浅谈移动机器人视觉识别定位技术
浅谈移动机器人视觉识别定位技术
姓名：杜翼班级：机设应08-01 学号：2008543000
摘要：视觉识别定位技术是移动机器人最重要的技术之一，针
对移动机器人所处的不确定环境和自身状态的不可测性，研究与开发机器人视觉识别定位技术应用而生。
本文系统综述了移动机器人的视觉识别定位技术，对其中的仿人视觉的图像搜索与跟踪，信标匹配与优化选择
，基于视觉的多机器人协作定位等进行了较详细的原理分析。
同时对智能机器人
导航技术的发展趋势和存在的问题作了进一步的阐述．
关键词：定位技术智能机器人仿真分析需求
0 引言
定位技术是自主导航智能机器人
应具备的基本功能．是智能机器人能否实现自由导航的
基础。理想的智能机器人应具有以下能力：当处于一个
未知的、复杂的、动态的非结构环境中，并且在没有人
干预的情况下，通过感知环境，能够到达期望的目的
地，同时应尽量减少时间或能量的消耗等。
视觉定位方法是近年来发展起来的一种先进的
定位方法. 利用摄像机摄取包含信标的图像信息, 经
图像处理提取并识别信标, 再根据信标的先验知识,
计算出传感器在环境中的位姿. 当传感器与载体的
位置关系已知时, 则载体在这个环境中的位置和方
向就可以同时计算出来. 如果这种位姿数据可以实
时在线计算, 就满足了移动状态下的自主定位.
1视觉定位识别系统与方法
机器人视觉系统正如人的眼睛一样, 是机器人感知局部环境的重要“器官”, 同时依此感知
的环境信息实现对机器人的导航. 机器人视觉信息主要指二维彩色CCD 摄像机信息, 在有些
系统中还包括三维激光雷达采集的信息。
图像
处理, 其难点在于如何保证定位系统设计功能实现
的前提下具有实时性和鲁棒性. 根据三角定位原理,
视觉信息定位导航要求视觉图像处理能够正确快速
的提取和识别图像中的信标。视觉图像处理方法的优劣是能
否实现快速准确视觉定位计算的关键.
1.1仿人视觉的图像搜索与跟踪
人类的视觉系统在进行目标搜索和跟踪时, 具有这样一个
特性:初始阶段, 人眼对所能看见的范围进行大致的目标搜索和
识别, 然后将注意力集中到感兴趣物体的细节上, 当人所感兴趣
的目标发生运动时, 人眼注意力将完全集中到目标上, 对于目标
之外的物体, 并不注意。因此考虑模拟人类视觉过程来运用遗传算法, 在实时动态图像中进行目标搜索和跟踪。
在机器人视觉系统对现场实时图像采样过程中, 每取
一帧图像只进行一代遗传算法搜索。当然, 这一代搜索在初期
时, 很难正确地识别目标的位置和状态, 但是若以系统整个控
制进程作为种群进化过程来看, 随着视觉跟踪的连续进行, 整
个种群将逐步收敛到目标位置。
另一方面和上面的“一帧图像一代遗传算法搜索”相配合, 将遗传算法搜索范围进行分级。这样做的主要原因是: 随着遗传算
法搜索的进行, 当匹配模板逐渐靠近实际目标区域时, 适应度
函数值将逐渐增大, 它的增大表示离正确的目标位置越来越
近, 此时可将搜索区域进行缩小, 只对系统感兴趣的区域进行
搜索, 对其它区域可以不再进行任何操作, 这一点和人的视觉
跟踪过程非常相似。
目前视觉信息处理的内容主要包括:
视觉信息的压缩和滤波、道路检测和障碍物检测、特定交通道路标志的识别、三维信息感知与
处理. 其中道路检测和障碍物检测是视觉信息处理中最重要的过程, 也是最困难的过程. 视觉
信息的获取是局部路径规划和导航的基础, 道路检测的成功与否决定了机器人能否正确识别
当前的道路环境, 能否正确作出局部路径规划并执行路径跟踪. 为了简化视觉信息处理, 降低
开发难度, 通常把移动机器人的工作环境分为结构化道路环境和非结构化道路环境. 结构
化道路的检测相对来说较易实现, 其检测技术一般都以边缘检测为基础, 辅以Hough 变换、模
式匹配等, 并利用最小二乘法处理对应于道路边界的线条, 得出道路的几何描述. 由于非结构
化道路的环境复杂、特征描述困难, 使得非结构化道路的检测及信息处理复杂化. 目前对非结
构化道路的检测主要采用三种方法: 边缘抽取法、阈值法和分类法.
1.2信标匹配与优化选择
路标匹配就是把识别的图像信标与实际环境中
的路标建立一一对应关系的过程. 由于图像路标相
对于传感器的方位角与实际一致, 所以我们采用角
度匹配的方法来进行路标的匹配.
由于视觉定位采用观测角定位, 属于不精确定
位. 其定位精度不仅取决于信标位置和测角精度, 更
大程度上取决于使用信标的分布和数量. 如果使用
信标分布不当, 很小的测量误差就会导致很大的位
姿(包括位置和方向)计算误差. 所以, 为提高定位精
度, 必须对测得的路标做优化选择.
当机器人上的定位传感器在随载体运动时, 各信标的观测
角在不断变化. 如果存在冗余, 则参加定位计算的路
标组合也在不断的变化. 信标组合切换时, 受绝对误
差影响, 定位结果可能是不连续的. 在冗余情况下,
通过优化组合, 可以减小使用信标变化时定位计算
产生的过大跳变. 常用的信标选择原则是, 当
识别信标冗余时, 使用4 个信标按上述优化原则组
合, 参加定位计算. 当识别信标≤4 时, 按存在的4 个
或3 个信标直接进行定位计算.
1.3基于视觉的多机器人协作定位
基于视觉的
多机器人协作物体定位立足于分布式传感器信息共
享的机制上,该机制通过融合不同机器人的观测信
息为单个机器人提供了大量的环境冗余信息,从而
提高了机器人对即时环境的感知能力。协作过程包
含机器人间的无线通讯和数据融合。通讯可用广播
或点对点的形式,即机器人获得环境信息后发送数
据给同伴,以更新队友构建的环境状态;也可设立服
务器负责接受和融合全队感知的环境数据,并将结
果返回给机器人,各机器人再根据自身需要更新其
构建的环境状态。
PIN-
HEIRO用分配给观测
值的时标来衡量观测概率模型之间的马氏距离
(Mahalanobis distance) ,结合贝叶斯原理融合多个观
测状态来更新物体位置的概率分布[21 ]
。
Fox等应用基于样本的马尔可夫定位方法,提出了
多机器人协同定位的一种统计算法。
; Martinelli 利
用一个集中式的Kalman 滤波器融合机器人群的相
对观测信息,同时定位机器人群中的每个成员。王玲等研究了具有不同观测能力的机器人群在未知
环境中进行合作定位的方法,在只有一个机器人具
有全局定位手段的条件下,机器人群分别利用相对方位和相对距离观测量, 结合粒子滤波器与Kalman
滤波器的优势,各自进行着自身的位置估计
。
2移动机器人视觉导航技术展望
随着计算机技术、传感技术、控制技术、材料技
术的发展，特别是网络技术和图像信息处理技术的
迅猛发展，自主式移动机器人智能导航的研究已取得了丰硕的研究成果，其应用领域不断扩大，应用的
复杂程度也越来越高，因此对移动机器人导航及其
相关技术提出了许多新的要求．视觉导航具有探测范围广、目标
信息完整等
优点，仍是今后导航技术的主要发展方向．视觉导航
技术已取得了很多研究成果，但由于现有计算设备
的运算速度和存储容量的限制，其中的图像处理速
度慢始终没有得到很好解决，相信随着计算机技术
的发展以及对静态和动态图像信息的处理方法研究
的深入，这一问题最终将得到解决．
3结语
总之，移动机器人视觉识别定位技术涉及到传感器技术，电子技术，
计算机技术，控制技术以及人工智能技术等多学科多
种技术。尽管移动机器人取得了令人鼓舞的可喜成
果，但是所述的视觉定位系统和方法在一般场合下, 仍存在稳
定性和鲁棒性问题, 还有待于进一步研究改进.。
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{9}戚芳，简便高精度的机器人手眼视觉标定方法，传感器与微系
扫地机器人原理及实现
扫地机器人结构及控制系统设计 自动清扫机器人是当今服务机器人领域一个热门的研究方向。从理论和技术上讲，自动清扫机器人比较具体地体现了移动机器人的多项关键技术，具有较强的代表性，从市场前景角度讲，自动清扫机器人将大大降低劳动强度、提高劳动效率，适用于宾馆、酒店、图书馆、办公场所和大众家庭。因此开发自动清扫机器人既具有科研上的挑战性又具有广阔的市场前景。 家用智能清扫机，包括计算机、传感器、电机与动力传动机构、电源、吸尘器、电源开关、操作电位计等，在清扫机的顶部共设有三个超声波距离传感器；清扫机底部前方边沿安装有5个接近开关，接近开关与超声波距离传感器一起，构成清扫机测距系统；清扫机装有两台直流电机；在清扫机的底部安装有吸尘器机构。自动清扫机器人的功能是自动完成房间空旷地面尤其是家居空旷地面的清扫除尘任务，打扫前，要把房间里的物体紧靠四周墙壁，腾出空旷地面。清扫机完成的主要功能：能自动走遍所以可进入的房间，可以自动清扫吸尘，可在遥控和手控状态下清扫吸尘。 本文所介绍的自动清扫机器人的总体布局方案如图1所示，前后两轮为万向轮，左右两轮为驱动轮。驱动轮设计采用两轮独立且各由两台步进电动机驱动的转向方式，通过控制左右两轮的速度差来实现转向。考虑到机器人实际应用的实用性，本驱动系统设计成一个独立的可方便替换的模块，当机器人驱动系统发生故障时，只需简单步骤就可以对驱动部分进行替换。同时为了机器人能够灵活的运动，从动轮选用万向轮。 下图为自动清扫机的三维立体图：
自动清扫机器人车箱体采用框架式结构。从下至上分隔成三个空间：第一层装配各运动部件的驱动电机、传动机构；第二层为垃圾存储空间；第三层装配机器人控制系统、接线板、
《机器人技术》课程报告5000字——移动机器人定位技术综述(室内)
XXXX科技大学 机械工程学院 2019-2020学年《机器人技术》课程报告 移动机器人定位技术综述(室内) 指导教师：XXX 学生姓名：XXX 班级： 学号： 专业：机械设计制造及其自动化
目录 0引言 (2) 1 定位技术 (3) 1.1航迹推算定位 (3) 1.2地图匹配定位 (4) 1.3基于信标的定位 (5) 1.4基于概率方法的定位技术 (5) 2结论以及展望 (7) 3参考文献 (8)
0引言 机器人在运动过程中会碰到并解决以下三个问题： （1）我（机器人）现在何处？ （2）我要往何处走？ （3）我如何到达该处？ 其中第一个问题是其导航系统总的定位及其跟踪问题，第二、三个是导航系统的路径规划问题。移动机器人定位技术的任务就是解决上面的第一个问题。 定位问题是移动机器人领域内一个最重要的内容。最开始只是基于记录机器人运动的内部传感器进行航位推算，后来利用各种外部传感器，通过对环境特征的观测计算机器人相对于整个环境的位置和方向。直到今天，形成了融合内、外部传感器的机器人定位方法。 现有的移动机器人定位传感器种类很多，主要分为两种：基于机器人内部所用的传感器，如里程计、陀螺、罗盘、摄像头、激光雷达等和基于机器人外部所用的传感器，如摄像头、激光雷达，超声波。而大多数的移动机器人安装了不只一种用于定位的传感器。不同的传感器组合，采用不同的定位手段，都可以被移动机器人用来定位。自主移动机器人的室内定位作为机器人研究领域中最基本的问题已被广泛研究。GPS以其卓越的性能已经成为移动机器人室外定位导航普遍采用的定位系统，但当移动机器人被放置在室内环境时，GPS是不合适的。一方面，室内定位一般要求更高的定位精度(cm级)；另一方面，GPS定位系统对室内的覆盖效果并不好。至今为止，还没有一种通用的室内定位系统，因此，人们研究了各种各样的室内定位方法。本文将简单介绍自主移动机器人的室内定位方法，主要包括航迹推算定位、地图匹配定位、基于信标的定位和概率估算定位。 图0.1 移动机器人
移动机器人定位系统设计方案
移动机器人定位--传感器和技术 摘要 确切的了解车辆的位置是移动机器人应用的一个基本问题。在寻找解决方案时，研究人员和工程师们已经开发出不同的移动机器人定位系统、传感器以及技术。本文综述了移动机器人定位相关技术，总结了七种定位系统：1.里程法；2.惯性导航；3.磁罗盘；4.主动引导； 5.全球定位系统； 6.地标式导航和 7.模型匹配。讨论了各自的特点，并给出了现有技术的例子。 移动机器人导航技术正在蓬勃发展，正在开发更多的系统和概念。因为这个原因，本文给出的各种例子只代表各自的种类，不表示作者的倾向。在文献上可以发现许多巧妙的方法，只是限于篇幅，本文不能引用。 1。介绍 摘要概述了该技术在传感器、系统、方法和技术的目标，就是在一个移动机器人的工作环境中被找到。在测量文献中讨论这个问题，很明显，不同方法的基准比较是困难的，因为缺乏公认的测试标准和规的比较。使用的研究平台大不相同，用于不同的方法的关键假设也大不相同。再进一步，困难源自事实上不同的系统是处在其发展的不同阶段。例如，一个系统已经可以商业化；而另一个系统，也许有更好的性能，却只能实验室条件下作有限的测试。正是由于这些原因，我们一般避免比较甚至判断不同系统或技术的表现。在这篇文章里，我们也不考虑自动引导车(AGV)。AGV使用磁带、地下的引导线、或地面上的彩色条纹在作引导。这些小车不能自由设计路径，不能改变自己的道路，那样它们无法响应外部传感器输入（如避障）。然而，感兴趣的读者可能会在[Everett, 1995]找到AGV引导技术调查。 也许最重要的移动机器人定位文献的阅读结果，正是到目前为止，并没有真正完美的解决问题的方案。许多局部的解决办法大致分为两组：绝对的和相对的位置测量。因为缺乏一种完善的方法，开发移动机器人通常结合两种方法，从每个小组选一个方法。这些方法可以进一步分为以下七类: I：相对位置的测量（也称为Dead-reckoning） 1。里程法 2。惯性导航 II：绝对位置测量（基于参考的系统） 3。磁罗盘 4。主动发射引导 5。全球定位系统 6。地标式导航 7。模型匹配
一种全向移动机器人的实现
一种全向移动机器人 的实现 --------------------------------------------------------------------------作者: _____________ --------------------------------------------------------------------------日期: _____________
机械电子学 学院：机电工程学院 专业：机械设计及理论 班级：研1501 学号： 姓名：鹿昆磊 指导教师：李启光 日期： 2016年5月13日 一种全向移动机器人的设计
摘要:轮式机器人作为移动机器人中的重要分支之一,由于其承载能力强、定位精度高、能源利用率高、控制简单等优点，长久以来一直受到国内外研究人员的关注。移动机器人的研宄涉及到控制理论、计算机技术和传感器技术等多门学科。因此,对轮式移动机器人进行研宄具有一定的意义。本文对四轮独立驱动和转向移动机器人的机械结构设计、运动学以及控制程序设计进行了分析研宄。 关键词：移动机器人；四轮独立驱动和转向； As one of the important branch of mobile robotics, wheel mobile robot has long been paid attention to by the research people at home and abroad for its high load ability, positioning accuracy, high efficiency, simple control, etc. Mobile robot has close relation to many technologies such as control theory, computer technology, sensor technology, etc. Therefore, research on the mobile robot has important significance. KEYWORDS: Mobile Robot; Four Wheel Drive and Steering; 0 前言 机器人技术的发展对人类社会产生了深渊的影响。首先,机器人被使用在那控需要重复劳动的场合,它不仅能够很好的胜任人类的工作,还可以更有效、快捷地完成工作任务。其次,在一些危险、有毒等场合,机器人也被用来代替人类去完成相应的工作。最后,机器人被运用在那些人类暂时无法到达的地方,例如深海、空间狭窄等地方。 陆地移动机器人大致分为轮式移动机器人、腿式移动机器人、履带式移动机器人、跳跃式移动机器人等几种。其中轮式移动机器人以其承载能力强、驱动和控制简单、移动方便、定位精准、能源利用率高、现有研宄成果较多等良好的表现更受科研人员热捧,许多科研人员纷纷加入其中作进一步研究、探索。 本文使用45度麦克纳姆轮，四轮独立驱动形式工作，在平面内可以实现3自由度运动，它非常适合工作在空间狭窄、有限、对机器人的机动性要求高的场合中[1]。 1 工作原理 单独的麦克纳姆轮无法实现全方位移动，需要多个( 至少4个) 才能组成全方位移动平台。因此，有必要对全方位移动平进行运动学分析，以便为全方位移动平台控制算法提供理论依据。 图1是一种麦克纳姆轮，典型的采用4个麦克纳姆轮的全方位移动平台如图2所示，图中车轮斜线表示轮缘与地面接触辊子的偏置角度，滚子可以实现2自由度的运动，一个是绕车轴旋转的运动和一个绕滚子轴向的旋转运动。 以移动平台中心O点为原点建立 全局坐标系, 相对地面静止; 是车轮 i中心。在平面上，全方位移动平台具有 3 个自由度，其中心点O 速度车轮绕轮轴转动的角速度是，车轮中心的速度是，辊子速度是。 图1 麦克纳姆轮
机器人视觉系统介绍
机器人视觉（Robot Vision）简介 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成： ＊照明 ＊图像聚焦形成 ＊图像确定和形成摄像机输出信号
机器人定位技术详解
机器人定位技术介绍 前言 随着传感技术、智能技术和计算技术等的不断提高，智能移动机器人一定 能够在生产和生活中扮演人的角色。那么移动机器人定位技术主要涉及到 哪些呢？经总结目前移动机器人主要有这5大定位技术。 移动机器人超声波导航定位技术 超声波导航定位的工作原理也与激光和红外类似，通常是由超声波传感器的发射探头发射出超声波，超声波在介质中遇到障碍物而返回到接收装置。 通过接收自身发射的超声波反射信号，根据超声波发出及回波接收时间差及传播速度，计算出传播距离S，就能得到障碍物到机器人的距离，即有公式：S＝Tv／2式中，T—超声波发射和接收的时间差；v—超声波在介质中传播的波速。 当然，也有不少移动机器人导航定位技术中用到的是分开的发射和接收装置，在环境地图中布置多个接收装置，而在移动机器人上安装发射探头。 在移动机器人的导航定位中，因为超声波传感器自身的缺陷，如：镜面反射、有限的波束角等，给充分获得周边环境信息造成了困难，因此，通常采用多传感器组成的超声波传感系统，建立相应的环境模型，通过串行通信把传感器采集到的信息传递给移动机器人的控制系统，控制系统再根据采集的信号和建立的数学模型采取一定的算法进行对应数据处理便可以得到机器人的位置环境信息。 由于超声波传感器具有成本低廉、采集信息速率快、距离分辨率高等优点，长期以来被广泛地应用到移动机器人的导航定位中。而且它采集环境信息时不需要复杂的图像配备技术，因此测距速度快、实时性好。 同时，超声波传感器也不易受到如天气条件、环境光照及障碍物阴影、表面
粗糙度等外界环境条件的影响。超声波进行导航定位已经被广泛应用到各种移动机器人的感知系统中。 移动机器人视觉导航定位技术 在视觉导航定位系统中，目前国内外应用较多的是基于局部视觉的在机器人中安装车载摄像机的导航方式。在这种导航方式中，控制设备和传感装置装载在机器人车体上，图像识别、路径规划等高层决策都由车载控制计算机完成。 视觉导航定位系统主要包括：摄像机（或CCD图像传感器）、视频信号数字化设备、基于DSP的快速信号处理器、计算机及其外设等。现在有很多机器人系统采用CCD图像传感器，其基本元件是一行硅成像元素，在一个衬底上配置光敏元件和电荷转移器件，通过电荷的依次转移，将多个像素的视频信号分时、顺序地取出来，如面阵CCD传感器采集的图像的分辨率可以从 32×32到1024×1024像素等。 视觉导航定位系统的工作原理简单说来就是对机器人周边的环境进行光学处理，先用摄像头进行图像信息采集，将采集的信息进行压缩，然后将它反馈到一个由神经网络和统计学方法构成的学习子系统，再由学习子系统将采集到的图像信息和机器人的实际位置联系起来，完成机器人的自主导航定位功能。 GPS全球定位系统 如今，在智能机器人的导航定位技术应用中，一般采用伪距差分动态定位法，用基准接收机和动态接收机共同观测4颗GPS卫星，按照一定的算法即可求出某时某刻机器人的三维位置坐标。差分动态定位消除了星钟误差，对于在距离基准站1000km的用户，可以消除星钟误差和对流层引起的误差，因而可以显着提高动态定位精度。 但是因为在移动导航中，移动GPS接收机定位精度受到卫星信号状况和道路环境的影响，同时还受到时钟误差、传播误差、接收机噪声等诸多因素的影响，因此，单纯利用GPS导航存在定位精度比较低、可靠性不高的问题，所以在机器人的导航应用中通常还辅以磁罗盘、光码盘和GPS的数据进行导
移动机器人定位与地图创建(SLAM)方法
自主移动机器人同时定位与地图创建（SLAM）方法1.引言： 机器人的研究越来越多的得到关注和投入，随着计算机技术和人工智能的发展，智能自主移动机器人成为机器人领域的一个重要研究方向和研究热点。移动机器人的定位和地图创建是自主移动机器人领域的热点研究问题。对于已知环境中的机器人自主定位和已知机器人位置的地图创建已经有了一些实用的解决方法。然而在很多环境中机器人不能利用全局定位系统进行定位，而且事先获取机器人工作环境的地图很困难，甚至是不可能的。这时机器人需要在自身位置不确定的条件下，在完全未知环境中创建地图,同时利用地图进行自主定位和导航。这就是移动机器人的同时定位与地图创建(SLAM) 问题，最先是由SmithSelf 和Cheeseman在1988年提出来的，被认为是实现真正全自主移动机器人的关键。SLAM问题可以描述为：机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动，在移动过程中根据位置估计和传感器数据进行自身定位，同时建造增量式地图。在SLAM中，机器人利用自身携带的传感器识别未知环境中的特征标志，然后根据机器人与特征标志之间的相对位置和里程计的读数估计机器人和特征标志的全 局坐标。这种在线的定位与地图创建需要保持机器人与特征标志之间的详细信息。近几年来，SLAM的研究取得了很大的进展，并已应用于各种不同的环境，如：室内环境、水下、室外环境。 2.SLAM的关键性问题 2.1地图的表示方式 目前各国研究者已经提出了多种表示法，大致可分为三类：栅格表示、几何信息表示和拓扑图表示，每种方法都有自己的优缺点。
栅格地图表示法即将整个环境分为若干相同大小的栅格，对于每个栅格各指出其中是否存在障碍物。这种方法最早由Elfes和Moravec提出，而后Elfes进行了进一步的研究。它的优点在于创建和维护容易，尽量的保留了整个环境的各种信息，同时借助于该地图，可以方便地进行自定位和路径规划。缺点在于：当栅格数量增大时(在大规模环境或对环境划分比较详细时)，对地图的维护行为将变得困难，同时定位过程中搜索空间很大，如果没有较好的简化算法，实现实时应用比较困难。 几何信息地图表示法是指机器人收集对环境的感知信息，从中提取更为抽象的几何特征，例如线段或曲线，使用这些几何信息描述环境。该方法更为紧凑，且便于位置估计和目标识别。几何方法利用卡尔曼滤波在局部区域内可获得较高精度，且计算量小，但在广域环境中却难以维持精确的坐标信息。但几何信息的提取需要对感知信息作额外处理，且需要一定数量的感知数据才能得到结果。 拓扑地图抽象度高，特别在环境大而简单时。这种方法将环境表示为一张拓扑意义中的图(graph)，图中的节点对应于环境中的一个特征状态、地点。如果节点间存在直接连接的路径则相当于图中连接节点的弧。其优点是： (1)有利于进一步的路径和任务规划， (2)存储和搜索空间都比较小，计算效率高， (3)可以使用很多现有成熟、高效的搜索和推理算法。 缺点在于对拓扑图的使用是建立在对拓扑节点的识别匹配基础上的，如当环境中存在两个很相似的地方时，拓扑图方法将很难确定这是否为同一点。 2.2不确定信息的描述
机器人与自动化技术.
机器人与自动化技术 “机器人、无处不在的屏幕、语音交互，这些都将改变我们看待‘电脑’的方式。一旦看、听、阅读能力得到提升，你就可以以新的方式进行交互。”----比尔?盖茨在某电视节目中，预测未来科技领域的下一件大事时表示：机器人与自动化技术将成为未来发展的一大趋势，可以改变世界！ 工业机器人的应用，正从汽车工业向一般工业延伸，除了金属加工、食品饮料、塑料橡胶、3C、医药等行业，机器人在风能、太阳能、交通运输、建筑材料、物流甚至废品处理等行业都可以大有作为。 当然，即将“改变世界”的机器人不仅仅具有代替人工的价值，在很多人类无法实现的领域也将出现机器人的身影。譬如，派送采矿机器人到月球和小行星上采挖稀土矿，将有望成为现实。 而更令比尔?盖茨寄予厚望的是机器人将像“电脑”一样改变人类的生活。 日本早稻田大学研究人员推出一种新型仿人型家务机器人。它集安全性、可靠性和灵巧性于一身，还具有仿人脸的外观。在工作时，它将一名男子抱下床，与他聊天并为他准备早餐。由于拥有和成年女性大小相当的灵巧双臂、双手，这种机器人能够用夹子将面包从面包机中取出，而丝毫不弄碎它。 英国阿伯丁大学启动了一项新的研究计划，在3年内研发出允许机器人与人类进行交谈，甚至讨论具体决定的系统……。 作为先进制造业中不可替代的重要装备，工业机器人已经成为衡量一个国家制造水平和科技水平的重要标志。 在机器人市场中，目前80%的市场份额仍由跨国公司占有，其中瑞典ABB、日本发那科FANUC、日本安川yaskawa和德国库卡KUKA四大企业则是市场第一梯队的“四大金刚”。其它有瑞士史陶比尔Staubli、德国克鲁斯CLOOS、德国百格拉、德国徕斯、德国斯图加特航空航天自动化集团（STUAA）、意太利瀚博士hanbs、意大利柯马COMAU、英国Auto Tech Robotics等。 目前国内生产机器人的企业主要有：中科院沈阳新松机器人自动化股份有限公司、芜湖埃夫特智能装备有限公司、上海新时达机器人有限公司、安川首钢机器人有限公司、哈工大海尔机器人有限公司、南京埃斯顿机器人工程有限公司、广州数控设备有限公司、上海沃迪自动化装备股份有限公司等。 2015年，中国机器人市场需求预计将达35000台，占全球比重16.9％，成为全球规模最大的市场。 一、机器人的系统构成 由3大部分6个子系统组成。 3大部分是：机械部分、传感部分、控制部分。 6个子系统是：驱动系统、机械结构系统、感受系统、机器人-环境交互系统、人-机交互系统、控制系统。
浅谈机器人视觉技术
浅谈机器人视觉技术 摘要 机器人视觉是使机器人具有视觉感知功能的系统，是机器人系统组成的重要部分之一。机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置。机器人视觉广义上称为机器视觉，其基本原理与计算机视觉类似。计算机视觉研究视觉感知的通用理论，研究视觉过程的分层信息表示和视觉处理各功能模块的计算方法。而机器视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统，只提供对执行某一特定任务相关的景物描述。机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分，而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟－数字转换器和帧存储器等组成。本文介绍了机器人的发展以及视觉计算理论和视觉的关键技术。 关键词：机器人、视觉、计算、关键技术 一、机器人发展概述 科学技术的发展,诞生了机器人。社会的进步也提出要求,希望创造出一种能够代替人进行各种工作的机器,甚至从事人类不能及的事情。自从1959年诞生第一台机器人以来,机器人技术取得了很大的进步和发展,至今已成为一门集机械、电子、计算机、控制、传感器、信号处理等多学科门类为一体的综合性尖端科学。当今机器人技术的发展趋势主要有两个突出的特点:一个是在横向上,机器人的应用领域在不断扩大,机器人的种类日趋增多;另一个是在纵向上,机器人的性能不 断提高,并逐步向智能化方向发展。前者是指应用领域的横向拓宽,后者是在性能及水平上的纵向提高。机器人应用领域的拓宽和性能水平的提高,二者相辅相成、相互促进。 智能机器人是具有感知、思维和行动功能的机器,是机构学、自动控制、计算机、人工智能、微电子学、光学、通讯技术、传感技术、仿生学等多种学科和技术的综合成果阎。智能机器人可获取、处理和识别多种信息,自主地完成较为复杂的操作任务,比一般的工业机器人具有更大的灵活性、机动性和更广泛的应用领域。要使机器人拥有智能,对环境变化做出反应,首先,必须使机器人具有感知
机器人定位技术
机器人定位技术 摘要：定位是确定机器人在其工作环境中所处位置的过程。本文根据定位方式和传感器的不同，把定位技术分为四大类，即航迹推算、信号灯定位、基于地图的定位、基于视觉的定位，并给出了各类定位技术的主体思想及其中的关键技术。并详细分析了了基于视觉的定位和航迹推演的定位方法。具有较高的参高价值。 关键词：移动机器人；传感器；定位技术；视觉； Abstract: positioning is to identify the robot in the process of the location in the work environment.In this paper, depending on the positioning method and the sensor, the positioning technology is divided into four categories, namely dead reckoning, the orientation of light, based on the map, based on visual positioning, and provides all kinds of the main idea of positioning technology, and the key technology.And detailed analysis of positioning method based on visual orientation and track is deduced.With higher and higher value. Key words: mobile robot，The sensor，location technology，Visual 引言 机器人在运动过程中会碰到并解决以下三个问题[1]：（1）我（机器人）现在何处？（2）我要往何处走？（3）我如何到达该处？其中第一个问题是其导航系统总的定位及其跟踪问题，第二、三个是导航系统的路径规划问题。移动机器人定位技术的任务就是解决上面的第一个问题。
移动机器人视觉定位方法的研究
移动机器人视觉定位方法的研究 针对移动机器人的局部视觉定位问题进行了研究。首先通过移动机器人视觉定位与目标跟踪系统求出目标质心特征点的位置时间序列，然后在分析二次成像法获取目标深度信息的缺陷的基础上，提出了一种获取目标的空间位置和运动信息的方法。该方法利用序列图像和推广卡尔曼滤波，目标获取采用了HIS模型。在移动机器人满足一定机动的条件下，较精确地得到了目标的空间位置和运动信息。仿真结果验证了该方法的有效性和可行性。 运动视觉研究的是如何从变化场景的一系列不同时刻的图像中提取出有关场景中的目标的形状、位置和运动信息，将之应用于移动机器人的导航与定位。首先要估计出目标的空间位置和运动信息，从而为移动机器人车体的导航与定位提供关键前提。 视觉信息的获取主要是通过单视觉方式和多视觉方式。单视觉方式结构简单，避免了视觉数据融合，易于实现实时监测。如果利用目标物体的几何形状模型，在目标上取3个以上的特征点也能够获取目标的位置等信息。此方法须保证该组特征点在不同坐标系下的位置关系一致，而对于一般的双目视觉系统，坐标的计算误差往往会破坏这种关系。 采用在机器人上安装车载摄像机这种局部视觉定位方式，本文对移动机器人的运动视觉定位方法进行了研究。该方法的实现分为两部分：首先采用移动机器人视觉系统求出目标质心特征点的位置时间序列，从而将对被跟踪目标的跟踪转化为对其质心的跟踪；然后通过推广卡尔曼滤波方法估计目标的空间位置和运动参数。 1.目标成像的几何模型 移动机器人视觉系统的坐标关系如图1所示。 其中O-XYZ为世界坐标系；Oc-XcYcZc为摄像机坐标系。其中Oc为摄像机的光心，X 轴、Y轴分别与Xc轴、Yc轴和图像的x，y轴平行，Zc为摄像机的光轴，它与图像平面垂直。光轴与图像平面的交点O1为图像坐标系的原点。OcO1为摄像机的焦距f. 图1 移动机器人视觉系统的坐标关系
机器人视觉系统
机器人视觉系统 ——人脸识别技术 优势 1 不被察觉，不会引起人的反感。 2 非接触性，不需要和设备接触即可识别 3 自然性 4 准确，可靠，灵活。 原理 在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。 主要过程 一般分三步： (1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。 (2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。（智械科技） (3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辩认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。 实现方法 基于OpenCv人脸识别设计方案 1 系统组成 以OpenCV 图像处理库为基础，利用库中提供的相关功能函数进行各种处理：通过相机对图像数据进行采集，人脸检测主要是调用已训练好的Haar 分类器来对采集的图像进行模
式匹配，检测结果利用PCA 算法可进行人脸图像训练与身份识别，而人脸表情识别则利用了Camshift 跟踪算法和Lucas–Kanade 光流算法。
机器人视觉系统(Robot Vision)简介
机器人视觉系统(Robot Vision)简介 【字体：大中小】时间：2014-08-28 11:00:06 点击次数：23次 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成： ＊照明 ＊图像聚焦形成 ＊图像确定和形成摄像机输出信号
机器人精准定位技术解析
随着科学技术的快速发展，服务机器人的使用越来越广泛，但目前机器人还是基于磁轨导航。这样严重制约了机器人的使用环境，难以满足机器人根据需要去调整行走路径的需求。如何从技术层面去解决这一难点是我们需要去思考的问题一、背景 定位技术的引用是机器人完成诸如路径规划、自主导航等复杂任务的前提，是机器人领域的研究热点。现在越来越多的机器人采用激光和视觉定位，无论是激光还是视觉，都有自己的局限性，比如，运算量大，环境适应性差，机器人劫持等问题。而在激光或视觉定位的基础上，配合上UWB，就可以比较完美地解决机器人定位的问题。下面由沃旭通讯科技有限公司解读。 二、UWB技术介绍 UWB是一种无载波通信技术，利用纳秒至微微秒极的非正弦波窄脉冲传输数据，通过在较宽的频谱上传送极低功率的信号。优点在于传输功率高，功耗小，抗干扰能力和穿透能力强，高精度和高准确性的定位 三、UWB系统架构 UWB定位技术首先在环境中布置一些锚点，之后基于无线测量物体与锚点的距离或时间，计算得出物体的位置。UWB定位不论收还是发，都需要相应的RF 射频模组，模组可分别设置为标签和锚点，锚点固定不动，标签放在运动的机器人上，两种模组都在5cm*6cm差不多大小。UWB基站只需要供电，不需要接入网络，从显示终端上对标签完成配置之后，标签会根据自己所处的位置，选择适当的基站进行定位。将计算结果直接输出到机器人的控制主办，并且同时通过板载的wifi模块，将实时位置输出到显示终端上。 没有什么比图片更直接：
四、UWB特点 UWB定位的主要特点，是在兼顾精度和成本的条件下，整合容易，方便实施。精度方面，用于机器人的UWB结合惯导的方案精度达到5cm;由于采用测距定位，UWB的运算量比激光和视觉定位要小很多;体积也比较小，模组接口简单，整合容易，方便实施。此外，UWB还具有工作距离远，能穿透一般遮挡，不受光滑表面影响等优点。 沃旭基于UWB技术的机器人定位方案目前除了用于机器人，还可以用在无人机上，例如跟拍时基于UWB测量出距离，并进行追踪对焦，或者通过UWB进行定位，用于无人机编队飞行。另外沃旭科技的UWB定位技术主要应用领域还包括像智慧工厂对人和物的定位，化工厂智能安全定位，智慧仓储定位，煤矿隧道人员定位，医院/养老院/法院/展馆/监狱/消防定位等。
基于激光雷达的移动机器人定位与导航技术 --大学毕业设计论文
目录 第一章绪论 (3) 1.1引言 (3) 1.2移动机器人的定义与主要研究内容 (3) 1.2.1移动机器人的定义 (3) 1.2.2移动机器人的主要研究内容 (4) 1.3本文研究课题与内容安排 (5) 1.3.1研究课题 (5) 1.3.2内容安排 (6) 第二章移动机器人导航技术概述 (8) 2.1移动机器人工作环境表示方法 (8) 2.1.1几何地图 (8) 2.1.2拓扑地图 (10) 2.2移动机器人定位技术 (11) 2.2.1相对定位技术 (11) 2.2.2绝对定位技术 (12) 2.3移动机器人路径规划方法 (13) 2.3.1Dijkstra和A*图搜索算法 (13) 2.3.2人工势场法 (13) 2.3.3调和函数势场法 (14) 2.3.4回归神经网络法(RNN) (15) 第三章基于线段关系的扫描匹配定位 (17) 3.1环境描述 (17) 3.2定位传感器 (19) 3.3直线段提取................................................................................. . (20) 3.3.1LRF数据点分段 (20) 3.3.2直线拟合 (21) 3.3.3直线斜率计算 (21) 3.4线段关系(LSR)匹配 (23) 3.4.1判据选取 (23) 3.4.2递进式对应性计算 (25) 3.4.3距离关系比较的分离与合并 (26) 3.4.4最佳匹配搜索 (28) 3.4.5位姿计算 (29) 3.5实验及结果分析 (29) 第四章基于已知地图的路径规划 (32) 4.1基于A*算法的拓扑地图规划 (33) 4.1.1拓扑地图的表示 (33) 4.1.2A*算法 (34) 4.2基于回归神经网络(RNN)的栅格规划算法 (36) 4.2.1栅格环境的RNN表示 (36)
移动机器人视觉定位设计方案
移动机器人视觉定位设计方案 运动视觉研究的是如何从变化场景的一系列不同时刻的图像中提取出有关场景中的目标的形状、位置和运动信息，将之应用于移动机器人的导航与定位。首先要估计出目标的空间位置和运动信息，从而为移动机器人车体的导航与定位提供关键前提。 视觉信息的获取主要是通过单视觉方式和多视觉方式。单视觉方式结构简单，避免了视觉数据融合，易于实现实时监测。如果利用目标物体的几何形状模型，在目标上取3 个以上的特征点也能够获取目标的位置等信息。此方法须保证该组特征点在不同坐标系下的位置关系一致，而对于一般的双目视觉系统，坐标的计算误差往往会破坏这种关系。 采用在机器人上安装车载摄像机这种局部视觉定位方式，本文对移动机器人的运动视觉定位方法进行了研究。该方法的实现分为两部分：首先采用移动机器人视觉系统求出目标质心特征点的位置时间序列，从而将对被跟踪目标的跟踪转化为对其质心的跟踪；然后通过推广卡尔曼滤波方法估计目标的空间位置和运动参数。 1 目标成像的几何模型 移动机器人视觉系统的坐标关系如图1 所示。 其中O-X Y Z 为世界坐标系；O c - X cY cZ c 为摄像机坐标系。其中O c 为摄像机的光心，X 轴、Y 轴分别与X c 轴、Y c 轴和图像的x ，y 轴平行，Z c 为摄像机的光轴，它与图像平面垂直。光轴与图像平面的交点O 1 为图像坐标系的原点。O cO 1 为摄像机的焦距f 。 图1 移动机器人视觉系统的坐标关系 不考虑透镜畸变，则由透视投影成像模型为：
式中，Z′= ［u，v ］T 为目标特征点P 在图像坐标系的二维坐标值；（X ，Y ，Z ）为P 点在世界坐标系的坐标；（X c0，Y c0，Z c0）为摄像机的光心在世界坐标系的坐标；dx ，dy 为摄像机的每一个像素分别在x 轴与y 轴方向采样的量化因子；u0，v 0 分别为摄像机的图像中心O 1 在x 轴与y 轴方向采样时的位置偏移量。通过式（1）即可实现点P 位置在图像坐标系和世界坐标系的变换。 2 图像目标识别与定位跟踪 2.1 目标获取 目标的获取即在摄像机采集的图像中搜索是否有特定目标，并提取目标区域，给出目标在图像中的位置特征点。 由于机器人控制实时性的需要，过于耗时的复杂算法是不适用的，因此以颜色信息为目标特征实现目标的获取。本文采用了HS I 模型， 3 个分量中，I 是受光照影响较大的分量。所以，在用颜色特征识别目标时，减少亮度特征I 的权值，主要以H 和S 作为判定的主要特征，从而可以提高颜色特征识别的鲁棒性。 考虑到连通性，本文利用捕获图像的像素及其八连通区域的平均HS 特征向量与目标像素的HS特征向量差的模是否满足一定的阈值条件来判别像素的相似性；同时采用中心连接区域增长法进行区域增长从而确定目标区域。图2 给出了目标区域分割的算法流程。
机器人技术——从自动化到智能系统
Topic Insights Robotics:From Automation to Intelligent Systems Eduardo Nebot Director of Australian Centre for Field Robotics;Fellow of the Australian Academy of Technology and Engineering,Australia This paper presents a brief overview of the progress that has been made in autonomous robots during the past few years.It pre- sents the fundamental problems that have been addressed to enable the successful deployment of robotic automation in indus- trial environments.It also describes some of the challenges facing future autonomous applications in more complex scenarios,such as urban vehicle automation. Initial implementations of robotics manipulators began in the late1950s,with applications in automotive manufacturing. Hydraulic systems were then replaced by electrical motors, making the robots more agile and controllable.The robots were initially used in very constrained and repetitive tasks,such as welding.They were controlled based on internal kinematics,with no sensing information about the current state of the environ- ment.The?rst innovation in this area started in the early 1980s,with the introduction of visual feedback provided by cameras.Several different sensor modalities were also added to monitor and interact with the environment,such as lasers and force sensors.Nevertheless,most of the work with manipulators was performed within a?xed area of operation.In such cases, there was almost no uncertainty regarding the location of the robot,and the external environment was very and understood. A very different scenario occurs when a robot is move around within its environment.Two new become essential to address this problem:positioning tion.A robot moving within a working area needs to is,to know its position and orientation with respect to a frame.In addition,it needs to have a very good the area in proximity in order to move safely with other objects. The?rst successful demonstrations of mapping and were implemented in indoor environments,and mostly sonic sensor information to obtain high-de?nition maps process consists of building a navigation map by within the environment under manual operation,and this map to localize the robot when working next breakthrough demonstrated that these two be done simultaneously,and thereby initiated a very of research known as simultaneous localization (SLAM)[3,4].These new algorithms enabled the building of a map and localization while exploring a and facilitated the deployment of large indoor applications. The?rst major impact of autonomous technology in outdoor environments was in?eld robotics,which involves the automation of large machines in areas such as stevedoring(Fig.1),mining,and defense[5]. The successful deployment of this technology in?eld robotics required the assurance that a machine would always be under con-trol,even if some of its components failed.This required the devel-opment of new sensing technology based on a variety of sensor modalities such as radar and laser.These concepts were essential for the development of high-integrity navigation systems[6,7]. Such systems,as discussed in Ref.[5],include sensors that are based on different physical principles in order to ensure that no two sensor modalities can fail at the same time.Similar principles were implemented in other areas,such as mining,utilizing the concept of an‘‘island of automation”—that is,an area where only autonomous systems are allowed to operate.This fundamental constraint was essential for the successful development and deployment of autonomous systems in many industrial operations. Machine learning techniques have started to play a signi?cant role in?eld robotic automation.During the last?ve years,we have seen a signi?cant number of very successful demonstrations using Fully autonomous straddle carriers operating in the port of Brisbane, Australia.