平面平行于天花板(如图2)。步骤2,颜色分割摄像机抓取的图像。将分割的结果保存为一个二值图像Ia,其中高于阈值的像素点被认为是前景像素点(像素值为I),低于阈值的像素点被认为是背景像素点(像素值为O)。步骤3,对二值图像进行形态学处理,先使用膨胀算子然后再使用腐蚀算子,从而去除图像前景像素中的“洞”和“凹”的部分,处理结果仍然保存在二值图像Ia中。
步骤4,创建方阵M(2r+1)
权利要求
1.一种室内环境中移动机器人定位标志点的快速识别方法,该方法通过对采集图像的二值图像分割,图像形态学处理,候选特征点的搜索与分类,候选特征点的质心求取,实现对定位标志点的快速可靠识别,进而实现对移动机器人的定位导航,该方法的特征是选取日光灯灯罩角点作为定位标志点,无需人工设置标志点;摄像机采集的原始图像的二值分割;二值图像的形态学处理;候选特征点的搜索与分类;每类候选特征点的权重质心求取。
2.根据权利要求1所述的一种室内环境中移动机器人定位标志点的快速识别方法,图像二值分割的特征是不需要对采集到的原始图像做任何颜色空间的变换,直接二值分割原始图像,原始图像可以是任意格式的彩色图像或者灰度图像。
3.根据权利要求1所述的一种室内环境中移动机器人定位标志点的快速识别方法, 二值图像的形态学处理的特征是先使用膨胀算子,再使用腐蚀算子,从而消除二值图像中 “洞”和“凹”的部分。
4.根据权利要求1所述的一种室内环境中移动机器人定位标志点的快速识别方法,候选特征点搜索的特征是遍历二值图像Ia的边界点,以边界点为中心提取子图像/,对每个子图像实施
5.根据权利要求1所述的一种室内环境中移动机器人定位标志点的快速识别方法,候选特征点分类的特征是所有被半径为4的圆包围的候选特征点属于同一类。
6.根据权利要求1所述的一种室内环境中移动机器人定位标志点的快速识别方法,每类候选特征点权重质心求取的特征是候选特征点的权重选取为
全文摘要
本发明提出了一种室内环境中移动机器人定位标志点的快速图像识别方法,属于计算机视觉技术。该方法通过对摄像机采集图像的二值分割,形态学处理,候选特征点搜索与分类,以及求取候选特征点的权重质心,可以准确的识别天花板灯罩的角点。该方法不受环境光线强度变化的影响,识别精度高、速度快,满足移动机器人实时精确定位的要求。
文档编号G06K9/60GK103020632SQ20121047335
公开日2013年4月3日 申请日期2012年11月20日 优先权日2012年11月20日
发明者贾英民, 陈霄汉, 王龙辉 申请人:北京航空航天大学
网友询问留言 已有0条留言
  • 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞!
1