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    基于立體視覺(jué)技術(shù)的家政機(jī)器人抓取技術(shù)研究

    2021-04-10 14:31:41丁雪梅任柏寒
    新型工業(yè)化 2021年12期
    關(guān)鍵詞:慣性導(dǎo)航描述符操作員

    丁雪梅,任柏寒

    (吉林建筑科技學(xué)院,吉林 長(zhǎng)春 130000)

    0 引言

    立體視覺(jué)匹配技術(shù)[1]的區(qū)域匹配是將大視角圖像轉(zhuǎn)化為許多塊狀圖像或改變圖像對(duì)的尺度大小來(lái)劃分對(duì)應(yīng)的區(qū)域,但是不同的視角會(huì)獲得不同的圖像,就會(huì)導(dǎo)致對(duì)同一環(huán)境產(chǎn)生多個(gè)不同的圖像,從而難以進(jìn)行區(qū)分,同時(shí)會(huì)使得對(duì)比過(guò)程中出現(xiàn)糊圖現(xiàn)象,導(dǎo)致對(duì)大視角圖像[2]中的區(qū)域進(jìn)行識(shí)別較為困難,對(duì)上述問(wèn)題通過(guò)以下算法步驟嘗試解決:

    1 通過(guò)區(qū)域匹配算法確定家政機(jī)器人活動(dòng)范圍以及初步判定抓取物品

    第一步:檢測(cè)并擬合兩幅待匹配圖像的最大穩(wěn)定極值區(qū)域[3],然后,對(duì)擬合的橢圓區(qū)域進(jìn)行歸一化,然后對(duì)歸一化的圓形區(qū)域進(jìn)行SIFT描述[4],得到128維SIFT描述符,將SIFT描述符的最近鄰與次最近鄰之比小于某個(gè)閾值(閾值設(shè)置為0.85)的區(qū)域?qū)τ米鞒跏计ヅ鋮^(qū)域?qū)Γ?/p>

    第二步:采用高斯差分特征檢測(cè)方法對(duì)匹配區(qū)域內(nèi)的特征點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè),準(zhǔn)確獲取特征點(diǎn)的位置信息和尺度信息;

    第三步:在特征點(diǎn)尺度所在的高斯圖像上,構(gòu)造以特征點(diǎn)為中心的橢圓鄰域,對(duì)鄰域進(jìn)行歸一化,然后對(duì)歸一化的圓形區(qū)域進(jìn)行SIFT描述,得到基于mser的128維SIFT描述符;

    第四步:對(duì)mser區(qū)域[5]所有的特征點(diǎn)進(jìn)行一體化,并將其進(jìn)一步歸一為單位圓,得到二維空間描述符(包括距離描述符和角度描述符),這種二維空間描述符具有仿射不變性的,此時(shí)對(duì)圖像處理的方法結(jié)合了區(qū)域匹配和點(diǎn)匹配;

    第五步:通過(guò)獲得的基于mser的sift描述符和基于mser的二維空間描述符構(gòu)造綁定距離,然后利用綁定距離的相似性策略得到最終正確的匹配點(diǎn)對(duì)。

    區(qū)域匹配通過(guò)給定同一場(chǎng)景的兩幅圖像,然后進(jìn)行粗尺度上圖像對(duì)之間對(duì)比,對(duì)比成功就代表該圖像對(duì)應(yīng)的區(qū)域?yàn)榭汕鍧崊^(qū)域,在對(duì)比過(guò)程中的差異部分進(jìn)行保留。如果將圖像對(duì)空間劃分許多圖像單位,則與劃分之前相比,圖像單位中的任何圖對(duì)應(yīng)圖像單位的相似度都會(huì)提升。

    在匹配區(qū)域的算法內(nèi),首先用尺度不變的dog檢測(cè)器提取特征點(diǎn),然后用描述子描述特征點(diǎn),其中包括新描述符集成了基于mser的SIFT描述和基于mser的空間描述符,兩者都具有仿射不變性?;趍ser的Sift描述符使用基于mser的自適應(yīng)橢圓區(qū)域代替圓形區(qū)域來(lái)描述特征點(diǎn)。主方向sift描述子的設(shè)置和計(jì)算在自適應(yīng)橢圓區(qū)域的歸一化圓區(qū)域內(nèi),保證了描述子的仿射不變性。基于mser的空間描述符由標(biāo)尺組成,度不變特征點(diǎn)由其所屬的歸一化mser單位圓區(qū)域中的空間信息組成。最后采用結(jié)合距離的相似性策略,得到正確的匹配點(diǎn)對(duì)。其中組合距離考慮了光學(xué)和多個(gè)因素,匹配信息使匹配更加準(zhǔn)確。

    2 通過(guò)特征匹配算法對(duì)區(qū)域匹配的差異部分進(jìn)行二次匹配

    在對(duì)差異區(qū)域進(jìn)行二次對(duì)比分析時(shí),先是記錄多種常見(jiàn)生活垃圾的圖像作為第一份圖像,然后提取第二幅圖像中每個(gè)特征點(diǎn)的可能范圍,形成一幅小圖像,然后檢測(cè)小區(qū)域中是否有特征點(diǎn)。如果找到特征點(diǎn),將特征點(diǎn)放在一個(gè)容器中,將第一幅圖像中的對(duì)應(yīng)點(diǎn)放在另一個(gè)容器中;如果在該區(qū)域中未找到特征點(diǎn),則顯示第一幅圖像,并丟棄圖像的對(duì)應(yīng)點(diǎn)。然后,匹配兩個(gè)容器中的特征點(diǎn),從而判斷是否對(duì)第二幅圖像中的物體進(jìn)行抓取。

    對(duì)區(qū)域匹配產(chǎn)生并記錄的差異區(qū)域進(jìn)行二次匹配,此時(shí)利用慣性導(dǎo)航信息可以提高特征匹配速度,減少誤匹配。由于感知導(dǎo)航系統(tǒng)通常是通過(guò)匹配圖像的特征點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)的,為了通過(guò)獲得的圖像獲得穩(wěn)定的姿態(tài),需要提取穩(wěn)定的特征點(diǎn)進(jìn)行狀態(tài)變化估計(jì),但大量的特征描述符會(huì)導(dǎo)致匹配速度變慢;同樣,特征匹配也會(huì)受到不匹配的限制,從而降低姿態(tài)估計(jì)的效率。通過(guò)利用固定在相機(jī)上的慣性導(dǎo)航提供的姿態(tài)[6],可以縮小特征匹配時(shí)的搜索范圍,從而提高時(shí)間效率,減少成本失配。利用慣性導(dǎo)航提供的數(shù)據(jù),通過(guò)旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量將圖像中的特征點(diǎn)投影到第二幅圖像中,形成核心線(xiàn)。這條核心線(xiàn)提供了一個(gè)尋找可能匹配的特征點(diǎn)的區(qū)域,它減少了用于特征比較的特征描述符的數(shù)量,并減少了錯(cuò)誤匹配。時(shí)間效率和失配是影響匹配的兩個(gè)主要因素,直接影響相機(jī)姿態(tài)估計(jì)的速度和精度。

    主要有四種基于特征的圖像匹配方法:

    (1)對(duì)圖像的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配。圖像特征點(diǎn)匹配包括建立模板與待匹配圖像,計(jì)算特征點(diǎn)集之間的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)對(duì)應(yīng)關(guān)系,并計(jì)算對(duì)應(yīng)點(diǎn)之間的相似度來(lái)判斷圖像是否匹配和點(diǎn)對(duì)點(diǎn)匹配,點(diǎn)對(duì)點(diǎn)匹配為無(wú)顯示的方式,其主要包括最小均方差匹配。

    (2)對(duì)圖像的邊緣線(xiàn)進(jìn)行匹配。邊緣線(xiàn)[7]通過(guò)邊緣檢測(cè)[8]得到,在對(duì)比時(shí)將對(duì)比的圖像塊進(jìn)行重疊,從而實(shí)現(xiàn)快速對(duì)比。

    (3)對(duì)圖像的閉合輪廓進(jìn)行匹配。輪廓匹配[9]與邊緣匹配對(duì)比方式相同,通過(guò)重疊法進(jìn)行快速比較。

    (4)對(duì)圖像的幾何約束進(jìn)行匹配。對(duì)圖像特征之間的幾何約束進(jìn)行比較,并將結(jié)果作為相似性度量,進(jìn)一步提高匹配算法的速度?;谔卣鞯钠ヅ浞椒ㄒ话憔哂辛己玫目够叶然兒蛶缀位兡芰Γ⒕哂幸欢ǖ囊种圃肼暩蓴_能力,其關(guān)鍵在于穩(wěn)定、自動(dòng)和一致的特征提取。

    在圖像特征匹配階段,現(xiàn)有的圖像匹配算法對(duì)特征描述子進(jìn)行匹配,會(huì)產(chǎn)生大量的不匹配,這不僅會(huì)降低匹配的精度,而且會(huì)增加圖像匹配的時(shí)間。當(dāng)視覺(jué)采集傳感器與慣性導(dǎo)航傳感器組合時(shí),可借助慣性導(dǎo)航數(shù)據(jù)計(jì)算特征點(diǎn)可能在同一時(shí)間之后的下一次出現(xiàn)在圖像中的區(qū)域;然后在該區(qū)域內(nèi)找到與圖像中前一時(shí)刻對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)相匹配的特征點(diǎn),這樣可以提高特征點(diǎn)匹配的精度,減少搜索匹配特征點(diǎn)的面積,減少匹配時(shí)間,采用的匹配算法步驟如下:

    第一步:選擇兩幅要匹配的圖像,每個(gè)傳感器數(shù)據(jù)都有其對(duì)應(yīng)的時(shí)間文件,從時(shí)間問(wèn)題文件中找到兩幅圖像對(duì)應(yīng)的時(shí)間問(wèn)題;

    第二步:讀取慣性導(dǎo)航數(shù)據(jù)文件,并且在存儲(chǔ)慣性導(dǎo)航數(shù)據(jù)文件的文件夾中有一個(gè)圖像數(shù)據(jù)集,該圖像數(shù)據(jù)集用于存儲(chǔ)慣性導(dǎo)航數(shù)據(jù)文件,圖像中有一對(duì)一的對(duì)應(yīng)時(shí)間問(wèn)題,根據(jù)圖像對(duì)應(yīng)的時(shí)間問(wèn)題,需要找到具有相同時(shí)間問(wèn)題的慣性導(dǎo)航數(shù)據(jù)文件;

    第三步:檢測(cè)兩幅圖像中的特征點(diǎn)以形成特征描述符選擇圖像特征匹配算法檢測(cè)兩幅待匹配圖像的特征點(diǎn)并形成特征描述符,因?yàn)椴煌乃惴ň哂胁煌聂敯粜裕斜匾治鲕?chē)載系統(tǒng)拍攝的圖像的特征;

    第四步:估計(jì)所述第二圖像中特征點(diǎn)的坐標(biāo)范圍所述坐標(biāo)值可從所述待匹配的第一圖像的第三步中檢測(cè)到的特征點(diǎn)獲得,然后根據(jù)匹配圖像對(duì)應(yīng)的慣性導(dǎo)航數(shù)據(jù),利用待匹配的特征點(diǎn)獲得坐標(biāo)值,根據(jù)第三步計(jì)算圖像中特征點(diǎn)的變化,并且該特征點(diǎn)在第二幅圖像中找到一個(gè)對(duì)應(yīng)的點(diǎn),并圍繞該點(diǎn)劃定搜索范圍。

    在區(qū)域匹配和特征匹配的組合判定下,先是判定工作區(qū)域,然后在工作區(qū)域內(nèi)尋找差異圖像,將這部分差異圖像進(jìn)行記錄,接著通過(guò)特征匹配進(jìn)行對(duì)比,對(duì)比物為常見(jiàn)的生活垃圾,當(dāng)對(duì)比度足夠時(shí),通過(guò)家政機(jī)器人將對(duì)比物抓取,送入垃圾桶內(nèi)。

    3 家政機(jī)器人抓取規(guī)劃

    根據(jù)家政機(jī)器人操作的要求,從機(jī)器人需要依次完成抓取動(dòng)作、移動(dòng)動(dòng)作和投入垃圾桶動(dòng)作等動(dòng)作。然而,時(shí)滯問(wèn)題往往影響運(yùn)行的可靠性和穩(wěn)定性。一方面,在時(shí)間的影響下,系統(tǒng)的輸出在延遲之前由于輸入信號(hào)的作用不會(huì)響應(yīng)。操作員需要面對(duì)t時(shí)間之前的狀態(tài)量,這種情況下操作員不能從抓取機(jī)構(gòu)的實(shí)時(shí)反應(yīng)下獲得反饋,從而難以進(jìn)行操作,導(dǎo)致操作失敗,甚至無(wú)法進(jìn)行操作;另一方面,輸入延長(zhǎng)會(huì)引起系統(tǒng)的相位滯后,對(duì)于維持系統(tǒng)的穩(wěn)定性極為不利。因此,對(duì)于機(jī)器人的自主操作極具實(shí)際價(jià)值,能夠有效提高操作的實(shí)時(shí)性和可靠性,降低人們的成本勞動(dòng)強(qiáng)度。

    在家政機(jī)器人的操作系統(tǒng)內(nèi)設(shè)置有遠(yuǎn)程遙操作機(jī)器人系統(tǒng),遠(yuǎn)程遙操作機(jī)器人系統(tǒng)的是指操作者直接在本地控制主機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)的模式,在這種模式下機(jī)器人的位置、姿態(tài)等運(yùn)動(dòng)信息通過(guò)無(wú)線(xiàn)信號(hào)傳輸給控制單元,控制單元在操作員的控制下對(duì)機(jī)器人進(jìn)行命令,使得機(jī)器人能夠完成與操作員所期待的動(dòng)態(tài)操作,當(dāng)遠(yuǎn)程監(jiān)控?cái)z像機(jī)將遠(yuǎn)程截獲物體和環(huán)境的圖像信息傳輸?shù)奖镜毓ぷ髡撅@示器時(shí),主終端應(yīng)根據(jù)截獲物體的位置進(jìn)行操作。操作員控制主操縱器的運(yùn)動(dòng),主終端控制計(jì)算機(jī)以檢測(cè)主操縱器的位置和位置,并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將手指的閉合位置發(fā)送到遠(yuǎn)程從屬作業(yè)。從機(jī)器人跟蹤主機(jī)械手的位置和姿態(tài),逐個(gè)接近目標(biāo),形成預(yù)抓取模式,同時(shí),從機(jī)器人與遠(yuǎn)處環(huán)境相互作用產(chǎn)生的力也通過(guò)機(jī)器人傳輸給操作員的通信鏈路反饋給主機(jī)器人,使本地操作員能夠感知遠(yuǎn)程操作信息并產(chǎn)生身臨其境的感覺(jué),在面對(duì)難以自動(dòng)抓取的物體時(shí)可以由戶(hù)主控制遠(yuǎn)程抓取,同時(shí)提升了家政機(jī)器人的可玩性[10]。

    4 結(jié)語(yǔ)

    區(qū)域匹配對(duì)比同一場(chǎng)景的兩幅圖像,然后在粗略的尺度上比較圖像對(duì)。如果比較成功,則意味著與圖像對(duì)應(yīng)的區(qū)域是可清潔區(qū)域,并且保留比較過(guò)程中的差異部分。特征匹配對(duì)不同區(qū)域進(jìn)行二次比較分析。在對(duì)區(qū)域匹配生成和記錄的差異區(qū)域進(jìn)行二次匹配時(shí),利用慣性導(dǎo)航信息可以提高特征匹配的速度,減少誤匹配。在區(qū)域匹配和特征匹配的組合判斷下,首先確定工作區(qū)域,然后在工作區(qū)域中找到差異圖像,記錄這些差異圖像,然后通過(guò)特征匹配進(jìn)行比較。對(duì)比對(duì)象為普通生活垃圾。如果皮革和紙屑,對(duì)比度足夠時(shí),通過(guò)家用機(jī)器人抓取對(duì)比物,將其送到垃圾桶完成垃圾收集。通過(guò)組合比較,將全家人的垃圾收集能力添加到家用機(jī)器人上,進(jìn)一步解放房主的雙手,打造更美好的生活。

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