劉圭圭,樊炳輝,王傳江,張凱麗

　?。ㄉ綎|科技大學(xué) 機器人研究中心，山東 青島 266590）

　　摘要：為幫助上肢活動不便的老人、殘疾人完成自主進(jìn)食等行為，開發(fā)了一套基于雙目視覺的助老助殘機器人定位系統(tǒng)。通過藍(lán)色激光引導(dǎo)實現(xiàn)對雙目相機視野范圍內(nèi)任意物體的定位。采用多自由度助老助殘機器人和Bumblebee2立體視覺系統(tǒng)構(gòu)建定位實驗系統(tǒng)，定位誤差在1.2 cm范圍內(nèi)，滿足對助老助殘機器人定位精度的要求。

　　關(guān)鍵詞：雙目視覺；助老助殘；機器人；定位

0引言

　　助老助殘機器人即為幫助那些身體功能缺失或嚴(yán)重喪失的老人、殘疾人實現(xiàn)獨立生活的一類機器人。雙目視覺即為通過位于不同視角的兩個相機模擬人類視覺原理，實現(xiàn)對空間中三維物體的定位。雙目視覺已廣泛應(yīng)用于機器人導(dǎo)航、場景重建、虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域［13］。

　　本文簡單介紹了雙目視覺原理，利用多自由度助老助殘機器人和Bumblebee2立體視覺系統(tǒng)構(gòu)建的定位系統(tǒng)，進(jìn)行了空間三維定位實驗。

1雙目視覺原理

　　本文采用平行光軸雙目視覺,其原理如圖1所示。左右兩臺完全相同的相機精確位于同一平面上，主光線嚴(yán)格平行，相對位置固定，主點(clx,cly)和(crx,cry)在左右兩幅圖像上具有相同的像素坐標(biāo)。T（基線長度）為兩臺相機中心之間的距離。左右相機成像平面坐標(biāo)系分別為OlXlYl和OrXrYr，雙目相機坐標(biāo)系為OXYZ。坐標(biāo)系OXYZ中任一點P(x,y,z)在兩成像平面坐標(biāo)系中分別對應(yīng)為點Pl(xl,yl)和點Pr(xr,yr)。點P在兩幅圖像中的y坐標(biāo)值是一樣的，即yl=yr=ylr。根據(jù)三角幾何原理和小孔成像原理可得式(1)：

　　假設(shè)d=xl-xr，d稱之為視差（即為同一個空間點在兩幅圖像中位置的偏差）,代入式(1)即可計算出點P在相機坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo)，如式（2)：

2實驗平臺

　　實驗平臺主要包括多自由度助老助殘機器人和Bumblebee2雙目視覺系統(tǒng)兩個部分。整個實驗平臺的硬件結(jié)構(gòu)如圖2所示。

　　2.1助老助殘機器人系統(tǒng)

　　多自由度助老助殘機器人如圖3所示。結(jié)構(gòu)圖中1、2、3為伺服電機，PC通過USB轉(zhuǎn)CAN總線的方式對其發(fā)送控制命令；4、5為數(shù)字舵機，通過USB轉(zhuǎn)RS485的方式對其施行控制；6為直流電機，通過USB轉(zhuǎn)RS232與CortexM3底層控制器進(jìn)行通信，之后由底層控制器對其進(jìn)行控制操作。機械臂的DH［4］參數(shù)模型如表1所示。

　　2.2雙目視覺系統(tǒng)

　　Bumblebee203s2c是Point Grey Research公司的一款立體視覺產(chǎn)品。采用兩個Sony CCD芯片，分辨率為640×480，具有高速1394A接口，全視場深度測量，實時3D數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（3D點100萬像素/s），相機位置偏差和鏡頭畸變可以自動校正，配套有靈活的軟件開發(fā)工具。

　　Bumblebee2左右兩相機之間的基線長度為12 cm，每個相機的視場角為66°。根據(jù)上述兩個參數(shù)，可得雙目相機視場范圍。圖4為實測坐標(biāo)系OXYZ的位姿。

　　2.3二者之間的位置關(guān)系

　　圖5為雙目相機坐標(biāo)系odxdydzd與世界坐標(biāo)系oxyz之間的位置關(guān)系，圖中相機可繞xd軸旋轉(zhuǎn)（θ）。由圖中幾何關(guān)系及坐標(biāo)變換公式［5］可知，在相機坐標(biāo)系下的坐標(biāo)P=［pxpypz1］T，轉(zhuǎn)換到世界坐標(biāo)系下的坐標(biāo)為［153-py×sin(θ)-pz×cos(θ),px+568,pz×sin(θ)-py×cos(θ)-286,1］T。

3助老助殘機器人定位實驗

　　3.1雙目視覺定位精度實驗

　　將Bumblebee2相機固定，在其正前方沿垂直于相機平面的直線移動目標(biāo)物來測量Z的值，測量范圍為260 mm~1 000 mm，相鄰兩次測量位置間隔為20 mm。同樣的，在Z=750 mm，垂直于Z軸的平面上對X、Y值分別進(jìn)行測量。為防止偶然誤差的出現(xiàn)，采用同一位置測量10次取平均值的方式來確定測量結(jié)果。真實值與測量值(部分)如表2所示，各分量誤差關(guān)系曲線如圖6所示。由表2可知，雙目視覺定位誤差在5 mm范圍內(nèi)。

　　3.2助老助殘機器人末端定位精度實驗

　　室內(nèi)環(huán)境下，通過鼠標(biāo)選擇目標(biāo)物的方式進(jìn)行了3組實驗，目標(biāo)位置在相機坐標(biāo)系、世界坐標(biāo)系中的坐標(biāo)以及通過運動學(xué)逆向求解［67］獲得的各關(guān)節(jié)實際坐標(biāo)，如表3所示。表3中誤差計算公式為：

　　由表3可知，助老助殘機器人末端定位誤差在1.2 cm范圍內(nèi)，滿足實驗要求。

　　3.3實驗效果

　　實驗過程中通過藍(lán)色激光筆的引導(dǎo)來選擇定位目標(biāo)，通過閾值分割等方法［89］進(jìn)行數(shù)字圖像處理，主動確定激光點所指目標(biāo)點位置。實驗效果如圖7所示。圖中目標(biāo)位置在相機坐標(biāo)系下的坐標(biāo)（單位:mm）為（-37.21,-17.03,264.33），在世界坐標(biāo)系下的坐標(biāo)為（270.41,530.79,-523.43），而手臂末端在世界坐標(biāo)系下的實際坐標(biāo)為（262,532,-520），誤差為9.16 mm,滿足實驗精度要求。除此之外，可以通過人嘴部識別［10］

　　對嘴部進(jìn)行定位，還可以通過模板匹配方式來定位某一特定物體。

4結(jié)論

　　本文應(yīng)用雙目視覺對助老助殘機器人的操作目標(biāo)位置進(jìn)行定位，并對定位精度進(jìn)行了實驗，精度限定在5 mm范圍內(nèi)。配合機械臂的運動，末端定位精度在1.2 cm范圍內(nèi)，滿足實驗要求。但系統(tǒng)仍有需要改進(jìn)的地方，比如控制器攜帶不方便，激光斑指引方法易受環(huán)境光照的影響等。

參考文獻(xiàn)

　?。?］ 丁良宏，王潤孝，馮華山，等.立體視覺測程研究進(jìn)展［J］.機器人,2011,33(1):119128.

　?。?］ 李丹程，劉景明，姜琳穎，等.基于柵格模型的雙目移動機器人三維場景重建［J］.小型微型計算機系統(tǒng)，2012,33(4):873877.

　　［3］ 徐宇杰，管會超，張宗衛(wèi)，等.基于人眼視覺原理的虛擬現(xiàn)實顯示模型［J］.計算機應(yīng)用，2015,35（10）：29392944.

　?。?］ DENAVIT J， HARTENBERG R S. A kinematic notation for lowerpair mechanisms based on matrices［J］.Journal of Applied Mechanics ASME Transactons, 1965,22(2): 215221.

　?。?］ 蔡自興.機器人學(xué)(第三版)［M］.北京：清華大學(xué)出版社，2015.

　?。?］ 馬漢波，顏鋼鋒.基于DSP和FPGA的多軸運動控制系統(tǒng)設(shè)計［J］.電子技術(shù)應(yīng)用，2013,39（3）：3436.

　?。?］ 蔡自興.機器人學(xué)基礎(chǔ)［M］.北京：機械工業(yè)出版社，2009.

　?。?］ KRSTINIC D, SKELIN A K, MILATIC I, et al. Laser spot tracking based on modified circular hough transform and motion pattern analysis［J］. Sensors, 2014, 14(11)：2011220133.

　　［9］ 曹世康,李東堅,許瑞華,等.基于最優(yōu)弧的激光光斑中心檢測算法［J］.紅外與激光工程,2014,43(10):34923496.

　?。?0］ 勒薇，張建奇，張翔.基于局部梯度算子的嘴部檢測與定位［J］.光電工程，2009,36（10）：135140.