室內移動機器人機器視覺定位系統的設計

欒祿祥

(遼寧省交通高等專科學校，遼寧 沈陽 110122)

室內移動機器人機器視覺定位系統的設計

欒祿祥

(遼寧省交通高等專科學校，遼寧 沈陽 110122)

采用以DSP+ARM微控制器為核心的嵌入式實時操作系統，設計了一種基于嵌入式系統和機器視覺定位的室內移動機器人。利用視覺導航圖像處理技術、形態學方法和一種基于尺度空間理論的Harris角點檢測方法，借助陀螺儀和加速度計的慣性導航技術進行地圖的匹配定位，并按環境的變化情況更新地圖以實現導航。基于超聲波傳感器設計了避障模塊，實現了自主避障。設計了一種基于ZigBee技術的無線通信模塊，實現了機器人的智能控制，增加了機器人之間以及機器人和服務器之間的信息交換。軟件核心算法采用多傳感器融合技術，將D-S理論和人工神經網路相結合；在非線性化系統中，利用BP神經網路多層前饋網絡的反相傳播學習方式，很好地實現了模式識別。與其他機器人系統相比，該系統具有獨立操作性強、功能多樣化、擴展性強等特點，克服了目前機器人存在的成本高、功耗大、實時性差和定位不準確的問題。

機器人； 智能控制； 嵌入式系統； 神經網絡； 傳感器； 視覺定位； 導航； 無線通信

0 引言

隨著科學技術和人工智能技術的發展，一種以自主或半自主方式運行、為人類的生活提供服務的機器人正逐漸融入我們的生活。由于智能機器人具有完善的機電一體化系統，集中了控制工程、電子信息和傳感技術等領域的優勢，因此被廣泛地應用在工業生產、遠程醫療、娛樂生活和農業等領域。國內外也出現了各種功能的機器人，諸如根據環境自主變化的結構機器人、國際象棋之王——卡斯帕羅夫高智能機器人、新型實現面對面互動交流的呈現機器人——派寶等。但是目前的機器人也存在獨立性差、功能單一、計算能力差、難以保證實時性等缺陷。

隨著人類社會發展的需求，對各種機器人的性能要求也越來越高。為綜合改善目前已有的技術和理論平臺，提出了一種基于嵌入式系統和機器視覺定位的室內移動機器人系統，并對其定位導航、自主避障、無線通信等功能進行了設計。

1 系統設計

在硬件方面，主要采用主從結構的分布式處理方式，根據控制系統硬件結構和系統的功能需求，采用具有單片機化、體積小、功耗低、可靠性高、外設資源豐富的DSP作為處理平臺的核心，協調控制各個子模塊系統[1]。子模塊中包括基于ARM處理機的驅動控制模塊、基于超聲波測距的自主避障模塊、基于TMS320C5416的機器視覺信息處理模塊和基于ZigBee技術的無線通信模塊。各子模塊采用低功耗、低成本、存儲量大、可擴展性強、處理速度快的ARM處理機或DSP處理器，單獨對相應模塊的數據進行大量處理。而上位機負責小數據融合、分配任務指令和協調各子模塊等工作，具有一定的可靠性和實時性。這種可高效運行的嵌入式設計結構增加了系統的穩定性，便于系統維護。

為了使機器人有足夠長的續航時間，采用一種方便、快捷的USB充電方式，并借鑒自主式充電電路，使機器人在電量不足時能夠回到充電地點自行充電，增加了靈活性與自動性。

系統結構如圖1所示。

圖1 系統結構圖

在軟件設計方面，本文結合了US/OS-II操作系統，采用了先進的圖像處理技術、神經網絡學習算法和多傳感器信息融合算法。通過不斷的學習，增加了機器人的適應性，使其在完全未知的環境下能夠順利運行。其軟件實現方案如圖2所示。

圖2 軟件實現方案示意圖

2 驅動控制模塊

目前，機器人常見的機械結構有輪式、履帶式、雙足式、復合式等。輪式機器人具有結構簡單，靈活度高，控制方便、功耗低的優點。綜合考慮成本、環境和機械性能等因素，本文設計了一種方便、易控、穩定、智能的兩輪移動機器人，以滿足室內定位和遠程控制的要求。該設計主要基于ARM單片機和L298N驅動芯片的控制驅動模塊。配合步進電機的使用，單片機輸入的脈沖信號經過數模轉換、脈沖調制、放大等電路控制電機的轉速以及轉向，能有效、實時地控制機器人的運行狀態。該方式簡單、靈活、穩定、易控制，且不會帶來其他干擾。

3 導航與定位

導航與定位技術是實現機器人在外界環境中自主移動的主要技術。目前機器人有多種導航方式，因環境因素的不同可以分為磁導航、慣性導航、GPS導航、視覺導航、聲音導航和神經網絡導航等。磁導航的原理是通過電磁傳感器對磁場的檢測來感知路徑信息。該方法抗干擾能力強、簡單實用，但是成本高、靈活性和可維護性差、要依賴一定的平臺，同時還存在線路鋪設的問題。GPS導航是一種以空間衛星為基礎的高精度導航系統，由于存在信號阻礙、多徑干擾等缺點，不適用于室內導航。聲音導航具有無方向性，時間分辨率高，但空間分辨率低。

對比以上的導航技術，本文主要采用視覺導航技術。視覺導航是主要通過攝像頭拍攝圖片并對圖像進行處理以實現導航的方法。根據外界環境已知程度，可以采用環境地圖匹配導航。信息量的完整性與準確性是視覺導航的絕對優勢。而慣性導航借助陀螺儀和加速度計所測量到移動機器人的方位角和加速率以確定當前的位置，并根據先驗地圖規劃移動機器人的路徑，從而實現自主導航。本文利用慣性導航無需外界環境的優勢，采用RBF網絡和基于Elitist競爭機制的遺傳方法，實現對光纖陀螺儀漂移誤差模型的辨識[2]。該方法能夠顯著減少光纖陀螺的誤差，提高移動機器人導航定位的精度，解決了光線很暗或者物體不在視野范圍內時的機器人導航與定位問題。

3.1 硬件組成

視覺系統的硬件電路分為圖像采集和視覺信息處理2部分。圖像采集部分主要使用多自由度的CMOS攝像頭和采集卡，實現自動跟蹤和移動探測。與CCD攝像頭相比，COMS攝像頭具有信息讀取方式簡單、輸出信息速率快、耗電少、體積小、質量輕、集成度高、價格低等特點，是未來數碼相機的理想成像芯片。由于視覺導航存在信息數據計算量大、實時性較差等問題，本文采用運算速度快、存儲豐富、功耗低的TI TMS320C5416作為處理系統，以提高運行與響應速度。

3.2 圖像處理

為了保證系統的可靠性與實時性，本文采用快速優化的圖像處理技術，對采集到的視覺圖像進行處理[3]。

首先運用二值法對圖像進行灰度級處理，然后使用迭代法閥值圖像分割方法產生動態的閾值，對圖像進行實時分割。分割后的圖像會有噪聲，本文采用圖像干擾消去法，并建立數學形態學模型，以先腐蝕后膨脹運算的原則對圖像進行特征提取和邊緣檢測，消除小物體，并在纖細點處分離物體，平滑較大物體邊界，保持物體原有的面積，為圖像重建與恢復打下基礎。

利用傳感器感知周圍環境，結合圖像區域標記法進行地圖的構造與存儲。構造過程使用了一種基于尺度空間理論的Harris角點檢測方法[4]，該方法能確保角點不受光照條件和攝像機姿態變化的影響。當機器人重新進入該區域時，會進行地圖的匹配定位，并按環境的變化情況更新地圖以實現導航。

圖像處理軟件流程如圖3所示。

圖3 圖像處理軟件流程圖

3.3 基于超聲波傳感器的避障模塊

為了完成機器人在自主移動過程中的自主避障功能，移動機器人需要實時、主動探測與障礙物之間的距離，以免碰撞。目前，常用的方法是基于紅外傳感器和超聲波傳感器進行測距。由于光電傳感器易受光線、介質等環境因素的影響，所以紅外模塊采用直射式、反射式等收發方式的測距結果都不準確。因此，在設計避障模塊時，采用了低成本的超聲波檢測模塊[5]。與共振法和差頻法相比，回波法是超聲波測距較為常用的簡易方法。選擇由發射電路發射工作頻率為40 kHz超聲波，遇到障礙物反射后再經過放大裝置返回到接收電路中，ARM通過測量超聲脈沖從發出到接收的時間計算出機器人與障礙物之間的距離。

為了解決單一傳感器所產生的方向性差等問題，本文采用多超聲傳感器和多傳感器融合技術進行測距。同時，為了在復雜、未知的移動環境中預測出障礙物的位置，采用了具有很強容錯性和魯棒性的模糊控制算法，建立障礙物的位置和方向的模糊關系，并規劃機器人的正確路徑。由于超聲波速與溫度有關，故本文采用簡單的ds18b20測溫器件對外界環境中的溫度進行感知，以補償溫度對超聲波速的影響、實現測距的精確性和實時性[6]。超聲波傳感器的避障模塊設計方案如圖4所示。

圖4 避障模塊設計方案示意圖

3.4 無線通信模塊

為了實現對機器人的智能控制，增加機器人之間以及機器人和服務器之間的信息交換，設計了一種基于ZigBee技術的無線通信模塊。與有線通信相比，該通信方式降低了線路鋪設的成本，易于安裝和維護。與傳統的WiFi和藍牙方式相比，該方案響應速度較快，具有低成本、低功耗、高安全、擴展空間大的優點，以及很強的組網能力。機器人之間的通信使用CC2430無線通信模塊，其系統芯片滿足2.4 GHz ISM波段應用的低成本、低功耗要求。每個芯片上都具有ZigBee射頻前端、內存和微控制器，還包含了數模轉換器、定時器和足夠大的RAM[7]。

3.5 軟件核心算法

多傳感器信息融合解決了單一傳感器獲得信息量不完整和不準確的問題[8]，它對多個傳感器所提供的局部環境信息進行統一、集成處理，實現了信息的互補性和冗余性，保障了信息的實時、全面傳輸，為機器人系統快速、準確地作出正確的判斷和決策奠定了基礎。目前，多傳感器融合技術方法主要有加權平均法，卡爾曼濾波法，貝葉斯估計，D-S證據理論推理等[9]。本文采用一種將D-S理論和人工神經網路相結合的信息融合結構[10]。 D-S證據理論無需先驗概率，能夠滿足比貝葉斯概率論更弱的條件；具有直接表達“不確定”和“不知道”的能力，但其缺乏魯棒性，證據對命題具有絕對否決權，對基本信度分配很敏感。在非線性化系統中，利用BP神經網路多層前饋網絡的反相傳播學習方式，很好地實現了模式識別[11]。軟件算法的原理結構如圖5所示。

圖5 軟件算法的原理結構圖

4 結束語

隨著網絡技術和人工智能技術的發展，智能機器人已經廣泛地應用在各個領域。實現自主機器人的實用化、系統化、智能化是機器人研究中富有挑戰性的課題。

本文主要設計了一種基于視覺跟蹤和嵌入式系統的自主機器人，該機器人具有低功耗、低成本、獨立性強、方便維護、靈活易控的優點，可以實現導航定位、自主避障、無線通信等功能，具有廣闊的應用前景。

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Design of the Machine Vision Positioning System for Indoor Mobile Robot

LUAN Luxiang

(Liaoning Provincial College of Communications，Shenyang 110122，China)

By adopting the embedded real-time operating system with DSP+ARM micro controllers as the core,the indoor mobile robot based on embedded system and machine vision positioning is designed.By using visual navigation image processing technology,the morphological method,and the Harris corner detection method based on scale space theory,and with aid of inertial navigation technology of gyroscope and accelerometer,the map matching positioning can be conducted,and the map can be updated in accordance with the variation of environment for implementing navigation.Based on ultrasonic sensors,the obstacle avoidance module is designed to realize automatic obstacle avoidance.The wireless communication module is designed based on ZigBee technology,to achieve intelligent control for robot,and implement information exchange between robots and between robot and server.By using multi-sensor fusion technology,the D-S theory and artificial neural network is combined.In nonlinear system,with help of inverse propagation learning mode of BP neural network multi-layer feedforward network,pattern recognition can be implemented well.Comparing with other robot systems,this system possesses powerful independent operability,functional diversification,and strong extensibility,and it overcomes the disadvantages of current robots,such as high cost,large power consumption,poor real time performance and inaccurate positioning.

Robot； Intelligent control； Embedded system; Neural network; Sensor； Vision positioning; Navigation; Wireless communication

欒祿祥(1983—)，男，碩士，講師,主要從事自動化控制、計算機網絡、控制理論與控制工程和大數據采集與大數據應用技術的研究和應用。E-mail：phacker@163.com。

TH6;TP23

A

10.16086/j.cnki.issn 1000-0380.201702013

修改稿收到日期：2016-03-05