基于机器视觉迷宫机器人算法

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1、基于机器视觉和A*算法的迷宫机器人路径规划PathplanningformazerobotbasedonmachinevisionandA*algorithm周毅，崔刚ZhouYi,CuiGang（北京工业大学电子信息与控制工程学院100124）CollegeofElectricalInformation&ControlEngineering,BeijingUniversityofTechnology100124摘要：针对迷宫机器人路径规划问题，以机器视觉和A*算法为基础，提出了一种新的迷宫机器人全局路径规划方法。该方法利用区域阀值分割对迷宫机器人系统采集的图像进行分析，结合A*算法逆

2、向搜索全局最优路径。仿真结果表明，该方法实现简单，在复杂的迷宫环境下能有效地实现迷宫机器人路径规划。ABSTRACT:ThispaperproposedanovelmethodofoptimalpathplanningformazerobotsbasedonmachinevisionandA*searchalgorithm.ThismethodincludedadoptingimagesegmentationtoanalyzetheenvironmentinformationandsearchingtheoptimalpathbyusingA*algorithmwhichaltered

3、thesearchdirection.Thecomputercarriedsimulationexperimentoutforanexampleandtheresultsshowthismethodisfeasibleandeffective.关键词：迷宫机器人；路径规划；图像分割；A*算法KEYWORD:Mazeagents;pathplanning;imagesegmentation;A*algorithm中图分类号：TP242.6，文献标识码：A0．引言路径规划是移动机器人控制的关键，关系到机器人的执行效率，而迷宫机器人的路径规划一直是控制领域和计算机领域的研究热点问题。相对于未

4、知的迷宫环境，迷宫机器人大多都利用自带的传感器设备如摄像头来获取迷宫的信息。本文针对迷宫的特殊环境，用上位机的视觉系统采集迷宫图像，通过设置色标的方法，结合改进A*搜索算法实现了迷宫机器人的路径规划。迷宫机器人系统采用CCD摄像头来感知和识别整个迷宫系统。采集的迷宫和机器人位置信息通过上位机进行图像处理。迷宫机器人和上位机通过无线装置传递实时信息。其中迷宫环境是由人为设定的某种迷宫栅格的形式；迷宫机器人则采用色标进行颜色辨别。迷宫机器人系统如图1所示：图1迷宫机器人系统示意图基金项目：国家自然科学基金（60774077）；教育部博士学科点专项科研基金资助项目(20050005002)1

5、．图像处理1.1色标和颜色空间的确定迷宫机器人系统的路径搜索是基于视觉处理的搜索算法，其搜索路径的前提是系统所获取的图像，因而色标的选取和颜色空间的确定对后续的图像处理与识别有很大的影响。机器人的色标有各种不同的方案，但是实际系统中应该采用尽量醒目，相互之间广义距离尽量大的颜色作为不同的色标。迷宫机器人系统采用红色，蓝色，绿色，黑色，白色分别表示车头，车尾，目标，迷宫墙和可以行走的路径。YUV颜色空间由于可以减少数据储存空间和数据传输带宽，非常适合迷宫机器人系统的图像处理运算。YUV是PAL和SECAM模拟彩色电视制式采用的颜色空间，Y表示亮度，U，V用来表示色差，U，V是构成彩色的两

6、个分量。RGB与YUV之间的转换关系如下：⎡⎤⎡YR0.2990.5870.114⎤⎡⎤⎢⎥⎢UG=−0.1480.2890.437−⎥⎢⎥（1）⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎣⎦⎣VB0.6150.5150.1−−⎥⎢⎥⎦⎣⎦1.2图像阀值分割及栅格化[1]区域阀值分割方法是通过设定不同的特征阀值，把图像象素点分为若干类。例如设原始图像为g(x,y)，按照一定的准则，在g(x,y)中找到特征值T，将图像分割成两个部分：G(x,y)=ag(x,y)=T（3）在图像分割的过程中，应用最大类间方差可以有效的降低图像处理的复杂度。其实现是将直方图在某一阀值处分割成

7、两组，当被分成的两组的方差为最大时，得到阀值。因为方差是灰度分布均匀性的一种量度，方差值越大，说明构成图像的两部分差别越大，当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小，因此使间类方差最大的分割意味着错分概率最小。图像的灰度级范围是0,1,2,…...L-1，设灰度级i的象素点个数为mi，图像的象素点总数为：L−1（4）M=∑mii=0则灰度级i出现的概率pi定义为：m，L−1（5）p=ii∑Pi=1Mi=0阀值t把图像的象素