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[導讀] 針對傳統(tǒng)類人機器人在控制系統(tǒng)實時性和視覺識別方面的不足,以S3C6410作為主控芯片,設計了具有視覺識別功能的類人機器人控制系統(tǒng),通過改進和簡化視頻識別算法取得了良好的目標識別效果。實驗表明,基

針對傳統(tǒng)類人機器人在控制系統(tǒng)實時性和視覺識別方面的不足,以S3C6410作為主控芯片,設計了具有視覺識別功能的類人機器人控制系統(tǒng),通過改進和簡化視頻識別算法取得了良好的目標識別效果。實驗表明,基于本控制系統(tǒng)設計而成的類人機器人實時性好,目標識別準確,通過調整運動路徑能夠快速找到目標。

智能移動機器人是近年來發(fā)展起來的一門綜合學科,涉及機械設計、傳感檢測、人工智能等多方面知識。類人機器人的控制系統(tǒng)分為三個層次:最上層是機器人的策略規(guī)劃層,利用各種算法實現(xiàn)各部分的功能;中間一層運行各類應用程序的嵌入式實時操作系統(tǒng);最底層是硬件平臺,通過外圍接口獲得各類數(shù)據(jù)、信息。

自主機器人利用傳感器獲取的信息控制機器人的動作。本文根據(jù)武術擂臺機器人的實際需要,設計了機器人的控制系統(tǒng),實現(xiàn)攝像頭圖像采集、處理和舵機控制等功能。

策略規(guī)劃層中,由于圖像信息具有信息豐富、對場景描述完全的特點,主要通過處理攝像頭采集的圖像信息實現(xiàn)顏色目標定位。這里采用Linux嵌入式操作系統(tǒng),由于嵌入式系統(tǒng)資源的限制,要求目標識別算法運行效率高,占用內存空間小。硬件平臺主要是控制舵機實現(xiàn)機器人的運動控制。

1 系統(tǒng)控制電路與視頻識別算法

1.1 機器人整體架構

在武術擂臺技術挑戰(zhàn)賽中,機器人要采集目標的位置信息。由于I/O、A/D轉換的有效檢測距離有限,機器人采用攝像頭采集場地上的圖像信息,根據(jù)目標的顏色進行識別、定位。當檢測到目標位置以后控制舵機自主運動向目標靠攏,完成自我介紹、抱繡球等動作。所設計的機器人外形如圖1所示。

從圖中可以看出,機器人頭部采用攝像頭,通過USB接口與主控板進行連接,用于采集圖像信息。機器人腰部、腿部、胳膊各關節(jié)利用舵機使其具有一定的自由度,用到的舵機為CDS系列數(shù)字舵機。它內部有ATmega8芯片,主控板通過串口與ATmega8通信,就可以實現(xiàn)舵機的控制。針對以上要求,同時考慮系統(tǒng)的實時性,采用S3C6410作為主控芯片。實際控制系統(tǒng)總體框圖如圖2所示。

1.2 舵機控制系統(tǒng)設計

主控板通過串口1完成與舵機之間的數(shù)據(jù)通信,舵機控制電路的原理圖如圖3所示。

2 圖像識別算法

攝像頭采集到的圖像主要作如下處理:首先對數(shù)據(jù)解碼,利用查表法將RGB空間模型數(shù)據(jù)轉化為HSI空間模型,然后采用類間方差法將圖像進行二值化,再利用連通域對目標進行標定,最后對圖像進行去噪,從而實現(xiàn)目標的識別和定位。圖像處理程序流程圖如圖4所示。

實現(xiàn)顏色空間轉換以后就要根據(jù)不同的H值對圖像進行二值化處理。二值化的實質是一分類問題,即把一幅圖像所含有的0~255的二進制像素按照某個閾值劃分成兩類。如果閾值設得太低,結果會引入過多的背景信息,但太高就會導致目標信息的丟失。類間方差法(Otsu)、最大熵方法(KSW)和直方圖平衡法(Balanced Histogram Thresholding,BHT)是目前應用較廣的自動閾值計算方法。

這里采用類間方差法,它的核心思路就是通過最大化類間方差來尋找最佳閾值。假設某一閾值T將整個二值圖像分為C0(1,…,T)和C1(T,…,255)兩類,則兩類的出現(xiàn)概率可以用下式計算:

如上所述,最佳閾值的判斷標準是使得類間方差最大。于是通過遍歷每一個灰度值,并計算其劃分帶來的類間方差,總能找到一個合適的閾值滿足條件。由于式(4)計算二階中心矩計算量較大,考慮到:

接下來的工作就是對圖像進行標定,這里所指的標定就是根據(jù)二值化后的圖像,計算出目標區(qū)域的外接矩形位置。在目標構成比較簡單的情況下,投影法是效率最高的方法,而當場景中存在多個目標時,多數(shù)情況下需要進行連通域計算。拓撲學中把連通性定義為,區(qū)域內任意兩點之間存在至少一條曲線可以將兩者連接。目前的連通域標記方法主要分兩類:掃描法和輪廓跟蹤法。掃描法的基本思路是逐個檢查每個像素的值和連通性,從而獲得所有的連通性描述信息,然后根據(jù)每點之間的相互關系計算出最后的區(qū)域個數(shù)和構成關系?;趻呙璧倪B通標記演示如下(以8連通為例):

首先對二值圖像進行行掃描得到線段連通標記,如圖5所示。然后檢查每行之間線段與上一行線段之間的連通關系,并更改標記。

第1行:線段1創(chuàng)建標記A。

第2行:線段2、1之間連通,線段2標記為A;線段3


3 實驗與結果分析

將控制卡裝到機器人上,控制機器人運動,在運動中攝像頭采集圖像,并且用方框將目標進行標定。利用上述顏色識別算法對圖紅色繡球進行標定,得到如圖7所示的結果。

隨著機器人的運動,繡球在圖像中的位置發(fā)生變化,機器人根據(jù)標定結果,就可以得到繡球的位置,根據(jù)位置調整自己的運動準確找到繡球。圖像采集的速度達到15幀/s,舵機控制準確度達到0.32°,可以圓滿完成比賽任務。

結語

本文以S3C6410作為主控芯片,設計了具有視覺識別功能的類人機器人控制系統(tǒng)。改進的顏色識別算法利用查表法、類間方差法、連通域等方法對圖像進行處理,取得了良好的視頻識別效果。實踐證明,由該控制系統(tǒng)的設計方案制作而成的類人機器人,具有良好的自主控制穩(wěn)定性和較好的視覺識別能力,能夠較出色地完成比賽。

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