烟台抗击疫情公益广告征集活动启动
您当前的位置 : 胶东在线  >  智慧城市  >  解决方案  >  机器视觉

基于双计算机的仿人机器人的视觉跟踪系统-机器视觉

来源:互联网 2021-09-10 16:29

| 举报 纠错

A+ A-

 烟台机器视觉解决方案合作咨询:0535-2163369         13695448998 胡经理

------------------------------------------------------

  欢迎电话咨询获取机器视觉解决方案,并有机器视觉专家指导开展机器视觉系统导入工作

  ------------------------------------------------------

 

  仿人机器人的头部视觉跟踪系统利用视觉信息作为反馈,来规划机器人的头部运动使其能实时的跟踪运动目标。视觉跟踪是仿人机器人的重要功能之一,它的研究对于仿人机器人的自主导航、人机交互以及视觉伺服都具有极其重要的意义。

  1系统结构

  仿人机器人BHR1的系统结构如图1所示,其全身有32个自由度,其中头部有2个自由度,可以在两个方向上自由转动,即左右转动和上下转动。面部放置两只CCD摄像头作为视觉传感器来模拟人的眼睛。采用SVS立体视觉处理系统处理视觉信息,SVS系统提供了每帧图像的深度图像。

  两台计算机置于机器人的胸腔内,其中一台计算机负责视觉信息的处理,另外一台负责机器人的运动控制。前者被称之为信息处理子系统,后者被称为运动控制子系统,两台计算机通过Memolink进行通讯。信息处理子系统利用Windows强大的多媒体功能来处理立体视觉信息,实现目标的快速分割以及物体的运动估计和预测。运动控制子系统以Linux/RT-Linux实时操作系统作为平台,保证了机器人控制系统的实时性。除了头部运动关节,运动控制系统负责仿人机器人全部关节的控制。Memolink是系统间进行快速通信的一种有效解决方案,是连接信息处理子系统和运动控制子系统的桥梁。具有通信速度快和通信前无需握手的优点。

  整个跟踪过程执行如下的循环:搜索目标——发现目标——匹配——状态估计和预测——运动控制。不同的匹配方法应用产生了不同的跟踪方法。本文中作者提出了一种融合深度、颜色和形状信息的逐步逼近目标区域的快速分割方法。在实时的跟踪系统中,运动估计和预测有效的减少了检测区域,提高了系统的跟踪速度。研究中采用经典的卡尔曼滤波器进行运动目标的状态估计和预测。

  2基于多图像信息的目标分割方法

  视觉信息处理子系统完成目标物体的快速分割,同时估计和预测目标物体的运动信息,把目标物体的位置信息实时地传递给运动控制子系统。目标识别的稳定性对整个跟踪系统的稳定性起着至关重要的作用。

  在复杂背景的非结构化的室内环境下,用于机器人视觉跟踪的图像信息有:深度、颜色、形状、边缘、运动等。基于多信息的运动目标的分割方法中,所选取的信息应该具有互补性。物体的颜色是物体最显著的特征,适合用于目标的跟踪。但是当背景中包含同样颜色的物体时,基于颜色的跟踪将会失败。深度信息有助于系统得到粗略的前景区域,也就是包含运动物体的目标候选窗口,另外基于深度分割的粗略前景轮廓的获得计算量小,速度快。基于RHT(Random Hough transform)算法的形状检测器可以检测各种不同的几何形状,比如:椭圆形、三角形和多边形,进而把目标候选区域中相同颜色的物体区别开来。

  利用仿人机器人的立体视觉系统,设计了融合深度,颜色,形状信息的逐步逼近目标区域的快速跟踪方法。图2为视频序列中运动目标的分割过程。首先利用深度信息把机器人关心的前景区域分割出来,得到ROF(Region of Foregroud)区域,即粗略的目标候选区域。在ROF中使用颜色滤波器分割,得到ROIC(Region of Interest Color)区域。最后形状检测器可以把相同颜色的物体区别开来。在分割过程中,候选目标区域逐步缩小并逼近目标区域。逐步缩小的候选目标区域减少了计算量,提高了系统的运算速度。同时,该方法有效的避免了场景中相同颜色物体的干扰,提高了目标分割的稳定性。

------------------------------------------------------

  欢迎电话咨询获取机器视觉解决方案,并有机器视觉专家指导开展机器视觉系统导入工作

  ------------------------------------------------------

  烟台机器视觉解决方案合作咨询:0535-2163369      13695448998 胡经理

责任编辑:胡金鹏

相关阅读

胶东在线微信号

胶东头条客户端

联系 智城烟台

地址:烟台市莱山区观海路333号烟台广电大厦18楼

电话:13695448998 E-mail:512335916@qq.com