煙臺(tái)機(jī)器視覺(jué)解決方案—合作咨詢(xún):0535-2163369 13695448998 胡經(jīng)理
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歡迎電話咨詢(xún)獲取機(jī)器視覺(jué)解決方案,并有機(jī)器視覺(jué)專(zhuān)家指導(dǎo)開(kāi)展機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)導(dǎo)入工作
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仿人機(jī)器人的頭部視覺(jué)跟蹤系統(tǒng)利用視覺(jué)信息作為反饋,來(lái)規(guī)劃?rùn)C(jī)器人的頭部運(yùn)動(dòng)使其能實(shí)時(shí)的跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。視覺(jué)跟蹤是仿人機(jī)器人的重要功能之一,它的研究對(duì)于仿人機(jī)器人的自主導(dǎo)航、人機(jī)交互以及視覺(jué)伺服都具有極其重要的意義。
1系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
仿人機(jī)器人BHR1的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示,其全身有32個(gè)自由度,其中頭部有2個(gè)自由度,可以在兩個(gè)方向上自由轉(zhuǎn)動(dòng),即左右轉(zhuǎn)動(dòng)和上下轉(zhuǎn)動(dòng)。面部放置兩只CCD攝像頭作為視覺(jué)傳感器來(lái)模擬人的眼睛。采用SVS立體視覺(jué)處理系統(tǒng)處理視覺(jué)信息,SVS系統(tǒng)提供了每幀圖像的深度圖像。
兩臺(tái)計(jì)算機(jī)置于機(jī)器人的胸腔內(nèi),其中一臺(tái)計(jì)算機(jī)負(fù)責(zé)視覺(jué)信息的處理,另外一臺(tái)負(fù)責(zé)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制。前者被稱(chēng)之為信息處理子系統(tǒng),后者被稱(chēng)為運(yùn)動(dòng)控制子系統(tǒng),兩臺(tái)計(jì)算機(jī)通過(guò)Memolink進(jìn)行通訊。信息處理子系統(tǒng)利用Windows強(qiáng)大的多媒體功能來(lái)處理立體視覺(jué)信息,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的快速分割以及物體的運(yùn)動(dòng)估計(jì)和預(yù)測(cè)。運(yùn)動(dòng)控制子系統(tǒng)以Linux/RT-Linux實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)作為平臺(tái),保證了機(jī)器人控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。除了頭部運(yùn)動(dòng)關(guān)節(jié),運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)負(fù)責(zé)仿人機(jī)器人全部關(guān)節(jié)的控制。Memolink是系統(tǒng)間進(jìn)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(yùn)動(dòng)控制子系統(tǒng)的橋梁。具有通信速度快和通信前無(wú)需握手的優(yōu)點(diǎn)。
整個(gè)跟蹤過(guò)程執(zhí)行如下的循環(huán):搜索目標(biāo)——發(fā)現(xiàn)目標(biāo)——匹配——狀態(tài)估計(jì)和預(yù)測(cè)——運(yùn)動(dòng)控制。不同的匹配方法應(yīng)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(biāo)區(qū)域的快速分割方法。在實(shí)時(shí)的跟蹤系統(tǒng)中,運(yùn)動(dòng)估計(jì)和預(yù)測(cè)有效的減少了檢測(cè)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(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的狀態(tài)估計(jì)和預(yù)測(cè)。
2基于多圖像信息的目標(biāo)分割方法
視覺(jué)信息處理子系統(tǒng)完成目標(biāo)物體的快速分割,同時(shí)估計(jì)和預(yù)測(cè)目標(biāo)物體的運(yùn)動(dòng)信息,把目標(biāo)物體的位置信息實(shí)時(shí)地傳遞給運(yùn)動(dòng)控制子系統(tǒng)。目標(biāo)識(shí)別的穩(wěn)定性對(duì)整個(gè)跟蹤系統(tǒng)的穩(wěn)定性起著至關(guān)重要的作用。
在復(fù)雜背景的非結(jié)構(gòu)化的室內(nèi)環(huán)境下,用于機(jī)器人視覺(jué)跟蹤的圖像信息有:深度、顏色、形狀、邊緣、運(yùn)動(dòng)等。基于多信息的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的分割方法中,所選取的信息應(yīng)該具有互補(bǔ)性。物體的顏色是物體最顯著的特征,適合用于目標(biāo)的跟蹤。但是當(dāng)背景中包含同樣顏色的物體時(shí),基于顏色的跟蹤將會(huì)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(yùn)動(dòng)物體的目標(biāo)候選窗口,另外基于深度分割的粗略前景輪廓的獲得計(jì)算量小,速度快。基于RHT(Random Hough transform)算法的形狀檢測(cè)器可以檢測(cè)各種不同的幾何形狀,比如:橢圓形、三角形和多邊形,進(jìn)而把目標(biāo)候選區(qū)域中相同顏色的物體區(qū)別開(kāi)來(lái)。
利用仿人機(jī)器人的立體視覺(jué)系統(tǒng),設(shè)計(jì)了融合深度,顏色,形狀信息的逐步逼近目標(biāo)區(qū)域的快速跟蹤方法。圖2為視頻序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的分割過(guò)程。首先利用深度信息把機(jī)器人關(guān)心的前景區(qū)域分割出來(lái),得到ROF(Region of Foregroud)區(qū)域,即粗略的目標(biāo)候選區(qū)域。在ROF中使用顏色濾波器分割,得到ROIC(Region of Interest Color)區(qū)域。最后形狀檢測(cè)器可以把相同顏色的物體區(qū)別開(kāi)來(lái)。在分割過(guò)程中,候選目標(biāo)區(qū)域逐步縮小并逼近目標(biāo)區(qū)域。逐步縮小的候選目標(biāo)區(qū)域減少了計(jì)算量,提高了系統(tǒng)的運(yùn)算速度。同時(shí),該方法有效的避免了場(chǎng)景中相同顏色物體的干擾,提高了目標(biāo)分割的穩(wěn)定性。
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責(zé)任編輯:胡金鵬