光流傳感器 定位精度_【論文精選】基于光流定位的自動路徑規劃清掃機器人...

原标題：【論文精選】基于光流定位的自動路徑規劃清掃機器人

李炫志，黃旭銘，姜科，鄭慎鵬，李晨韻，陳光樂，周晉怡

(中國計量大學 機電工程學院 求是電子科技協會，浙江 杭州 310000)

摘要：掃地機器人作為智能家居的一個分支，在當下火熱一時。一個完整的機器人定位以及路徑規劃系統是必不可少的。此文針對機器人路徑規劃進行了研究，光流定位是由機器視覺延伸出的一種技術，通過攝像頭識别進行定位，能反應機器人實時的二維坐标。基于光流定位和測距子產品，可以實作對室内大緻地形的判别，進而規劃出一條最優的清掃路線。實驗證明：該規劃方案能基本覆寫室内的清掃區域。

關鍵詞：掃地機器人；光流定位；路徑規劃

中圖分類号：TP242文獻辨別碼：ADOI： 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.05.018

引用格式：李炫志，黃旭銘，姜科，等.基于光流定位的自動路徑規劃清掃機器人［J］.微型機與應用，2017,36(5)：57-59.

0引言

目前市場上掃地機器人的路徑規劃都是由超音波、紅外等傳感器測量得到目前的位置再結合算法規劃出理想路徑。由于傳感器精度等問題，無法定位出精确的位置,導緻機器人出現運動軌迹混亂等問題。

基于光流傳感器的機器人可以解決傳統掃地機器人運動軌迹混亂的問題。基于光流傳感器定位技術的路徑規劃式尋路系統清掃覆寫率大，工作效率高，采用了類似光電滑鼠定位與移動位移測量方式，結合雷射測距傳感器對目前掃地機器人的位置及運動方向進行監測，并根據監測得到的位置與位移方向、速度等資訊，搭載攝像頭、電子羅盤、超音波子產品、雷射測距儀這幾個傳感器來實時監測機器人的工作環境的變化。核心處理器對各個傳感器傳回的資料進行分析，以此來實作基本無碰撞的掃地過程，并對掃地機器人的運動路徑進行規劃，實作掃地機器人對應用環境的全方位清潔。

1光流

光流是一種簡單實用的圖像運動的表達方式，通常定義為一個圖像序列中的圖像亮度模式的表觀運動，即空間物體表面上的點的運動速度在視覺傳感器的成像平面上的表達。

1.1光流法檢測運動物體的基本原理

給圖像中的每一個像素點賦予一個速度矢量，這就形成了一個圖像運動場，在運動的一個特定時刻，圖像上的點與三維物體上的點一一對應，這種對應關系可由投影關系得到，根據各個像素點的速度矢量特征，可以對圖像進行動态分析。如果圖像中沒有運動物體，則光流矢量在整個圖像區域是連續變化的。當圖像中有運動物體時，目标和圖像背景存在相對運動，運動物體所形成的速度矢量必然與鄰域背景速度矢量不同，進而檢測出運動物體及位置［1］。

1.2光流傳感器

光流傳感器(如圖1所示)自帶圖像處理，原理是光源發光被地面反射回接收器，因為地闆表面的形貌是不同的，是以接收器收到的時間間隔很短的兩幀圖像是有差别的，處理器通過算法由前後幾幀圖像的差别解算出機器人移動的距離、方向和速度。

搭載了光流傳感器的掃地機器人與傳統的碰撞式的掃地機器人最大的差別就在于其定位方式不同。傳統的掃地機器人的定位能力僅依靠超音波或者紅外測距子產品來實作一些粗糙的定位。而搭載了光流傳感器的掃地機器人的工作原理與生活中常用的光電滑鼠類似。如圖2所示，機器人底部會有一個發光二極管，通過該發光二極管照亮機器人的底部表面。然後通過機器人底部表面反射回一部分光線，經過一組光學透鏡，傳輸到一個光感應器件(微成像器)内成像。這樣，當機器人移動時，其移動軌迹便會被記錄為一組高速拍攝的連貫圖像。再利用機器人内的一塊DSP晶片對每張圖像進行處理，以判斷機器人移動的方向以及位移，進而得到機器人x、y方向的移動資料。最後通過SPI傳給MCU。MCU對這些資料進行處理，來擷取機器人的運動路徑［2］。

2路徑規劃算法

2.1栅格地圖法概述

Elfes、Moravec 等研究人員在1985年共同設計出了栅格地圖法。所謂的栅格地圖法就是把一個環境區域等分為空間一樣的小方格，然後依據每個小方格中是否有障礙物将所研究的環境分為障礙區域和非障礙區域，這樣就建立出了環境地圖。因為每個方格中是否存在障礙物都是直接與研究環境中的區域一一對應的，是以根據清潔機器人所配備的傳感器系統探測到的資訊即可輕易擷取環境中每個方格是否為障礙物區域。傳感器系統将這些資訊回報到清潔機器人控制中樞，控制中樞再根據接收到的資訊及時調節機器人運作方向，進而達到避障效果。

2.2基于栅格法的清潔機器人路徑規劃方案

使用栅格法建構環境地圖就是将環境區域等分為若幹個小矩形單元格，将每個小單元格作3種不同類别的标記，主要分為有障礙和無障礙以及已清掃3類單元格區域。這樣，環境區域就被一系列的矩陣栅格表示出來了，環境地圖建構成形，而整個環境地圖也被一個個的小單元格離散化，依據環境栅格地圖與實際環境區域之間的映射關系結合環境地圖的離散化實作了實際環境區域的離散化。在環境栅格地圖中，其中一部分或者全部被障礙所占用的單元格都稱為障礙栅格，完完全全沒有被障礙物占據的單元格稱為無障礙栅格，而無障礙栅格又可以依據清潔機器人是否運作過分為待清潔栅格和已覆寫栅格。

假設整個環境區域的長、寬分别是L、D，而方形小單元格邊長是A，那麼栅格數目是L×D/A2,環境區域E可以用下面的集合來表示： E={Gij|Gij=0,1,2;i,j為正整數} 其中Gij代表栅格，i代表方形單元格的行數，j代表方格的列數，Gij=2是指該位置栅格為障礙栅格，Gij=1是指該位置栅格為已覆寫栅格，Gij=0 是指該位置栅格是待清潔栅格。栅格地圖法極其便于建立以及維護，且建構的環境地圖中的每一個栅格都與實際環境區域相對應［3］。

2.3光流定位在栅格法中的應用

光流定位能實時反應物體的運動狀态，得出物體的二維位移。如圖3所示，假定一個栅格的正方形邊長為a(a>掃地機器人的直徑b)，将室内劃分成一個個的栅格。

那麼可以以掃地機器人的充電位置所在的牆角為起點的第一個栅格G00，可以知道G00為無障礙栅格。機器人先檢測這個牆角四周的環境，接着以充電處為原點建立直角坐标系，設定二維平面運動的正方向，再确定初始運動方向為x軸正方向。機器人沿x軸方向探索，記錄室内x軸所占的栅格數，不足一個栅格也記一個，在圖3的路線為G00→G50，G50為不完整栅格。碰壁之後，機器人會向y軸上一個栅格，接着沿x軸負方向運動，整個探索過程是地毯式的搜尋。遇到障礙物時，機器人會在原先地毯式搜尋的基礎上繞行，在圖3的路線為G50→G51→G50→G40→G41→G40→G30→G31。機器人會在不碰到障礙的前提下把室内的環境盡可能的探索，建立一個關于室内栅格的數組，記錄室内的地形。機器人在後面的清掃中可以實時修改這個數組的資料，規劃出合理的清掃路線。

對于栅格大小，理論上太大太小都有弊端，是以栅格正方形的邊長應略大于機器人的直徑，以友善算法的運作，也盡可能減小盲區。在遇到障礙時盡量靠邊走，在不幹擾原先運作軌迹的前提下，盡可能減小清掃盲區。

2.4機器人路徑規劃系統

系統框圖如圖4所示，光流傳感器安裝在機器人的底部，獲得的運動資料可以通過SPI傳給MCU。同時，雷射測距傳感器實時全方位地檢測工作的周圍環境，一旦發現障礙物的距離低于預設值，就發送信号給MCU，MCU立即改變左右電機的轉速，實作避障。

3結論

實踐證明，該方案構成的系統功能基本得到了實作，初步成型如圖5所示，光流傳感器位于機器人底部。

經過實際測試，機器人在偏差允許的範圍内基本完成了算法規劃的路徑，在LCD上打點顯示如圖6所示。

參考文獻

［1］ 陳震.圖像序列光流計算技術及其應用［M］.北京：電子工業出版社，2012.

［2］ 董穎.基于光流場的視訊運動檢測［D］.濟南：山東大學，2008.

［3］ 張建龍.清潔機器人避障控制及路徑規劃［D］.武漢：武漢科技大學,2015.傳回搜狐，檢視更多

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