6RA2-471-2FS22 视觉系统内嵌处理器,完成图像的处理。提取图像RGB值,内嵌处理器将彩色图像转化为HSV模型,对其H、S两个分量分别做直方图,得到选定物体区域的H、S阈值。设定<H<,<S<1。其中,、分别为区域图像色调的最小阈值和最大阈值,为区域图像饱和度的最小阈值。内嵌处理器实时采集图像,每幅图像都与该阈值进行比较,剔除背景,分割出跟踪物体。然后对图像进行二值化、滤波和膨胀算法得到物体的中心坐标,并输出图像处理数据。该数据包中包含跟踪物体的中心坐标(和),区域框,识别出物体的标志T。移动机器人颜色跟踪和视觉瞄准目标中心的工作步骤如图4所示:
(1) 首先设定HSV模型的H和S的阈值。车载计算机周期性发送分割命令给视觉系统计算机;
(2) 待图像处理完,视觉系统返回数据包给计算机,其中包含目标中心在图像平面的坐标,可以直接用来跟踪物体;通过以上实 6RA2-471-2FS22得到的返回值准确反映了不同崎岖地面的机器人姿态特征。如图7可以看出,对称地面运动时车体俯仰角度随地形变化明显,显示出明显的规律性,车体横滚角和偏航角较小;而从图10可以看出,机器人开始运动后,先向左侧横滚,然后随地形起伏向右侧横滚,显示出规律性,与机器人运行情况实际情况基本一致。俯仰角与偏航角较小。角度偏差是因为轮子滑转和驱动轮直流电机不平稳的瞬态响应造成。
图9 称崎岖地面的目标中心坐标值
图10 非对称崎岖地面IMU值
(2) 随着机器人运动,俯仰角随着地形逐渐增大(减小),摄像头瞄准开始偏离目标,此时或值偏离出中心矩形框,车载计算机能根据跟踪控制方法即时判断,计算电机调整角度,控制云台伺服电机运动重新瞄准。
(3) 无论移动机器人在何种地形下运动,由视觉系统返回的Mx和My值能始终保持在图像平面的中心矩形框内,表明摄像头成功瞄准目标中心,证明所提出的跟踪控制方法简洁有效。
图11 非对称崎岖地面云台伺服电机
角度调整值
图12 非对称崎岖地面视觉系统实时返回的
目标中心坐标值
5 结束语
本文通过使用一种低成本的彩色视觉系统,提出一种实时目标跟踪控制方法。该方法独立于移动机器人运动学和动力学,在成本、大小、耗能和复杂度上都有优势,特别适合小型机器人在很多应用领域实现目标瞄准跟踪任务。为了验证提出的方法,实验设计为当移动机器人在结构化崎岖地面运动时保持车载视觉系统始终视觉瞄准目标。实验证明无论在何种地面运动,在移动机器人整个运动过程中,目标质心始终保持在图像平面中心的阈值框内,表明视觉系统能始终成功视觉瞄准目标。参考文献:
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