用于移动机器人自定位的视觉路标设计.doc

机器人技术

文章编号：1008—0570(2009)02 2 0205 03

用于移动机器人自定位的视觉路标设计

Desig门 ofa visuallandm ark used form obile robotself-localization

(1．中国科学院沈阳自动化研 所；2．沈阳新松机器人自动化股份有限公司)侯杰贤 徐 方 张令涛

HOU Jie-xian XU Fang ZHANG Ling-tao

摘要：为了实现室内移动机器人的自定位 提出了一种简易美观的新型视觉人工路标以及基于对数极坐标系投影直方图的路标识别方法．并用基于共面四点的位姿估计算法计算机器人

位姿 实验结果说明，路标检测具有很高的鲁棒性：路标识别方法抗噪声和形变的能力强：

位姿精度足够满足室内移动机器人自定位的需要关键词：移动机器人；视觉定位：人工路标：目标识别中图分类号：TP24 文献标识码：A

Abstract：In order to realize self—loealization of the indoor mobile robot．a new simple and unobtrusive visua1 arti?cial landmark is

presented，and the recognition method ofthe landmark based on projective histogram ofthe log—polar image is presented ．and the

position and orientation of the robot is calculated by four coplanar points oI the landmark．The experiment results prove that【leteeting the articiallandmark provides very bigh robustness ，and recognition of the landmark is robustto noise and distortion and the Dreci— sion of the position and orientation of the robot，can meet the demand of the jmloor mobile r()bot self—lOCalization verv Wel1．

Key WOrds：Autonomousmobilerobots；visuallocalization；artifciallandmark；objectrecognition

1引言

为了实现在室内环境中的自主导航，移动机器人必须具有全局自定位的功能。室内移动机器人的位姿(位置与方向角)通常用( ，Y，0)表示。文献中比较详细地研究了移动机器人的导航与定位技术，由于视觉传感器价格低廉并能获取丰富的环境信息，许多成功的机器人定位系统都采用视觉路标来定位 路标

可分为人J二路标与自然路标。自然路标是直接从环境中提取的

已存在的特征以及物体，如门、墙角、直线、天花板灯等。自然路标识别难度大，难以实用。人丁路标是人为放置在环境中的标志

物体，在复杂的环境中也很容易识别且具有较高的定位精度，因而取得广泛的应用。近年来国内外学者相继提出了一些人工路标模式，本文设计了一种新型的人工路标，提 一种鲁棒的基于

对数极坐标系投影直方图的路标识别方法，并根据单摄像机采集的单人=r路标图像中四个角点来估计移动机器人的位姿。

2人工路标设计与识别

基于单人工路标的室内移动机器人全局自定位算法主要

由以下三步组成：l、人工路标感兴趣区域检测。2、不同人T路

标的识别。3、根据路标的四个角点计算机器人位姿。2．1人工路标模式

人工路标的设计，主要有 个要求：可靠性、实时性和美观性。在实验研究中，美观性往往被忽略。然而，路标的美观性对

于商业化机器人产品来说，是极其重要的。本文设计的人T路

标主要应用于家庭服务机器人产品，必须充分考虑美观性要

求。该路标为平面人T路标，类似于墙壁上挂的装饰厕，具有较好的视觉效果【见图 l左上图)。路标由三部分组成：红色矩形

侯杰贤：硕士

基金项目：国家 863计划重点项 目：机器人模块化体系结构设计(2007AA041700)

方框、内部背景(图中为黑色 )以及待识别目标图案(冈中为白

色天鹅 )。在实际应用中，在能准确分割 待识别目标的前提

下，路标可以设计得更美观。

2．2路标感兴趣区域提取

首先采用基于阈值的分割算法进行彩色图像分割。彩色图像空间有多种，如 RGB、HSV以及 GIE空间等，我们选择归一化 r曲 颜色空间来分割路标的红色矩形方框。在 rgb空间中，

R／(R+G+BJ、g=G／(R+G+B1、b=B／(R+G+B)，其中 R、G、B属于

RGB颜色空问中。rgb空间对于光照强弱的变化不敏感且计算

简单。我们选择 r>O．4、g<0．3、b<0-3时取得很好的分割效果，获得的二值图像见图 1有上冈，其中白色区域为路标矩形方框。为了消除小面积的分割区域并平滑路标方框，再用的矩形结构

元素进行一次形态学结构开处理。

然后，用轮廓跟踪算法提取轮廓以及 Douglas-Peucker算法简化轮廓。对于每条轮廓线，若包含的面积大于一定阈值，则计算其所有点的内角，判断凹凸性，若是凸轮廓且内角在 90度左右的顶点有四个计算四顶点之问的夹角，若其夹角仍在 90 度左右，则认为该轮廓近似于矩形。对每个类似矩形轮廓，根据四个顶点tf算其中心以及面积周长比。若两轮廓的中心距离小于一定闽值且面积周长比接近，则认为两轮廓分别对应路标矩

形的内外方框，从而提取 路标所在区域。图 l左下 图的两黑

色方框分别表示路标的内外矩形方框。

图 1路标区域检测示意图

国自控网邮局订阅号：82—946 360~L／ 一205—

机器人技术

2．3路标识别算法在图像识别中，图像矩、射影不变量、仿射不变量以及各种

轮廓不变特征等应用广泛 本文提 了一种简单鲁棒的路标识别方法，通过对目标网像进行对数橄坐标变换，利用其角度轴的投影直方图作为特征向量来实现路标识别。

对数极坐标变换表达了一种图像描述的变化，描述关系见

公式 ： ’

“= +log(r／r i。1 v=0=kvarctan(Y／X) 【1)

式中： 、k分别为距离分辨率和角度分辨率常数， ■■

为像素距变换中心的长度，(x，v1足像素在直角坐标中的坐标； u 是对数极坐标系的横坐标轴，刘’应像素距变换中心的长度；、，是对数极坐标系的纵坐标轴．等于该像素极径与水平轴正方向的夹角；rmin是变换的最小半 。变换中心采用传统的目标质

心算法。

对数极坐标变换具有尺度不变性与旋转不变性，即：目标

尺度变化表现为对数极坐标系中目标区域的上下平移；目标用

绕中心点旋转 L弧度村1当于映射变换罔右移 L个单位。

在文献中， min取 同定值，经过改进，我们选择：

rrain=．／H标象素数}1／(2 1
(2)

假设目标围绕中心点放大 L倍 ，则目标的象索总数将放大

L L倍，故Fmin也放大 L倍，冈 在理想情况下，目标尺度的变

化引起对数极坐标目标区域的』一下平移为零。此外，为了将 u 轴的范围限制在『(】． ，需要进行归一化处理(见式 3)：

“ = k log(r／r )／Iog(r ／ i) (3)

其中rmax为目标象素距其唤心的最大距离。

从直观意义上说．H标经过缩放、平移以后，棚对目标中

心，其各个方向上的象素数日保持比例不变。这一点反映在投

影直方冈上，就是经过归一化的v轴投影直方罔保持不变，当然，其波峰波谷在 v轴上的位置亦保持不变。因此，在不考虑旋转的情况下，可以用 v轴投影直方图作为特征向量来计算距

离，达到识别的目的。

直方图距离计算有多种方法，文献中做了比较详细的介绍，

我们发现用直方图相交距离 有较好的实验效果，如式(4)。
dn( ，K)=l_∑min(hi潮，ki)／∑k， f41
J J 、
其中
，H，K为两直方冈宁列 ，dn(fI,／O为 H，K的相交距离。

由于投影直方冈的波峰波谷在 v轴上位置基本 不变，可以由波峰波谷计算距离 对于两投影直方图 H、K，如果 伪波

峰而危为波谷，那么两物体相同的概率很小，令 ()=Ca；类似地，若h『为波谷而 为波峰， (1=ca；若 为波峰或波谷，而不存在波峰波谷，则 ()=c 其他情况下 ，()=0。为了提高识别算法的抗噪声以及抗形变能力，波峰波谷的对应情况考虑

幅度为 1的左右偏移 。在检测直方网波峰波谷前，先对投影直方图进行一维高斯平滑，同时为丁提高抗干扰性，只考虑宽度至少为 5的波峰波 。

为了验证算法的叮靠性和有效性，首先设i1一组仿真实

验。选择一组样本图像(图 2)，计算其中一一图与其他图中目标的投影直方图距离。选取参数 =16、k ：0．1、Ca：10、ch：0．2，根据最近邻距离识别。

陶 2中 I2为 Il加入噪声斑点后的图像．I3为 Il经过 100 的剪切变换后的图像。

表 1为 Il与其他图像的投影直方图距离。由 3可以看出，目标放大 3倍后的对数极坐标变换图以及 v轴投影直方图
《微计算机信息》(嵌入式与SOC)2009年第25卷第2-2期

基本不变，m不同目标的投影直方图差别很大。从表 1可以看

出，图像经过缩放后的投影直方冈距离基本不变，加入噪声斑点或剪切变换唇的距离虽有轻微增加，但并不影响识别，这表明该识别算法具有很高的抗噪声和抗几何形变能力。

图 2 实验冈像，I1～I9

罔3上左、上中、上右对应 I1．3"I1．I8的对数极坐标变换图下左、下中、下右对应 I1，3"I1，18的v轴投影直方图

表 1 I1与其他图像中目标的对数极坐标投影直方图距离

单位：无

l 【1 王5 l8 一

d P 0 01l0
0 0393
01472
01243
0l2l3 0 324 Ol46I
、

02
O4
0
dr击一
00393
03472
05243
032I3 0724l 0546I

在通常情况下，室内移动机器人只存在水平平移，由震动或地面不平所引起的路标图像轻微旋转，用 K 将角度量化后基本上可以消除其影响。

在实际的人【路标识别实验巾，我们采用 16种不同的目标图案，存摄像机与人丁路标视角范围为卜40o，+4o1以及距离范同为[60era，300em]情况下．拍摄了 200组图像进行实验。路标识别的平均时间不到 5O毫秒 ，识别率达 99％。

3位姿计算

在提取路标区域后，在罔像中路标红色方框的内轮廓线上四顶点的邻域内，用彩色提升 Harris角点算法提取角点见图 1

有下图中四个白色点 )。

摄像机模型采用传统的针孔模型，摄像机内参已由标定获得。南摄像机与人 路标的几何关系，可以计算出路标上四个

角点在摄像机 标系中的 维坐标，由于它们在世界坐标系中

的坐标已知，用最小二乘法就可以估计出旋转矩阵 R和平移矩阵 T并计算位姿。

在位姿精度测试实验中，路标平面垂直于水平地面，摄像机光轴基本平行于地面并与路标中心等高。假设世界坐标系原

点为路标中心，在 ∈[一150cm，150era]，Y∈[60cm，280em]以及

0 f一40“．401范嗣内进行 200次采样，估计摄像机与路标的相对位姿，位姿误差见表 2。

由实验数据可以看 ，位姿的角度误差以及 v方 向的距离

误差较小，而 x方向的距离误差稍微偏大，但位姿估计的精度已经足够满足室内移动机器人白定位的要求。随着实际位姿的Y值增加，位姿的误差呈上升趋势，当y>200em时，误差上升比

206—360元，年 邮局订阅号：82．946

较快。

表 2位姿估计误差 单位：cm

＼ 误差 最人绝 平均 最大相 平均

麟 对误差 、绝对误差 对误差 相对误差

X 8．093 3．738 6．92l％ 2．792％

y 4．521 1．336 1．6l5％ 0．0837％

9 3．5360 1613O 7190％ 4．033％

4结论

本文提出一种简易美观的新型彩色人丁路标，并提出了一种鲁棒的路标识别算法，该算法具有很强的抗噪声和抗几何形变能力，取得很好的实验效果。根据平面路标上的四个角点估计的移动机器人位姿，具有较高的精度，使基于单目视觉的人工路标自定位系统具有很高的实用价值。下一步的研究工作将

分析误差形成的主要原因并设法提高自定位的精度。

本文作者创新点：设计了一种简易美观的新型人工路标；提出一种鲁棒的基于极坐标系投影直方图的图像识别算法；基于单摄像机单人工路标来估计移动机器人的位姿，降低了硬件成本和系统复杂性，具有很高的应用推广价值。

项目经济效益至少在 1000万人民币。

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作者简介：侯杰贤(1981一)，男(汉族)，湖南新化人，硕士，主要从事图像处理与计算机视觉研究；徐方(1962一)，男(汉族 )，浙

江杭州人，研究员，硕士导师，主要从事机器人控制研究；张令

涛【1979一)，男(汉族 )，山东聊城人，博士，主要从事机器人导航与计算机视觉研究。

Biography：HOU Jie—xian， 1981一，male，the Han nationality 。
机器人技术

master，Xinhua Hunan，major in image processing and computer

vision ；

(110016沈阳中国科学院沈阳自动化研究所)侯杰贤 徐 方

张令涛

(110068沈阳新松机器人自动化股份有限公司)侯杰贤徐 方 张令涛

通讯地址：(110016辽宁省沈阳市东陵区南塔街 114号学 生公

寓309宿舍)侯杰贤

f收稿日期：2009．01．031f修稿日期：2009．02．o5)

(上接第 291页)

【4】K．M．Smedley，S．Cuk．One—eyclecontrolofswitchingcon-verters．【CI．IEEE Power Electronics Specialists Conference．【S．1]：IEEE，
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active powerilterfwith vectoroperation．IEEE Transactionson In-

dustrial Electronics， Volume： 51， Issue：2，Page：455 —463，Apirl

2004．

作者简介：于小辉(1982一)，男，山东商河人。硕士研究生，主要研

究方向：单周控制；并网逆变器；梁志珊(1958—1，男，吉林省吉林

人。教授，博士，博士生导师，主要研究方向：非线性控制；哈密

顿控制理论；励磁控制；先进无功发生器；双馈电机控制；电力

电子。

Biography：YU Xiao—hut(1982一)，male，Shanghe Shandong，Re—

search in one-cycle control，grid—connected inve~er．

(102249北京中国石油大学自动化研究所 )于小辉 梁志珊

(InstituteofAutomaticControl,ChinaUniversityofPetroleum

Beijing)YU Xiao-huiLIANG Zhi-shan 通讯地址：(102249北京 中国石油大学 121#)于小辉

(收稿日期：2009．01．o3)(修稿日期：2009．02．05)

{PLC技术应用 例》

PLC 河 编程序控制器 )广泛地应用在冶金、机械 、机器人、石油化工、电力传动、纺织机械、注塑机、包装机械、印刷机械、造纸机械、机床、自来水厂、污水处理、煤矿机械、焊接机器、榨糖机械 、制烟机械、工程机械、水泥机械 、玻璃机械、食品机械、灌装机械、橡胶机械、船舶、铁路、窑炉、车辆、智能建筑、电梯控制、中央空调控制、大型医
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