機器人研(yan)究(jiu)的核心就(jiu)是：導(dao)航定(ding)位(wei)(wei)、路徑規劃、避障(zhang)、多傳感器融合。定(ding)位(wei)(wei)技術有(you)幾種(zhong)，不關(guan)心，只關(guan)心視(shi)覺(jue)的。視(shi)覺(jue)技術用到“眼(yan)睛”可(ke)以分為(wei)：單目(mu)，雙目(mu)，多目(mu)、RGB-D，后(hou)三種(zhong)可(ke)以使圖像有(you)深度(du)，這些(xie)眼(yan)睛亦可(ke)稱為(wei)VO（視(shi)覺(jue)里(li)程(cheng)計(ji)：單目(mu)or立體(ti)），維基百科給(gei)出的介紹(shao)：在機器人和計(ji)算機視(shi)覺(jue)問(wen)題(ti)中(zhong)，視(shi)覺(jue)里(li)程(cheng)計(ji)就(jiu)是一個(ge)通過分析處理(li)相關(guan)圖像序列來確定(ding)機器人的位(wei)(wei)置和姿態。

       當今,由于(yu)數字圖像(xiang)(xiang)處理和計算(suan)機視(shi)覺(jue)技術的(de)迅速發展,越來(lai)越多的(de)研究者采用攝像(xiang)(xiang)機作為(wei)全自主用移動機器人(ren)的(de)感知(zhi)傳感器。這主要是因為(wei)原來(lai)的(de)超聲(sheng)或紅外傳感器感知(zhi)信(xin)息(xi)量有限,魯棒性差,而(er)(er)視(shi)覺(jue)系統則(ze)可以彌補這些缺點。而(er)(er)現實世界是三(san)維的(de)，而(er)(er)投射于(yu)攝像(xiang)(xiang)鏡(jing)頭（CCD/CMOS）上的(de)圖像(xiang)(xiang)則(ze)是二維的(de)，視(shi)覺(jue)處理的(de)最終(zhong)目的(de)就是要從感知(zhi)到的(de)二維圖像(xiang)(xiang)中提取有關的(de)三(san)維世界信(xin)息(xi)。

系統基本組成：CCD、PCI、PC及(ji)其外設等。

CCD/CMOS

       一行(xing)硅成像元素，在(zai)一個襯(chen)底上配(pei)置光敏元件和(he)電荷轉移(yi)器(qi)件，通過電荷的依(yi)次轉移(yi)，將多個象(xiang)素的視頻信號分時、順序地取出來，如面陣CCD傳感器(qi)采集的圖像的分辨(bian)率可以從32×32到(dao)1024×1024像素等。

視頻數字信號處理器

       圖像信號一般是二維信號，一幅圖像通常由512×512個像素組成(當然有時也有256×256，或者1024×1024個像素)，每個像素有256級灰度，或者是3×8bit，紅黃蘭16M種顏色，一幅圖像就有256KB或者768KB(對于彩色)個數據。為了完成視覺處理的傳感、預處理、分割、描述、識別和解釋，上述前幾項主要完成的數學運算可歸納為：

(1)點處理常用(yong)于對(dui)(dui)比度(du)增強、密度(du)非線性(xing)較正(zheng)、閾值處理、偽彩色處理等。每個像(xiang)素(su)的(de)(de)輸(shu)入數據(ju)經過一定關系映射成像(xiang)素(su)的(de)(de)輸(shu)出數據(ju)，例如對(dui)(dui)數變(bian)換可實現暗區對(dui)(dui)比度(du)擴張。

(2)二維卷積(ji)的運算(suan)常用(yong)于圖像(xiang)平滑、尖銳化、輪廓增強、空間(jian)濾波、標準模(mo)板匹配計算(suan)等。若(ruo)用(yong)M×M卷積(ji)核矩陣對(dui)整幅圖像(xiang)進(jin)行(xing)卷積(ji)時，要(yao)得到(dao)每個像(xiang)素的輸出結果就需要(yao)作M2次乘法(fa)和(M2-1)次加法(fa)，由(you)于圖像(xiang)像(xiang)素一般(ban)很(hen)多(duo)，即(ji)使(shi)用(yong)較小的卷積(ji)和，也(ye)需要(yao)進(jin)行(xing)大量的乘加運算(suan)和訪問存(cun)儲器。

(3)二(er)維正交變換常用(yong)二(er)維正交變換有(you)FFT、Walsh、Haar和K-L變換等，常用(yong)于圖像增(zeng)強、復原、二(er)維濾波、數(shu)據壓縮等。

(4)坐標變換常用于圖(tu)像的放大縮(suo)小、旋轉、移動(dong)、配準、幾何校正和(he)由攝影值(zhi)重(zhong)建(jian)圖(tu)像等。

(5)統(tong)計(ji)量(liang)計(ji)算(suan)如計(ji)算(suan)密度直(zhi)方(fang)圖(tu)分布、平均值和(he)協方(fang)差矩陣等(deng)。在進(jin)行直(zhi)方(fang)圖(tu)均衡器化(hua)、面(mian)積計(ji)算(suan)、分類和(he)K-L變(bian)換(huan)時，常常要進(jin)行這些統(tong)計(ji)量(liang)計(ji)算(suan)。

視覺導航定位系統的工作原理

       簡單(dan)說來就是(shi)對機(ji)器人周(zhou)邊(bian)的(de)環(huan)境進(jin)(jin)行光學(xue)(xue)處(chu)理，先用攝像(xiang)頭進(jin)(jin)行圖像(xiang)信息采(cai)(cai)集(ji)，將(jiang)采(cai)(cai)集(ji)的(de)信息進(jin)(jin)行壓縮，然后將(jiang)它反饋到(dao)一個(ge)由神經網絡和統(tong)(tong)計學(xue)(xue)方法構成(cheng)的(de)學(xue)(xue)習子系統(tong)(tong)，再由學(xue)(xue)習子系統(tong)(tong)將(jiang)采(cai)(cai)集(ji)到(dao)的(de)圖像(xiang)信息和機(ji)器人的(de)實(shi)際位置(zhi)聯系起來，完成(cheng)機(ji)器人的(de)自主導(dao)航(hang)定(ding)位功(gong)能。

1）攝像頭標定算法：2D-3D映射求參。

       傳統(tong)攝像機(ji)標(biao)(biao)(biao)(biao)定(ding)(ding)主(zhu)要有(you)(you) Faugeras 標(biao)(biao)(biao)(biao)定(ding)(ding)法(fa)(fa)(fa)(fa)、Tscai 兩步法(fa)(fa)(fa)(fa)、直(zhi)接(jie)線性(xing)變換方法(fa)(fa)(fa)(fa)、張正友平面(mian)標(biao)(biao)(biao)(biao)定(ding)(ding)法(fa)(fa)(fa)(fa)和 Weng迭(die)代法(fa)(fa)(fa)(fa)。自(zi)(zi)標(biao)(biao)(biao)(biao)定(ding)(ding)包括基于 Kruppa 方程自(zi)(zi)標(biao)(biao)(biao)(biao)定(ding)(ding)法(fa)(fa)(fa)(fa)、分層逐步自(zi)(zi)標(biao)(biao)(biao)(biao)定(ding)(ding)法(fa)(fa)(fa)(fa)、基于絕對二次(ci)曲(qu)面(mian)的自(zi)(zi)標(biao)(biao)(biao)(biao)定(ding)(ding)法(fa)(fa)(fa)(fa)和 Pollefeys 的模約束法(fa)(fa)(fa)(fa)。視覺標(biao)(biao)(biao)(biao)定(ding)(ding)有(you)(you)馬頌德的三正交平移法(fa)(fa)(fa)(fa)、李華的平面(mian)正交標(biao)(biao)(biao)(biao)定(ding)(ding)法(fa)(fa)(fa)(fa)和 Hartley 旋轉(zhuan)求(qiu)內參數標(biao)(biao)(biao)(biao)定(ding)(ding)法(fa)(fa)(fa)(fa)。

2）機器視覺與圖像處理：

a.預處理(li)：灰化(hua)(hua)、降噪、濾波(bo)、二值化(hua)(hua)、邊緣(yuan)檢測。。。

b.特征提取：特征空間(jian)到參數空間(jian)映射。算法(fa)有HOUGH、SIFT、SURF。

c.圖像分割：RGB-HIS。

d.圖像描述識別

3）定位算法：基于濾波器的定位算法主要有KF、SEIF、PF、EKF、UKF等。

       也(ye)可以(yi)使用(yong)單目視覺和里(li)程(cheng)計融合的(de)(de)(de)(de)方法(fa)(fa)。以(yi)里(li)程(cheng)計讀數作為輔助信息,利用(yong)三(san)(san)角法(fa)(fa)計算特征點在(zai)當前機(ji)器人(ren)坐(zuo)標(biao)(biao)系中的(de)(de)(de)(de)坐(zuo)標(biao)(biao)位置,這里(li)的(de)(de)(de)(de)三(san)(san)維(wei)坐(zuo)標(biao)(biao)計算需要在(zai)延(yan)遲一個時間(jian)步的(de)(de)(de)(de)基礎上(shang)進(jin)行。根(gen)據特征點在(zai)當前攝像頭坐(zuo)標(biao)(biao)系中的(de)(de)(de)(de)三(san)(san)維(wei)坐(zuo)標(biao)(biao)以(yi)及它(ta)在(zai)地圖(tu)中的(de)(de)(de)(de)世界坐(zuo)標(biao)(biao),來估計攝像頭在(zai)世界坐(zuo)標(biao)(biao)系中的(de)(de)(de)(de)位姿。這種降低了(le)傳感器成本,消(xiao)除了(le)里(li)程(cheng)計的(de)(de)(de)(de)累積誤差,使得定(ding)(ding)位的(de)(de)(de)(de)結果(guo)更加精(jing)確。此外,相對于立體視覺中攝像機(ji)間(jian)的(de)(de)(de)(de)標(biao)(biao)定(ding)(ding),這種方法(fa)(fa)只需對攝像機(ji)內參數進(jin)行標(biao)(biao)定(ding)(ding),提(ti)高了(le)系統(tong)的(de)(de)(de)(de)效率(lv)。

定位算法基本過程：

       簡(jian)單(dan)的算法(fa)過程(cheng)，可基于OpenCV進(jin)行簡(jian)單(dan)實現。

輸入

       通(tong)過(guo)攝(she)(she)像(xiang)頭獲取的(de)視(shi)頻流（主要為灰度圖(tu)像(xiang)，stereo VO中(zhong)圖(tu)像(xiang)既可(ke)以是(shi)彩色(se)的(de)，也(ye)可(ke)以是(shi)灰度的(de) ），記錄攝(she)(she)像(xiang)頭在t和t+1時刻獲得(de)(de)的(de)圖(tu)像(xiang)為It和It+1，相機(ji)的(de)內參,通(tong)過(guo)相機(ji)標定(ding)獲得(de)(de)，可(ke)以通(tong)過(guo)matlab或者opencv計算為固定(ding)量。

輸出

       計算每一幀相機的位置+姿態

基本過程

● 獲得圖(tu)像(xiang)It,It+1

● 對(dui)獲(huo)得圖像進行(xing)畸變處理(li)

● 通(tong)過(guo)FAST算(suan)(suan)法對圖像It進行特征(zheng)檢測，通(tong)過(guo)KLT算(suan)(suan)法跟蹤(zong)(zong)這些特征(zheng)到圖像It+1中，如果跟蹤(zong)(zong)特征(zheng)有所丟失，特征(zheng)數小于某個閾值，則(ze)重新進行特征(zheng)檢測

● 通過帶(dai)RANSAC的5點算法來估(gu)計(ji)兩幅圖像的本質(zhi)矩陣

● 通過計算的本質矩陣進行估計R,t

● 對尺度信息進行估計，最終確定旋轉矩陣(zhen)和平移向量

       智能(neng)(neng)化(hua)、自動化(hua)、數(shu)字化(hua)、信息化(hua)是未(wei)來制(zhi)造業(ye)的發展大趨勢，雙翌光電致力(li)于(yu)制(zhi)造業(ye)工廠(chang)智能(neng)(neng)改造，數(shu)字化(hua)升級(ji)。我們堅信通過不斷努(nu)力(li)與(yu)創(chuang)新，能(neng)(neng)夠(gou)實(shi)現與(yu)客戶的合作(zuo)共贏。如果您有相關(guan)視覺檢測方(fang)面的需求，請聯系我們。