專利名稱：人工路標(biāo)視覺導(dǎo)航方法
技術(shù)領(lǐng)域：
信息技術(shù)自動(dòng)控制領(lǐng)域，適合在各種物流機(jī)器人導(dǎo)航中控制使用。
背景技術(shù)：
目前，自主移動(dòng)機(jī)器人的定位與導(dǎo)航問題是智能機(jī)器人領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，同時(shí)也是智能移動(dòng)機(jī)器人的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，為此，各種定位導(dǎo)航技術(shù)和車載傳感器系統(tǒng)相繼涌現(xiàn)，目前所采用的主要方法有依靠羅盤、里程計(jì)等給出移動(dòng)機(jī)器人大致位置和方向的相對(duì)定位系統(tǒng)；利用聲納通過測(cè)量景物與機(jī)器人之間的距離來建立局部景物模型；電磁導(dǎo)引方法是利用鋪在地下或地面上的磁條構(gòu)成機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)路徑，來約束機(jī)器人沿磁條行走。該方法多用于工業(yè)，存在的不足是路徑不能輕易改動(dòng)，而且造價(jià)也很昂貴；激光掃描法是激光發(fā)射器與特定的合作目標(biāo)相結(jié)合，可以實(shí)時(shí)算出激光發(fā)射器的精確位置；沿線導(dǎo)航是機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)中利用感光元件跟蹤一個(gè)事先被劃在地上的可見或不可見熒光顏料；最為廣泛使用的視覺導(dǎo)航是通過攝像機(jī)攝取周圍景物的圖像，然后利用數(shù)字圖像處理中的各種方法來分析、識(shí)別出景物中的一些自然特征(自然路標(biāo))或者是人造特征(人工路標(biāo))，從而來確定機(jī)器人的位置，在科研和軍事上廣為應(yīng)用。
視覺方法是近年來隨著計(jì)算機(jī)速度和光學(xué)儀器精度的提高而迅速發(fā)展起來的結(jié)果，也是一種先進(jìn)定位導(dǎo)航方法，基于視覺導(dǎo)航的移動(dòng)機(jī)器人具有更好的柔性，具有更高的智能，才能真正稱為智能移動(dòng)機(jī)器人。基于自然路標(biāo)的視覺導(dǎo)航與人工路標(biāo)導(dǎo)航相比，目標(biāo)設(shè)定復(fù)雜、控制難度大，難于實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的精確控制，給物流機(jī)器人的控制應(yīng)用帶來不便。

發(fā)明內(nèi)容
為解決以上導(dǎo)航方法之不足，本發(fā)明提供一種基于人工路標(biāo)的視覺導(dǎo)航方法，此方法中，人工路標(biāo)在世界坐標(biāo)系中的位置是預(yù)先已知的，當(dāng)從捕獲的景物圖像中提取出路標(biāo)的圖像坐標(biāo)后，通過路標(biāo)在圖像中的位置和它們?cè)谑澜缱鴺?biāo)系中的幾何關(guān)系，就可以計(jì)算出攝像機(jī)在世界坐標(biāo)系中的絕對(duì)位置，從而達(dá)到費(fèi)用低廉、無噪音、無有害影響、信息量大的機(jī)器人導(dǎo)航目的。
本發(fā)明的設(shè)計(jì)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的
本發(fā)明人工路標(biāo)視覺導(dǎo)航方法由下列方法和設(shè)備組成1、路標(biāo)的設(shè)計(jì)方法2、路標(biāo)存放位置3、路標(biāo)識(shí)別導(dǎo)航裝置4、路標(biāo)識(shí)別控制流程其中，路標(biāo)設(shè)計(jì)方法為一種灰度模式路標(biāo)，如圖4所示，它由兩個(gè)豎著的同寬度的長(zhǎng)黑條、四個(gè)橫著的同寬度的長(zhǎng)黑條及中間的數(shù)字三部分構(gòu)成，對(duì)于不同路標(biāo)的六個(gè)黑條是相同的，用于路標(biāo)檢測(cè)，而數(shù)字的變化用來區(qū)別路標(biāo)，由于每個(gè)數(shù)字可從0到9，因此可以組成100種(2位數(shù)字，0～99)或1000種(3位數(shù)字，0～999)不同的模式。
路標(biāo)存放位置將打印好的數(shù)字路標(biāo)粘在與地面垂直的平面上，如墻壁或電腦桌的側(cè)面；高度與機(jī)器人的攝像機(jī)高度大致相同。
路標(biāo)識(shí)別導(dǎo)航裝置僅由帶有單個(gè)攝像機(jī)的機(jī)器人構(gòu)成，攝像機(jī)分辨率可任意設(shè)置，本裝置為320×240。
路標(biāo)識(shí)別控制流程由下列步驟組成，其流程圖由圖10所示步驟1首先將所攝取的256色灰度圖像二值化，方法很多，這里僅介紹一種簡(jiǎn)單方法。機(jī)器人攝像機(jī)照射路標(biāo)后，在整個(gè)圖像中搜索出最大灰度值Graymax和最小灰度值Graymin，從而求出圖像二值化時(shí)所要用到的閾值T=Graymax+Graymin2,]]>利用這個(gè)閾值把圖像二值化，將灰度值大于T的變?yōu)?55，將灰度值小于T的變?yōu)?，主要是增加路標(biāo)與周圍環(huán)境的對(duì)比度，突出人工路標(biāo)識(shí)別信號(hào)；步驟2先從圖像底部向上部逐行掃描先檢測(cè)出水平方向①是否有想要的復(fù)比存在，如果存在，則檢測(cè)其左邊②和右邊⑧是否有縱向復(fù)比存在。一旦兩個(gè)方向都檢測(cè)到了復(fù)比，那么就找到了一個(gè)準(zhǔn)路標(biāo)，進(jìn)而可確定出由直線③、④、⑤、⑥所圍成的矩形區(qū)域。在這個(gè)矩形區(qū)域內(nèi)再次利用第一步中取閾值的方法對(duì)區(qū)域內(nèi)的原圖像進(jìn)行精確二值化，這樣便于變光照條件下的路標(biāo)識(shí)別，針對(duì)由直線③、④、⑤、⑥、⑦所圍成的兩個(gè)矩形區(qū)域，其中⑦是③和④的中線，使各個(gè)邊都逐漸向數(shù)字的中心平行移動(dòng)，從而找到包含數(shù)字的最小矩形位置；(如圖6所示)步驟3計(jì)算機(jī)分別在由上一步中得到的兩個(gè)最小矩形內(nèi)識(shí)別數(shù)字，仔細(xì)觀察圖7中的10個(gè)數(shù)字，在圖中根據(jù)三條直線a，b，c與10個(gè)數(shù)字的相交位置的不同，計(jì)算機(jī)就可以識(shí)別出不同數(shù)字來，例如僅只用直線c就能區(qū)分出0，1，4，7；而剩下的數(shù)字2，3，5，6，8，9與c相交的情況相同，此時(shí)再由直線a，b與數(shù)字的相交情況就可以進(jìn)一步確定具體是哪個(gè)數(shù)字了。
人工路標(biāo)視覺導(dǎo)航方法基于幾何不變性和數(shù)字結(jié)構(gòu)特點(diǎn)為依據(jù)其中線性攝像機(jī)成像過程(如圖1所示)其中OW-XWYWZW為世界坐標(biāo)系，Oc-XcYcZc為攝像機(jī)坐標(biāo)系，OI-YIZI為理想圖像坐標(biāo)系。攝像機(jī)可以以任何位姿位于世界坐標(biāo)系中，Oc為鏡頭光心，Xc軸的正向?yàn)楣廨S方向，OI位于Xc軸的正向f處，f為鏡頭的焦距，因此，根據(jù)小孔成像原理，空間中的任一物體P在鏡頭的后方也就是Xc軸的負(fù)向-f處的像平面上成一縮小了的倒影Q，為了與人類視覺聯(lián)系起來同時(shí)也出于說明上的方便，我們?cè)赬c軸的正向f處建立一個(gè)理想圖像平面OI-YIZI，此時(shí)物體P將在該平面上成一個(gè)正立的縮小圖像I，其投影大小與Q相同；最后，再把理想圖像平面上的圖像轉(zhuǎn)變?yōu)橄袼貓D像，即是物體P與像素圖像之間的關(guān)系，對(duì)于基于人工路標(biāo)的移動(dòng)機(jī)器人自定位問題實(shí)質(zhì)上就是由幾個(gè)已知空間坐標(biāo)的人工路標(biāo)在像素圖像上的相對(duì)位置來確定攝像機(jī)的空間位姿。
成像原理中的幾何變換及性質(zhì)設(shè)攝像機(jī)在世界坐標(biāo)系中的位置即光心的坐標(biāo)為(x0，y0，z0)T，姿態(tài)矩陣為R?？臻g中一點(diǎn)在世界坐標(biāo)系中的坐標(biāo)為(xw，yw，zw)T，在攝像機(jī)坐標(biāo)系中的坐標(biāo)為(xc，yc，zc)T，則它們之間的變換為xwywzw=R·xcyczc+x0y0z0]]>若令P＝(x0，y0，z0)T，則有xwywzwRP3×4xcyczc1,----(1)]]>即世界坐標(biāo)系到攝像機(jī)坐標(biāo)系的空間正交變換(剛體變換)，三維攝像機(jī)坐標(biāo)系(xc，yc，zc)T到理想圖像坐標(biāo)系(yu，zv)T之間的轉(zhuǎn)換中心投影變換yu=f·ycxc,zv=f·zcxc]]>另一種形式為yuzv1=f000f000f·yc‾xczc‾xc1---(2)]]>
理想圖像坐標(biāo)系(yu，zv)T到像素坐標(biāo)系(u，v)T之間的變換關(guān)系為平面仿射變換uv=ky0u00kzv0yuzv1---(3)]]>其中ky，kz是像素尺度系數(shù)，即Y與Z方向上的分辨率，(u0，v0)T是圖像中心坐標(biāo)。
我們稱攝像機(jī)的空間位置參數(shù)(x0，y0，z0)T及方向參數(shù)α，β，γ即旋轉(zhuǎn)矩陣R為攝像機(jī)外部參數(shù)；而稱焦距f，像素尺度系數(shù)ky，kz為攝像機(jī)內(nèi)部參數(shù)。
總之，從空間物體到像素圖像共經(jīng)歷了三種幾何變換空間正交變換、中心投影變換、平面仿射變換，在一般情況下，這三種幾何變換有兩個(gè)共同的不變性，即變直線為直線同時(shí)點(diǎn)在直線上的位置順序不變和復(fù)比不變性。所謂復(fù)比是指設(shè)A，B，C，D是共線的四個(gè)相異點(diǎn)，若它們?cè)谥本€上按A，C，D，B的順序排列，則下面這個(gè)關(guān)系就叫做該四點(diǎn)的復(fù)比，記為(ABCD)=ACCBADDB.]]>所謂復(fù)比不變性，如圖2所示，通過任意中心點(diǎn)Ω把直線l上的四點(diǎn)ACDB投影到任意直線Δ上，便得到點(diǎn)A′C′D′B′，此時(shí)有(ACDB)=ACCBADDB=A′C′C′B′A′D′D′B′=(A′C′D′B′).]]>由于空間正交變換不改變線段長(zhǎng)度，所以顯然滿足這個(gè)性質(zhì)；中心投影變換正是圖2所示的例子；對(duì)于平面仿射變換簡(jiǎn)單比是其變換的不變量，即ACCB=A′C′C′B′,ADDB=A′D′D′B′,]]>所以也滿足復(fù)比不變性。由于中心點(diǎn)Ω和直線l的任意性，可推導(dǎo)出如下結(jié)論，在正視、斜視、近視、遠(yuǎn)視等不同條件下，像素圖像中的復(fù)比都等于空間中的復(fù)比，如圖3所示。
本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合“先找門后找號(hào)”的導(dǎo)航經(jīng)驗(yàn)，根據(jù)攝像機(jī)成像原理中三個(gè)幾何變換(空間正交變換、中心投影變換、平面仿射變換)下的復(fù)比不變性和數(shù)字結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，我們提出了一種可應(yīng)用于實(shí)際視覺導(dǎo)航的人工路標(biāo)。該路標(biāo)的特點(diǎn)是在復(fù)雜背景下也很容易被檢測(cè)到，模式種類多達(dá)1000種；在近視、遠(yuǎn)視、大角度斜視以及變光照條件下具有很高的識(shí)別穩(wěn)定性；模式簡(jiǎn)單，很容易制作，而且費(fèi)用低廉；路標(biāo)所含信息很直觀，安裝使用方便。
在路標(biāo)的檢測(cè)與識(shí)別過程中，路標(biāo)的檢測(cè)充分利用了復(fù)比不變性的特點(diǎn)，而不同路標(biāo)的識(shí)別則利用了數(shù)字間結(jié)構(gòu)上的不同?；谏鲜鰞牲c(diǎn)，我們也可以把路標(biāo)模式中的數(shù)字換成任何易識(shí)別的符號(hào)，效果是一樣的。


圖1為本發(fā)明線性攝像機(jī)成像原理圖；圖2為本發(fā)明復(fù)比不變性示意圖；圖3為本發(fā)明各種觀察環(huán)境下的復(fù)比示意圖；圖4為本發(fā)明路標(biāo)模式圖；圖5為本發(fā)明黑條在復(fù)比不變性應(yīng)用原理圖；圖6為本發(fā)明檢測(cè)路標(biāo)示意圖；圖7為本發(fā)明路標(biāo)數(shù)字識(shí)別原理圖；圖8為本發(fā)明路標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)示意圖；圖9為本發(fā)明Xc幾何意義示意圖；圖10為本發(fā)明路標(biāo)識(shí)別流程圖；圖11為本發(fā)明路標(biāo)定位示意圖。
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明人工路標(biāo)視覺導(dǎo)航方法結(jié)合附圖加以詳細(xì)說明。
路標(biāo)模式設(shè)計(jì)說明利用黑條來構(gòu)造復(fù)比的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)，可以證明在傾斜狀態(tài)下，復(fù)比值仍不變，即ACCBADDB=MPPNMQQN,]]>從而增強(qiáng)了路標(biāo)檢測(cè)的穩(wěn)定性。
雖然這種路標(biāo)不能解決部分遮擋問題，但在路標(biāo)模式很多的情況下，遮擋問題就顯得不重要了，這個(gè)被遮擋了，還可以從圖像中的其它路標(biāo)來自定位。
在實(shí)際應(yīng)用中，圖像分辨率和路標(biāo)都可以大些，這樣識(shí)別距離更遠(yuǎn)，穩(wěn)定性更高。
路標(biāo)各部分尺寸的優(yōu)化設(shè)計(jì)也對(duì)識(shí)別的穩(wěn)定性有影響，如圖8所示，a部分要足夠長(zhǎng)，以保證數(shù)字的大??；b部分要有一定距離，便于在斜視情況下確定包含數(shù)字的矩形區(qū)域；數(shù)字大小確定要保證c、d、e足夠長(zhǎng)，便于在遠(yuǎn)視和斜視情況下確定包含數(shù)字的最小矩形，f要有一定高度，這樣就可以每隔5行或10行進(jìn)行路標(biāo)檢測(cè)了，大大的節(jié)省運(yùn)行時(shí)間，g要有一定長(zhǎng)度，這樣可以保證在大角度斜視時(shí)仍能檢測(cè)出豎直方向上的復(fù)比。
基于一個(gè)路標(biāo)的機(jī)器人定位方法
在前面的攝像機(jī)成像原理一節(jié)中，已經(jīng)知道，從空間物體到由攝像機(jī)所成的像素圖像共經(jīng)歷了三種幾何變換空間正交變換、中心投影變換、平面仿射變換。如圖1所示，假設(shè)Ow-XwYwZw為任意取定的世界坐標(biāo)系；Oc-XcYcZc為攝像機(jī)坐標(biāo)系，鏡頭的光心為原點(diǎn)，其在世界坐標(biāo)系中的位置為(x0，y0，z0)T，Xc軸為光軸方向，如果已知攝像機(jī)坐標(biāo)系在世界坐標(biāo)系中的歐拉角α，β，γ，我們很容易得到攝像機(jī)的姿態(tài)矩陣R，于是就可寫出世界坐標(biāo)系與攝像機(jī)坐標(biāo)系之間的剛體變換公式xwywzw=R·xcyczc+x0y0z0----(4)]]>其中(xw，yw，zw)T代表空間中一點(diǎn)在世界坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，(xc，yc，zc)T代表該點(diǎn)在攝像機(jī)坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，顯然，由幾何知識(shí)可得到如下關(guān)系1yIzI=1000f000f·1yc/xczc/xc,]]>其中(yI，zI)T為理想圖像坐標(biāo)系。這就是從三維攝像機(jī)坐標(biāo)系到理想圖像坐標(biāo)系(yI，zI)T之間的中心投影變換。
由理想圖像坐標(biāo)系根據(jù)ypzp=ky00kz·yIzI]]>就可得到像素坐標(biāo)系，其中ky，kz是像素尺度系數(shù)，即Y與Z方向上的分辨率。
綜合上述分析，我們可得到由世界坐標(biāo)系到圖像數(shù)據(jù)坐標(biāo)系之間的變換關(guān)系。公式中攝像機(jī)的空間位置參數(shù)(x0，y0，z0)T及方向參數(shù)α，β，γ即旋轉(zhuǎn)矩陣R為攝像機(jī)外部參數(shù)；而稱焦距f，像素尺度系數(shù)ky，kz為攝像機(jī)內(nèi)部參數(shù)。
因?yàn)槲覀儼讶斯ぢ窐?biāo)粘在了與地面相垂直的平面上，而且高度與攝像機(jī)的高度大致相同，那么如果自主移動(dòng)機(jī)器人的工作路面是平坦的，則機(jī)器人相對(duì)于世界坐標(biāo)系的姿態(tài)就只有繞Zw軸的旋轉(zhuǎn)γ，即是攝像機(jī)的外參僅為x0，y0，γ，這也是機(jī)器人在世界坐標(biāo)系中的位姿。于是，公式(4)可簡(jiǎn)化為xwywzw=cosγ-sinγ0sinγcosγ0001·xcyczc+x0y00.]]>從而由世界坐標(biāo)系到像素坐標(biāo)系之間的變換公式可具體寫為
xc·1ypzp=1000ky000kz·1000f000f·cosγsinγ0-sinγcosγ0001·[xwywzw-x0y00],]]>進(jìn)一步展開得 在推導(dǎo)自定位算法之前，先解釋一下xc的幾何意義，如圖9所示，可以證明xc就是點(diǎn)F在Xc軸上的投影與光心的距離，即AE。PROOF在ΔABE中，由于BA⊥AE，故AE＝DE·sin∠ADE，又由于BE⊥GH，所以∠ADE＝π-∠AGH，而∠AGH＝γ，因此AE＝DE·sinγ.
BE＝y(tǒng)w-y0，F(xiàn)B＝xw-x0，故BD＝FB·ctg(π-γ).所以AE＝(BE-BD)·sinγ＝(yw-y0)·sinγ+(xw-x0)·cosγ.
假設(shè)攝像機(jī)為理想的針孔模型，那么Q點(diǎn)為圖像的中心點(diǎn)。根據(jù)物點(diǎn)F在像素圖像中的位置P很容易求出PQ在理想圖像中的長(zhǎng)度PQ＝y(tǒng)I＝y(tǒng)p/ky，由于EQ＝f，所以∠PEQ＝arctan(PQ/EQ)＝arctan(yp/(ky·f))，根據(jù)公式EF＝xc/cos(∠PEQ)＝xc/cos(arctan(yp/(ky·f)))，就很容易求得物點(diǎn)F與攝像機(jī)光心之間的距離，即是，如果知道了物點(diǎn)在主光軸上的投影與鏡頭光心的距離，就可求出物點(diǎn)與鏡頭光心的距離。
下面舉例說明基于一個(gè)人工路標(biāo)如何進(jìn)行自定位，如圖11所示，一旦識(shí)別出圖像中含有路標(biāo)，那么利用某條從左到右的掃描線很容易就能得到豎著的兩個(gè)黑條的四個(gè)邊界在像素坐標(biāo)系中Yp軸向的坐標(biāo)ypA、ypB、ypC、ypD，沿著ypA和ypD分別從下向上找到橫著的兩個(gè)黑條的最下邊和最上邊在像素坐標(biāo)系中Zp軸向的坐標(biāo)zpE，zpF，zpG，zpH。由于路標(biāo)被貼在與地面垂直的墻上，而且攝像機(jī)采用平視方式，所以EF與GH都垂直于攝像機(jī)的主光軸，即XC軸。于是不難證明，點(diǎn)E與點(diǎn)F在XC軸上的投影是同一點(diǎn)，不妨設(shè)為xc，那么根據(jù)公式(5)中的第三個(gè)方程，能得到如下所示的兩個(gè)方程， 相減可求出xc=f·kz·(zwE-zwF)/(zpE-zpF),]]>式中zwE-zwF是在路標(biāo)設(shè)計(jì)時(shí)就能確定下來的固定值，zpE，zpF是點(diǎn)E與點(diǎn)F在像素坐標(biāo)系中Zp軸向的坐標(biāo)，于是根據(jù)前面的分析，可求出攝像機(jī)光心到直線EF的距離，設(shè)為L(zhǎng)left，同理，也可求出攝像機(jī)光心到直線GH的距離，設(shè)為L(zhǎng)right。由于豎著的兩個(gè)黑條的最左側(cè)A邊與最右側(cè)D邊在世界坐標(biāo)系中的坐標(biāo)是已知的，分別設(shè)為(xwA，ywA)T和(xwD，ywD)T。于是根據(jù)攝像機(jī)的光心到這兩個(gè)邊的距離就可構(gòu)造出兩個(gè)圓的方程， 其中(x0，y0)T為攝像機(jī)光心在世界坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，也可看作是機(jī)器人在世界坐標(biāo)系中的位置，上面的方程是兩圓相交，一般情況下會(huì)得到兩組解，通過檢驗(yàn)很容易將不合理的一組解刪掉，利用已求出的機(jī)器人位置(x0，y0)T，再結(jié)合(5)中前兩個(gè)方程，就可求出機(jī)器人在世界坐標(biāo)系中的姿態(tài)角γ，具體過程如下將(5)中第一個(gè)方程代入第二個(gè)方程整理可得tanγ=f·ky·(yw-y0)-yp·(xw-x0)yp·(yw-y0)+f·ky·(xw-x0),]]>然后根據(jù)實(shí)際情況得到γ的值。
至此，已經(jīng)解決了利用一個(gè)人工路標(biāo)進(jìn)行機(jī)器人自定位的問題。當(dāng)然，如果圖像中存在多個(gè)路標(biāo)時(shí)，可以采用多路標(biāo)定位方法。
本發(fā)明人工路標(biāo)視覺導(dǎo)航方法，經(jīng)過現(xiàn)場(chǎng)實(shí)施運(yùn)行穩(wěn)定可靠，是一種較為科學(xué)的物流機(jī)器人導(dǎo)航方法。
權(quán)利要求
1.一種人工路標(biāo)視覺導(dǎo)航方法，該方法由路標(biāo)的設(shè)計(jì)方法、路標(biāo)存放位置、路標(biāo)識(shí)別導(dǎo)航裝置、路標(biāo)識(shí)別控制流程四部分組成，其特征在于路標(biāo)設(shè)計(jì)方法為一種灰度模式路標(biāo)，它由兩個(gè)豎著的同寬度的長(zhǎng)黑條、四個(gè)橫著的同寬度的長(zhǎng)黑條及中間的數(shù)字三部分構(gòu)成，對(duì)于不同路標(biāo)的六個(gè)黑條是相同的，用于路標(biāo)檢測(cè)，而數(shù)字的變化用來區(qū)別路標(biāo)，由于每個(gè)數(shù)字可從0到9，因此可以組成100種(2位數(shù)字，0～99)或1000種(3位數(shù)字，0～999)不同的模式。
2.按權(quán)利要求1所述的一種人工路標(biāo)視覺導(dǎo)航方法，其特征在于路標(biāo)存放位置將打印好的數(shù)字路標(biāo)粘在與地面垂直的平面上，如墻壁或電腦桌的側(cè)面；高度與機(jī)器人的攝像機(jī)高度大致相同。
3.按權(quán)利要求1所述的一種人工路標(biāo)視覺導(dǎo)航方法，其特征在于路標(biāo)識(shí)別導(dǎo)航裝置僅由帶有單個(gè)攝像機(jī)的機(jī)器人構(gòu)成。
4.按權(quán)利要求1所述的一種人工路標(biāo)視覺導(dǎo)航方法，其特征在于路標(biāo)識(shí)別控制流程由下列步驟組成步驟1首先將所攝取的256色灰度圖像二值化，機(jī)器人攝像機(jī)照射路標(biāo)后，在整個(gè)圖像中搜索出最大灰度值Graymax和最小灰度值Graymin，從而求出圖像二值化時(shí)所要用到的閾值T=Graymax+Graymin2,]]>利用這個(gè)閾值把圖像二值化，將灰度值大于T的變?yōu)?55，將灰度值小于T的變?yōu)?，主要是增加路標(biāo)與周圍環(huán)境的對(duì)比度，突出人工路標(biāo)識(shí)別信號(hào)；步驟2先從圖像底部向上部逐行掃描先檢測(cè)出水平方向①是否有想要的復(fù)比存在，如果存在，則檢測(cè)其左邊②和右邊⑧是否有縱向復(fù)比存在，一旦兩個(gè)方向都檢測(cè)到了復(fù)比，那么就找到了一個(gè)準(zhǔn)路標(biāo)，進(jìn)而可確定出由直線③、④、⑤、⑥所圍成的矩形區(qū)域，在這個(gè)矩形區(qū)域內(nèi)再次利用第一步中取閾值的方法對(duì)區(qū)域內(nèi)的原圖像進(jìn)行精確二值化，這樣便于變光照條件下的路標(biāo)識(shí)別，針對(duì)由直線③、④、⑤、⑥、⑦所圍成的兩個(gè)矩形區(qū)域，其中⑦是③和④的中線，使各個(gè)邊都逐漸向數(shù)字的中心平行移動(dòng)，從而找到包含數(shù)字的最小矩形位置；步驟3計(jì)算機(jī)分別在由上一步中得到的兩個(gè)最小矩形內(nèi)識(shí)別數(shù)字，仔細(xì)觀察10個(gè)數(shù)字，根據(jù)三條直線a，b，c與10個(gè)數(shù)字的相交位置的不同，計(jì)算機(jī)就可以識(shí)別出不同數(shù)字來，例如僅只用直線c就能區(qū)分出0，1，4，7；而剩下的數(shù)字2，3，5，6，8，9與c相交的情況相同，此時(shí)再由直線a，b與數(shù)字的相交情況就可以進(jìn)一步確定具體是哪個(gè)數(shù)字了。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種信息技術(shù)自動(dòng)控制領(lǐng)域，該方法由路標(biāo)的設(shè)計(jì)方法、路標(biāo)存放位置、路標(biāo)識(shí)別導(dǎo)航裝置、路標(biāo)識(shí)別控制流程四部分組成，其中路標(biāo)設(shè)計(jì)方法為一種灰度模式路標(biāo)，它由兩個(gè)豎著的同寬度的長(zhǎng)黑條、四個(gè)橫著的同寬度的長(zhǎng)黑條及中間的數(shù)字三部分構(gòu)成，將打印好的路標(biāo)粘在與地面垂直的平面上，如墻壁或電腦桌的側(cè)面，高度與機(jī)器人的攝像機(jī)高度大致相同，識(shí)別導(dǎo)航裝置僅為帶有單個(gè)攝像機(jī)的機(jī)器人，最后由計(jì)算機(jī)路標(biāo)識(shí)別控制流程完成。流程首先將所攝取的256色灰度圖像二值化，然后掃描檢測(cè)，最后識(shí)別路標(biāo)數(shù)字；其優(yōu)點(diǎn)模式簡(jiǎn)單，很容易制作，而且費(fèi)用低廉；路標(biāo)所含信息很直觀，安裝使用方便。
文檔編號(hào)G05D1/00GK1598487SQ200410021540
公開日2005年3月23日 申請(qǐng)日期2004年7月23日 優(yōu)先權(quán)日2004年7月23日
發(fā)明者郭陽, 方正, 徐心和 申請(qǐng)人:東北大學(xué)