基于单目视觉的多机器人位置与姿态测量方法

文档序号:5884613阅读:276来源:国知局
专利名称:基于单目视觉的多机器人位置与姿态测量方法
技术领域
本发明属于计算机视觉技术领域,实现对多机器人的位置与姿态的确定。
背景技术
随着机器人技术的发展,单个机器人的能力得到很大的提升,但是面对一些复杂 任务时,单个机器人则难以胜任。考虑到任务的复杂性,与单个机器人相比,多个简单的机 器人配合完成复杂的工作不仅能降低成本,而且能提高效率。多机器人协作的应用领域越 来越广,如编队控制,物体搬运等。为实现多机器人的控制,要解决的首要问题就是机器人位置与姿态的确定。现有 技术中,GPS定位系统和惯性测量单元等能确定机器人位置和姿态的信息。但这些设备造价 昂贵,如果每个机器人都配置相应设备不切实际。双目视觉也能实现物体空间坐标的测量, 但同样设备昂贵,且摄像机标定程序复杂,测量精度有限。为了确定多机器人位置与姿态, 本发明提出了一种简单有效、可靠性高、造价低廉的测量方法,通过单目视觉就能实现对任 意多个机器人位置和姿态的测量。

发明内容
本发明的目的是为多机器人提供实时的位置与姿态信息支持。基于位置与姿态信 息实现多机器人的定位、通信、复杂任务的分配与合作、编队等功能。本发明的主要内容包 括多目标识别与图像像素坐标到空间坐标的映射。通过颜色标志点的设计,使得每个机器人在图像中具有区别其它机器人的唯一图 像特征。标志点的选取适合图像分割,能有效排除环境中光线变化的干扰。设计的多目标 识别算法能快速准确的识别图像中的标志点,每帧图像中的所有标志点的识别在一次图像 处理过程中完成。通过对世界坐标系中平面上的点采样及插值,建立了像素坐标与实际空 间坐标的映射关系表。只需通过查询映射表格,就能由目标的像素坐标得到所对应的空间 坐标。本发明有如下特点(1)单目视觉即可实现多机器人位置与姿态的测量。一个普通的摄像头是本发明 对硬件设备的唯一要求,不需要对摄像机标定,或者使用双目视觉摄像机或其他昂贵的测
量设备。( 测量方法稳定可靠,抗干扰能力强。环境中不均勻的光线分布并不影响机器人 位置与姿态的准确测量。(3)对机器人的数量没有限制。只要场地允许,摄像机视场足够大,机器人的数量 可以任意增加。(4)适用性广泛。对于其它空间多目标定位问题,本发明同样使用。


图1世界坐标建立与采样点拾取图2采样点分布与插值图3多机器人标志点设计示意图
具体实施例方式1、图像像素坐标与世界坐标的映射关系通过图像识别只能获得机器人的像素坐标,怎么将像素坐标映射到世界坐标是需 要解决的关键问题之一。通过双目视觉技术确定目标的空间坐标会带来一系列的问题,如 繁琐的摄像机标定过程、昂贵的双目视觉设备。本发明采用一种简单有效的方法,只需使用 一个普通的摄像头,就能实现像素坐标与空间坐标的映射。通常机器人的运动被限制在平 面中,因此确定机器人位姿的问题可以被转化为求解图像平面到世界坐标系中平面的映射 关系。在本发明中,建立了一个图像像素坐标到世界平面坐标的映射表格。当目标的像素 坐标确定之后,通过查询表格,即可知道对应的空间坐标。映射表格的建立过程如下(1)将摄像头置于场地的上方,使其视场能覆盖整个场地;(2)在场地上建立世界坐标系,确定采样点,拍摄采样图像,如图1所示;(3)图像处理,提取采样点的像素坐标;(4)根据采样点值插值其它像素点对应的空间坐标。以上四步中,最后一个步骤中的插值算法是整个像素坐标到世界平面坐标映射表 格建立的关键。由于摄像机存在畸变,因此不管怎样取采样点,采样点在图像上的分布都是 不均勻的。现有的二维插值方法中,双线性插值更合适采样点分布不均勻的情况。双线性 插值方法如下。假设p(x,y)是一个需要插值的像素点,它位于采样点A(Xl,Υι),Β(χ2, y2)、C(x3, y3)、D(x4,y4)所包围的四边形中,四个采样点对应的实际平面坐标分别为(XpY1)^X2J2K (X3,Y3)、(X4, Y4)。双线性插值构成的插值曲面公式为f (x, y) = a^a^+a^+a^j (1)对p(x,y)插值需要求解插值曲面的四个系数(aQ,B1, a2, a3)。首先插值P点的X 坐标,通过求解
权利要求
1.基于单目视觉的多机器人位置与姿态测量方法,其特征是仅利用单目视觉就能实 现对任意多个机器人位置与姿态的测量。
2.根据权利要求1所述,其特征是对单目视觉采集的图像颜色分割,提取标志点像素 坐标,查询像素坐标与世界坐标映射表格得到机器人在世界坐标系下的位置与姿态。
3.根据权利要求2所述,建立像素坐标系到世界坐标系映射表格的特征是在实际平 面上建立世界坐标系,确定采样点,拍摄采样图像;通过基于相邻四个采样点的双线性插值 方法求取非采样像素点对应的世界坐标。
4.根据权利要求2所述,机器人标志点设计的特征是在每个机器人上设置三个色标, 蓝色标志点与红色标志点的连线确定姿态,红色标志点确定位置,第三个标志点确定机器 人身份。
5.根据权利要求2所述,颜色阈值选取的特征是通过拖动阈值滑动条,用户能实时的 观察到环境中红色或蓝色的分割结果,从而选择最合适的阈值。
6.根据权利要求4所述,身份标志点选取的特征是尽量选取RGB颜色空间中距离较 远的颜色作为身份标识点。
全文摘要
本发明提出了一种基于单目视觉实现任意多个机器人位置与姿态测量的方法。通过标志点的设计,使得每个机器人的图像特征具有唯一性。设计的多目标识别算法既能有效抑制环境中光线变化的干扰,又能快速准确的识别图像中的标志点。通过对世界坐标系中平面上的点采样及插值,建立了像素坐标与实际空间坐标的映射关系表。只需通过查询映射表格,就能由目标的像素坐标得到其空间位置与姿态信息。
文档编号G01C9/00GK102141398SQ20101060961
公开日2011年8月3日 申请日期2010年12月28日 优先权日2010年12月28日
发明者刘建辉, 贾英民, 陈霄汉 申请人:北京航空航天大学
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