CN107368074A - 一种基于视频监控的机器人自主导航方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于视频监控的机器人自主导航方法，包括导航环境的部署，安装一个以上的监控摄像头，机器人所有允许的移动范围都有监控装置监控覆盖；自主导航方法，包括以下步骤：S1、上位机通过监控摄像头采集无运动物体时的背景图像，并标记静态障碍物；S2、在机器人上绘制监控摄像头能够监控到的位姿识别图案；S3、在上位机上输入目标位置和目标位姿，上位机根据当前位姿识别图案、障碍物，经过分析、处理后，规划出路径；S4、上位机根据障碍物、规划的路径，控制机器人移动。本发明所述的基于视频监控的机器人自主导航方法使用独立的监控装置，通过上位机运算分析，提高了定位的精度和鲁棒性。
Description
技术领域
本发明属于机器人导航技术领域，尤其是涉及一种基于视频监控的机器人自主导航方法。
背景技术
机器人自主导航是实现移动机器人智能化的基础和核心技术。
目前的机器人导航大多依靠机器人自身携带的传感器来感知自己所处的位置和姿态。这种定位方法容易造成累积误差，目标混淆、机器人绑架等问题。此外，包括SLAM技术在内的许多办法都是在静态路标和障碍的假设下实现的。
因此，现有技术存在的问题是：机器人在复杂运动环境下难以自主移动，或定位精度和鲁棒性较低。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种基于视频监控的机器人自主导航方法，以已解决现有的机器人在复杂运动环境下难以自主移动，或定位精度和鲁棒性较低的情况。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种基于视频监控的机器人自主导航方法，采用外部监控装置采集机器人运动范围内的背景图像信息和机器人位姿，将背景图像信息和机器人位姿发送给上位机，上位机结合输入的位置信息和目标位姿、障碍物控制机器人运动。
进一步的，包括导航环境的部署，安装一个以上的监控摄像头，机器人所有允许的移动范围都有监控装置监控覆盖；
自主导航方法，包括以下步骤：
S1、上位机通过监控摄像头采集无运动物体时的背景图像，并标记静态障碍物；
S2、在机器人上绘制监控摄像头能够监控到的位姿识别图案，通过所述位姿识别图案识别机器人的面朝方向；
S3、在上位机上输入目标位置和目标位姿，上位机根据当前位姿识别图案、障碍物，经过分析、处理后，规划出路径；
S4、上位机根据障碍物、规划的路径，控制机器人移动；
S5、机器人如果到达目标位置，且完成目标位姿，则停止运行；如果没有到达目标位置或没有完成目标位姿，则继续执行步骤S3。
进一步的，所述步骤S1中，所述背景图像为多个监控摄像头的监控图像进行拼接后的图像。
进一步的，所述步骤S1中，所述标记静态障碍物采用人为标定或连通域分法自动标定静态障碍物；静态障碍物发生变化或者移动后，需要更新背景图案。
进一步的，所述步骤S2中，所述位姿识别图案绘制在机器人顶部，所述图案具有与其他事物区分的足够特征，且能够判断图案的方向。
进一步的，所述步骤S3中，路径规划的具体方法为：
S301、先令每个摄像头采集一帧图像，对于每一帧图像先进行灰度化和二值化，再进行霍夫变换，根据形状和颜色，找出位姿识别图案所在位置；
S302、若找到位姿识别图案位置，则上位机根据机器人当前位姿与目标位置和目标位姿，以及障碍物规划路径，若没找到目标图案则返回步骤S2。
进一步的，所述步骤S4中，所述躲避障碍物的方法，具体如下：
上位机比对实时监控图像与背景图像，判断是否存在静态或动态障碍物，有则指挥机器人及时避障，直到运动方向没有障碍；。
进一步的，通过背景减除法和阈值滤波法判断是否存在动态障碍物。
相对于现有技术，本发明所述的基于视频监控的机器人自主导航方法具有以下优势：
(1)本发明所述的基于视频监控的机器人自主导航方法使用独立的监控装置，通过上位机运算分析，提高了定位的精度和鲁棒性。
(2)本发明所述的基于视频监控的机器人自主导航方法通过标记障碍物、背景减除法和阈值滤波方法，能有效识别静态和动态障碍物，在复杂运动环境下实现避障。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例所述的基于视频监控的机器人自主导航方法原理流程图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
如图1所示，一种基于视频监控的机器人自主导航方法，采用外部监控装置采集机器人运动范围内的背景图像信息和机器人位姿，将背景图像信息和机器人位姿发送给上位机，上位机结合输入的位置信息和目标位姿、障碍物控制机器人运动。
一种基于视频监控的机器人自主导航方法，包括导航环境的部署，安装一个以上的监控摄像头，机器人所有允许的移动范围都有监控装置监控覆盖；
自主导航方法，包括以下步骤：
S1、上位机通过监控摄像头采集无运动物体时的背景图像，并标记静态障碍物；
S2、在机器人上绘制监控摄像头能够监控到的位姿识别图案，通过所述位姿识别图案识别机器人的面朝方向；
S3、在上位机上输入目标位置和目标位姿，上位机根据当前位姿识别图案、障碍物，经过分析、处理后，规划出路径；
S4、上位机根据障碍物、规划的路径，控制机器人移动；
S5、机器人如果到达目标位置，且完成目标位姿，则停止运行；如果没有到达目标位置或没有完成目标位姿，则继续执行步骤S3。
步骤S1中，所述背景图像为多个监控摄像头的监控图像进行拼接后的图像。
步骤S1中，所述标记静态障碍物采用人为标定或连通域分法自动标定静态障碍物；静态障碍物发生变化或者移动后，需要更新背景图案。可通过人为在上位机上框选，将桌凳等障碍物标记出来，在图像坐标中设为不可通过区域。将监控图像进行图像拼接，得到全局图像。
所述步骤S2中，所述位姿识别图案绘制在机器人顶部，所述图案具有与其他事物区分的足够特征，且能够判断图案的方向。
步骤S3中，路径规划的具体方法为：
S301、先令每个摄像头采集一帧图像，对于每一帧图像先进行灰度化和二值化，再进行霍夫变换，根据形状和颜色，找出位姿识别图案所在位置；
S302、若找到位姿识别图案位置，则上位机根据机器人当前位姿与目标位置和目标位姿，以及障碍物规划路径，若没找到目标图案则返回步骤S2。
步骤S4中，所述躲避障碍物的方法，具体如下：
上位机比对实时监控图像与背景图像，判断是否存在静态或动态障碍物，有则指挥机器人及时避障，直到运动方向没有障碍。通过背景减除法和阈值滤波法判断是否存在动态障碍物。
以在机器人水平顶部绘制红蓝两个实心圆作为位姿识别图案为实施例，具体说明一下自主导航方法，红蓝圆心连接线指向机器人正前方，红圆圆心位于机器人中心位置。
开始时，先令每个摄像头采集一帧图像，对于每一帧图像先进行灰度化和二值化，再进行霍夫变换，找出圆形所在位置，最后判断是否存在圆形位置的填充色为红色和蓝色，若存在、且两圆位置距离相近，则以红色圆圆心位置表示机器人位置，红蓝圆心连线方向为机器人方向。如果存在多个监控图像或者存在机器人，则任意选取一个即可。在全局图像中指定目标点，进行路径规划。
使用上一状态监测到机器人的摄像头进行检测，按照与上述方法相同的办法检测机器人位姿。当检测不到机器人时，表明可能移动到另一个摄像头监控范围内，此时再次令所有摄像头采集图像并检测机器人位姿，任取一个存在机器人的监控图像即可，以此类推。
路径规划时应当避开背景图像中已经标记的静态障碍物，当遇到新的静态障碍物或动态障碍物时，向右旋转一定角度，保证前方没有障碍物后，向前运动一段距离，之后重新规划路径，继续运动。重新规划路径时，可在避障点附近选取临时目标点进行短距离规划，临时目标点至原目标点的规划路径不变。
本发明使用绝对定位的方法，没有累积误差。使用摄像头客体定位，不存在机器人绑架的危险。通过标记障碍物、背景减除法和阈值滤波方法，能有效识别静态和动态障碍物，在复杂运动环境下实现避障。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于视频监控的机器人自主导航方法，其特征在于：采用外部监控装置采集机器人运动范围内的背景图像信息和机器人位姿，将背景图像信息和机器人位姿发送给上位机，上位机结合输入的位置信息和目标位姿、障碍物控制机器人运动。
2.根据权利要求1所述的基于视频监控的机器人自主导航方法，其特征在于：包括导航环境的部署，安装一个以上的监控摄像头，机器人所有允许的移动范围都有监控装置监控覆盖；
自主导航方法，包括以下步骤：
S1、上位机通过监控摄像头采集无运动物体时的背景图像，并标记静态障碍物；
S2、在机器人上绘制监控摄像头能够监控到的位姿识别图案，通过所述位姿识别图案识别机器人的面朝方向；
S3、在上位机上输入目标位置和目标位姿，上位机根据当前位姿识别图案、障碍物，经过分析、处理后，规划出路径；
S4、上位机根据障碍物、规划的路径，控制机器人移动；
S5、机器人如果到达目标位置，且完成目标位姿，则停止运行；如果没有到达目标位置或没有完成目标位姿，则继续执行步骤S3。
3.根据权利要求1所述的基于视频监控的机器人自主导航方法，其特征在于：所述步骤S1中，所述背景图像为多个监控摄像头的监控图像进行拼接后的图像。
4.根据权利要求1所述的基于视频监控的机器人自主导航方法，其特征在于：所述步骤S1中，所述标记静态障碍物采用人为标定或连通域分法自动标定静态障碍物；静态障碍物发生变化或者移动后，需要更新背景图案。
5.根据权利要求1所述的基于视频监控的机器人自主导航方法，其特征在于：所述步骤S2中，所述位姿识别图案绘制在机器人顶部，所述图案具有与其他事物区分的足够特征，且能够判断图案的方向。
6.根据权利要求1所述的基于视频监控的机器人自主导航方法，其特征在于：所述步骤S3中，路径规划的具体方法为：
S301、先令每个摄像头采集一帧图像，对于每一帧图像先进行灰度化和二值化，再进行霍夫变换，根据形状和颜色，找出位姿识别图案所在位置；
S302、若找到位姿识别图案位置，则上位机根据机器人当前位姿与目标位置和目标位姿，以及障碍物规划路径，若没找到目标图案则返回步骤S2。
7.根据权利要求1所述的基于视频监控的机器人自主导航方法，其特征在于：所述步骤S4中，所述躲避障碍物的方法，具体如下：
上位机比对实时监控图像与背景图像，判断是否存在静态或动态障碍物，有则指挥机器人及时避障，直到运动方向没有障碍。
8.根据权利要求1或7所述的基于视频监控的机器人自主导航方法，其特征在于：通过背景减除法和阈值滤波法判断是否存在动态障碍物。
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