[发明专利]智能导航控制系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及自动化与检测技术，尤其涉及一种基于无标定机器视觉的智能导航控制系统及方法。

背景技术

智能自主移动机器人是当今国际机器人研究领域的热点。而路径规划则是智能移动机器人中的一个重要组成部分，其研究目的是使机器人能在不同的环境中自主路径规划。环境感知是移动机器人进行自主路径规划的关键技术，获取这些信息的传感器即需要足够大的视场来覆盖整个工作区，又需要较高的采集速率以保证在运动的环境中能够提供实时的信息。近几年来，由于计算机图像处理能力和技术的飞速发展以及大量的数字图像处理设备性能价格比的提高，加之视觉系统具有信号探测范围宽、目标信息完整等优势，视觉传感器在移动机器人导航中的应用越来越受到人们的重视并表现出很好的发展前景。

在传统的机器人视觉伺服控制系统中，无论是基于位置的还是基于图像的往往都是采用基于模型的控制方法。其中模型包括：摄像机模型、机器人模型、目标物体模型和工作环境模型。摄像机模型指摄像机内、外参数，内参数一般指有效焦距f，图像平面x、y方向单位距离中的像素数Nx、Ny，图像中心点的坐标u0、v0，若考虑镜头的非线性畸变还有畸变因子等；外参数则指摄像机相对于机器人末端或固定坐标系的位姿；机器人模型主要指机器人运动学模型；目标物体模型主要指目标的深度，在固定坐标系下的位姿以及运动参数。整个伺服系统控制精度在很大程度上依赖于标定的精度。然而在实际中，由于以下原因，这种基于标定的机器人视觉伺服方法受到了很大的限制：

1)由于多种因素的影响，即使理论上精度很高的标定算法在实际中也难以得到控制和系统性能所要求的模型；

2)系统的标定结果只有在标定条件成立时才有效。所以，一旦摄像机的位置、焦距等发稍微的变化，根据原标定参数计算出的结果会有很大误差，必须对系统进行重新标定。

3)由于摄像机镜头畸变等因素的影响，摄像机的标定区域一般限制在一个比较小的区域，如果机器人的工作范围比较大时，难以得到一个满足工作范围内所有位置的参数模型。在这样的情况下，虽然可以采取分区域标定的方法，但这又增加了系统操作的复杂度。

4)标定的结果只在机器人工作区域中完成标定的位置及其有限的邻域内有效，而标定好的模型却要在整个工作空间中使用。因此一旦机器人离开标定的区域，控制系统的伺服性能会下降。

5)许多视觉伺服标定方法需要辅助参考物，这只能在实验室这样的结构化环境中才能圆满实现，而在某些特定环境下是难以对摄像机进行标定的，如抢险救灾等一些危险的或对人体有害的工作环境中。

这些缺陷使得视觉机器人在工作一段时间后，累积的系统误差将达到不能接受的程度，严重时甚至会导致导航任务的失败。如果每过一定时间就对系统重新进行标定，则无论从重新标定时机的选择，还是从工作量以及可实现性考虑，都是不现实的。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明要解决的技术问题是：消除传统标定视觉方案中技术效果的好坏严重依赖于标定参数的局限性弊端；提高机器人在不同环境中的适应能力以及工作效率；提高对机器人的控制性能，有效保持图像处理过程的速度以及精度；增强机器人控制系统的鲁棒性和稳定性；降低技术方案实施过程中的成本投入以及能源消耗。

(二)技术方案

为解决上述技术问题，本发明提供一种智能导航控制系统，所述控制系统包括上位机以及移动机器人平台，所述上位机包括计算机和无线通讯装置，通过无线通讯方式与所述移动机器人平台通讯，所述移动机器人平台包括移动机器人本体、无线通讯单元以及电源；

此外，所述移动机器人平台还包括：图像提取单元、图像处理单元、导航控制单元以及嵌入式控制单元；

所述移动机器人本体用于根据所述导航控制单元所提供的导航线进行运动；所述导航线为移动机器人本体运动时所遵循的预定路线；

所述图像提取单元用于在所述移动机器人本体启动后对目标区域进行图像/视频模拟信号的提取，并将所提取的图像/视频模拟信号发送至所述嵌入式控制单元；

所述嵌入式控制单元用于将所述图像/视频模拟信号进行模数转换，将转换后得到的图像/视频数字信号传送给所述图像处理单元；

所述图像处理单元用于对所述图像/视频数字信号进行分析，计算得到当前机器人本体运动路线的导航线偏差值，并发送至所述导航控制单元；

所述导航控制单元用于根据所述导航线偏差值来调整导航线，并将所述调整后得到的导航线数据发送给所述机器人本体。

优选地，所述移动机器人平台还包括避障传感器单元；