基于双目视觉移动机器人的路径规划和避障课件.ppt

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1、基于双目视觉移动机器人的路径规划和避障王腾目录1.整体架构2.关键环节1.系统简介2.关键环节2.1运动控制层2.2行为控制层2.3行为规划层2.1运动控制层双目视觉传感器：双目视频采集模块完成视频信号采集、无线传输、帧同步等功能，并且需要将采样图像做格式转换，使之更适应图像处理模块的需要。2.关键环节2.1双目视觉变焦测距2.2NCC模板匹配算法提取物件2.3不变矩特征法区别障碍物与目标物2.4人工势场法规划路径2.5模糊控制规则制定避障策略2.1双目视觉测距P是目标点，Dl和Dr，是左右两个具有相同焦距的摄像头的光心。Pl和Pr分别是空间点在左右摄像头中的投影点。d是目标点P

2、到摄像头的距离，即深度值。根据相似三角形原理有公式d=bf／(m+n)(1)其中，(m+n)——空间目标点在左右两个摄像头中的视差。因此双目摄像头测距系统就将三维空间求深度值的问题转换为在二维图像中搜索匹配点的问题。变焦测距法但是在f一定的情况下，随着实际距离的增大，双目测距的误差也越大。为了增大双目测距系统的有效测距范围，系统采用变焦测距技术。经过具体分析，我们采用改变焦距f的值，来改变上式的参数范围。变焦测距法2.2双目视觉物件提取本系统采用双目视觉进行环境信息的获取，在制定构建二维地图之前，将左右两幅图像的对应物件进行匹配。匹配就是利用不同时间对同一环境拍摄的两幅照片，找出

3、产生变化的像素点，再根据变化量确定物体离开摄像机的距离，即深度信息“NCC模板匹配算法NCC模板匹配算法是一种典型的基于灰度的相关算法。它的功能是通过比较图像的相似程度，在图像中寻找某个已知的图像模板的位置NCC模板匹配过程示意图2.3障碍物与目标物的区别在实现背景和路面分离工作之后，将图像所剩下的被路面区域所包围的黑色区域设置为提取障碍物和目标物的候选区域，并在区域像素大于所设置的阈值时，设定该区域为障碍物或目标物，标记为红色不变矩特征法本系统中障碍物和目标物拥有不同的几何形状，根据这一假设，我们采用图像的不变矩特征来区分障碍物和目标物矩在统计学中用于表征随机量的分布，若把二值

4、图或灰度图看作是二维密度分布函数，就可把矩技术应用于描述子图，一幅图像的特征在物体放大、平移、旋转时保持不变称为不变矩当图像发生平移时，区域矩和边界矩都具有较好的不变性；当图像发生旋转和缩放时，区域矩保持了较好的不变性，而边界矩却发生较大的变化不变矩特征法利用边界矩区分障碍物和目标物算法的步骤是：①搜索预处理后的二值图像中所有可能为目标的区域；②计算区域的7个不变矩特征；③利用相似度作为度量标准，选择模板匹配程度最高的区域为目标。。2.4路径规划--人工势场法人工势场法的基本思想是将机器人、障碍物、目标点简化为一点。机器人的运动空间是二维的，机器人要到达目标，需要不断地向着目标运

5、动，机器人的运动过程视为一种在虚拟的人工受力场的运动。障碍物对机器人产生斥力，目标点产生引力，引力和斥力的合力控制机器人的运动方向。机器人在空间中任意位置的运动方向是由障碍物的斥力场和目标点的引力场共同合成的总场强的方向指定2.5避障策略--模糊控制规则模糊控制规则是一组多重条件语句，由模糊集合理论可知这种因果关系可以表示为从输入变量到输出变量的两个模糊关系矩阵。当障碍物较近时，移动机器人根据障碍物的分布结合目标方位做出合理的决策，在保证避障的同时向目标前进。当障碍物较远时，目标方位起主要控制作用，移动机器人不断改变航向，对准目标前进。2.6同步控制在一个时间周期内，系统需要完成

6、下面这些工作：从双目摄像头采集数据；两块视频采集卡同步数据并传输给内存：对两幅视频同步进行背景、地面和物件的提取；对两幅图片进行模板匹配：从匹配过的图片区分提取出障碍物和目标物：构造二维地图：路径规划；避障规则应用：运动策略传输给移动机器人；运动控制模块实施运动。谢谢观赏WPSOfficeMakePresentationmuchmorefun