前时刻的传感路标位置信息;
的几何解释见图 3.
⑤ 在给定的初始条件下, 对传感路标与地图路
标进行匹配 (角度匹配方法) ;
⑥ 通过给定的匹配策略, 提取出一组最为可能
的传感路标m (3Φm Φ n) ; ⑦ 利用m 个传感路标与待求点 S , 求其构成的
cm2 个圆的交域的最小二乘解, 即传感系统 s 的当前
摘 要 具有自主的全局定位能力是自主式移动机器人传感器系统的一项重要功能. 为了实现这个目的, 国内外 均在不断地研究发展各种定位传感器系统. 这里介绍了一种采用光学原理的全方位位置传感器系统. 该传感器系 统由主动式路标、视觉传感器、图象采集与数据处理系统组成. 其视觉传感器和数据处理系统可安装在移动机器人 上, 然后可通过观测路标和视角定位的方法, 计算出机器人在世界坐标系中的位置和方向. 实验证明, 该系统可以 实现机器人的在线定位, 其采样速率和精度能够满足实用要求. 关键词 机器人定位 视觉导航 路标 中图法分类号: T P242. 62 文献标识码: A 文章编号: 100628961 (2000) 0820688205
A Ba sed V is ion L oca tion System for Autonom ous Robots
DON G Za i2li, HAO Y ing2m ing, ZHU Feng
(R obotics L ab, S heny ang Institu te of A u tom a tion, Ch inese A cad em y of S ciences, S heny ang 110015)
3 定位算法
间位置关系的数学表达式, 然后通过解这个数学表
定理: 已知空间 3 个点, 则这 3 个点必构成一个
达式, 就可以计算出观测传感器在参考坐标系中的 位置和方向. 信号处理和位姿计算过程如下:
① 给定工作域中所有合作路标 (n 个) 的参考 位置 (建立参考系路标地图) ;
圆. 若已知两个点 P 1, P 2, 同时另一个点 S 与这两个 点 P 1, P 2 连线的夹角 Α也已知, 则必可求 P 1, P 2、S 的一个共圆, 且点 S 必位于由 P i 和 P i+ 1点和 S 所形 成的多个圆的交点上.
上尽可能观察到足够多的路标, 以保证采集到的路
标信息能满足位置计算和计算精度的要求. 另外, 也
可能需要有足够的路标信息进行路标的优化选择,
以保证定. 所以, 车载视觉传感器的视场是这
类定位系统的关键问题之一. 为得到较大的视场, 一
些系统利用所谓的全景传感器来实现, 如 Ish igu ro s
和 T su ji 用 4 部车载摄像机实现了全方位景象观
图 1 位置传感系统及机器人系统应用
察, 进而计算了机器人位置[4], 但该系统由于采用的 摄像机较多, 因而既增加了成本, 又影响了计算速 度. 因此M ad sen 将摄像机装在可以全方位旋转的 云台上, 然后通过应用云台的码盘读取旋转角度的 方法来确定位置[5], 但机器人在同一位置, 仍需要多 次观测; Cao 用鱼眼像机和主动路标构成了简单的 全景传感器, 因而可以在同一幅图象上看到多个路 标[6]; Yag i 和 Ga rd 则利用锥形反射镜和 CCD 摄像 机构成全景传感器, 通过识别自然路标来为机器人 定位[7, 8]. 虽然该系统的视场可以达到 360°, 但仍然 存在着较大盲区. 这类系统要求的特点是:
第 5 卷 (A 版) 第 8 期 2000 年 8 月
中国图象图形学报 Jou rna l of Im age and G rap h ics
V o l. 5 (A ) , N o. 8 A ug. 2000
一种基于视觉的移动机器人定位系统
董再励 郝颖明 朱 枫
(中国科学院沈阳自动化研究所, 中国科学院机器人学开放研究实验室, 沈阳 110015)
通过相应的路标识别与匹配技术以及快速图象处理
及算法优化, 实现了满足移动机器人在室内环境下的 位置和方向的在线实时获取, 并具有较高的定位
图 2 视觉传感器结构示意
精度.
由于采用的这种全方位传感器视场范围大, 故在
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位置和方向 (x t, y t, Ηt) ; ⑧ 用当前的位姿参数 x t, y t, Ηt 代替原有的位姿
参数, 刷新路标关系地图;
(a) 视点 S 与两路标构成一个圆
② 确定定位传感器系统 s 的起始位置和方向 (x 0, y 0, Η0) , 即位姿参数;
③ 给定路标匹配阈值 T t; ④ 启动传感器系统, 应用图象处理技术获取当
这样, 可知任意两个路标和它们与传感器连线 的夹角就对应于一个圆的方程, 当图象中的路标个 数为 N , 且 N Ε 3 时, 就可以构造N (N - 1) 2 个圆 方程. 并且视点一定在这些圆的交点上. 其数学模型
标关系, 就可以计算出机器人的绝对位置坐标.
需要将候选区域 (候选路标点) 与系统预先存储的路
2 定位过程
标地图在景物图象中的理论位置进行匹配. 并根据 候选路标在图象中的大小和位置等约束条件, 舍弃 不合理的候选路标.
该传感器系统使用的基本数学模型为视角法
(O b served A ng le Geom et ry). 这种方法是先利用已 知路标坐标和路标间的观测角来建立传感器与路标
构成的视觉传感器, 以及在此基础上实现的全方位定
位传感器系统. 本文主要讲述了该定位传感器的系统
组成及其功能, 还介绍了信号采集处理及位姿计算方
法; 同时介绍了本文设计开发的相应传感器系统结构
以及该系统采用的视角定位算法和路标优化选择方
法; 最后给出了实验结果. 实验表明, 该定位系统可以
观测传感器周围 360°范围, 并具有较大俯视角. 同时

第8期
董再励等: 一种基于视觉的移动机器人定位系统
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标) 在世界坐标系中的位置是预先已知的. 当从捕获 的景物图象中提取出路标的图象坐标后, 则通过路 标在图象中的位置和它们在参考坐标系中的几何关
1 定位系统结构和功能
系, 就可以计算出传感器系统在参考坐标系中的绝
0 引 言
全局定位功能是自主式移动机器人 (A GV ) 的 一项重要功能. 没有这种功能, 移动机器人的任何自 主运动都是盲目的. 为此, 各种定位技术和车载传感 器系统相继涌现. 这些方法和仪器可以分为相对定 位系统和绝对定位系统两大类. 其中, 相对定位系统 依靠罗盘、里程计等可以给出移动机器人的大致位 置和方向; 而绝对定位系统如声纳、电磁导引、激光 扫描仪以及视觉传感器等则被用来给出传感器系统 在参考坐标系中的绝对位置和方向, 并可纠正相对
定位误差. 这些定位系统中, 声纳是通过测量景物与 机器人之间的距离来建立局部景物模型, 进而确定 自身位置的. 电磁导引定位多用于工业, 它利用铺在 地下或地面上的磁条构成机器人的运动路径, 来约 束机器人沿磁条行走; 激光扫描方式需要有合作目 标, 才可以实时给出传感器系统的精确位置, 该方式 的主要问题在于要求具有旋转机构和可能对人的眼 睛有伤害的激光发射器, 而视觉方法是近年来发展 起来的一种先进定位方法, 它是通过摄像机摄取周 围景物的图象, 然后利用景物中一些自然的或者是 人造的特征 (路标) 来实现位置确定.
Abstract A n au tonom ou s loca tion2track ing ab ility is a m a jo r p erfo rm ance fo r loca ting sen so r system s to naviga te an au tonom ou s m ob ile robo t. T h is p ap er p resen ts a vision2ba sed om n idirectiona l loca tion sen so r system w e have develop ed in ou r lab. It is com po sed of active landm a rk s, a vision sen so r, an im age and da ta p rocessing device. T he w ho le sen so r system can be m oun ted on a m ob ile robo t. M eanw h ile, the rela tive ca lcu la tion m ethods and function softw a re w ere develop ed tha t u sed to ob ta in the ab so lu te po sition and o rien ta tion of the sen so r system and veh icles in their w o rk ing p laces. T he exp erim en ts show ed th is system cou ld get its po se on line and su itab le po sition accu racy fo r track gu idance of m ob ile robo ts a s w ell. Keyword Robo t loca tion, V isua l2ba sed naviga tion, L andm a rk s
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中国图象图形学报
第 5 卷 (A 版)
工作域内一幅图象中可先通过合理的路标分布, 来获 量的影响, 因而提高了灰度图象中路标与背景的反
取足够数量的路标成象, 以满足视角定位法的计算求 差, 以便于直接用阈值方法检出候选路标. 图象处理