[发明专利]一种基于陀螺仪的轮椅车控制系统有效
申请号: | 201911201269.5 | 申请日: | 2019-11-29 |
公开(公告)号: | CN110888441B | 公开(公告)日: | 2023-04-07 |
发明(设计)人: | 黄耀东;杨建 | 申请(专利权)人: | 广州乐比计算机有限公司 |
主分类号: | G05D1/02 | 分类号: | G05D1/02;A61G5/10 |
代理公司: | 广州瑞之凡知识产权代理事务所(普通合伙) 44514 | 代理人: | 邹俊煊 |
地址: | 511400 广东省广州市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 陀螺仪 轮椅车 控制系统 | ||
1.一种基于陀螺仪的轮椅车控制系统,其特征是,包括摇杆信号采集模块、姿态信息采集模块、路面图像采集模块、智能控制模块和电机驱动模块,所述摇杆信号采集模块用于采集轮椅车的速度控制信号,并将采集得到的速度控制信号传入智能控制模块,所述姿态信息采集模块通过陀螺仪采集轮椅车行驶过程中的姿态信息,并将所述姿态信息传入智能控制模块,所述路面图像采集模块采用双目相机采集轮椅车前进方向的路面图像,并将采集得到的路面图像传入智能控制模块,所述智能控制模块包括信息解算单元、图像处理单元、危险分析单元和控制器单元,所述信息解算单元根据所述速度控制信号计算轮椅车的速度预期值,根据所述姿态信息计算轮椅车的速度实际值,并将计算所得的速度预期值和速度实际值传入危险分析单元,所述危险分析单元对速度预期值和速度实际值进行分析,当速度预期值或速度实际值高于设置的安全阈值时进行报警,当所述速度预期值和速度实际值均在安全阈值范围时,危险分析单元将所述速度预期值和速度实际值传入控制器单元,所述图像处理单元用于对采集得到的路面图像进行处理,构建路面图像的视差图,并将所述视差图传入危险分析单元,所述危险分析单元根据所述视差图获取路面的三维信息,并根据路面的三维信息对轮椅车前进方向的路面状态进行评估,当判定路面状态存在危险时进行报警,所述控制器单元根据危险分析单元的分析结果、速度预期值和速度实际值之间的差值控制电机驱动模块的运动;
所述信息解算单元采用四元素法根据采集的姿态信息解算轮椅车行驶过程中的俯仰角、航偏角、横滚角以及角速度;危险分析单元对轮椅车的速度实际值进行分析,设zθ(t)表示解算所得的轮椅车当前时刻的俯仰角,给定轮椅车许可坡度阈值Tθ,当|zθ(t)|≤Tθ时,危险分析单元判定当前坡度为可行坡度,控制器单元根据坡度降低轮椅车的行驶速度,当|zθ(t)|>Tθ时,判定当期坡度为危险坡度,危险分析单元通过警示扩音器进行报警;设v(xθ(t))表示轮椅车当前时刻的横滚角速度,v(yθ(t))表示轮椅车当前时刻的航偏角速度,给定最大转弯速度值Tv,当v(xθ(t))>Tv或v(yθ(t))>Tv时,判定轮椅车存在翻车危险,则危险分析单元通过警示扩音器进行报警;路面图像采集模块采用双目相机采集轮椅车前进方向路面的左右两幅图像,图像处理单元对路面图像采集模块采集到的左右两幅图像进行图像匹配,构建两幅图像之间的视差图;
所述图像处理单元以左图像为目标图像,右图像为参考图像,构建左图像的视差图,具体为:
将左图像表示为I0,右图像表示为I1,设h0(x,y)为左图像I0中坐标(x,y)处的像素,h1(x-d,y)为右图像I1中坐标(x-d,y)处的像素,定义像素h0(x,y)和像素h1(x-d,y)的匹配代价为η(h0,d),则η(h0,d)的表达式为:
η(h0,d)=θ*min{|f0(x,y)-f1(x-d,y)|,τ1}+γ*min{(|Gx(h0)-Gx(h1)|+|Gy(h0)-Gy(h1)|),τ2}
式中,f0(x,y)表示像素h0(x,y)的灰度值,f1(x-d,y)表示像素h1(x-d,y)的灰度值,τ1和τ2为给定的截断阈值,Gx(h0)表示像素h0(x,y)在x轴的导数,Gx(h1)表示像素h1(x-d,y)在x轴的导数,Gy(h0)表示像素h0(x,y)在y轴的导数,Gy(h1)表示像素h1(x-d,y)在y轴的导数,θ和γ为权重系数,且θ+γ=1;
对像素h0(x,y)和像素h1(x-d,y)的匹配代价η(h0,d))进行优化处理,将匹配代价η(h0,d)经优化处理后的值表示为B(h0,d),则B(h0,d)的表达式为:
式中,为归一化系数,s0(i,j)表示左图像I0中坐标(i,j)处的像素,f0(i,j)表示像素s0(i,j)的灰度值,s1(i-d,j)表示右图像I1中坐标(i-d,j)处的像素,f1(i-d,j)表示像素s1(i-d,j)的灰度值,C0(x,y)表示像素h0(x,y)的优化窗口,且C0(x,y)为以像素h0(x,y)为中心的(2(r+α′0(x,y))+1)×(2(r+α′0(x,y))+1)的局部邻域,r为设置的初始半径,α′0(x,y)为像素h0(x,y)的优化窗口对应的半径增量系数,表示优化窗口C0(x,y)中像素灰度值的最大值,表示优化窗口C0(x,y)中像素灰度值的最小值,C1(x-d,y)表示像素h1(x-d,y)的优化窗口,且C1(x-d,y)为以像素h1(x-d,y)为中心的(2(r+α′1(x-d,y))+1)×(2(r+α′1(x-d,y))+1)的局部邻域,表示优化窗口C1(x-d,y)中像素灰度值的最大值,表示优化窗口C1(x-d,y)中像素灰度值的最小值,α′1(x-d,y)为像素h1(x-d,y)的优化窗口对应的半径增量系数;
则左图像I0中坐标(x,y)处像素h0(x,y)对应的视差d0(x,y)为:
式中,dmax为设置的最大视差值。
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