专利名称：一种基于视觉的机器人室内定位导航方法
技术领域：
本发明涉及一种导航方法，尤其涉及一种基于视觉的机器人室内定位导航方法， 属于视觉导航领域。
背景技术：
室内机器人的定位定向是室内机器人领域的一个重要研究热点。由于室内存在卫 星信号屏蔽，因此GPS等卫星定位方法在室内无法发挥其定位快速准确的优势。利用无线 传感网进行室内定位是当前的热门研究方向，然而该方法一般采用基于链路质量指标或接 收信号强度获取节点相对位置的方法实现节点定位，定位精度差，误差甚至可达25%，无法 满足室内精确定位的要求。随着图像处理技术的发展，基于人工路标的机器人视觉导航定位得到了广泛应 用。如文献“章小兵，宋爱国，唐鸿儒.基于视觉的室内移动机器人精确定位方法[J].数 据采集与处理，2007，22 O) =196-200. ”提出了利用贴在天花板上的人工混合编码路标进行 定位的方法，路标上标有序号编码和不对称方向沟道，能识别360度航向角，并容易进行扩 展；文献“陆军，穆海军，朱齐丹等.全景视觉在机器人自主定位中的应用[J].计算机应用， 2007，27 (7) :1677-1679.，，及文献 “Chih Jen Wu，Wen Hsiang Tsai. Location estimation for indoor autonomous vehicle navigation by omni-directional vision using circular landmarks on ceilings[J]. Robotics andAutonomous Systems,2009,57(5) 546-555.，，提出了基于全景视觉的机器人自主定位方法，通过全景摄像机拍摄机器人周围 环境的全方位景物图像，从中识别出机器人周围环境的已知路标，通过三角定位法获得机 器人的当前坐标；文献“Weiguo Lin, Songmin Jia，Takafumi Abe，et al. . Localization of mobile robot based on ID tag and WEB camera[C]. Proceeding of the 2004IEEE Conference on Robotics，Automation and Mechatronics，Singapore，2004，2 :851-856. ” 提出了 RFID技术与计算机视觉相结合的定位方法，将室内环境用节点树表示，每个节点由 ID标签和颜色卡片两个路标组成，将其安装于天花板，通过RFID技术识别ID标签，并通过 摄像机识别路标位置和方向，从而实现机器人准确可靠的定位；文献“Jinwook Huh, Woong SikChung，Sang Yep Nam，et al. . Mobile Robot Exploration in Indoor Environment Using TopologicalStructure with Invisible Barcodes[C]. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots andSystems，Bei jing，2006，29 (2) :5265-5272.，，提 出了一种用于小型地面清洁机器人的定位方法，将包含绝对位置信息的二维条形码粘贴在 地面上作为路标，路标只有在紫外灯照射下可见，并采用红外测距模块测量机器人和路标 间的距离。上述这些方法存以下缺点1)路标常常放置于地面上，容易被周围过往的其它机 器人所干扰；幻一些简单的路标虽然图像处理简单，但是不具备纠错性，而一些复杂路标 虽然具有完整数据纠错性，但是图案过于复杂，实时性差；3)不容易扩展到大环境下的机 器人室内定位导航。

发明内容
本发明针对现有技术的不足，而提出一种自动化程度高、路标设计简单且图像处 理实时性高的基于视觉的机器人室内定位导航方法。该方法包括如下内容(1)设计一种基于二维条形码的人工路标，该人工路标是采用两种不同颜色的方 块组成的正方形，一种颜色代表二进制的1，另一种颜色代表二进制的0，该种路标包含隔 离区、判别区和数据区三个部分，将此种路标作为机器人室内定位定向的路标；(2)假设室内天花板是一个矩形，在天花板平面根据导航定位的需求进行网格划 分，并构建全局坐标系，该全局坐标系的坐标轴离散为m’列η’行，形成m’ Xn'个网格交 叉点，每个网格交叉点的坐标为(Χ/，Υ/ )，1彡i，^mM ^ j，彡n’，其中i，、j，、m，、n， 均为自然数，然后将路标中心对准网格交叉点粘贴在天花板上；(3)在机器人上安装有光轴垂直于天花板平面的摄像机，由该摄像机拍摄天花板 的图像，机器人根据拍摄的图像进行路标检测、识别和解析，并计算出机器人当前位置和航 向角，从而实现机器人在室内环境中的导航定位。与现有技术相比，本发明具有以下技术效果(1)本发明采用相对空旷和背景简单的天花板作为人工路标的摆放位置，周围没 有其它活动物体的影响，有利于减少遮挡以及噪声干扰。(2)本发明中所设计的二维码人工路标包含了平面坐标，并采用Hamming码进行 数据编码。与现有的不带数据编码功能的人工路标相比，本发明中的人工路标具有一定的 纠错性；与采用MR Code和QR Code进行数据编码的人工路标相比，本发明中的人工路标所 需的图像处理方法、时间复杂度以及周围环境复杂度的要求都大大降低。(3)本发明中涉及的机器人位置估计算法属于一种绝对定位方法，只要在摄像机 视野中出现一个完整的路标，即可根据简单的数学计算公式推导出机器人当前位置和航 向。


图1为本发明中人工路标的构造示意图。图2为本发明中的人工路标粘贴在天花板上的示意图。图3为本发明中基于极值特征不变性的机器人定位导航功能算法的流程图。图4为两个直线组生成新直线的示意图。图5(a) (d)分别为人工路标的四种摆放方式示意图。图6为机器人位置估计示意图，图中A表示拍摄的图像中的路标中心；B表示拍 摄的图像中心；C表示拍摄的图像中的路标判别区原点。
具体实施例方式下面结合附图对本发明作进一步说明。本发明的基于视觉的机器人室内定位导航方法，主要包括如下内容(1)设计一种基于二维条形码的人工路标，并将此种路标作为机器人室内定位定向的路标；该人工路标的构造如图1所示，其是由两种不同颜色的方块组成的正方形，两种 颜色应尽量有强烈对比，图中以黑白两种颜色为例，黑色方块代表二进制的1，白色方块代 表二进制的0;(2)假设室内天花板是一个宽度w米、长度h米的矩形，在天花板平面根据导航定 位的需求进行网格划分，并构建全局坐标系，该全局坐标系的坐标轴离散为m’列η’行，形 成m’ Χη’个网格交叉点，每个网格交叉点的坐标为(X/，Y/ )，1彡i’彡m’，1彡j’彡η’， 其中i’、j’、m’、n’均为自然数，然后将路标中心对准网格交叉点粘贴在天花板上，如图2所 示；(3)在机器人上安装有光轴垂直于(不要求严格垂直)天花板平面的摄像机，由该 摄像机拍摄天花板的图像，机器人根据拍摄的图像进行路标检测、识别和解析，并计算出机 器人当前位置和航向角，从而实现机器人在室内环境中的导航定位。本发明所设计的路标包含隔离区、判别区和数据区三个部分，每个部分的具体含 义如下i)隔离区。在路标判别区的外围保留一定宽度的空白区，称之为隔离区，它的作用 是进行图像二值化分割操作时能够保证将路标区域完整地分割出来；ii)判别区。判别区具有两个作用①根据判别区的存在与否来判断图像中某个 连通域是否属于路标；②判别区规定了数据区中数据的读取规则，比如当判别区处于如图 1所示的方位时(图中判别区原点C在路标的左下角)，此时将按照从下到上、从左到右的 顺序读取数据，图 1 中数据区的数据为 00000000111000000011001000000000011100000110 0110 ；iii)数据区。数据区表示路标在天花板平面上所处的平面坐标，共由8X6个黑白 方块组成。为了提高路标识别的鲁棒性，采用带自纠错功能的Hamming编码方法对数据进 行编码，当数据出现单比特错误时能进行自动纠错，采用Hamming编码是因为目前能够进 行任意位数据纠错的编码方法(如QR编码等)存在如下不足①算法十分复杂，实时性差， 难以进行实时定位导航；②经过编码后的数据长度很长，这样在一定面积区域中，黑白方块 数量过于集中，降低了路标可视性，大大提高了图像的处理难度。而采用Hamming编码方法 后，算法相对简单，只需不到1毫秒的时间即可完成单比特错误的检测和自动纠错，实时性 高；而且Sbit长度的数据经过Hamming编码后长度仅为12bit，保证了路标的可视性。综 上所述，数据区中的8 X 6个黑白方块一共可以表示4个字节长度的数据(8 X 6/12 = 4)，分 别表示平面坐标X的高字节和低字节以及平面坐标Y的高字节和低字节。即平面坐标X、Y 各用两个字节表示，这样最多可以代表65536X65536个位置，由此可见其可以适用于大环 境下的定位导航。本发明中机器人的定位导航功能算法流程如图3所示，具体包括如下步骤步骤1 根据不同颜色漫反射不同的原理进行图像阈值分割，获得黑白二值化图 像；步骤2 采用基于邻域搜索的连通域检测算法，在黑白二值化图像中检测所有可 能属于路标目标的区域，记录这些区域内的目标点，并提取这些区域的轮廓；该检测算法的具体内容如下
1)在所获得的二值化图像中找出一个目标像素，并对其标记，再将其置于先入先 出的堆栈中；2)从先入先出的堆栈中取出一个目标像素，在二值化图像中的该目标像素周围 5X5邻域中再次寻找未标记的目标像素，对此次找出的目标像素进行标记，并将其置于先 入先出的堆栈中；3)按步骤2、所述，遍历先入先出堆栈中的各个目标像素；4)对步骤3)所得的目标像素进行噪声判断，将总数量小于阈值T的目标像素作
为噪声，并将其颜色改为背景色；反之，将目标像素作为一类可能的路标目标上的点予以保
存，并将其颜色改为背景色，上述阈值T的计算公式为 f \2 f fxW 1 IΓ = 0.3 χ J L χ —其中f表示摄像机的焦距，dp表示摄像机CXD上每个像素的大小，D表示摄像机 与天花板的距离，W^表示路标的实际边长，丨和 可以根据所采用摄像机型号的参数指标 获得；5)重复步骤1) 4)，得到各类可能的路标目标上的点，并分别予以保存；步骤3 对步骤2所获得的各类可能的路标目标进行初步判别，方法为分别统计 每个可能路标目标最小横坐标^cmin，最大横坐标^liax，最小纵坐标ymin和最大纵坐标ymax，得 到包含这个可能路标目标的最小外接矩形，最小外接矩形的四个点坐标分别为Umin，yfflin), (x_，ymin)，Ocmax，y_)和(xmin，ymJ，最小外接矩形的两个边长Wjnw2分别为Umax^min)和 (yfflax-yfflin)；若边长W1大于边长W2，令σ =W2A1，否则，令σ = ；若σ <0.6，则说明 该可能路标目标不是真实路标，予以剔除，否则予以保留，通过后续步骤进一步判断；步骤4 对于步骤3判别后的各类可能的路标目标，分别提取它们的闭合轮廓，具 体方法如下1)对于某类可能的路标目标，在图像上按照从上到下的顺序进行扫描，将遇到的 第一个该类可能路标目标上的点保存起来；2)对于同一类可能的路标目标，在图像上依次按照从下到上、从左到右和从右到 左的顺序进行扫描，判断扫描到的第一个该类可能路标目标上的点是否已经保存过，如果 未保存，则保存该点，否则继续扫描操作；3)重复步骤1)和步骤幻，直至遍历完所有可能的路标目标；步骤1) 幻所保存的各类点集就构成了各类可能的路标目标的闭合轮廓；步骤5 由于实际路标为正方形，判断步骤4所获得的各类可能路标目标的闭合轮 廓是否近似于正方形；这里采用基于极值特征的形状匹配算法进行外廓形状判别，若闭合轮廓符合正方 形形状，则执行下一步骤，从而进一步剔除了虚假目标；步骤6 对于经过步骤5外廓形状判别后的可能路标目标的闭合轮廓，利用Hough 直线提取算法获得闭合轮廓的四条轮廓直线，此时闭合轮廓近似于正方形，所以这四条 轮廓直线可以分为两组相互近似垂直的直线组，且每组直线内包含两条近似平行的直 线，即假设四条轮廓直线为In、112、121、I22，可分为两组，其中In、I12为一组，121、、为 另一组，对应的角度和幅值分别为1011、1012、1021、Ie22和1A11、1A12> 1a21> Ia22，则它们应满足下面三个判别条件① Il011-I012I < E1 and Ie21-Ie22I < (② 110 n_l 021_90 < ε 2 and 110 n_l 0 22_90 | < ε 2and 11012_1021_90 | < ε 2and 11 θ 12-1 θ22-90 < ε 2， ③ I 11Α11-1Α12 H 1Α21-1Α221 < ε 3，其中 ε 1> ε2> ε 3 为阈值，分别取 10、20、15 ;步骤7 对上述生成的两组直线分别进行新直线生成处理，假设直线1η、112、121、 I22的斜率和节距分别为kan、ka12、k￡i21、k￡i22和I^a11Ja12Ja21Ja22,以直线组中两条近似平 行的直线为基础，生成9条新直线，这样包括原先的两条直线，每组直线各自包含11条直线 (如图4所示)；两组直线I1i和I2iG = 1，2... 11)的斜率Icji和节距、的计算公式如下
权利要求
1.一种基于视觉的机器人室内定位导航方法，其特征在于该方法包括以下内容(1)设计一种基于二维条形码的人工路标，并将此种路标作为机器人室内定位定向的 路标；(2)假设室内天花板是一个矩形，在天花板平面根据导航定位的需求进行网格划分，并 构建全局坐标系，确定每个网格交叉点的平面坐标，然后将路标中心对准网格交叉点粘贴 在天花板上；(3)在机器人上安装有光轴垂直于天花板平面的摄像机，由该摄像机拍摄天花板的图 像，机器人根据拍摄的图像进行路标检测、识别和解析，并计算出机器人当前位置和航向 角，从而实现机器人在室内环境中的导航定位。
2.根据权利要求1所述的基于视觉的机器人室内定位导航方法，其特征在于所述基 于二维条形码的人工路标是采用两种不同颜色的方块组成的正方形，一种颜色代表二进制 的1，另一种颜色代表二进制的0，该种路标包含隔离区、判别区和数据区三个部分。
3.根据权利要求1所述的基于视觉的机器人室内定位导航方法，其特征在于所述全 局坐标系的坐标轴离散为m’列η’行，形成m’ Xn'个网格交叉点，每个网格交叉点的坐标 为(ΧΛΥ/)，1彡i，彡m，，l彡j，彡n，，其中i，、j，、m，、n，均为自然数。
全文摘要
本发明公开了一种基于视觉的机器人室内定位导航方法，属于视觉导航领域。该方法是根据二维码的思路，设计了一种简单方便、易于识别、内含绝对位置坐标且具有一定纠错能力的人工路标，将路标设置于天花板上，由安装在机器人上且光轴与天花板垂直的摄像机进行拍摄，再通过图像的阈值分割、连通域提取、轮廓曲线匹配以及路标特征识别一系列步骤定位路标，解析路标中所包含的坐标信息，最终通过机器人的位置估计算法获得机器人当前的绝对位置和航向角。本发明方法减少了遮挡及噪声干扰，大大降低了图像处理方法、时间以及周围环境的复杂度。
文档编号G01C21/00GK102135429SQ20101061147
公开日2011年7月27日 申请日期2010年12月29日 优先权日2010年12月29日
发明者杨彪, 林国余, 王东, 王海, 蔡英凤 申请人:东南大学