[发明专利]一种基于单应性的移动机器人编队跟随方法

说明书

本发明公开一种基于单应性的移动机器人编队跟随方法，该方法在给定理想队形间隔距离和理想期望图像的前提下，利用单应性矩阵构造可反映理想队形中跟随机器人实时位姿的虚拟机器人，将原先的编队问题转化为对虚拟机器人的轨迹跟踪问题。编队跟随过程中，领航机器人的速度采用估计的方式，利用单应性与速度之间的关系模型以及跟随机器人的实时速度能较为准确的估计领航速度，从而避免采用局部通信的方式，节省了编队实验成本。本方法简单可行，能满足移动机器人编队跟随的要求。

技术领域

本发明涉及一种轨迹跟踪方法，尤其涉及一种基于单应性的移动机器人编队跟随方法。

背景技术

移动机器人编队控制是一类典型的多机器人协作问题，在军事、生活、工业等方面具有广泛的应用前景，这类问题研究主要集中于调度、跟踪等智能交通领域，近几十年来一直是多机器人协作相关研究的热点和难点，该问题的研究对于多机器人需要共同完成作业时起到重要的作用。

编队跟随本质上属于轨迹跟踪问题，因此目前大多数编队控制的研究是基于轨迹跟踪研究的基础上进行的，传统的研究方法主要有：将原先非线性系统分解为多个低阶子系统，对子系统设计部分李雅普诺夫函数进而设计跟踪控制器，或者通过将系统转换为串联或链式系统形式，利用反步法设计轨迹跟踪控制器等。这些传统方式均是在机器人位姿信息已知的前提下进行的，实际场景中需要考虑机器人位姿信息的获取，通常采用激光、雷达等距离传感器或者建立局部通信网络等方式实现。

近些年基于单目相机的机器人视觉伺服控制快速发展，使得一些相关研究逐渐围绕单目视觉反馈来实现，常见的方法有：利用单目相机拍摄一系列周边图像，再辅以激光传感器获取的深度信息，构造出局部三维地图实时定位机器人位姿信息，进而完成编队任务，其成本较为高昂且控制器设计难度高；通过附加标记点来估计相关位姿，前提是需要事先标记且记录相关信息，提供较多先验知识；基于多视图几何的方法更为广泛，如极点和单应性分解，但是同样存在诸如极点奇异或分解不唯一等影响系统稳定性的问题。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提供一种基于单应性的移动机器人编队跟随方法，该方法的具体技术方案如下：

一种基于单应性的移动机器人编队跟随方法，用于移动机器人在多机器人协作系统中的编队跟随控制，该方法采用领航-跟随模型，所述的领航机器人和跟随机器人均为轮式机器人，且跟随机器人配置单目相机可实时采集图像信息，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：在初始时刻，给定表示理想队形中跟随机器人位姿的期望图像和距离信息，利用跟随机器人上安装的单目相机获取当前图像，作为初始图像，根据期望图像与初始图像计算单应性矩阵并记录；

步骤2：在步骤1中得到初始、期望两幅图之间的单应性矩阵后，在初始图像属于领航机器人的且与相机光轴垂直的某一平面区域中选取若干特征点；

步骤3：给定信号让跟随机器人开始运行，运行过程中不断对这些特征点进行跟踪以此来计算当前图像与期望图像之间的单应性矩阵，进一步依据单应性矩阵元素构造系统误差；

步骤4：根据步骤3中计算得到的当前图像与期望图像的单应性矩阵计算并记录本次运行周期中跟随机器人的线速度和角速度，当运行过一个周期计算出下一个当前图像与期望图像之间单应性矩阵；结合上一周期和当前周期的单应性矩阵以及上一周期的跟随机器人的线速度和角速度估计出领航机器人的线速度和角速度；

步骤5：将步骤3得到的实时系统误差和步骤4估计出的领航机器人的线速度和角速度共同作为控制器的输入信号，再由控制器输出信号驱动跟随机器人运动，运行过程中领航机器人始终自主运动；

步骤6：跟随机器人接收驱动信号进行移动，同时利用单目相机获取实时当前图像，重复进行步骤3、4、5，经过这些步骤后跟随机器人将逐渐与领航机器人形成期望图像所指定的理想队列。

优选地，步骤3中单应性矩阵的计算公式如下：