计算机视觉在机器人目标定位中的应用

第13卷　第12期　　　　　　　　　　　　　微　机　发　展Vol.13　No.122003年12月MicrocomputerDevelopment　　　　　　　　　　　　　　Dec.2003

计算机视觉在机器人目标定位中的应用

王俊修,孔　斌

(中国科学院合肥智能机械研究所,安徽合肥230031)

摘　要:计算机视觉是一门新兴的发展迅速的学科,视觉信息容量大,在实际应用中直观有效,,近年来它广泛应用于工业自动化装配领域中,,手眼立体视觉系统等。关键词:移动机器人;中图分类号:TP391:A　　　　　　文章编号:1005-3751(2003)12-0007-04

ApplicationofComputerVisioninObjectLocationofRobot

WANGJun2xiu,KONGBin

(HefeiInstituteofIntelligentMachines,ChineseAcademyofSciences,Hefei230031,China)

Abstract:Computervisionisanewandwidelydevelopedfield.Studyofcomputervisionhaspassedtheseedtimefromthelaboratorytoapplication.Itisanimportantmethodforsearchingandconformingthedirectionoftheobjectbyusingvisioninformationinthedevelopmentofrobot,becausevi2sioninformationislargeandefficacious.Recently,ithasbeenwidelyappliedinthefieldofassemblage,atthesametime,thereishigherdemandforvisionsystem.Inthispaper,introduceandanalyseseveralimportantmethodsbasedonobjectlocationhomeandabroad,suchasrobotself-loca2tionbasedonstereovisionsystem,robothand-eyecoordinationbasedonstereoscopicvision,andsoon.Keywords:mobilerobot;binocularstereoscopicvision;objectlocation;computervision

0　引　言

计算机视觉是一门新兴的发展迅速的学科,20世纪

80年代以来,计算机视觉的研究已经历了从实验室走向

4,17]中可以知道,目标定位技术可以大致分为两大类:一

种是基于计算机视觉的定位技术,另一种是基于非视觉传感器(如超声、激光)的定位技术。在这里,主要介绍基于视觉的定位技术。基于视觉的目标定位可以理解为以下三种情况:机器人的自定位、实际抓取目标的定位、以及机械手和目标之间的相对定位。实际上也可以把定位方法分为绝对定位和相对定位,如前两种就是绝对定位,后一种为相对定位。

在实际的应用中,同一种目标定位系统可能采用不同的方法来实现,如视觉系统中一个关键的问题———摄像机的标定。传统的计算机视觉多是采用预标定的方法[13],

20世纪90年代以来,一些学者如Hartley,Faugeras等提出

实际应用的发展阶段。从简单的二值图像处理到高分辨率多灰度的图像处理,从一般的二维信息处理到三维视觉机理以及模型和算法的研究都取得了很大的进展。而计算机工业水平的飞速提高以及人工智能、并行处理和神经元网络等学科的发展,更促进了机器人视觉系统的实用化和涉足许多复杂视觉过程的研究。目前机器人视觉系统正在广泛地应用于视觉检测、机器人的视觉引导和自动化装配领域中[1～4,7～11,15,17]。通过与非视觉传感器(如力觉、接近觉和触觉等)的相互协调配合,利用视觉系统对装配工件的识别定位以及检测,使装配机器人实现典型的装配动作,如抓取、插入和拧紧等。

现实的客观世界是一个三维空间,经摄像机成像系统变为丢失了第三维深(高)度信息的二维图像。要实现三维空间的重构,就必须利用计算机视觉系统,进而可以利用视觉系统的视差来实现目标的三维定位。从文献[1,2,

收稿日期:2003-06-16

),男,河南郏县人,硕士研究生,研究方向作者简介:王俊修(1979—

了自标定或弱标定的方法[12,14,16],后者在计算上更简单,而且更实用。因为标定过程实际就是建立理想模型的过程,由于多种因素的影响,各种标定方法很难得到理想的系统模型,而且标定出来的参数只能满足一个标定条件的子区域,如果摄像机偏离了此区域,就要对摄像机再次进行标定,这就是重标定。所以当摄像机处于动态的环境中时标定就变得很困难,而且也不实际。下面就介绍几种典型的基于视觉的定位系统。

1　基于视觉的移动机器人自主导航定位系统

移动机器人导航技术是智能机器人领域的一个重要

为计算机视觉。

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