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基于高精度室内定位技术的机器人研究平台
普图塔 2016-11-15
简介 机器人应用中有一个最关键要解决的问题就是如何感知环境。为了让机器人能移动,并和环境交互完成任务,首先需要让它知道它在哪,目标...

简介

      机器人应用中有一个最关键要解决的问题就是如何感知环境。为了让机器人能移动,并和环境交互完成任务,首先需要让它知道它在哪,目标物在哪,这个处理技术被称为即时定位和地图构建SLAM(simultaneous localization and mapping),目前可以通过多种传感器方式来完成,比如声纳、立体视觉、激光雷达等。
      立体视觉是SLAM中常常采用的一种方式,立体视觉是通过双目相机进行三角测量来进行三维计算,如图1所示,由于图像像素是离散点,因此随着距离增加,数据误差会增加非常快,可用的一种方式是在通过初始测量后,提前决定在下一帧的最佳拍摄点来降低三角测量误差。
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图1 离散点计算带来的误差
灰色区域为其中两个像素间的误差范围
 

1. 基于光学定位的机器人实验平台

       杜克大学的计算机与电子工程系建设了一个基于高精度光学定位系统构建的机器人研究平台,基于这一平台对机器人立体视觉技术展开了研究。。平台基于ROS(Robotics Operating System)来构建,包含有机器人、高精度光学定位系统、工业相机传感器等关键设备。
1.1  ROS系统
      ROS(Robotics Operating System)是由Willow Garage引导开发的机器人软件开发平台,ROS由中心主控节点和许多从节点组成,各节点间通过主节点通信的方式非常便利,并提供了多种有用的程序库给用户使用,比如机器人中常用的坐标变换等。这种构架方式非常方便模组化开发,比如可以将相机或其它传感器分别作为一个从节点接入系统。
 
1.2  iRobot机器人
      采用了iRobot Create机器人(非常像去掉真空吸尘管的Roomba机器人),这些机器人拥有三个自由度,可以前、后移动或者旋转,因此可以到达二维空间中的任意位置。Creates机器人对ROS的支持非常好,通过ROS的API就可以很方便的控制机器人的线性速度和角速度,无需重新开发子模块。
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图2  iRobot Create机器人
 
1.3 SLIM光学定位系统
       SLIM光学定位系统是由24个红外摄像头组成的系统,可以通过放置在机器人上的标记物来实时跟踪定位机器人位置,定位精度可到1mm以下,非常适合作为机器人精确位置标识,可以便于做一些简单的反馈控制来控制机器人移动。
      SLIM光学定位系统可以通过WiFi网络进行数据分发,然后被ROS节点接收,并通过主节点进行分发广播给其它子节点。通过这种方式,每个机器人可以知道自己的精确位置来控制移动。
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图3 SLIM光学定位系统
1.4 立体视觉系统
      对于立体视觉系统的创建,首先要考虑提供机器人能理解的最大分辨率和最高速度图像,然后是要提供最广的视角和同步采集精度,以便进行运动目标提取。这里平台用的是两台小体积USB3.0工业相机Flea 3来构建1套简易的立体视觉系统,系统数据通过ROS传给其它节点。
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图4 立体视觉系统
 

2. 立体视觉技术研究

      通常的立体视觉技术但是双目三角测量计算来获取目标物的三维信息,包括双目相机标定、目标提取,立体匹配计算等过程。这里重点解决立体匹配计算优化问题来降低原有误差。
2.1 目标设定
      实验平台设立了三个彩色网球作为探测目标,由于采用三种颜色小球,目标物在图像中非常容易提取,在获取到RGB图像后,可以将RGB图像转换到HSV色度空间,仅需要设置一个颜色变量判断就可以对目标进行区分提取,然后通过三角测量进行三维空间位置计算。
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图5 左图为目标球实物图,右图为目标提取结果
 
2.2 相机标定
      为了精度的计算立体深度,我们必须校正每一个相机的畸变以及相对位置关系,以便进行三角测量计算,这里可以采用Jean-Yves Bouguet博士开发的MATLAB相机标定工具机进行标定,这种方法可以通过采集几十幅标定板图案就可以对相机参数完全标定与校正,获取到相机镜头参数、畸变参数、校正矩阵、投影矩阵等信息。
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图6 标定板图案
 
2.3 优化算法
      双目立体成像最主要的误差来自量化,因为图像是由一个一个像素离散存在,像素间存在一定间距,所以计算时会引入量化误差。这里是通过选取下一个最优观测点来改善计算误差。可以预计的机器人运动包含两种,一种是靠近目标物,但这会减少拍摄空间;另一种是围绕目标移动,由于立体视觉计算的量化误差在距离方向上要比水平及垂直方向上严重,所以环绕目标移动采集的数据迭代后,可以将距离误差减少到水平误差同等的水平。\\
图7 左图为机器人移动图,右图为误差随迭代增加的变化
 
 

 小结

      基于高精度光学定位的移动机器人实验平台证明了一种改善立体视觉误差的方法,下一步可以开展更多实验,比如增加移动目标,将误差校正技术应用到三维地图制作,高精度三维目标重建以及SLAM等,也可以将这个技术用到无人机中,用于全局三维重建等应用。
产品介绍
雷达、机器人、无人机。
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