一種基于光流的移動機器人避障方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于光流的移動機器人避障方法，屬于機器人導(dǎo)航避障應(yīng)用【技術(shù)領(lǐng)域】；其特征在于根據(jù)機器人上的單目攝像頭，獲取圖像序列，計算前后兩幀圖像的光流。當光流幅值超過閾值時，從光流中計算出TTC。并根據(jù)TTC構(gòu)建1×N的障礙地圖OM(obstacle?map)；然后設(shè)置閾值τ提取障礙地圖元素值小于τ的連續(xù)列作為候選的安全區(qū)域。對每一區(qū)域計算其權(quán)重，取權(quán)重最大的區(qū)域作為最佳區(qū)域，計算其局部形心作為最佳前進方向；最后根據(jù)最佳前進方向控制機器人轉(zhuǎn)向此方向，從而避開障礙物。本發(fā)明能使機器人在未知、復(fù)雜、充滿障礙物的環(huán)境中分析障礙物的分布，并選擇最安全的方向行走，能用于實時的機器人避障。
【專利說明】一種基于光流的移動機器人避障方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種單目視覺的基于光流的移動機器人避障方法，屬于機器人導(dǎo)航避障應(yīng)用【技術(shù)領(lǐng)域】。
【背景技術(shù)】
[0002]移動機器人是具有感知、思維和行動功能的機器，其在多種領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用，比如清潔機器人、軍事探測機器人。而要實現(xiàn)機器人自主作業(yè)，機器人必須能夠避障。當前，有多種傳感器可以用于機器人避障，比如利用超聲波測距儀、激光雷達和紅外傳感器可以獲取到障礙物的距離信息，進而實現(xiàn)避障。還可以利用安裝在機器人上的一個或多個攝像頭獲取場景的圖像，利用豐富的視覺信息完成避障。研究發(fā)現(xiàn)，視覺是人類獲取信息的主要渠道，外界的信息有70%來自視覺，視覺傳感器不需要安裝發(fā)射和接收裝置，簡單輕便，而且，視覺工作在被動模式，具有隱蔽性。目前，視覺導(dǎo)航和避障方法成為研究的熱點。
[0003]目前，基于視覺的導(dǎo)航技術(shù)主要有三種方法，分別為基于地圖的導(dǎo)航、基于光流的導(dǎo)航和基于地貌的導(dǎo)航。基于光流的方法是受到大自然中飛行昆蟲的啟發(fā)，科學(xué)家們通過解剖學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、電生理學(xué)的方法已經(jīng)對飛行昆蟲的視覺系統(tǒng)進行了大量的研究。研究發(fā)現(xiàn)，飛行昆蟲的視覺感知器官-復(fù)眼與人類相比，兩只復(fù)眼的距離很近，復(fù)眼的空間分辨率很低，但是復(fù)眼對時域非常敏感。基于以上特點，飛行昆蟲并不是利用雙目立體視覺來進行導(dǎo)航的。Srinivasan教授對蜜蜂做了大量的實驗，證明蜜蜂是通過兩眼中圖像速度即光流進行導(dǎo)航的。
[0004]根據(jù)飛行昆蟲的視覺導(dǎo)航機理，以Nicolas Franceschini為首的研究小組花了數(shù)年時間研究蒼蠅的視覺系統(tǒng)和它們是如何檢測并利用光流的，然后在實驗的基礎(chǔ)上研制出能夠在避開障礙物的過程中不斷接近目標的輪式機器人“robot mouche”。Srinivasan所在的研究小組通過研究蜜蜂的視覺行為，發(fā)現(xiàn)蜜蜂通過平衡映射在兩側(cè)眼睛上圖像運動的速度(光流)來調(diào)節(jié)它們的飛行方向。他們在裝有一個攝像頭和兩面鏡子的輪式機器人“Corridor-following robot”上驗證了這個機制。后來Srinivasan研究小組的Sobey受到昆蟲飛行靈感的啟發(fā)，提出一種使基于視覺的機器人在混亂的環(huán)境中安全行走的算法，并研制出的另外一個機器人“Obstacle-avoiding robot”。Santos-Victor等人研發(fā)了一個基于光流的視覺系統(tǒng)robee，該系統(tǒng)模擬了蜜蜂的視覺行為，認為昆蟲的眼睛長在兩側(cè)的優(yōu)勢就在于它們的導(dǎo)航機制是基于運動產(chǎn)生的特征，而不是深度信息。在robee中，一個分開的雙目視覺方法被用于模仿蜜蜂的中心反射(Centering Reflex)。
[0005]以上基于光流的導(dǎo)航避障方法，都是模擬蜜蜂的中心策略，通過平衡左右視場的光流幅值使機器人避開障礙物。這種方法只能適應(yīng)簡單的類似走廊的環(huán)境，機器人能在這種環(huán)境中沿著走廊的中心線行走，并不能滿足復(fù)雜環(huán)境中的避障。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明的目的在于提供了一種基于光流的移動機器人避障方法，針對上述中出現(xiàn)的不足，本方法根據(jù)前后兩幀圖像的光流構(gòu)建障礙地圖，然后從障礙地圖中確定機器人前進的最佳(安全)方向，從而指導(dǎo)機器人轉(zhuǎn)向此方向前進。此方法可實現(xiàn)移動機器人在復(fù)雜充滿障礙物的環(huán)境中安全、無目的地漫游。
[0007]為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為一種基于光流的移動機器人避障方法，如圖1所示，該方法是按以下步驟實現(xiàn)的；
[0008]SI機器人開機啟動，進行初始化。
[0009]S2賦予機器人速度V (0m/s-0.15m/s)(速度不可設(shè)置的太大，否則違反了光流計算中小運動的假設(shè))，讓機器人以速度V勻速向正前方運動，獲得前后兩幀圖像。
[0010]S3計算兩幀圖像的光流和整幅圖像中所有像素點的光流幅值總和。
[0011]S4判斷幅值總和是否超過閾值δ (閾值δ應(yīng)根據(jù)速度調(diào)整，速度越大，應(yīng)設(shè)置相對較大的閾值)；若是，轉(zhuǎn)向步驟S5 ;若沒有超過閾值，轉(zhuǎn)向S2。
[0012]S5根據(jù)光流計算FOE (focus of expansion)和圖像中每個像素點的TTC(time tocontact);具體步驟包括
[0013]S5.1選取圖像中η個點的光流按下式利用最小二乘法計算FOE (為了減少計算誤差，盡量多選取一些點，但為了兼顧運算速度，點數(shù)不可選取的過多)。
[0014](cx, cy)T = (AtA) _1ATb
[0015]其中(cx，cy)T是 F0E(focus of expansion)的 x、y 坐標，
【權(quán)利要求】
1.一種基于光流的移動機器人避障方法，其特征在于，該方法是按以下步驟實現(xiàn)的， Si機器人開機啟動，進行初始化； S2賦予機器人速度V，讓機器人以速度V勻速向正前方運動，獲得前后兩幀圖像； S3計算兩幀圖像的光流和整幅圖像中所有像素點的光流幅值總和； S4判斷幅值總和是否超過閾值δ ;若是，轉(zhuǎn)向步驟S5 ;若沒有超過閾值，轉(zhuǎn)向S2 ; S5根據(jù)光流計算FOE和圖像中每個像素點的TTC ;具體步驟包括 S5.1選取圖像中η個點的光流按下式利用最小二乘法計算FOE
【文檔編號】G01C21/00GK103743394SQ201410006655
【公開日】2014年4月23日 申請日期:2014年1月7日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月7日
【發(fā)明者】于乃功, 徐麗, 阮曉鋼, 陳煥朝, 王琳 申請人:北京工業(yè)大學(xué)