[发明专利]一种基于双目光视觉引导的智能水下机器人自主对接方法有效
申请号: | 201510140946.2 | 申请日: | 2015-03-27 |
公开(公告)号: | CN104766312B | 公开(公告)日: | 2017-11-21 |
发明(设计)人: | 王博;李晔;曹建;姜言清;李一鸣;苏玉民 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工程大学 |
主分类号: | G06T7/70 | 分类号: | G06T7/70 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 双目 视觉 引导 智能 水下 机器人 自主 对接 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种基于双目光视觉引导的智能水下机器人的自主对接方法。
背景技术
近年来,智能水下机器人技术在世界各国的广泛关注和大量资源投入进行研发的情况下,得到了较快的发展且日趋成熟。与有缆遥控水下机器人、载人潜水器等水下作业装备相比,具有作业效率高、智能化水平高、生产成本低、无需专用母船支持等显著优势,目前已经在海洋生态研究、海洋地质科学、海底沉物搜索、油气管线检测等领域得到了越来越广泛的应用。然而在目前的技术条件下,智能水下机器人在海洋环境下的适用性受到气象条件、能源技术、通信方式等因素的制约,仍然没有达到理想的应用状态。针对这些技术瓶颈发展智能水下机器人的自主对接技术,使智能水下机器人能够在水下进行任务上传或下载、能源补充和数据交换,从而大幅度提高水下连续作业时间和连续航程,具有在较恶劣海况下进行布放、回收的能力,对推动智能水下机器人技术的迅速发展和广泛应用具有重要意义。
智能水下机器人的自主对接技术是指智能水下机器人采用一定引导方法获得对接装置的相对位置和姿态,自主调整自身的运动状态进入对接装置并进行可靠固定,从而实现任务上传或下载、能源补充和数据交换的一种先进技术。智能水下机器人的引导方法是实现自主对接的关键,目前主要包括水声、电磁场、光视觉等方式。其中水声引导的有效作用距离可达2千米,但容易受到各种噪声干扰,在近距离处的引导精度较差;电磁场引导的作用距离较近,并且容易受到机器人本身的电磁干扰和海底的地磁场干扰;光视觉引导的有效作用距离视水质而定,一般可达几十米,引导精度较高,适用于自主对接过程的末引导。现有的光视觉引导方法主要有两种机制:其一是利用摄像机获取对接装置的影像并对其位置和姿态进行辨识,这种机制的有效作用距离较小且可靠性差;其二是在对接装置上安装引导光源,利用摄像机获取引导光源的影像并估算对接装置的方位和距离,这种机制的有效作用距离较大且可靠性高,但现有的距离计算方法较粗略且准确性较差。
发明内容
本发明的目的是提供一种针对现有的光视觉引导方法的准确性低、可靠性差、作用距离小的不足之处,能够引导智能水下机器人实现准确、可靠的自主对接的基于双目光视觉引导的智能水下机器人的自主对接方法。
本发明的目的是这样实现的:
(1)对双目光视觉系统进行立体标定;
(2)图像采集模块采集双目光视觉图像,通过总线传输至光视觉处理计算机;
(3)对第二步得到的图像进行标准化处理和校正;
(4)对第三步得到的图像进行高斯降采样;
(5)对第四步得到的高斯降采样图像进行非线性变换;
(6)计算第五步得到的非线性变换的结果的直方图,根据直方图选择一定比例的像素,根据灰度值进行排序形成有序列表;
(7)依次从第六步得到的有序列表中取出一个像素,以该像素为种子点执行区域生长算法得到待选区域;
(8)根据第七步得到的待选区域的面积和圆形度选择疑似光源区域;
(9)判断是否已遍历第六步得到的有序列表,若为是,转至第十步,若为否,转至第七步;
(10)对第八步得到的疑似光源区域进行聚类和随机检验得到光源区域;
(11)对第十步得到的光源区域进行匹配得到平均视差;
(12)根据第十一步得到的平均视差计算引导光源的三维空间坐标,将其发送至运动控制计算机;
(13)运动控制计算机根据第十二步得到的引导光源坐标进行运动路径的规划;
(14)判断智能水下机器人是否已成功实现对接,若为否,转至第二步,若为是,则本流程运行结束。
本发明在技术方面的有益效果在于:
(1)本发明采用的对接装置具有圆锥导向罩和对接管形式的结构,能够容许较大的对接位置偏差且有利于实现可靠的锁紧固定,保证了自主对接方法的高可靠性。
(2)本发明中,采用双目光视觉系统获取引导光源的图像,通过计算引导光源在双目光视觉系统中的视差得到引导光源的准确的三维空间坐标,保证了引导方法的高精确性。
(3)本发明中,对采集的双目光视觉系统的左视图和右视图进行了高斯降采样和非线性变换,不但有效抑制了图像中的噪声,还降低了计算消耗,保证了自主对接方法的实时性和鲁棒性。
(4)本发明中,采用了区域生长算法和K均值聚类方法提取引导光源区域,并采用Rank变换和Census变换实现光源区域的匹配,能够有效剔除伪光源的干扰,保证了引导方法的高准确性和强抗干扰能力,同时具有较好的实时性。
附图说明
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