[发明专利]移动机器人前方路况预测方法

说明书

公开一种移动机器人前方路况预测方法，包括设置在所述的移动机器人前部的双目立体摄像机，所述的双目立体摄像机的光轴与所述的移动机器人的底盘平行，还包括与所述的双目立体摄像机连接的处理器，所述的处理器设置前方路况预测方法，包括以下步骤：获取深度信息z=f₁(x,y)；计算投影角度θ=arctan(y/f)；地面点到光轴的垂直距离l=z·tanθ；计算不平整度f₂(x,y)=h‑l，二值化f₃(x,y)；将二值图f₃(x,y)进行腐蚀和膨胀操作，得到优化;利用矩阵的hadamard积，去除f₂(x,y)中的杂散数据；根据行进方向，计算不平整路面的面积s和平均不平整度。该方法在双目立体视觉的基础上，为移动机器人提供前方路面信息，保证安全工作。

技术领域

本发明涉及移动机器人的前方路况预测方法，属于机器视觉的图像处理领域。

背景技术

不管是室外移动机器人还是室内移动机器人，大部分是以三轮或者四轮为驱动结构进行运动的。例外的是，波士顿动力公司的双足或者四足直立行走机器人，可以在实验室条件或者有限实际环境下克服路面不平整的难题，而大部分移动机器人的工作前提是平整的路面，但是遇到地面不平整则会导致事故。家用吸尘器是在驱动轮前端安装红外接近传感器，当检测不到地面的情况下，必须停机，避免跌落。但是这种方式不具有普遍意义。

机器视觉以及在此基础上发展起来的双目立体视觉，具有检测范围广、信息丰富的优点，能够胜任前方路面状况的检测。

发明内容

针对上述问题，本发明提供移动机器人前方路况预测方法，帮助移动机器人检测前方地面的平整状况。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

移动机器人前方路况预测方法，包括设置在所述的移动机器人前部的双目立体摄像机，焦距为f，基线宽度为b，高度为h，所述的双目立体摄像机的光轴与所述的移动机器人的底盘平行，还包括与所述的双目立体摄像机连接的处理器，所述的处理器设置前方路况预测方法，包括以下步骤：

(1) 所述的处理器获取所述的双目立体摄像机的图像对f_L和f_R，形成深度信息z=f₁(x,y)=f*b/d，其中d是根据图像对f_L和f_R计算得到的位置(x,y)的视差，x,y为像平面坐标，z为对应的深度；

(2) 对于成像点(x,y)，深度为z=f₁(x,y)，投影角度θ=arctan(y/f)；成像点对应的地面点到所述的双目立体摄像机光轴的垂直距离l=z·tanθ=z·y/f；

(3) 计算不平整度f₂(x,y)=h-l，如果|h-l|T，则记为f₃(x,y)=1，否则f₃(x,y)=0，其中阈值T为所述的移动机器人能够跨越的最大不平整度；

(4) 将二值图f₃(x,y)进行先腐蚀后膨胀的操作，去除二值图f₃(x,y)中多余的杂质点；在此基础上再进行先膨胀后腐蚀的操作，填充二值图f₃(x,y)中细小的空洞，最终得到优化后的二值图f₃(x,y); 计算二值图f₃(x,y)与f₂(x,y)的hadamard积，去除f₂(x,y)中的杂散数据，即f₂(x,y)=f₃(x,y)*f₂(x,y)；