[发明专利]三维封闭非结构空间内胶囊机器人及待测目标的相对定位方法

说明书

本发明属于自动化工程技术领域，涉及三维封闭非结构空间内胶囊机器人及待测目标的相对定位方法。将胶囊机器人定点悬停调姿时所获得的实时图像通过无线传输至人机交互界面，运用图像处理，对获取的图像进行目标特征点的识别与提取，并根据单目视觉测距原理将目标区域到摄像机的距离转化为摄像机光心到具体特征点的距离。通过改变磁矢量轴线方位带动胶囊摄像机原地进行待测区域特征目标的搜索，根据摄像机图像确定胶囊机器人和待测目标相对于参考位置的空间距离，结合胶囊机器人两次获得目标特征时的俯仰角和側摆角信息，以及胶囊机器人与待测目标相对参考位置的空间几何关系，确定胶囊机器人与待测目标相对待测区域某参考位置的定位方法。

技术领域

本发明属于自动化工程技术领域，涉及三维封闭非结构空间内胶囊机器人及待测目标的相对定位方法。

背景技术

移动机器人的定位问题，特别是在未知、复杂、动态的非结构环境中(如人体胃肠道)的定位问题是当前移动机器人研究领域亟待解决的关键问题。

现有自主移动机器人的定位技术可分为以下几种：1.基于路标的定位技术。路标是指具有明显特征的，能够被移动机器人传感器识别的特殊物体，路标在全局环境中具有固定和已知的位置，移动机器人定位的主要任务就是可靠辨识路标，并计算出移动机器人的位置，其定位精度的高低取决于对路标的识别以及位置信息的准确提取程度。然而在封闭狭窄非结构环境中，其环境信息通常都是未知的，通过人为设置具体的路标来更不现实，因此这种方法无法适应三维封闭非结构空间内移动机器人的定位需求。2.基于概率方法的移动机器人定位技术。该方法的理论基础是贝叶斯滤波BF(Bayesian Filter)概率定位方法，其核心思想为用传感器测量数据去估计一个动态环境的未知状态，并以当前为止收集到的数据为条件，递归估计状态空间后验概率密度，并可具体分为卡尔曼滤波方法、马尔可夫方法和多假设跟踪MHL方法。卡尔曼滤波算法是一种高效、高精度的局部定位方法，其约束条件太多，只能表示单值的概率分布，无法解决全局定位和机器人的诱拐问题。马尔可夫方法虽然适合全局定位，但是需处理大量的概率数值，且定位精度不高，而多假设跟踪MHL方法由于依赖于卡尔曼滤波的线性假设，其实际实现性较差。3.基于地图的定位技术。该定位方法的核心在于通过机器人感知获取的局部环境信息与已知地图中的环境信息进行匹配，从而实现机器人自身位置的辨别。由于该定位方法需建立工作环境的地图信息，而在未知、复杂、非结构的动态环境中，通常无法提前构建移动机器人定位所需的地图信息。

为实现三维封闭非结构动态环境中胶囊机器人的定位，我们课题组在已有国家发明专利“一种主被动双半球形胶囊机器人及其姿态调整与转弯驱动控制方法”(专利申请号：201510262778.4)和“一种空间万向旋转磁场人机交互控制方法”(专利号：ZL201610009285.4)的基础上，结合双半球胶囊机器人定点悬停调姿功能和人机交互控制方法，提出磁场与视觉共融的胶囊机器人定位法。

具体以磁驱双半球胶囊机器人在悬停调姿下的定点全景观察功能为手段，借助磁场与视觉共融的人机交互功能，将胶囊机器人定点悬停调姿时所获得的实时图像通过无线传输至人机交互界面，运用图像处理对获取的图像进行目标特征点的识别与提取，并根据单目视觉测距原理将目标区域到摄像机的距离转化为摄像机光心到具体特征点的距离。通过改变磁矢量轴线方位带动胶囊摄像机原地进行待测区域特征目标的搜索，并选定某一特征目标作为位置参考，根据摄像机图像确定胶囊机器人和待测目标相对于参考位置的空间距离，之后结合胶囊机器人两次获得目标特征时的俯仰角和側摆角信息，以及胶囊机器人与待测目标相对参考位置的空间几何关系，确定胶囊机器人与待测区域方位信息。

目前，尚未有人提出基于磁场与视觉共融的胶囊机器人及待测目标的相对定位方法，该定位方法的突出特点是无需构建移动机器人传统定位中所需的人工路标和地图，也不需要增加额外其他检测测量装置，仅依靠胶囊机器人的摄像机视觉并结合其自身的定点悬停调姿功能便可获取用于胶囊和待测目标定位的各种关键信息。

发明内容