上海大學碩士學位論文。一一。一。一。一。一。一一摘要運動機器人的追蹤避障技術，一直是機器人技術研究中一個比較活躍的分支，也是一個多學科交叉的綜合性課題。該課題涉及視頻采集、圖像處理、視覺測距、立體匹配、地圖構(gòu)建、路徑規(guī)劃、自動控制等多項技術領域。本文針對機器人追蹤與避障技術中的幾個關鍵問題，如雙目視覺測距、路面分析、路徑規(guī)劃以及PLC控制等，進行了深入的研究和討論。本文的主要工作集中在1采用DIRECTSHOW技術搭建雙目視頻采集框架，通過自定義MYSAMPLEGRABBER濾境實現(xiàn)了圖像格式從DIRECTSHOW框架到OPENCV框架的轉(zhuǎn)換；2本文提出了一種改進型變焦測距方案，使得傳統(tǒng)雙目視覺測距系統(tǒng)的測量范圍得到更好的延展性，測距能力有了更好的自適應性；3通過經(jīng)典圖像處理算法的組合使用，對采集到的路面區(qū)域、背景區(qū)域、目標及障礙物進行了有效分離，并且根據(jù)圖像空間連續(xù)性原理提出了一種基于二次掃描的改進型模板匹配算法，使得算法效率有了明顯提升；4根據(jù)測距模塊測得的目標物深度信息還原物體的位置信息和尺寸信息，并以運動機器人當前位置為地圖原點構(gòu)建動態(tài)的障礙物地圖，并使用二級目標分治策略來動態(tài)規(guī)劃路線，以實現(xiàn)追蹤過程中自動避障的目的；5使用OMRONPLC可編程控制器，監(jiān)聽主機發(fā)送的RS232串口信號，觸發(fā)相應的PLC輸出端子，從而發(fā)出實際控制信號，控制運動機器人運動行進。其中，本文在以下幾個問題的研究過程中有創(chuàng)新點1在視頻采集部分自定義MYSAMPLEGRABBER濾境實現(xiàn)了DIRECTSHOW框架到OPENCV框架的無縫連接；2在雙目視覺測距部分提出的改進型變焦測距方案，提高了雙目測距系統(tǒng)的測量精度和測量范圍；3在圖像匹配部分提出的基于二次掃描的改進型模板匹配算法，提高了圖像匹配效率。此外本文開發(fā)的運動機器人自動追蹤與避障系統(tǒng)采用模塊化設計思想，接口定義明確，分工得當，在自動追蹤和避障實驗中收到了良好的效果。關鍵詞機器人技術、視覺測距、自動追蹤、運動避障、地圖構(gòu)建上海大學碩上學位論文一一一一一一一一一一。一一一一一一一一一一一一一一一。一一一一一ABSTRACTRECENTLY,RESEARCHONAUTOTRACKINGTECHNOLOGYANDDODGINGOBSTACLETECHNOLOGY,INMOTORIALROBOTAREA,ISALLACTIVEFILIATIONINTHISPAPER,AUTOTRACKINGROBOTSYSTEMINVOLVEMANYTECHNOLOGYSUCHASVIDEOCAPTURE，IMAGEPROCESS，DISTANCEMEASUREMENT，MAPREBUILDING，IMAGEMATCHING，ROUTEDECISION，AUTOCONTROLANDSOONANDOURWORKISFOCUSEDONTHEFOLLOWINGQUESTIONSDISTANCEMEASUREMENT，IMAGEPROCESS，ROUTEDECISIONANDAUTOCONTR01INTHISPAPER,WEMAINWORKISBUILDINGTHEAUTOTRACKINGROBOTSYSTEMWHICHCANBEDIVIDEDINTOFIVEMAINMODULES，VIDEOCAPTUREMODULE，BINOCULARDISTANCEMEASUREMENTMODULE，SCENEANALYSEMODULE，MAPREBUILDINGANDROUTEDECISIONMODULE，PLCCONTROLMODULE1WEDEVELOPED“MYSAMPLEGRABBERFILTERFORCONVERTINGTHEIMAGEFORMATFROMDIRECTSHOWPLATFORMTOOPENCVPLATFORM2ANADVANCEDMETHODISPRESENTEDTOEXTENDTHELENGTHANDTHEADAPTIVEABILITYOFDISTANCEMEASUREMENTSYSTEM3WEUSEMANYCOMMONIMAGEPROCESSALGORITHMSTODISTILLROADAREA，BACKGROUNDAREA,OBSTACLESANDTARGETSANDANEWTEMPLATEMATCHALGRITHMISPRESENTED，BASEDONCONTINUITYPRINCIPLEOFIMAGE，WHICHCALLPERFORMMOREEFFICIENTINAPPLICATION4WEUSETHEDATA，OUTPUTFROMDISTANCEMEASUREMENTMODULE，TOREBUILDMAPANDROUTEDECISION，WITH2LEVELSTRATEGY,ISMADEINTERMSOFTHISMAP5AOMRONPLCCONTROLISUSEDTOLISTENTHERS232COMSIGNALFROMPCANDTHENTHEPLCCANTRIGGERACORRESPONDINGREMOTECONTROLSINGALTOCONTROLTHEMOVEMENTOFROBOTINTHISPAPER,WEHAVESOMEINNOVATIONWORKDURINGTHEPROCEDUREOFRESEARCHANDDEVELOPMENTASFOLLOWED1THEMYSAMPLEGRABBERFILTERISDEVELOPEDASTHEBRIDGEBETWEENDIRECTSHOWANDOPENCV2ANIMPROVEDMETHODISPRESENTEDTOEXTENDTHELENGTHANDTHEADAPTIVEABILITYOFDISTANCEMEASUREMENTSYSTEM3ANEWTEMPLATEMATCHMETHODISPRESENTEDTOIMPROVETHEEFFICIENCYOFALGRITHMFUTHERMORE，AUTOTRACKINGROBOTSYSTEMISDESIGNEDASAMODULARIZATIONFRAMEWORKEACHPARTOFTHISSYSTEMISINDEPENDENTWITHDEFINITEINTERFACETHEWORKFLOWFROMVIDEOCAPTURETOTHEPLCEONTR01ISCLEARANDEACHPARTOFTHESEMODULESCALLREPLACEDEASILYFORUPGRADETHEPERFORMANCEOFTHESYSTEMISVERYGOODINTRACKINGTARGETANDDODGINGOBSTACLEKEYWORDSROBOTTECHNOLOGY,BINOCULARDEPTHMEASUREMENT，AUTOTRACKING，DODGETECHNOLOGY,M印REBUILD6上海大學碩士學位論文_一。一。一一。一O一。第一章緒論11課題來源與研究背景運動機器人的追蹤避障技術，一直是機器人技術研究中一個比較活躍的分支。同時也是一個多學科交叉的綜合性課題。它牽涉到機器視覺【L】、視覺測距【21【31、地圖重構(gòu)41、立體圖像匹配【51、路線選擇61、視頻跟蹤【71、自動控制【8】【91等多方面的技術。對該課題的研究目的是為了讓機器人在某個工作環(huán)境中具有更加強大的自適應性和自主工作的能力。其中對場景信息的分析和處理過程針對不同的需求找出任務關鍵信息；實施有效的工作步驟，是許多機器人研究領域中的通用過程。因此該課題的研究對于其他工作機器人的研究活動，具有很強的現(xiàn)實意義和理論價值。此外，國內(nèi)外的專家學者也已經(jīng)在這些領域有了大量的研究和一系列的成果，為運動機器人領域中開展進一步的研究，奠定了良好的基礎。目前，對運動機器人技術研究較為成熟和應用比較廣泛的有“高速公路上車輛自動駕駛技術【LO】【11】，、“運動機器人采集場景信息并且重建三維地圖12】【4】”、“定向作業(yè)機器人的自動作業(yè)【13】【14】【15】，機器人足球【16】“等。所牽涉到的相關研究領域有場景信息的精確采集與分析技術、虛擬現(xiàn)實技術、基于二維視頻圖像構(gòu)建三維虛擬地圖的技術、圖像立體匹配技術、視頻追蹤技術、路徑規(guī)劃研究、機器人避障研究以及機器人自動控制技術等。這些已有的技術，比較多的采用“信息采集提取、“信息分析與決策、“自動控制“這樣的工作方式來整合系統(tǒng)。其中，信息提取環(huán)節(jié)多在采集點不變的靜態(tài)環(huán)境下，進行信息采集。而對于運動機器人的追蹤運動目標，同時進行實時的動態(tài)路線規(guī)劃的研究相對比較少。因此，本文通過對現(xiàn)有信息采集、分析技術中的經(jīng)典算法進行研究的基礎上，整合應用于運動機器人中，使之能夠在擁有一定運動速度的前提下，排除信號噪聲、設備誤差、設備延時等一系列外部影響，實現(xiàn)運動機器人的追蹤動態(tài)目標，并且躲避障礙物的目的。本課題來自上海市科委“基于INTERACT的智能控制技術的研究科研項目?；陔p目視覺的運動機器人避障與自動追蹤技術的研究，也是該科研項目的一上海大學碩_J學位論文。一。一_。一。一一。一個延伸性分支。12國內(nèi)外研究狀況在運動機器人自動追蹤與避障系統(tǒng)中，機器人的行為可以劃分為以下三個步驟信息獲取及分析、運動決策、運動控制。其中信息獲取及分析是利用各種傳感器獲取運動機器人所在場景的信息，如障礙物、追蹤目標、背景等等，它是運動機器人進行運動決策依據(jù)。運動決策是根據(jù)場景信息，合理規(guī)劃運動路線，其方法有靜態(tài)和動態(tài)之分，局部和全局之分。運動控制是機器人的運動實施模塊，它的任務是將運動決策轉(zhuǎn)化為實際的運動結(jié)果，并且要達到高效準確的要求。以下我們逐一介紹將這三個步驟中所涉及到的技術領域以及研究狀況。在目標深度信息的測定和感知方面，目前一般采用主動法和被動法兩種方式。主動測量就是包括超聲波、雷達、激光這類測量裝置本身發(fā)射出測量源，通過測量源遇到待測物體之后的反饋信息來獲取物體的待測信息的一種方式。這類方式測量精度高、速度快，但是缺點在于對測量環(huán)境要求高，受外界影響可能大，某些特定的環(huán)境下誤差明顯，設備價格昂貴等。被動測量是在無測量源的情況下，利用環(huán)境本身的屬性，如光照、幾何形態(tài)、視覺差異等條件進行待測屬性的測量。這類方法容易實現(xiàn)、受干擾因素少。但是缺點在于測量精度不高，且需要大量的算法運算支持，實時性受到一定的制約。目前，應用比較多的有被動測量法就是機器視覺系統(tǒng)。而機器視覺中又以雙目攝像機系統(tǒng)和單目攝像機系統(tǒng)應用最為廣泛。基于雙目攝像機的機器視覺系統(tǒng)豐要是依靠對同一物體在同一時刻的兩個不同角度的圖像采集，從視差來運算獲取深度信息。這種方法又叫做聚焦測距法，它的優(yōu)點在于獲取深度信息準確，誤差較?。蝗秉c是需要利用復雜的立體匹配算法，在兩幅圖像之間建立點到點的一一對應關系。而立體圖像的匹配至今也還沒有非常完備的解決方案，屬于機器視覺中一個難點。相比之下，單目攝像機系統(tǒng)則是利用散焦測距方法【17】【18】，利用對同一個物體的兩次或者多次散焦圖像采集，通過運算來獲取景物的深度信息。這種方式的有點是攝像機標定相對比較簡單，不需要立體匹配的支持；缺點是測距精度不夠準確，誤差較大。上海大學碩十學位論文攝像機的標定是研究機器視覺的一個基本的出發(fā)點和關鍵點。常用的攝像機標定法分為以下幾類直接線性變換法、透視變換算法、TSAI的二步法191、雙平面標定法、張氏平面標定法【201。其中張氏平面標定法，是種介于傳統(tǒng)標定法和自標定方法之間的新的、更加靈活的方法。在眾多機器人研究課題中得到廣泛的應用。在立體圖像匹配方面，是在對空間同一個景物在兩個不同視點上的投影圖中，尋找相應點的一一對應關系。目前主要有三種方法灰度區(qū)域相關匹配算法、基于特征提取的匹配算法、相位匹配算法。這三種匹配算法都依賴于三個問題的解決，即選擇正確的匹配基元、尋找匹配基元間的本質(zhì)屬性以及建立能夠正確匹配所選基元的穩(wěn)定算法。在機器人行進路徑規(guī)劃方面，目前大致分為兩類一類是環(huán)境己知的全局路徑規(guī)劃；另一類是基于傳感器的環(huán)境位置的局部路徑規(guī)劃。前者又稱靜態(tài)規(guī)劃；后者又稱動態(tài)規(guī)劃。從全局規(guī)劃上講，目前大致有以下幾個方法雎“拓撲法、可視圖法或稱切線圖法、柵格法。拓撲法的優(yōu)點是降維。它能夠?qū)⒏呔S的平面空間搜索最優(yōu)路徑的問題簡化成低維的求連通性的問題。但是缺點是建立空間障礙物到低維拓撲圖的過程相當復雜。可視圖法或稱切線圖法。它的本質(zhì)就是將機器人點、目標點、障礙物邊界點或切線作為圖的端點，從這些端點中尋找一條最優(yōu)路徑。缺點是該方法需要對障礙物各個端點進行精確標定，比較復雜。并且忽視了機器人本身的尺寸。柵格法。它是將平面地圖進行等量劃分成小格，在其中合并同類項最終得到障礙物的點陣布局和非障礙物的點陣布局。從而進行路線規(guī)劃。不過在搜索時需要大量的存儲空間。在局部動態(tài)規(guī)劃方面大致有以下算法盥人工勢場法、遺傳算法、模糊邏輯算法。人工勢場法是在環(huán)境中建立人工勢場的負梯度方向系統(tǒng)的運動控制方向。目標點對機器人產(chǎn)生引力，而障礙物對機器人產(chǎn)牛排斥力，這樣迫使機器人朝目標點避障前行。不過這類方法的缺點是1可能產(chǎn)生陷阱區(qū)域；2在相近的障礙物之間不能發(fā)現(xiàn)路進；3機器人在接近障礙物時產(chǎn)生振蕩4在狹窄的通道中搖擺。遺傳算法是一種基于自然選擇和自然遺傳的全局優(yōu)化算法。優(yōu)點是能夠?qū)臻g進行多線索并行搜索。缺點是需要的存儲空間大運算時間長。模糊上海大學碩士學位論文一一一一一。一。一。邏輯算法是一種參考人的駕駛經(jīng)驗，通過查表得到規(guī)劃信息。它能夠克服人工勢場的一些不足并且實現(xiàn)簡單，實時性好。13研究目的和意義機器人自動追蹤和避障技術的研究的目的是為了讓運動機器人在一定的路面環(huán)境下能夠識別出路面、障礙物、背景三者的區(qū)別，標定出障礙物的位置，測定障礙物的距離，從而構(gòu)建出有效的、準確的障礙物地圖。然后依據(jù)此地圖，機器人能夠就某個目標進行追蹤，并且在追蹤過程中，對障礙物實施相應的規(guī)避策略。運動機器人在工、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、科研勘探、高危環(huán)境下施工、仿真領域都有非常廣泛的應用。因此對于該課題的研究，除了使得運動機器人可以完成自動追蹤、自動駕駛、自動避障功能之外，在研究過程中，通過對機器視覺、機器人控制、信息表達、人工智能等領域的研究，可以進一步豐富和擴充這些領域中的理論基礎和實踐經(jīng)驗。對于生產(chǎn)、科研、勘探領域都具有重要的學術價值和社會、經(jīng)濟意義。14本文所做的工作基于機器視覺的運動機器人避障與自動追蹤技術是一門涵蓋多個學科以及工程領域的綜合性課題。本文參考了大量的國內(nèi)外文獻、技術資料以及工具文檔，提出了運動機器人系統(tǒng)的設計思想和框架結(jié)構(gòu)，并且在具體的實現(xiàn)過程中，就一系列理論難點和工程問題展開了研究與開發(fā)。具體研究內(nèi)容及相關工作主要包括兩路視頻數(shù)據(jù)采集的協(xié)作與同步攝像機標定與雙目變焦視覺測距；路面分析與障礙物提取；障礙物位置圖的構(gòu)建以及行進路線的選擇；PLC模塊以及機器人控制1兩路視頻數(shù)據(jù)采集的協(xié)作與同步主要解決多通道數(shù)據(jù)的融合與同步。系統(tǒng)將兩個攝像機相對固定在運動機器人平臺上，手工調(diào)整好其相對位置；實現(xiàn)時，兩路視頻數(shù)據(jù)的采集分別進行，同時在內(nèi)存中開辟兩塊緩存來存放視頻數(shù)據(jù)，并且設置了同步保護，以防止數(shù)據(jù)在多線程運行環(huán)境下的變量沖突。實驗表明這樣可以有效避免內(nèi)存沖突，從上海大學碩L學位論文_一一。_一一而保證兩個攝像機采集數(shù)據(jù)的同步性。2攝像機標定與雙目變焦視覺測距本文使用張氏平面標定法對實驗所用攝像機進行了標定，得到了攝像機的內(nèi)部參數(shù)，為視頻測距提供了精確的參數(shù)。并且提出一種改進的變焦測距方案，使得傳統(tǒng)雙目視覺測距系統(tǒng)的測量范圍得到更好的延展性，測量精度有了更好的自適應性。文中提出了測距系統(tǒng)的“靈敏度”定義，它是衡量系統(tǒng)有效量程和測量精度的重要指標。根據(jù)靈敏度函數(shù)的具體標定，提出了自適應的變焦測距策略，在實際的測量應用測試中收到了較好的效果。3路面分析與障礙物提取使用經(jīng)典圖像處理算法對視頻信號分析和處理，實現(xiàn)了對路面、障礙物、背景三者的有效分離和提取。在通過模板匹配算法提取障礙物信息，為視頻測距以及二維地圖的構(gòu)建提供了有效的數(shù)據(jù)信息。4障礙物位置圖的構(gòu)建以及行進路線的選擇本文采用動態(tài)原點方法，以運動機器人當前位置點為原點，10米范圍為有效距離，構(gòu)建出運動機器人當前所處環(huán)境中障礙物地圖。并且采用二級目標的動態(tài)路線規(guī)劃算法，來制定運動機器人的運動路線，為有效控制運動機器人的行進動作，做出正確的選擇。5PLC模塊以及機器人控制使用OMRONSYSMACCPM2A可編程控制器PLC作為信號處理和中繼節(jié)點。其RS232接口接收來自主機的串口信號；其輸出端子則分別向遙控發(fā)射裝置輸出信號；PLC內(nèi)部是一個不斷循環(huán)的監(jiān)聽程序，負責將不同的輸入信號翻譯成對應的輸出信號，實現(xiàn)了運動機器人的自動控制。此外，本文還對機器人的基本動作進行了步長標定，以及將簡單動作設計成可拼接的模塊，實現(xiàn)了復雜機器人動作的可擴展性。在技術研究和系統(tǒng)開發(fā)的過程中，本文的創(chuàng)新點主要有1在視頻采集框架中自定義了MYSAMPLEGRABBER濾境，實現(xiàn)了圖像格式從DIRECTSHOW框架到OPENCV框架的轉(zhuǎn)化；2在雙目測距系統(tǒng)中，本文提出了一種自適應變焦測距方案，使得測距系統(tǒng)的測量范圍得到更好的延展性，測量精度有了更好的自適應性；3在圖像匹配算法方面，本文提出了一種兩步模板匹配算法，在保證上海大學碩士學位論文匹配質(zhì)量的同時，有效提高了模板匹配算法的效率。15本章小結(jié)本章對課題來源、研究背景、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀等作了較為細致的說明，進而說明本文研究的學術價值和社會、經(jīng)濟意義所在，最后概述了本文的主要工作。R1海大學碩上學位論文一。一。一一一一第二章運動機器人自動追蹤與避障系統(tǒng)原理與實現(xiàn)方案運動機器人自動追蹤與避障系統(tǒng)是將視覺測距、圖像處理、路徑規(guī)劃、自動控制等技術融合在一起的綜合系統(tǒng)。運動機器人能夠?qū)崟r采集周圍環(huán)境的圖像信息，確定周圍障礙物的位置和深度信息，并且根據(jù)預先設定的特征識別出跟蹤目標，參照障礙物地圖實施動態(tài)路進規(guī)劃，實現(xiàn)追蹤過程中的自動避障功能。本章將說明運動機器人自動追蹤與避障系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與原理，并將討論系統(tǒng)的框架和實施的總體方案。該系統(tǒng)通過雙目攝像機進行視頻信號的雙路采集，利用經(jīng)典圖像處理算法分析路面圖像，并提取出其中的障礙物。然后通過圖像匹配算法，建立兩路視頻信號中障礙物點的一一對應關系。視覺測距技術則是以視差公式為依據(jù)，以障礙物點在相對投影位移差為參數(shù)，計算得出障礙物的深度信息和相對位置，從而構(gòu)建出障礙物地圖。路線選擇策略則是依照障礙物地圖以及跟蹤目標，動態(tài)規(guī)劃機器人的行進路線，并將相應的指令發(fā)送到RS232接EL。PLC模塊則是一個指令接收轉(zhuǎn)換中繼，它監(jiān)聽主機串口信號，并將相應的控制信號對應于PLC的不同輸出端子，觸發(fā)遙控器發(fā)射控制信號，控制運動機器人的行進。該系統(tǒng)的各個模塊相互獨立，銜接有序，采用面向?qū)ο笤O計思路搭建框架，并使用多線程技術提高實時性，具有很好的可擴展性和可移植性。21運動機器人自動追蹤與避障系統(tǒng)框架運動機器人系統(tǒng)按照硬件模塊劃分，可以分為三個組成部分機器人模塊、主機模塊、PLC模塊。上海大學碩士學位論文。一。一一一。一一。一。一攝像頭OH無線信號發(fā)射罄攝像頭1H無線信號發(fā)射器運動機器人一一一，_，_，網(wǎng)機器人幢塊無線信號接受器卜一視頻采集卡。無線信號接受器H祝頻采集卡I蓮匱垂圃唑竿蚓匭巫H藩闞圖21運動機器人自動追蹤與避障系統(tǒng)框架圖硬件模塊劃分如圖21所示，機器人模塊由1臺運動機器人、2個無線攝像機組成，是運動、追蹤、避障的實施豐體主機模塊是由1臺配有雙路視頻采集卡以及COM接口的個人計算機PC和2臺可分頻無線信號接收器組成，主要負責視頻信號的捕捉、處理、采樣、圖像分析、目標確定、測距、地圖構(gòu)建、路線規(guī)劃、決策信號輸出等核心運算任務；PLC模塊則是由1臺OMRONSYSMACCPM2A可編程控制器和1臺遙控發(fā)射器組成，它是運動機器人行進信號轉(zhuǎn)換中繼，也是控制信號的實際發(fā)送者。其中，機器人模塊主要是運動的主體，搭載雙目攝像機采集視頻信號，并通過無線信號發(fā)射器向豐機發(fā)送視頻信號；主機模塊包含無線視頻信號接收裝置，配合雙路LOMOONS視頻采集卡進行視頻捕捉，并將采樣圖像進行分析，分離路面、背景、障礙物以及目標物體，并利用雙目視覺測距技術獲取各個物體的景深信息，從而構(gòu)建出二維地圖，然后規(guī)劃路線發(fā)送運動控制信號給PLC控制模塊；PLC模塊接收來自主機模塊的串口信號，通過監(jiān)聽不同地址的寄存器內(nèi)部值，判斷識別不同的控制信號，從而觸發(fā)不同的輸出端子，發(fā)射相應的控制信號，控制運動機器人的行進。如果按照軟件標準劃分，主要可以分為雙路視頻采集模塊、視覺測距模塊、路面分析模塊、地圖構(gòu)建以及路線規(guī)劃模塊、PLC控制模塊這5個主要功能模塊。上海大學碩上學位論文。一一。一型型塑H塑卻橐繁一L模塊攝像頭1H無線信號發(fā)射器卜77口一無線信號接受器H視頻采集卡L遙控接收器墨坌型II壁塹絲堅II墮堡塑堡路面分析模塊I矗簍雙目視覺測距L祝覺測距模塊一一一屯亙歪酬蓉霉H豸譽襄翥LII及障礙物地圖LLL障礙物位置以LL地囤構(gòu)建和路線規(guī)劃糗圖22運動機器人自動追蹤與避障系統(tǒng)框架圖軟件模塊劃分如圖22所示，其中視頻采集模塊完成視頻信號采集、無線傳輸、捕捉、采樣、幀同步等功能，并且需要將采樣圖像做格式轉(zhuǎn)換，使之更適應圖像處理模塊的需要；路面分析模塊豐要完成圖像分析、背景分離、路面提取、目標物和障礙物識別、圖像匹配等功能；視覺測距模塊是利用視差原理，根據(jù)物體在左右兩幅投影圖中水平方向視差計算出景深信息；地圖構(gòu)建和路線規(guī)劃模塊是根據(jù)相似三角形原理，參照各個物體的深度信息，計算得到各物體的水平方向偏移量以及尺寸信息，標定其位置，從而構(gòu)建出二維地圖，然后根據(jù)該二維地圖動態(tài)規(guī)劃運動機器人的行進路線，并實時修正行進策略，向PLC模塊發(fā)送控制信號；PLC模塊是一個不斷循環(huán)的監(jiān)聽程序，通過事先約定寄存器地址和特定變量，監(jiān)聽從RS232串口發(fā)送來的不同信號，從而觸發(fā)不同的輸出端子，發(fā)射相應的控制信號，控制運動機器人的行進。22系統(tǒng)設計的總體方案運動機器人自動追蹤與避障系統(tǒng)的主要目標是完成運動機器人從視頻采集、圖像分析找到路面中的障礙物以及追蹤目標，利用雙目測距技術恢復出各個目標點的景深信息并且制定出以運動機器人當前位置點為原點的地圖，然后根據(jù)此地圖制定行進路線實施目標追蹤、自動避障等任務。系統(tǒng)的總體實現(xiàn)方J海大學碩士學位論文。一一一。一。一。一。一。一案如下221雙目無線攝像機以及雙路視頻采集由于機器人處在遠程工作環(huán)境下，要求機器人將視頻信號從遠端傳輸回主機模塊。因此，本文所用的視頻采集系統(tǒng)由2個可分頻無線攝像機、2個可分頻無線信號接收器、2個10MOONS視頻采集卡組成。2路無線信號分別使用2414GHZ以及2468GHZ的傳輸頻率分別進行發(fā)射和接收，確保2路信號不會相互干擾影響視頻質(zhì)量。2路視頻捕獲要解決多通道數(shù)據(jù)的融合與同步、雙目攝像機的標定等關鍵問題。系統(tǒng)設計時將兩個攝像機相對固定在運動機器人平臺的支架上，并調(diào)整好其相對位置，再實現(xiàn)時兩路視頻數(shù)據(jù)的采集分別進行，同時在內(nèi)存中開辟兩塊緩存來存放視頻數(shù)據(jù)來避免內(nèi)存競爭。系統(tǒng)借助時間戳保證兩個攝像機采集數(shù)據(jù)的同步性。222攝像機的標定與視覺測距攝像機標定的目的是確定攝像機的圖像坐標系與空間參考坐標系之間的對應關系。只有當攝像機被精確地標定以后，才能根據(jù)圖像平面中的二維坐標推導出對應物體在三維空間中的實際位置。二者之間的關系是由攝像機成像幾何模型所決定的，其中的參數(shù)包括攝像機內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)。內(nèi)部參數(shù)是攝像機本身所具有的諸如焦距、光心等屬性；外部參數(shù)則指攝像機的成像平面在世界坐標系中的位置和姿態(tài)信息。為了獲取這些參數(shù)，需要預先知道物體表面若干控制點在攝像機成像平面中的二維坐標以及它們在三維坐標系中的坐標值。利用這些對應關系，就能計算出攝像機的參數(shù)。本文在比較了各種攝像機標定技術之后選用張氏平面標定法對2路無線攝像機進行了標定。得到攝像機的內(nèi)部參數(shù)之后，利用視差公式計算出目標物體的深度信息。在實驗的過程中，我們發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)雙目攝像機測距系統(tǒng)中，由于攝像機焦距固定、2個攝像機相對位置固定、角度固定、攝像機畸變、分辨率不足等原因，測距系統(tǒng)在測量范圍和測量精度上存在局限性。針對這個問題，我們通過分析雙目測距系統(tǒng)的理論基礎和實驗數(shù)據(jù)，給出了“靈敏度“定義，用一卜海大學碩十學位論文。_一。一。一。一來衡量測距系統(tǒng)的測量理論測量精度。依照“靈敏度”參數(shù)，我們制定了一個自適應的變焦測距策略，使得雙目測距系統(tǒng)在不同測量要求下?lián)碛懈玫难诱剐院妥赃m應性。223路面分析與障礙物提取路面分析和障礙物提取是將采樣得到的2路視頻圖像信號分別通過經(jīng)典圖像處理算法實現(xiàn)背景、路面、障礙物三者的分離。其中使用到色彩空間轉(zhuǎn)換、平滑降躁、均勻性圖處理、二值化、膨脹處理、腐蝕處理、路面采樣、種子填充算法、反向種子填充降躁等算法，最終分離背景、路面、障礙物。在通過使用模板匹配算法，來對2路圖像信號中的障礙物建立一一的對應關系。從而為視覺測距提供可靠的參數(shù)。224障礙物地圖的構(gòu)建以及路線規(guī)劃通過路面分析模塊和雙目測距模塊，系統(tǒng)得到了路面中各個障礙物以及目標物體的位置信息。根據(jù)相似三角形原理通過平面幾何計算，系統(tǒng)以運動機器人當前位置為原點，建立一個動態(tài)的，實時的障礙物地圖。地圖中包括障礙物位置、障礙物大小、目標位置、目標大小等信息，并且根據(jù)實時的視頻圖像采集、分析和測距結(jié)果，不斷更新物體與運動機器人的相對位置，即地圖中各個物體的坐標。路線規(guī)劃模塊采用網(wǎng)格表示方法，對障礙物地圖進行進一步處理，得到地圖的相應網(wǎng)格矩陣。矩陣由一個100X100的整型數(shù)組表示，它是點陣型障礙物地圖的歸并表示方法，它將復雜且數(shù)據(jù)量龐大的640X640障礙物地圖圖像歸納于100X100的網(wǎng)格型地圖。這樣的轉(zhuǎn)換不儀提高了決策的速度，降低了圖像信號中躁點對決策過程的干擾，同時也為“分級目標路線規(guī)劃策略“提供了很好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和表達方式。分級目標路線規(guī)劃策略是一種將行進過程中的全局目標和局部目標分開管理路線規(guī)劃策略。在路線決策的整個過程中，全局目標保持不變，局部目標動態(tài)修正，這是確保運動機器人在行進過程中既能在全局追蹤目標物體，又能在局部實施有效避障的關鍵。上海大學碩十學位論文。一。一。_一。一225PI_C控制模塊可編程控制器，簡稱PLCPROGRAMMABLELOGICCONTROLLER，是指以計算機技術為基礎的新型工業(yè)控制裝置。它采用可以編制程序的存儲器，用來在其內(nèi)部存儲執(zhí)行邏輯運算、順序運算、計時、計數(shù)和算術運算等操作的指令，并能通過數(shù)字式或模擬式的輸入和輸出，控制各種類型的機械或生產(chǎn)過程，PLC及其有關的外圍設備易于與所設計的控制系統(tǒng)形成一個整體，易于擴展，我們采用OMRONSYSMACCPM2A可編程控制器以及1臺遙控信號發(fā)射器作為PLC控制模塊。PLC控制器中運行一個不斷循環(huán)的監(jiān)聽程序，對于PLC低位寄存器進行監(jiān)控，一旦當這些寄存器中的值滿足信號觸發(fā)條件，則將相應輸出端子連通，即接通遙控信號發(fā)射器，將相應的控制信號傳送到遠端運動機器人，實施行進。如圖23所示，PLC輸出端子OH01100一CH01103分別連接到遙控信號發(fā)射器的前、后、左、右信號輸出端子。PLC地線COM端子則連接遙控信號發(fā)射器接地線端子。通過發(fā)送RS232串口信號，豐機程序可以改變并且控制PLC的輸出，從而達到連通遙控信號發(fā)射器相應端子，觸發(fā)控制信號的目的。圖23PLC控制模塊示意圖I海大學碩上學位論文一。一一一。一。一一。一23本章小結(jié)本章討論了運動機器人自動追蹤與避障系統(tǒng)的理論原理、框架結(jié)構(gòu)以及設計思路，通過對系統(tǒng)的硬件劃分說明了體系結(jié)構(gòu)，軟件劃分說明了系統(tǒng)的設計原理和實現(xiàn)流程，并討論了系統(tǒng)實現(xiàn)的方案。運動機器人自動追蹤與避障實現(xiàn)了運動機器人從2路視頻信號的捕捉、采樣、同步，通過無線信號發(fā)射，傳遞給主機端。然后通過路面分析模塊分離和提取障礙物。通過視覺測距模塊得到各個目標物體的深度信息和相對位置信息。通過地圖構(gòu)建和路線規(guī)劃模塊構(gòu)建出基于運動機器人的動態(tài)障礙物地圖并且動態(tài)規(guī)劃行進路線。PLC模塊則是將豐機端發(fā)出的行進決策信號轉(zhuǎn)換成相應的PLC輸出端子，將實際的控制信號通過遙控發(fā)射器傳送至運動機器人。從而實現(xiàn)了運動機器人自動追蹤目標和追蹤過程中避障的功能。上海大學碩JJ學位論文。一一。一。一。一一第三章雙目視頻采集框架在視頻捕獲時，我們基于MICROSOFT的DIRECTSHOW實現(xiàn)了對現(xiàn)場視頻的實時捕獲。DIRECTSHOW是WINDOWS上一種較為通用的視頻捕獲方法，可以通過建立濾鏡圖FILTERGRAPHL拘方式簡單快速地實現(xiàn)視頻捕獲。它可以根據(jù)不同的采集卡，選取相應的編碼或者解碼濾境，并通過濾境的組合獲取每幀的位圖圖像因而可以很方便地對每一幀圖像進行處理。在圖像處理時，我們基于INTEL的OPENCVOPENSOURCECOMPUTERVISIONLIBRARY開源機器視覺函數(shù)庫。OPCNCV是一種得到廣泛使用的通用圖像、視頻函數(shù)庫。它對于許多經(jīng)典圖像處理函數(shù)都有非常規(guī)范的C語言實現(xiàn)，并且提供方便易用的調(diào)用接口。所以，我們設計利用DIRECTSHOW在視頻捕捉、采樣和渲染等方面的效率優(yōu)勢結(jié)合OPENCV在圖像處理領域具有豐富的庫函數(shù)的優(yōu)勢，將兩者有效地結(jié)合起來。即以DIRECTSHOW搭建視頻采集框架，以OPENCV作為圖像處理的主要工具，使用自定義采樣濾境MYVIDEOGRABBER將DIRECTSHOW采樣得到的位圖圖像轉(zhuǎn)換成OPENCV中圖像存儲格式IPLLMAGE，從而在DIRECTSHOW和OPENCV之間搭建起一個橋梁，將兩者有效地整合在機器人自動追蹤與避障系統(tǒng)當中。31DIRECTSHOW簡介眩21DIRECTSHOW是一個WINDOWS平臺上的流媒體框架，它的基本原理是多媒體數(shù)據(jù)在過濾器圖表FILTERGRAPH中流動，通過過濾器圖表中各過濾器FILTER實現(xiàn)在功能，最終實現(xiàn)多媒體數(shù)據(jù)在渲染過濾器VENDEFINGFILTERS中的顯示和回放。它支持多種多樣的媒體文件格式，包括ASF、MPEG、AVI、MP3和WAV文件，同時支持使用WDM驅(qū)動或早期的VFW驅(qū)動來進行多媒體流的采集。DIRECTSHOW整合了其它的DIRECTX技術，能自動地偵測并使用可利用的音視頻硬件加速，也能支持沒有硬件加速的系統(tǒng)。DIRECTSHOW大大簡化了媒體回放、格式轉(zhuǎn)換和采集工作。與此同時，它也為用戶自定義的解決方案提供了底層流控制框架，從而使用戶可以自行創(chuàng)建支持新的文件格式或其它用途的上海大學碩士學位論文。一。一。一。一_。一一。一。一。一DIRECTSHOW組件。DIRECTSHOW是建立在組件對象模型COM上，對于大部分的應用，用戶不需要實現(xiàn)自己的COM對象，DIRECTSHOW提供了大部分常用的DIRECTSHOW組件。用戶也可以根據(jù)自身需要，自行開發(fā)DIRECTSHOW組件。311OIRECTSHOW中的濾鏡及其連接22濾境FILTER是一個COM組件，由一個或多個PIN組成。它是DIRECTSHOW工作的基本單元，也是模塊化工程中的一個部件。濾境中的連接前后濾境的是PIN，它也是一個COM組件。濾境文件的擴展名為AX，但也可以是D11。濾境根據(jù)其包含INPUTPIN或OUTPUTPIN的情況或在FILTERGRAPH的位置，大致可分為三類SOURCEFILTER僅有OUTPUTPIN、TRANSFORMFILTER同時具有INPUTPIN和OUTPUTPIN幣LRENDERERFILTER儀有INPUTPIN。一般情況下，創(chuàng)建FILTER使用一個普通的WIN32DLL項目。而且，一般FILTER項目不使用MFC。這時，應用程序通過COCREATELNSTANCE函數(shù)FILTER實例；FILTER與應用程序在二進制級別的協(xié)作。另外一種方法，也可以在MFC的應用程序項目中創(chuàng)建FILTER。這種情況下，F(xiàn)ILTER不需注冊為COM組件，F(xiàn)ILTER與應用程序之間的協(xié)作是源代碼級別的。濾境是一個獨立功能模塊，最好不要將濾境依賴于其他第三方的DLL。因為濾境具有COM的位置透明性特點，濾境文件可以放在硬盤的任何位置，只要位置移動后重新注冊。但此時，如果濾境依賴其他DLL，則濾境對該DLL的定位就會出現(xiàn)問題。濾鏡之間使用PIN來連接，其過程是將濾鏡只有加入到FILTERGRAPH中并且和其它濾鏡連接成完整的鏈路后，才會發(fā)揮作用。濾鏡之間的數(shù)據(jù)傳送是通過SAMPLE來傳送的。SAMPLE是一個COM組件，擁有自己的一段數(shù)據(jù)緩沖。SAMPLE由ALLOCATOR統(tǒng)一管理。312OIRECTSHOW視頻采集22使用DIRECTSHOW做視頻采集的一般框架是采集源一處理濾境一渲染濾境。其中采集源一般有兩種模式PUSH模式和PULL模式。PUSH模式是SOURCEFILTER自己能夠產(chǎn)生數(shù)據(jù)，并且一般在它的OUTPUTPIN上有獨立的子線程負責將數(shù)據(jù)發(fā)送出去，常見的情況如WDM模型的采集卡的LIVESOURCEFILTER；而PULL模上海大學碩士學位論文式，則是SOURCEFILTER不具有把自己的數(shù)據(jù)送出去的能力，這種情況下，一般SOURCEFILTER后緊跟著接一個PARSERFILTER或SPLITTERFILTER，這種FILTER一般在INPUTPIN上有個獨立的子線程，負責不斷地從SOURCEFILTER索取數(shù)據(jù)，然后經(jīng)過處理后將數(shù)據(jù)傳送下去，常見的情況如FILESOTLRCE。PUSH模式下，SOURCEFILTER是主動的；PULL模式下，SOURCEFILTER是被動的。而處理濾境一般采用TRANSFORMFILTER和TRANSINPLACEFILTER這兩種組件。他們同樣是用來做視頻處理的組件，共同點是TRANSINPLACEFILTER本身就是從TRANSFORMFILTER中繼承過來的。不同之處在于TRANSINPLACEFILTER體現(xiàn)出“就地”處理，因此一般將處理函數(shù)放在該組件的TRANSFORM中調(diào)用或者實現(xiàn)。渲染部分則是使用RENDERFILTER，可以根據(jù)工程要求的不同來繼承現(xiàn)有的RENDERFILTER或者自定義擴充的RENDER。使用DIRECTSHOW做視頻采集的優(yōu)點在于流程清晰、開發(fā)容易，工程人員可以將更多的精力放在軟件的功能和性能改進至上，而將框架結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)保護、同步等細節(jié)問題交給DIRECTSHOW去處理。與此同時我們在使用DIRECTSHOW時，還能根據(jù)需要不斷地擴充自定義組件，提高了代碼的可重用性和易維護性，符合當今軟件開發(fā)的工業(yè)標準。32OPENCV介紹1OPENCV是INTEL資助的開源計算機視覺庫。它由一系列C函數(shù)和少量C類構(gòu)成，實現(xiàn)了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。OPENCV擁有包括300多個CC函數(shù)的跨平臺的中、高層API。它不依賴與其它的外部庫，盡管也可以使用某些外部庫。OPENCV對非商業(yè)應用和商業(yè)應用都是免費的。OPENCV中定義了包括圖像分析、結(jié)構(gòu)分析、運動分析、模式識別【14】等絕大多數(shù)現(xiàn)有的圖像處理算法實現(xiàn)。在OPENCV中圖像在內(nèi)存中的格式被封裝成IPLIMAGE的數(shù)據(jù)類型，可以通過GETD和SETD函數(shù)來獲取和設置圖像中具體某個象素點的值。使用NAMEWINDOW和SHOWIMAGE方法，可以方便的將圖像處理的結(jié)果顯示在客戶端，這又大大降低了開發(fā)的時間成本。因此，使用OPENCV作為圖像處理的開發(fā)與研究是一種比較合理高效的方案。但是DIRECTSHOW中獲得圖像采樣PSAMPLE是一段在內(nèi)存中連續(xù)的符合特定I海大學1學位镕文格式要求的空間。而OPENCV中例像的基本格式是IPLLMAGE數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，因此我們需要一個橋梁模塊將DIRECTSHOW中對視頻圖像的采樣轉(zhuǎn)換到OPENCV可接收的IPLLMAGE格式，并且搭建出整個視頻采樣到圖像處理入口的系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)，詳細過程我們會在33節(jié)中敘述。33視頻采集框架介紹以及DIRECTSHOW到OPENCV的轉(zhuǎn)換如圖31所示，雙路視頻采集框架是由IOMOONSSDK2000視頻采集卡的SOURCEFILTER作為起點，兩個RENDERFILTER作為終點的一條二叉視頻流路徑。其中，VIDEORENDER作為處理渲染的終點，不做實際的顯示，只是為了使視頻流通過這路保持流轉(zhuǎn)的完整性而設置。VIDEORENDER0002則是視頻預覽的窗口，用來顯示采集內(nèi)容。視頻流首先經(jīng)過解壓模塊AVIDECOMPRESSOR之后得到32位RGB格式的視頻流。經(jīng)過SAMPLEGRABBER的自定義TRANSLNPLACEFILTER處理模塊，進行視頻采樣，內(nèi)存分配，格式轉(zhuǎn)換等處理。C010RSPACEC。NVENER模塊則是為了平衡RENDER模塊的輸入PIN與SAMPLEGRABBER模塊的輸出PIN不匹配的問題。一二一。L了，。二”一CW瓢J“L”?！眧“一難蘭蔓墨霉三州VGFM。一圖31雙路視頻采集框架示意國如32節(jié)所述，DIRECTSHOW中圖像幀被保存在內(nèi)存中的一個連續(xù)空間，以PSAMPLE中的PDATA指針作為起始位置而OPENER中圖像則是一個被封裝的IPLIMAGE數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。因此當使用DIRECTSHOW配合OPENCV時，我們需要一個橋梁將圖像數(shù)據(jù)做一個復制。具體的方法是將PDATA指針所指向的圖像數(shù)據(jù)根據(jù)其色彩空間的標準，將每個象素點的圖像數(shù)據(jù)導入IPLIMAGE結(jié)構(gòu)，井且設置相上海大學碩士學位論文應的IPLIMAGE參數(shù)，如圖像寬、高、位長、媒體類型等等。并且設置變量同步鎖，以防止在多線程環(huán)境下，各個線程對變量進行同時操作時，可能出現(xiàn)的數(shù)據(jù)沖突問題。以下代碼是我們在媒體類型為RGB32位MEDIATYPERGB32時的圖像轉(zhuǎn)換代碼。HRESULTCMYVIDEOGRABBERDATATOLMAGEPBYTEPDATA,LPLLMAGE。IPLMAGE、申OPENCV圖像指針I(yè)PLLMAGE。IPSRCLMAGELPLMAGE；逐行逐列復制象素點FORINTI0；I333步長改進8464151830OR135正確率高4步長改進68241L03。1897”5591正確率較高5步長改進32177816243943。正確率一般從以上數(shù)據(jù)我們可以看到，算法改皂之后，時間效率大大提高。但是隨著步長的增加，匹配的正確率也逐漸降低。所以考慮到堅固效率與正確性的因素，最后采用了3步長改進算法。553圖像匹配實驗結(jié)果根據(jù)551和552敘述，我們已經(jīng)明確圖像匹配的具體方法和改進手段。如圖57是原始圖像和模板圖像。圈58所示是我們利用小同的相似度比較得到的相似度結(jié)果圖。閏57原始幽像與模板I煎絲堂磐墊一一圖58ACCORR_NO眥D算子匹配結(jié)果_罨卜二卜圖58BCCOEFF葬子匹配結(jié)果圈58CCCOEFF_NORMED算子匹配結(jié)果圖58DSQDWF_NO眥D算子匹配結(jié)果其中，圖58A是采用了CCORRNORMED算子。相似度定義如下RX，”SUMTX，卜LXX。，Y，7SQNSILMTYTX，戶SUMX,YLXX，Y，2518圖58B是采用了CCOEFF算子。相似度定義如下RX，Y2SURTAX,“YTX，IXX，Y州519圖58C是采用了CCOEFFNORMED算子。相似度定義如下RX，YSUM。，TX，YIXX，YYSQRT8U，TX，Y2SUM,，IXXYY2520圖58D是采用了SQDF_NORMED算子。相似度定義如下RX，Y。SUMS，【TX。，YIXX。，Y_N】2SQRTSUM。，TX，Y2ULNX_YLXX。，Y上，2521通過實驗我們最終選定CCOEFFNORMED算子作為模板圖像匹配的相似度定義算子，實施模板匹配。通過在壽圖中提取障礙物，在右圖中搜索匹配點之后，我們可以精確標記L海大學碩學位詫Z出各個障礙物在左右兩幅采集圖像當中的匹配位置，如圖59所示，RIGHT圖像當中用黑色矩形框標表示左圖中相應障礙物的最大外接矩形，而黑色矩形框所在的位置則表示該障礙物圖像在RIGHT圖當中所匹配到的位置坐標。一酗59左右圖障礙物匹配效果從實驗結(jié)果我們可以發(fā)現(xiàn)左圖當中的障礙物在右圖當中部得到了很好的匹配效果。這為視覺測距系統(tǒng)，提供了良好的視差評判依據(jù)。56目標物提取為了簡化課題在目標識別匹配和提取問題上的復雜度，我們采用特定色彩標定的方法，對目標物體做了限定。如圖5IO所示，目標物體是另一輛涂有特定顏色的遙控小車。在經(jīng)過了色彩增強、飽和度增強、以及相應的亮度和對比度處理之后，目標物體顯示出與其他場景物體獨有的色彩特征，如圖511所示。翻510跟蹤目標上辮大學碩I學位論文圖51T經(jīng)過處理2后目標色彩特征然后通過色彩提取，醉躁處理之后，我們就能完整的提取出障礙物的圖像區(qū)域，再通過圖像匹配模塊，我們得到了目標物體的匹配信息，如圖512所示，白色矩形框表示匹配結(jié)果。由于目標匹配模塊是單獨開辟內(nèi)存空間來保存圖像，因此匹配過程中對圖像的處理與其他模塊相互獨立，既不會影響其他模塊的處理也不受障礙物提取過程中圖像元素的干擾，收到了良好的效果。57本章小結(jié)圖512目標提取及匹配本章介紹了機器人自動追蹤與避障系統(tǒng)中路面分析部分的處理過程。通過對圖像預處理、圖像形態(tài)學、邊緣提取等基本圖像處理算法的組合應用，很好地解決了路面、背景、障礙物分離的課題要求。并且通過對圖像匹配算法的研究，提出了一種改進型模板匹配算法，改進了其運算效率，得到框好的效果。最后，通過圖像匹配算法，路面分析模塊得到了兩幅圖像中各個障礙物點在不同圖像當中的坐標位置，為視覺測距模塊提供了準確有效的測距參數(shù)。I海大學碩十學位論文第六章二維地圖的構(gòu)建與路線的動態(tài)規(guī)劃通過第五章的路面圖像分析，我們將路面、背景、障礙物這三者進行了有效的分離。通過第四章的雙目測距系統(tǒng)，我們可以對路面中的障礙物進行視覺測距，從而得到各個目標點的深度信息。所以，本章我們所要詳細敘述的是如何根據(jù)已有障礙物深度信息表構(gòu)建出二維障礙物地圖。該地圖是運動機器人位置為原點，以障礙物位置為主要標定點的動態(tài)二維地圖。在此基礎上，我們還將對路線動態(tài)規(guī)劃問題做相應的討論。61機器人坐標系機器人坐標系采用以運動機器人為原點OO，0，正前方為Y軸正方向，右側(cè)為X軸正方向，如圖61所示。障O、O物2一1，2障礙物12，、，一小車機器人原點0，062地圖表示方法小40。伽圖61機器人坐標系2運動機器人建立地圖的過程，實際上就是依照視頻采集的相關信息，提取出其中有效障礙物信息之后，根據(jù)各個障礙物深度信息描述其與運動機器人相對位置的