实时颜色自动采集的机器人控制方法及机器人技术

一种实时颜色自动采集的机器人控制方法，包括：（１）在机器人顶部设置一顶盖，顶盖上分布有若干种色标样本；（２）对所述色标样本进行采样，并对采集后的每个色标信息进行阈值分割；（３）当机器人获得彩色全局图像后，将使用快速颜色分割和序贯连通区域搜索算法得到图像中各色块信息；（４）通过步骤（３）得到相关色块信息，并提取出色块后与预先存储的模板进行三角形／梯形的模板匹配，并找到最接近的模板，从而计算出该模板对应的目标在当前静态全局图像中的像素坐标和角度信息；（５）完成本机器人的自定位操作；（６）确定本机器人的路径规划，以便实现机器人的自主移动。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自动控制领域，尤其涉及一种高速视觉颜色采集和处理的自 主移动的机器人控制方法及对应的机器人系统。
技术介绍
自主移动机器人能够实时对目标和障碍物进行识别和测量，学习和理解 外界环境，并根据设定的目标进行运动规划，在无人干预下实时调整运动规 划，移动到目的地，并完成设定的工作。因此，它可以帮助人类完成一些对 人体有害，人类无法直接参与的工作，诸如野外作业、深海探测、军事侦察、 宇宙开发、核化污染等危险和精密的工作。目前自主移动机器人系统主要是由运动机构、传感器机构、控制机构和 决策机构四部分构成。运动机构是由滚轮等移动装置组合而成的，供机器人移动用；传感器机构包括超声波、激光、温湿度、压力、速度加速度传感器， 里程计，全球定位系统等，分别可以测量机器人自身的运动状态、自身位置、 外界环境信息和外环境中其他物体的位置；决策机构可以根据各种收集到的 信息做出路径规划，并通过控制机构控制机器人完成避障运动。机器视觉系统在机器人的传感器中占有越来越重要的地位，它是指用计 算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识別。 机器视觉系统一般都会涉及一个机器人装置的颜色釆集问题， 一般现有的颜 色采集都是在离线的条件下，由经验丰富的工程师通过手动的方式对静态的 机器人色标进行颜色采集。由此导致现有技术存在着以下的缺陷首先，由于在实际机器人使用的环境中，视觉系统对于人为因素等引起 光照条件的改变极其敏感，导致离线静态采集的颜色信息不适用于实时环境。 虽然理论上我们可以构造出各种光照模型，运行过程中进行自适应，对模型 参数的调整达到理想的效果。但是实际上由于参数的不断引入增加，系统误 差积累导致机器人视觉部分变得更加不稳定，甚至崩溃。其次，自主移动机器人通过相机等采集器采集到的图像，在确定当前图 像中其它目标(如其它自主移动机器人)的像素坐标时，需要判断一个像素属于某种颜色，对于通常使用的YUV、 RGB和HIS等三维度色彩空间来说，如 需要进行6次比较运算，如果判断其属于n种颜色中的一种，就需要进行6n 次比较计算，计算量很大，这样容易导致更长时间的判断延迟。
技术实现思路
本专利技术的一目的在于提供一种实时颜色自动采集的机器人控制方法，以 解决现有技术中人为因素等引起光照条件的改变极其敏感，导致离线静态采 集的颜色信息不适用于实时环境，进行影响机器人的颜色识别的技术问题。本专利技术的另一目的在于提供一种实时颜色自动采集的机器人。一种实时颜色自动采集的机器人控制方法，包括(1) 在机器人顶部设置一顶盖，顶盖上分布有若干种色标样本；(2) 对所述色标样本进行采样，并对采集后的每个色标信息进行阈值分割； P)当机器人获得彩色全局图像后，将使用快速颜色分割和序贯连通区域搜索算法得到图像中各色块信息；(4)通过步骤(3)得到相关色块信息，并提取出色块后与预先存储的模板进 行三角形/梯形的模板匹配，并找到最接近的模板，从而计算出该模板对应的 目标在当前静态全局图像中的像素坐标和角度信息；(5) 完成本机器人的自定位操作；(6) 确定本机器人的路径规划，以便实现机器人的自主移动。本专利技术还包括机器人定时或事件触发式地对所述顶盖色标样本颜色重 新进行阈值分割。步骤(l)中顶盖的中心的圓形色标为黄色、其他图形色标分别分布在距离 中心若干距离处，顺时针依次为红色、橙色、蓝色和绿色，并将该些圆形色 标设置在黑色的纸质板或塑料板上。步骤(2)中快速颜色分割进一步为首先建立数组Hcp、 Scp、 Icp,数组 大小为360、 256、 256,初始全部为0;从低位起，依次规定各位代表的颜色， 设定颜色阈值时，将Hcp、 Scp、 Icp对应范围内对应位置^:为1。其他颜色以 此类推；判断某一像素属于某一颜色时，根据像素的值读取对应数组内的元 素，进行"位"与运算，如果运算结果某一位上的值为1,表示该像素输入色 彩分量中该位所代表的颜色，如果所有位都为0，则表述该像素不属于任何已 经设定的颜色，将三个色彩分量的值进行2次位与运算就可直接判断出该像 素的值所属的颜色范围。步骤(2)中序贯连通区域搜索算法进一步为行搜索中，相邻的相同颜色 像素作为一个Mark,每一 Mark中包括该段像素的起点、像素数目和颜色类型， 并设定相同颜色构成的连通区域为一 Group, Group记录了该连通区域的颜 色、序号、像素总数、外接矩形、计算得到的重心和每一个Mark的信息；搜 索过程中，随着行扫描的进行，新搜索到的Mark,根据Mark的颜色特征或加 到已有的Group中，或是产生新的Group,同时合并邻4妾的Group,当搜索到 新的Mark且找到它的终点，就检查其八连通区域中上一行时候有相同颜色的 像素，如果没有，就:〖人为是新的连通区域，并生成新的Group记录该Mark, 并该Mark作为连通区域的初始根节点，新的Gro叩加入到记录链表的末端； 如果检查到相同颜色的像素，就更新相关Group的信息，并修改该Mark的标 记；如果该Mark同时和多个相同颜色的Group邻接，所有Group均合并到才艮 节点最左边的Group中，更新Gro叩信息。确定本机器人的路径规划是通过快速随机扩展树算法来计算获得。步骤(5)还进一步包括自主移动机器人相机的自定位，在静态全局视觉 体系中，利用Tsai方法求解3D投影模型；在动态全局视觉体系中，釆用改进 的张正友算法，依靠多幅图像建立其对应关系。一种实时颜色自动釆集的机器人，包括运动机构、传感器机构、控制机 构和决策机构，还包括图像采集和处理机构，在机器人设置一顶盖，顶盖上 分布有若干种色标样本，图像采集和处理机构包括镜头、摄像头、视频接口和计算机处理单元，计算机处理单元进一步包括颜色分割处理子单元对采集到的经数字化的图像进行颜色分割；连通搜索处理子单元对颜色分割的图像经序贯连通区域搜索算法得到 图像中各色块信息；模式识别处理子单元提取出色块后与预先存储的模板进行三角形/梯形 的模板匹配，并找到最接近的模板，从而计算出该模板对应的目标在当前静 态全局图像中的像素坐标和角度信息；自定位处理子单元用于完成本机器人的自定位操作；颜色阈值管理器用于采集顶盖色标样本，并对颜色进行阙值分割；路径规划子单元用于确定本机器人的路径规划。镜头可以为定焦或者变焦镜头；视频接口根据摄像头的型号可以为 IEEE1394a/b、 Camera Link或者千兆以太网；计算机系统可以为x86体系的 PC机、工控机或者是ARM体系的嵌入式开发平台。所述自主机器人采用f180小型足球机器人。与现有技术相比，本专利技术具有以下技术效果在确定当前图像上各个目 标所在位置时，本专利技术预先在机器人上设定采样顶盖，通过这种方式，机器 人现场釆样到的色彩样本，是具有现场感的，即机器人采集到的全局彩色图 像中所在的场景(当前灯光等)，与采样到的色彩样本所在的环境是大体相似 的，这样就提高其色彩判断的准确率和快速度，也提高了当前图像上各个目 标所在位置的精准度。本专利技术在快速颜色分割时，能快速地利用采集到的色彩样本进行两次位 与运算，确定了各个像素的颜色信息，达到快速分割的效果。本专利技术可以定时或事件触发式地进行采样，更提高了提高其色彩判断的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种实时颜色自动采集的机器人控制方法，其特征在于，包括：　（１）在机器人顶部设置一顶盖，顶盖上分布有若干种色标样本；　（２）对所述色标样本进行采样，并对采集后的每个色标信息进行阈值分割；　（３）当机器人获得彩色全局图像后，将使用快速颜色分割和序贯连通区域搜索算法得到图像中各色块信息；　（４）通过步骤（３）得到相关色块信息，并提取出色块后与预先存储的模板进行三角形／梯形的模板匹配，并找到最接近的模板，从而计算出该模板对应的目标在当前静态全局图像中的像素坐标和角度信息；　（５）完成本机器人的自定位操作；　（６）确定本机器人的路径规划，以便实现机器人的自主移动。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：熊蓉，李毅，褚健，刘建良，
申请(专利权)人：中控科技集团有限公司，浙江大学，
类型：发明
国别省市：86[中国|杭州]