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            基于雙計算機的仿人機器人的視覺跟蹤系統(tǒng)

            作者: 時間:2009-05-07 來源:網(wǎng)絡 收藏

            引言
              仿人的頭部利用信息作為反饋,來規(guī)劃的頭部運動使其能實時的運動目標。是仿人的重要功能之一,它的研究對于的自主導航、人機交互以及視覺伺服都具有極其重要的意義。

            本文引用地址:http://www.biyoush.com/article/152503.htm

              的實時性是的重要性能要求之一。針對這一要求,近年來有很多學者設計出了多種結構。文[1]中作者設計了一種CAN總線的分布式的的控制系統(tǒng),其中的視覺系統(tǒng)通過無線局域網(wǎng)與控制系統(tǒng)進行通訊。日本仿人機器人ASIMO的系統(tǒng)采用集中式控制方式,視覺系統(tǒng)通過網(wǎng)絡與系統(tǒng)通訊[2]。一臺難以滿足的實時性要求,為了實現(xiàn)實時跟蹤,本文提出并實現(xiàn)了一種MemoLink通訊的雙系統(tǒng)。該系統(tǒng)通訊可靠、體積小,便于將兩臺安置于仿人機器人的胸腔內(nèi)。

              的穩(wěn)定性是機器人視覺跟蹤系統(tǒng)的重要要求之一,近幾年來很多學者對這個領域進行了研究,大多數(shù)的機器人目標跟蹤系統(tǒng)選用了單一的圖像信息,有的采用了物體的顏色信息[3],有的采用了物體的輪廓信息[4]。然而在復雜的非結構化的室內(nèi)背景下,單一的圖像信息不能保證系統(tǒng)穩(wěn)定的分割出目標。多種圖像信息的融合是解決目標物體識別穩(wěn)定性的方法之一[5]。本文中作者提出了一種集成深度、顏色和形狀信息的逐步逼近目標區(qū)域的快速方法

              1 系統(tǒng)結構

              仿人機器人BHR1的系統(tǒng)結構如圖1所示,其全身有32個自由度,其中頭部有2個自由度,可以在兩個方向上自由轉(zhuǎn)動,即左右轉(zhuǎn)動和上下轉(zhuǎn)動。面部放置兩只CCD攝像頭作為視覺傳感器來模擬人的眼睛。采用SVS立體視覺處理系統(tǒng)處理視覺信息,SVS系統(tǒng)提供了每幀圖像的深度圖像[6]。

            圖1 仿人型機器人(BHR1)跟蹤系統(tǒng)的系統(tǒng)結構


              兩臺計算機置于機器人的胸腔內(nèi),其中一臺計算機負責視覺信息的處理,另外一臺負責機器人的。前者被稱之為信息處理子系統(tǒng),后者被稱為運動控制子系統(tǒng), 兩臺計算機通過Memolink進行通訊。信息處理子系統(tǒng)利用Windows強大的多媒體功能來處理立體視覺信息,實現(xiàn)目標的快速分割以及物體的運動估計和預測。運動控制子系統(tǒng)以Linux/RT-Linux實時操作系統(tǒng)作為平臺,保證了機器人控制系統(tǒng)的實時性。除了頭部運動關節(jié),運動控制系統(tǒng)負責仿人機器人全部關節(jié)的控制。Memolink 是系統(tǒng)間進行快速通信的一種有效解決方案,是連接信息處理子系統(tǒng)和運動控制子系統(tǒng)的橋梁。具有通信速度快和通信前無需握手的優(yōu)點。

              整個跟蹤過程執(zhí)行如下的循環(huán):搜索目標――發(fā)現(xiàn)目標――匹配――狀態(tài)估計和預測――運動控制。不同的匹配方法應用產(chǎn)生了不同的跟蹤方法。本文中作者提出了一種融合深度、顏色和形狀信息的逐步逼近目標區(qū)域的快速分割方法。在實時的跟蹤系統(tǒng)中,運動估計和預測有效的減少了檢測區(qū)域,提高了系統(tǒng)的跟蹤速度。研究中采用經(jīng)典的卡爾曼濾波器進行運動目標的狀態(tài)估計和預測。

              2 多圖像信息的方法

              視覺信息處理子系統(tǒng)完成目標物體的快速分割,同時估計和預測目標物體的運動信息,把目標物體的位置信息實時地傳遞給運動控制子系統(tǒng)。目標識別的穩(wěn)定性對整個跟蹤系統(tǒng)的穩(wěn)定性起著至關重要的作用。

              在復雜背景的非結構化的室內(nèi)環(huán)境下,用于機器人視覺跟蹤的圖像信息有:深度、顏色、形狀、邊緣、運動等?;诙嘈畔⒌倪\動目標的分割方法中,所選取的信息應該具有互補性。物體的顏色是物體最顯著的特征,適合用于目標的跟蹤。但是當背景中包含同樣顏色的物體時,基于顏色的跟蹤將會失敗。深度信息有助于系統(tǒng)得到粗略的前景區(qū)域,也就是包含運動物體的目標候選窗口,另外基于深度分割的粗略前景輪廓的獲得計算量小,速度快?;赗HT(Random Hough transform)算法的形狀檢測器可以檢測各種不同的幾何形狀,比如:橢圓形、三角形和多邊形,進而把目標候選區(qū)域中相同顏色的物體區(qū)別開來。


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