激光传感器和视觉传感器的机器人障碍物检测
激光传感器和视觉传感器的机器人障碍物检测
作者:徐进;帅立国
机器人的出现是 20 世纪自动控制领域的最新成果,在工业制造、军用以及民用等领域具有广阔的应 用前景。在实际应用中,机器人需要对环境信息进行感知,主要包括自身状态和障碍物状态,并根据当前信息主动、自动的避开障碍物,完成各种控制动作,实现要完成的任务。其中障碍物检测尤为重要,机器人工作的环境是复杂的、多变的甚至是未知的,使机器人顺利完成变得十分困难。因此如何准确、快速检测出障碍物是当前机器人应用必须解决的关键问题。在机器人移动过程中,障碍物具有不可预测性, 当前主要采用传感器对机器人的环境信息以及障碍 物进行感知,而传感器主要划分为两类: 被动传感器和主动传感器[4-5],被动传感器包括各种摄像机,它们 属于一种视觉传感器,通过反射光得到障碍物的图像信息,感知信息的速度相当快,易受环境的影响,采集 信息的可靠性差。主动传感包括激光雷达、红外传感器,它们通知自身测量的信号对环境信息进行描述,对环境变化鲁棒性强,感知的信息可靠,而且精度高。当机器人工作的环境较复杂时,单一传感器难以准确反映环境变化,为此有学者提出采用信息融合的理论激光测距传感器进行机器人障碍物检测,一定程度上提高了机器人障碍物检测精度。
为了进一步提高机器人障碍物检测效果,结合激 光传感器和视觉传感器的优点,提出一种基于激光传感器和视觉传感器相融合的机器人障碍物检测方法, 结果表明,本文方法较好的克服了激光传感器和视觉传感器的局限性,可以准确感知环境信息,利用环境 信息可以检测路径上的障碍物,而且可以满足机器人实时避障要求。
1机器人模型
在机器人的避障过程,在考虑机器人自身状态的同时,还要判断障碍物信息,因此,机器人避障十分复杂,为了估计机器人运动轨迹和环境信息,通常根据具体应用问题构建机器人模型,一个常用的机器人模型如图 1 所示
2激光传感器与视觉传感器的机器人障碍物检测
2. 1视觉传感器的障碍物检测
2. 1. 1基本理论
机器人在运动过程中,首先要对环境中障碍物信息进行感知,然后根据障碍物信息对其运动的路径进行规划,最后机器人根据规划好的路径进行运动,从而安全达到目的地,完成指定的任务。视觉传感器对障碍物进行检测时,常采用摄像机拍摄环境图像,通过图像特征估计出障碍物大概位置,为了简化问题做如下假设: 障碍物的高度要高于移动平面; 障碍物与背景间的差别大,边缘较明显; 障碍物上的点处于同一距离上。
基于视觉传感器的机器人障碍物检测中,可以根据单帧图像也可以根据多单帧图像实现,相对于多帧图像检测方法,单帧图像检测的时间复杂度要低,将障碍从背景中检测出来,因此本文选择单帧图像进行机器人障碍物检测。
2. 1. 2 提取边缘物征
当前图像边缘特征提取算法众多,Sobel 算法是其中一种,利用两个方向模板与图像的卷积运行实现,分别用于检测图像的水平和垂直边缘。模板与窗口之间的元素应关系为式中,i = 1 表示为垂直模板,i = 2 表示水平模板。
2.2 激光传感器的障碍物检测
在未知环境中,单一视觉传感器难以获得理想的 障碍物检测结果,因此在将视觉传感器用于第一阶段 的障碍物检测,然后在此基础上采用激光传感器进行 再一次障碍物检测,获得高精度的障碍物检测结果。
将激光传感器收集到的信息转换到栅格地图上, 这样就可以实现激光传感器的机器人障碍物定位和 检测了。
综合上述可知,激光传感器和视觉传感相融合的机器人障碍物检测工作框架如图 3 所示。
3机器人障碍物检测实验结果
为了分析激光传感器和视觉传感相融合的机器人障碍物检测效果,设机器人移动路径上有 6 个障碍物,它们与机器人之间的实际距离如表 1 所示。
单一激光传感器或者视觉传感器的机器人障碍物检测误差较大,这表明单一激光传感器或者视觉传感器只能从一个方面对障碍物位置进行识别,这样无法全面、准确对障碍物位置进行定位和检测,因此障碍物检测效果差。
激光传感器和视觉传感器相融合的机器人障碍物检测结果如表 3 所示。对表 2 和表 3 的障碍物检测误差进行比较,可以发现本文方法的障碍物平均检测误差分别小于单一激光传感器和视觉传感器和检测精度3.78%和 16. 32%,这主要是由于本文方法第一阶段采用视觉传感器对机器人障碍物进行粗定位,第二阶段采用激光传感器对机器人障碍物进行精定位,有效利用了两者的优势,进行了优势互补,获得更优的机器人障碍物检测结果,实验结果证明了本文方法的优越性,机器人障碍物检测结果更加可靠。
4结束语
为了提高机器人障碍物检测的精度,提出一种激光传感器与视觉传感器相融合的机器人障碍物检测方法,结果表明:机器人在移动过程,由于环境的复杂性以及一些未知环境的影响,单一激光传感器与视觉传感器都难以对机器人环境中障碍物进行准确的识别和检测,影响机器人的实际应用效果;
利用激光传感器与视觉传感器的优点,通过信息融合技术,实现它们的优势互补,首先利用视觉传感器检测到障碍物的可疑位置,然后采用激光传感器对可疑障碍物进行最后确定,有效提高了障碍物的定位和检测精度,可以将机器人应用于各种应用领域中。
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