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视觉方向导航新方法

移动机器人视觉导航

移动机器人视觉导航。 0504311 19 刘天庆一、引言智能自主移动机器人系统能够通过传感器感知外界环境和自身状态，实现在有障碍物环境中面向目标的自主运动，从而完成一定作业功能。其本身能够认识工作环境和工作对象，能够根据人给予的指令和“自身”认识外界来独立地工作，能够利用操作机构和移动机构完成复杂的操作任务。因此，要使智能移动机器人具有特定智能，其首先就须具有多种感知功能，进而进行复杂的逻辑推理、规划和决策，在作业环境中自主行动。机器人在行走过程中通常会碰到并且要解决如下三个问题：（1）我（机器人）现在何处？（2）我要往何处走？（3）我要如何到达该处？其中第一个问题是其导航系统中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。移动机器人导航与定位技术的任务就是解决上面的三个问题。移动机器人通过传感器感知环境和自身状态，进而实现在有障碍物的环境中面向目标自主运动，这就是通常所说的智能自主移动机器人的导航技术。而定位则是确定移动机器人在工作环境中相对于全局坐标的位置及其本身的姿态，是移动机器人导航的基本环节。目前，应用于自主移动机器人的导航定位技术有很多，归纳起来主要有：安装CCD 摄像头的视觉导航定位、光反射导航定位、全球定位系统GPS(Global Positioning System)、声音导航定位以及电磁导航定位等。下面分别对这几种方法进行简单介绍和分析。 1、视觉导航定位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，将多个象素的视频信号分时、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。视觉导航定位中，图像处理计算量大，计算机实时处理的速度要达到576MOPS~5.76BOPS，这样的运算速度在一般计算机上难以实现，因此实时性差这一瓶颈问题有待解决；另外，对于要求在黑暗环境中作业的机器人来说，这种导航定位方式因为受光线条件限制也不太适应。当今国内外广泛研制的竞赛足球机器人通常都采用上面所说的视觉导航定位方式，在机器人小车子系统中安装摄像头，配置图像采集板等硬件设备和图像处理软件等组成机器人视觉系统。通过这个视觉系统，足球机器人就可以实现对球的监测，机器人自身的定位，作出相应动作和预测球的走向等功能

视觉导航综述.

视觉导航及实验验证平台综述摘要：本文概述视觉导航技术。视觉导航通过图像采集设备收集近距离的环境信息，并利用计算机视觉技术进行图像处理获得环境信息，实现导航。首先比较了各种导航方式的优缺点，分析视觉导航的意义。接着概述了视觉导航的应用领域和研究现状，然后分析比较了视觉导航中的一些关键技术，简单介绍了视觉导航领域的SLAM问题。最后，综合国内外视觉导航技术研究存在问题，提出进一步研究方向和应用途径。关键词：视觉导航；移动机器人；智能车辆；图像匹配；路径识别 0 引言在当今世界的先进技术领域里，往往存在这样的问题：为了完成某种特殊的任务，需要在已知或者未知环境中，使特殊的能完成既定任务的实验设备或平台按照既定的且满足最优条件的路径运动或者到达既定目的地，这一类的问题便是导航。对于一般的导航系统，在给定命令的前提下，结合环境中的各种探测信息，并根据自身位姿信息作出决策使运动体而到达目标，在运动过程中，还需要不断优化全局路径。导航系统需要完成的任务包括以下三点：一，获取信息；二，处理信息；三，作出决策（即路径规划）。目前广泛使用的导航方法有[1]：航标法，航位推算法，天文导航，惯性导航，无线电导航，卫星定位导航和组合导航等。下文对各种导航方法对比说明。

航标法习惯称之为目视方法，它借助于信标和参照物对运动物体进行引导。目前仍在应用，但是这种方法过于依赖经验，受天气、地理条件的影响。航位推算法是通过一系列的速度增量来确定位置的，是一种自主导航方法，保密性强。但是随着时间推移会产生误差积累。天文导航是通过仪器设备对天体的位置精确测定，根据地理关系算出位置的相对导航方法，其缺点是误差积累受时间和气象条件限制，定位时间长，操作计算复杂[1]。惯性导航通过加速度测量技术和积分技术的综合应用得到运动体的速度和位置信息。这种导航技术完全依靠载体上的设备自主完成导航任务，因此隐蔽性好，不受外界条件限制。但是加速度及精度和误差积累严重限制该方法的应用。目前，惯性导航常常和其他系统综合使用。无线电导航通过测量信号的相位和相角定位，但其易受干扰。卫星导航利用卫星发射无线电波到地面接收器的时间来推算地面接收器所在的经纬度，其中GPS是目前真正实用的一种卫星导航和定位系统，但其技术为美国所垄断，我国也正在致力于这方面的研究[2]。而自主照相机和图像处理技术的发展促使视觉导航技术的发展。视觉导航是通过摄像机对周围环境进行图像采集，并对图像进行滤波和计算，完成自身位姿确定和路径识别，并做出导航决策的一种新的当行技术。由于视觉导航的采用被动工作方式，设备简单，成本低廉，其应用范围很广。最主要的特征是视觉导航的自主性和实时性。它不依靠外界任何设备，只需对储存系统和

机器视觉在农业机器人自主导航系统中的研究进展

机器视觉在农业机器人自主导航系统中的研究进展姜国权，何晓兰，杜尚丰，柯杏（中国农业大学信息与电气工程学院，北京 100083）摘要：自主导航是移动机器人的关键技术。机器视觉由于信息量大和人性化特征，视觉导航已成为农业机器人获得导航信息的一种主要方式。为此，综合分析了目前国内外视觉导航技术的研究现状及其存在的问题；同时，探讨了研究中需要解决的关键技术。最后，展望了农业机器人视觉导航技术的发展趋势。关键词：自动控制技术；机器视觉；综述；农业机器人；自主导航；信息融合中图分类号：TP242.6+3 文献标识码：A 文章编号：1003─188X(2008)03─0009─03 0 引言在经历了沿犁沟、田垄、农作物秆的机械触杆导航、预理引导电缆的有线引导地磁导航、无线电或激光导航、用惯性导航进行航程推算等多种导航方式的发展过程后，目前对农业机器人的导航研究主要集中在机器视觉和GPS导航这两种最具发展前途的方式上[1,2]。与GPS导航系统相比，机器视觉导航有如下优点：一是采用相对坐标系，提供差值信号，使用起来比较灵活；二是视觉导航具有信息探测范围宽、目标信息完整等优势，它能够检测微小目标，如对沟、坑、杂草等都能“看见”，误差可达毫米级水平。 1 农业机器人的机器视觉导航方法 1) 人工路标方法。该方法采用白色标记线作为路标，敷设于机器人行走的地面上，机器人的视觉传感系统在行走过程中不断地监测标记线，并随时控制机器人的转向机构调整机器人的移动方向。该方法具有路径标识简单、可靠、成本低、柔性好和图像处理易于实现的优点；但对机器人的作业环境有很高的要求，一般用于地面条件良好的温室内。 2) 基于田间作物在空间排列的特征进行视觉定位导航方法。农业机器人可以根据田间作物的图像判断作物排列行与机器人的相对位置，规划出行走基准线；然后，利用两条道路边界平行的特点，求得图像上无限远处的点和机器人的自身位置及其行走方向。此类机器人已应用于喷洒除草剂和施肥等作业。 2 机器视觉导航国内外研究现状在具有行或垄等结构的农田中，运用机器视觉来进行农业机器人自主导航，最早可以追溯到20世纪80年代早期，那时相对低廉可靠的CCD图像传感器开始出现。20世纪90年代以来，随着计算机、微电子等相关技术的不断进步，一些复杂的图像处理和分析算法能够顺利实现，使得农业机器人视觉导航技术的研究迅速发展起来。 2.1 国外研究现状 1996年，日本京都大学的Torii等人[3，4]研制了一种具有定点作业能力的智能农药喷洒装置。其在HIS空间中，基于几条水平扫描线，结合直线最小二乘法识别出农田中作物行作为导航路径。这种方法利用作物和垄沟的色度差异来进行分割，当出现大面积杂草或作物缺失时，视觉系统将无法正确识别，同样也不能应付色度差异不大的其它农田环境。在导航控制中，针对视觉获取的横向偏差和航向偏差以及角位移传感器测出的导向轮转角等3个状态设计横向反馈控制。人工草坪标定实验中取得了最大横向误差为0.024m，航向角误差为1.5°；但农田实验时纵向速度较小，只有0.25m/s。美国Gerrish[5]等在Case7110拖拉机后轴的左侧安装了一个彩色CCD摄像机，离地面2.79m，仰俯角为15°。系统初始化时，由使用者首先选出代表作物和土壤的像素点，然后视觉系统根据初始信息进行自动识别，导航信息由图像中固定的某一点进行计算。在速度为12.9km/h和4.8km/h两种条件下，跟踪直线状的玉米行时，分别取得了均方差为12cm和6cm的导航精度。收稿日期：2007-06-06 基金项目：国家863计划课题（2006AA10A304）作者简介：姜国权（1969-）,男，河北唐山人，博士研究生，(E- mail)jguoquan@https://www.sodocs.net/doc/217677061.html,。通讯作者：杜尚丰（1961-），男，辽宁锦州人，教授，博士生导师，(E-mail)du_grad_stud@https://www.sodocs.net/doc/217677061.html,。 - 9 -

视觉导航技术综述

视觉导航技术综述唐超颖，杨忠，沈春林（南京航空航天大学自动化学院，江苏南京 210016）摘要：概述了视觉导航技术。视觉导航依据视觉图像，利用图像处理、计算机视觉、模型识别等相关技术获取运动体的运动信息和空间位置信息，实现导航。首先，简单比较了各种常用的导航方式，分析了视觉导航的研究意义；其次，总结了目前视觉导航的应用领域及应用概况；接着，介绍了局部视觉和分布式组合视觉两种导航方式的含义及应用情况；然后，分析、比较了目前视觉导航研究中的一些关键技术；最后，综合国内外视觉导航技术研究的现状及存在的问题，提出了进一步研究的方向与途径。关键词：视觉导航、移动机器人、智能车辆、三维重建、图像匹配、路径识别 0 引言导航是指运动体按照预先给定的任务命令，根据已知的地图信息做出全局路径规划，并在行进过程中，不断感知周围的局部环境信息，做出各种决策，随时调整自身的姿态与位置，引导自身安全行驶，直至目标位置。导航系统要解决的问题包括：一、空间位置、方向、环境信息的检测；二、所获信息的分析、处理及综合；三、运动路径规划。根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型、导航地域等因素的不同，目前常见的导航方法有：惯性导航、电磁导航、卫星导航、激光导航、红外导航、无线电导航、视觉导航及各种方式的组合导航等。惯性导航利用加速度计与陀螺仪计算航程，推知当前位置和下一步目的地，不易受外界环境的影响，是目前的主要导航方法，但随着航程的增长，定位误差将会不断累加，导致定位精度下降[1]；电磁导航也称地下埋线导航，20世纪70年代迅速发展并广泛应用于柔性生产，其原理是在路径上连续埋设多条引导电缆，分别流过不同频率的电流，通过感应线圈对电流的检测来感知路径信息，该技术简单实用，但其成本高，改造和维护困难，且不适用于长距离导航[2]；卫星导航利用卫星发射无线电波到地面接收器的时间来推算地面接收器所在的经纬度，其中GPS是目前真正实用的一种卫星导航和定位系统，但其技术为美国所垄断，我国也正在致力于这方面的研究；激光和红外线定位由于可以达到很高的精度，近年也被广泛应用于导航领域，但激光导航需要向外界发射能量，不易隐身，红外导航易受日光影响，一般用于夜间导航；无线电导航方式中，角度到达定位和信号强度定位的精度不高，只能提供粗略的位置信息，抵达时间定位可以达到很高的精度，但是电波以光速传播，要达到米级精度，时间粒度需要纳秒级以上，且易受空中各种无线电波的干扰[3]。视觉导航是采用CCD 摄像头拍摄路面图像，运用机器视觉等相关技术识别路径，实现自动导航的一种新兴导航方法[3]。由于视觉导航通常采用被动工作方式，设备简单、成本低、经济性好、应用范围较广，在理论上具有最佳引导柔性，因此近年来发展非常迅速。文中后续部分将对视觉导航的应用领域、适用范围、关键技术等方面做出综合分析。基金项目：国家自然科学基金资助项目(60674100) 作者简介：唐超颖（1979-），女，江苏南京人，讲师，导航、制导与控制

基于机器视觉的智能导航机器人控制系统设计

基于机器视觉的智能导览机器人控制系统设计时间：2009-10-20 10:53:17 来源：国外电子元器件作者：张伟,鲁守银,谭林山东建筑大学 1 引言移动机器人是机器人学一个重要分支，且随着相关技术的迅速发展，它正向着智能化和多样化方向发展，应用广泛，几乎渗透所有领域。于春和采用激光雷达的方式检测道路边界，效果较好，但干扰信号很强时，就会影响检测效果。付梦印等提出以踢脚线为参考目标的导航方法，可提高视觉导航的实时性。这里采用视觉导航方式，机器人在基于结构化道路的环境下实现道路跟踪，目标点的停靠，以及导游解说，并取得较好的效果。 2 导览机器人简介导览机器人用在大型展览馆、博物馆或其他会展中心，引导参访者沿着固定路线参访，向参访者解说以及进行简单对话。因此导览机器人必须具有自主导航、路径规划、智能避障、目标点的停靠与定位、语音解说以及能与参访者进行简单对话等功能，并具有对外界环境快速反应和自适应能力。基于层次结构，导览机器人可分为：人工智能层、控制协调层和运动执行层。其中人工智能层主要利用CCD摄像头规划和自主导航机器人的路径，控制层协调完成多传感信息的融合，而运动执行层完成机器人行走。图1为智能导览机器人的总体结构框图。 3 导览机器人硬件设计 3．1 人工智能层硬件实现考虑到移动机器人控制系统要求处理速度快、方便外围设备扩展、体积和质量小等要求，因此上位机选用PC104系统，其软件用C语言编程。采用USB摄像头，采集机器人前方的视觉信息，为机器人视觉导航，路径规划提供依据。外设麦克和扬声器，当机器人到达目标点后，进行导览解说。 3．1．1 控制协调层的硬件实现机器人传感器的选取应取决于机器人的工作需要和应用特点。这里选用超声波传感器、红外传感器、电子罗盘及陀螺仪，采集机器人周围环境信息，为机器人避障、路径规划提供帮助。利用ARM处理平台，通过RS－485总线驱动电机，驱动机器人行走。

视觉导航

视觉导航是采用CCD 摄像头拍摄路面图像，运用机器视觉等相关技术识别路径，实现自动导航的一种新兴导航方法。本文所要解决的主要问题是如何通过图像跟踪的方法来获取飞机的坐标(x, y, z)，因此对于导航中所要解决的姿态角的获取问题将不做讨论。由于采用图像跟踪技术实现的导航和眼睛观察目标然后定位的原理相似，因此也称该导航方法为视觉导航。本文的视觉导航系统，考虑到机载图像采集装置的可维护性及成本等因素，故把图像传感器安装地面跟踪系统上，从而实现地面导航。引自：《无人机自动着陆过程中的视觉导航技术研究》资料一：下面对由转角得到具体的空间位置展开讨论，即视觉导航原理。 2.4.2 地面坐标系的建立要获取飞机在固定坐标系中的坐标，首先要建立这个坐标系，其目的是为了获取飞机的绝对位置，为了配合第四章的摄像机坐标系变换，本文采用的坐标是以无人机降落的跑道为z 轴，飞机跑道上某点为原点建立坐标系，以下称该坐标系为地面坐标系，如图2.7所示。图2.7地面坐标系在图像跟踪系统中，地面坐标系是以二轴经纬仪两轴焦点为原点建立的，并且与摄像机的中心重合。 2.4.3单摄像机的视觉导航原理要得到飞机在地面坐标系中的坐标(x, y, z)，可以通过测量飞机到原点的距离l ，以及飞机与跑道的侧偏角α、飞机的仰角β三个参数来计算飞机在地面坐标系中的坐标。计算方法是： ?? ???=-==αββαβcos cos sin sin cos l z l y l x

每个参数的测量及系统的连接示意图如图2.7所示，系统的连接是将摄像机和激光测距仪安装在一个有俯仰和方位两个自由度的二轴经纬仪上，通过经纬仪运动，使摄像机和激光测距仪始终对准飞机。距离信号直接由激光测距仪测出传送到导航计算机和图像处理计算机。而飞机与跑道的侧偏角α就是经纬仪的方位角，飞机的仰角β就是经纬仪的俯仰角。图像处理计算机的任务是将得到的图像理解，计算出目标即飞机的重心在图像坐标中的坐标(u, v)，然后根据图像坐标到经纬仪转角的转换，来控制摄像机对准飞机，使飞机始终处于视场中，即实现图像的跟踪。导航计算机只需随时读取经纬仪的角度α和β以及激光测距仪测得的距离l 就可以计算得到无人机在地面坐标系下的坐标(x, y, z)。再用其它方法获取无人机的姿态角信息就可以实现无人机的自主着陆导航。因此无人机图像跟踪将是整个系统中的一个关键技术，设计出快速，准确的飞机跟踪算法将是整个系统能否安全工作的关键。 2.4.4双摄像机的视觉导航原理在单摄像机视觉导航系统中，由于只有一个摄像机，从空间三维坐标映射到图像坐标，将丢失一维信息，所以要借助于激光测距仪补充丢失信息。能否在没有激光测距仪的情况下，实现三维定位呢。这自然而然地使我们想到了人类的视觉系统，从而提出了双摄像机视觉导航原理，其示意原理如图2.9所示。双摄像机视觉导航需要两个图像跟踪系统同时工作，它不需要激光测距仪或其它测距装置，它是根据三角测距原理来测定距离的。取两个图像跟踪系统中的某一个的摄像机镜头中心为原点建立地面坐标系，坐标系的x 轴上安装另一个图像跟踪系统，设两个图像跟踪系统的摄像机镜头中心的距离为s 。两个图像跟踪系统分别独立工作，将各自测得的经纬仪的俯仰角和方位角通过串口或网络传送到导航计算机。双摄像机视觉导航的空间定位原理如图2.10所示，图中A 为飞机所在的位置，s o o =21，1α，2α，1β，2β可以从两个图像跟踪系统中的经纬仪中直接获取，令HG=h ，则由： s h h =+21tan tan αα 可得：

视觉导航寻迹

大学生科技活动项目资助申请书项目名称基于视觉导航的AGV智能寻迹机器人项目类别：课外科技制作申请人冯文所在单位机电工程学院指导教师：职称填报时间 2010.06. 18 校大学生科技活动领导办公室

项目概况项目名称基于视觉导航的AGV智能寻迹机器人预期成果形式论文论著□研究报告□新产品√鉴定成果□专利□申请经费（元）项目主要参加人员概况姓名性别出生年月专业班级注：学生限报5人项目简介（300字）（简要说明申请项目的意义、研究内容及预期目标）项目的意义: AGV指装备有电磁或光学等自动导引装置，能够沿规定的导引路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能的机器人，以可充电之蓄电池为其动力来源。一般可透过电脑来控制其行进路线以及行为,该机器人则依循设定的轨道所带来的讯息进行移动与动作。在我国，随着物流系统的迅速发展，AGV的应用范围也在不断扩展，开发出能够满足用户各方面需求（功能价格质量）的AGV系统技术是未来我们必须面对的现实问题，并且充分地体现其自动性和柔性，实现高效、经济、灵活的无人化生产。研究内容及预期目标: 曾有国外专家对AGV控制系统需解决的主要问题做了恰当的比喻：Where am I （我在哪里）Where am I going（我要去哪里）How can I get there（我怎么去），这三个问题归纳起来分别就是AGV控制系统中的三个主要技术：AGV的导航（通过图像处理技术自动识别路线），AGV的路径规划（根据工业生产需要利用计算机模拟最佳路径），AGV的导引控制（利用无线技术实时反馈并安全对其控制）。为了能够解决好这些问题，AGV控制系统是技术的核心。预期目标： 1，能够实现视觉导航，按一定速度移动。 2，能够实现无线实时反馈，并对控制命令做出准确反映 3，能够实现对路径的记忆和优化第1页

变电站智能巡检机器人视觉导航方法研究

变电站智能巡检机器人视觉导航方法研究摘要随着社会科技和电力改革的不断进步，变电站对电气设备的保护措施也越来越重视。变电站的巡检模式逐渐从人工转为智能。变电站智能巡检机器人可实现全天24小时对无人或者少人值守的变电站进行电气设备定期巡检，可以及时发现电气设备的异常情况，并且第一时间对故障进行处理。本文主要围绕变电站智能巡检机器人视觉导航的基本理论、技术和变电站智能巡检机器人视觉导航功能可实现的内容进行分析探讨。关键词变电站巡视；智能巡检机器人；视觉导航方法前言变电站是电力系统中传输电能、变换电压的重要部分。变电站在电力系统中占有很重要的地位。变电站智能巡检机器人在变电站电气设备巡检中的运用可以有效保证电力系统的正常运行和安全生产工作。智能巡检机器人视觉巡航系统可以实现远程遥控和自主控制，利用各种传感器对变电站内电气设备的周围环境进行分析，有效完成电力系统中变电站电气设备的巡检工作。 1 变电站智能巡检机器人视觉导航技术伴随着电力科技的不断进步，变电站的巡检工作也向智能化转变。变电站智能巡检机器人的使用就是变电站智能化的重要体现。智能巡检机器人系统携带红外热像仪、可见光CCD、拾音器等巡检设备。实现对变电站内电气设备的视觉导航巡检功能。在对智能巡检机器人使用前，应预先对变电站路面进行引导线铺设，进而实现对智能巡检机器人沿线运动的控制。对变电站内的具体环境情况对智能巡检机器人视觉导航技术进行图像采集、运动、停止等操作。为了更好地运用变电站智能巡检机器人视觉导航方法，变电站内路面铺设应满足机器人行走方向一致，引线颜色易于智能机器人识别。智能巡检机器人视觉导航技术利用循迹摄像机对图像的采集，利用三基色通道效果合成对视觉系统感知彩色特性的图像进行算法处理。智能巡检机器人循迹摄像机视窗内的引导轨迹线方式多样。从而全面的对智能巡检机器人的图像进行信息处理，大大减少了图像处理的实际时间，从而提高了智能巡检机器人系统的运输速度。智能巡检机器人视觉导航技术是先确定最好的拍摄位置，将存储设备放入机器人的存储设备中，智能巡检机器人到该预定位置时，进行信息的读取，通过预先设定的系统，自行控制摄像机的视角进行图像采集。 2 变电站智能巡检机器人视觉导航基本理论伴随着计算机视觉理论、图像处理等相关的现代科学技术的发展。变电站智能巡检机器人视觉导航技术也有了很大的提高。智能巡航机器人视觉导航技术一般是利用視觉传感器来获取周围景物，进而形成二维的图像。通过图像的科学合