服務(wù)機器人智能空間中機器視覺測量技術(shù)及其應(yīng)用研究.pdf

1、隨著科技的發(fā)展和人類社會老齡化趨勢的日漸加劇，使服務(wù)機器人應(yīng)用于家庭環(huán)境以完成聊天陪護、端茶遞水等家政服務(wù)的訴求愈加迫切。以知識分布與智能分布為思想，以將攝像機、麥克風(fēng)、溫濕、瓦斯等傳感器通過無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)分布到環(huán)境中為手段的智能空間技術(shù)就是一種對服務(wù)機器人提供強有力支持，使之能夠全面感知環(huán)境，正確理解人的意圖，更為有效地為人類提供各種主動服務(wù)的技術(shù)。智能空間技術(shù)與服務(wù)機器人相結(jié)合，在擴展了服務(wù)機器人的感知和決策能力的同時，服務(wù)機器人作為

2、智能空間中的可移動感知與執(zhí)行設(shè)備，也豐富了智能空間的信息感知和服務(wù)執(zhí)行功能。
　　 與人類通過眼睛獲取外部環(huán)境80％有用信息的特點類似，智能空間通過攝像機這種核心傳感器來感知環(huán)境信息，并利用機器視覺測量技術(shù)來完成諸如人的行為識別與理解、服務(wù)機器人的定位與導(dǎo)航、服務(wù)機器人對藥品水杯等家庭物品的抓取與搬運等大部分家政工作。機器視覺測量技術(shù)是指根據(jù)不同視圖的圖像信息恢復(fù)出攝像機的歐氏運動（位姿信息）及景物的歐氏結(jié)構(gòu)的圖像處理技術(shù)，本文

3、主要針對智能空間中的機器視覺測量技術(shù)及其應(yīng)用進行了研究，主要研究內(nèi)容和結(jié)果概括如下:
　　 (1)研究了世界平面單應(yīng)矩陣和世界平面誘導(dǎo)的單應(yīng)矩陣的計算及分解問題，這兩種單應(yīng)矩陣的分解是由2D圖像信息恢復(fù)攝像機相對位姿和景物結(jié)構(gòu)的有效途徑。首先從Schur補的相關(guān)性質(zhì)出發(fā)，給出了兩種稀疏L-M迭代優(yōu)化方法，并分別利用DLT方法和L-M迭代法對兩種單應(yīng)進行了計算;然后針對世界平面單應(yīng)，在攝像機內(nèi)參矩陣部分已知和完全未知的情況下，分別

4、從單幅圖像和多幅圖像恢復(fù)出了攝像機的內(nèi)參矩陣和攝像機坐標系相對景物平面固聯(lián)坐標系的位姿，針對世界平面誘導(dǎo)的單應(yīng)，提出了一種基于SVD的單應(yīng)矩陣數(shù)值分解算法，利用這種算法可通過單應(yīng)矩陣分解得到兩組攝像機位姿和景物結(jié)構(gòu)的物理可實現(xiàn)解。同時給出了景物結(jié)構(gòu)已知情況下的單應(yīng)矩陣分解算法，利用這種算法可直接得到唯一的攝像機相對位姿;最后推導(dǎo)了齊次圖像坐標下的圖像矩特征和齊次射影坐標下的圖像矩特征間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，證明了兩視圖在2D仿射變換下其歸一化圖像

5、幾何中心矩為絕對對稱逆變張量，并利用這一論斷給出了一種全新的2D仿射單應(yīng)的計算方法。
　　 (2)研究了服務(wù)機器人智能空間中的分布式攝像機系統(tǒng)對運動目標進行定位的問題。首先令機器人作幾組已知的運動，并提取出對應(yīng)的圖像點，利用地面所在世界平面的單應(yīng)分解方法對分布式攝像機的內(nèi)外參數(shù)進行了標定;然后根據(jù)攝像機標定結(jié)果，設(shè)計了實現(xiàn)起來簡單快速，但存在運動目標遠離攝像機時精度下降缺點的運動目標單攝像機定位算法;最后引入了雙目攝像機運動目標

6、定位算法，針對利用簡單的線性三角形法進行定位存在求得的運動目標點不在地面的缺點，進一步給出了帶約束的線性三角形定位法，并為了進一步提高定位精度，最終采用了LM算法對檢測到的運動目標的圖像點進行優(yōu)化，利用精化后的圖像點和帶約束的線性三角形法完成了運動目標的雙目定位。
　　 (3)研究了基于頂棚激光投影循跡的室內(nèi)服務(wù)機器人導(dǎo)航方法。首先建立了投影器的運動學(xué)模型，根據(jù)模型可以建立投影器各關(guān)節(jié)角位移、角速度和激光斑在地面的位移、速度間的

7、非線性映射關(guān)系，同時為了將世界坐標系中的規(guī)劃路徑轉(zhuǎn)換到投影器基坐標系中，提出了一種新的投影器外參數(shù)標定方法，完成了投影器的外參數(shù)標定，這樣就可以使頂棚投影器在地面上投射出規(guī)劃好的路徑;然后將移動機器人抽象為一個三自由度機械臂，建立了它的運動學(xué)模型，并采用了一種基于世界平面分解的簡單有效的方法標定出了機載攝像機的內(nèi)外參數(shù)，同時計算出了以機載攝像機坐標系{c}為參考坐標系的地面所在的世界平面π;最后分別設(shè)計了自適應(yīng)補償跟蹤控制律和非線性狀態(tài)

8、反饋控制律來控制移動機器人完成對運動激光斑的視覺伺服跟蹤。
　　 (4)研究了服務(wù)機器人對QRCode人工地標這種智能空間中知識分布與智能分布的重要載體的定位與識讀問題。首先按照功能將QRCode人工地標分為了用于全局語義地圖生成的QRCode人工物標和面向局部導(dǎo)航地圖生成的QRCode人工路標，并分別對兩種地標的外圍模式和內(nèi)部信息編碼方式進行了設(shè)計;然后分別利用QRCode外圍模式的藍色矩形框和紅色同心圓部分給出了兩種QRCo

9、de人工地標的定位方法;最后就求得的QRCode人工地標的位置信息構(gòu)造了任務(wù)函數(shù)，并設(shè)計了基于位置的視覺伺服識讀控制律，完成了服務(wù)機器人對QRCode人工地標的識讀。
　　 (5)研究了搭載有機械臂的服務(wù)機器人對家庭環(huán)境智能空間中物品的搜尋與抓取、搬運操作。首先設(shè)計了輔助服務(wù)機器人抓取操作的QRCode人工物標，并對人工物標內(nèi)的信息進行了編碼，將對家庭物品的識別轉(zhuǎn)換為對QRCode人工物標的識別，降低了服務(wù)機器人對家庭物品的操作

10、難度;然后將搭載有機械臂的移動服務(wù)機器人抽象為一個廣義機械臂，并為了完成此廣義機械臂的統(tǒng)一控制，建立了廣義機械臂的運動學(xué)模型，并分別利用解析法和數(shù)值法給出了其運動學(xué)逆解，同時提出了一種全新的機械臂手眼關(guān)系標定方法，這種方法通過令固聯(lián)于機械臂末端執(zhí)行器上的攝像機觀測簡單2D標定物，然后機械臂作兩組任意運動，完成了手眼參數(shù)標定;最后考慮移動機器人運動的非完整性約束，設(shè)計了一種物品抓取的切換控制律:首先在眼注視的約束下逼近待操作物品，逼近到一