[发明专利]一种基于视觉信息的智能轮椅室内导航方法有效

专利信息
申请号: 201410747695.X 申请日: 2014-12-09
公开(公告)号: CN104390645B 公开(公告)日: 2017-11-07
发明(设计)人: 张毅;罗元;刘想德;徐晓东 申请(专利权)人: 重庆邮电大学
主分类号: G01C21/00 分类号: G01C21/00
代理公司: 北京同恒源知识产权代理有限公司11275 代理人: 廖曦
地址: 400065 *** 国省代码: 重庆;85
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摘要: 发明涉及一种基于视觉信息的智能轮椅室内导航方法,属于智能轮椅室内导航技术领域。在本方法中,设计了两种基本行为,分别能够控制智能轮椅实现趋向目标功能与实时避障功能;利用红外摄像头拍摄全景图像,并通过对摄像头图像坐标系与世界坐标系的转换确定智能轮椅在世界坐标系下的坐标;同时,利用智能轮椅前后时刻的位置信息确定智能轮椅的进行方向;利用kinect传感器采集环境深度信息确定障碍物位置并设计避障警戒区域确定需要避障的范围;利用卡尔曼滤波算法预测障碍物运动信息,使智能轮椅能够避开运动障碍物。本方法能够降低算法的复杂性,确保整个系统有较好的实时性;同时,对障碍物运动信息进行预测能够实现智能轮椅在动态不确定环境下的导航能力。
搜索关键词: 一种 基于 视觉 信息 智能 轮椅 室内 导航 方法
【主权项】:
一种基于视觉信息的智能轮椅室内导航方法,其特征在于:在该方法中,建立系统的图像坐标系与世界坐标系;设计避障、趋向两种基本行为;具体包括:利用红外广角摄像头进行智能轮椅定位,实现智能轮椅的趋向运动;通过kinect传感器确定障碍物位置实现智能轮椅的避障行为;所述的利用红外广角摄像头进行智能轮椅定位,实现智能轮椅的趋向运动具体包括:利用红外摄像头拍摄全景图像,并通过对摄像头图像坐标系与世界坐标系的转换确定智能轮椅在世界坐标系下的坐标,利用智能轮椅前后时刻位置的变化确定智能轮椅下一时刻的行进方向;根据智能轮椅前后两个时刻的位置关系,智能轮椅趋向目标运动控制方法如下:①以目标点位置D所在点为原点建立坐标系,X轴方向与世界坐标系Xw轴同向,Y轴方向与世界坐标系Yw轴同向,1)当智能轮椅处于第一象限或者第二象限且X轴Y轴方向均趋向目标点运动;此时若S>0,则移动机器需人右转;若S<0,则智能轮椅需左转;2)当智能轮椅处于第三象限或者第四象限且X轴Y轴方向均趋向目标点运动;此时若S>0,则智能轮椅需左转;若S<0,则智能轮椅需右转;3)当智能轮椅处于第一象限或者第三象限且智能轮椅X轴方向背离目标点运动,Y轴方向趋向目标点运动;此时智能轮椅需右转;4)当智能轮椅处于第二象限或者第四象限且智能轮椅X轴方向背离目标点运动,Y轴方向趋向目标点运动;此时智能轮椅需左转;5)当智能轮椅处于第一象限或者第三象限且智能轮椅X轴方向趋向目标点运动,Y轴方向背离目标点运动;此时智能轮椅需左转;6)当智能轮椅处于第二象限或者第四象限且智能轮椅X轴方向趋向目标点运动,Y轴方向背离目标点运动;此时智能轮椅需右转;7)当智能轮椅处于第一象限或者第二象限且智能轮椅X轴Y轴方向均背离目标点运动;此时若,S>0则移动机器需人左转;若S<0,则智能轮椅需右转;8)当智能轮椅处于第三象限或者第四象限且智能轮椅X轴Y轴方向均背离目标点运动;此时若,S>0则移动机器需人右转;若S<0,则智能轮椅需左转;②确定具体转向角度,当智能轮椅属于1)、2)情况下,S的模长度计算公式如下:|S|=||x2‑xd|‑tanγ|yd‑y2||P1(x1,y1)表示t1时刻下智能轮椅所在位置,P2(x2,y2)表示t2时刻下智能轮椅所在位置,S的模长度为P1(x1,y1),P2(x2,y2)两点连线的延长线与目标位置D(xd,yd)横向坐标线交点到目标位置D的距离;γ表示P1(x1,y1),P2(x2,y2)两点连线的延长线与Y轴的夹角,α表示点P1(x1,y1),P2(x2,y2)两点连线的延长线与P2(x2,y2)、目标位置D两点连线的夹角;转角速度为ω=kα|S|/v]]>当智能轮椅属于3)、4)情况下,S的模长度计算公式如下:|S|=||x2‑xd|+tanγ|yd‑y2||转角速度为ω=kα|S|/v]]>当智能轮椅属于5)、6)情况下,S的模长度计算公式如下:|S|=||x2‑xd|+tanγ|yd‑y2||转角速度为ω=kα|S|tanγ/v=kα|S|/vtanγ]]>当智能轮椅属于7)、8)情况下,智能轮椅完全背离目标点运动,此时使智能轮椅开始快速转角,直至进入情况1)~6)中的一种时,根据不同情况改变转角速度ω;③实时计算当前时刻点P2点距离目标位置D的距离d2,同时设置阈值τ,当d2<τ时认为智能轮椅到达目标点,导航结束,智能轮椅停止工作;所述的通过kinect传感器确定障碍物位置实现智能轮椅的避障行为具体包括利用kinect传感器提取周围环境深度信息,确定障碍物位置,并设置避障警戒区域确定需要避障的区域范围;确定障碍物位置的方法包括:①计算Kinect提取的深度图像中每列平均像素值;②确定跳变系数,判断跳变点是否产生;③判断各跳变点之间位置前方物体是否过近。
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