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1、AGV小車軌跡提取方法 摘　要：本文提出了采用的視覺系統(tǒng)的圖像處理和路徑信息辨識(shí)的方法。首先通過(guò)對(duì)各種圖像處理方法的實(shí)驗(yàn)比較和分析， 確定出適合于本研究的圖像處理算法；然后在圖像處理的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)路徑信息的辨識(shí)，并提出改善路徑信息辨識(shí)速度和精度的方法。 關(guān)鍵詞：CCD、軌跡、圖像處理 視覺在人類生活中起著非常重要的作用，人們每天都通過(guò)眼睛采集大量的信息，這些信息經(jīng)過(guò)大腦的處理，成為人們認(rèn)知和理解世界的基礎(chǔ)。機(jī)器人視覺信息主要指CCD攝像機(jī)采集的二維圖像信息。視覺信息能否被正確、實(shí)時(shí)地處理直接關(guān)系到機(jī)器人對(duì)障礙物的避碰、對(duì)路標(biāo)的識(shí)別以及對(duì)路徑的跟蹤，對(duì)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和

2、魯棒性具有決定性的作用。視覺信息的處理技術(shù)是移動(dòng)機(jī)器人研究中關(guān)鍵的技術(shù)之一。為了簡(jiǎn)化視覺信息處理，通常把移動(dòng)機(jī)器人的工作環(huán)境分為結(jié)構(gòu)化道路環(huán)境和非結(jié)構(gòu)化道路環(huán)境。結(jié)構(gòu)化道路的檢測(cè)相對(duì)來(lái)說(shuō)較易實(shí)現(xiàn)，其檢測(cè)技術(shù)一般都以邊緣檢測(cè)為基礎(chǔ)，輔以Hough變換、模式匹配等，并利用最小二乘法對(duì)應(yīng)于道路邊界的線條，得出道路的幾何描述。由于非結(jié)構(gòu)化道路的環(huán)境復(fù)雜、特征描述困難，使得非結(jié)構(gòu)化道路的檢測(cè)及信息處理復(fù)雜化?！　〗陙?lái)，機(jī)器人視覺導(dǎo)航技術(shù)有了很大的發(fā)展。移動(dòng)機(jī)器人的工作環(huán)境可能比較復(fù)雜，因此，提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性以實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人的準(zhǔn)確定位是移動(dòng)機(jī)器人完成其導(dǎo)航任務(wù)的首要前提；同時(shí)，由于移動(dòng)機(jī)器人在導(dǎo)航過(guò)

3、程中需要實(shí)時(shí)的采集并分析圖像信息，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)作業(yè)環(huán)境的識(shí)別以進(jìn)行準(zhǔn)確的路徑跟蹤。因此，如何在提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性的同時(shí)達(dá)到較好的實(shí)時(shí)性是移動(dòng)機(jī)器人視覺技術(shù)的一個(gè)發(fā)展方向1.圖像處理　　數(shù)字圖像處理，是對(duì)數(shù)字圖像信息進(jìn)行加工以滿足人的視覺心理或應(yīng)用需求的行為，數(shù)字圖像處理的英文名稱是"Digital Image Processing，通常所說(shuō)的數(shù)字圖像處理是指用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行的處理，因此也稱為計(jì)算機(jī)圖像處理。圖像處理就是用一系列的特定操作來(lái)改變圖像的像素，以達(dá)到特定的目標(biāo)，比如使圖像更清晰，或者從圖像中提取某些特定的信息等?！　CD攝像頭的主要工作原理具體而言，就是攝像頭連續(xù)地掃描圖像上的一

4、行，輸出就是一段連續(xù)的電壓視頻信號(hào)，該電壓信號(hào)的高低起伏正反映了該行圖像的灰度變化情況。當(dāng)掃描完一行，視頻信號(hào)端就輸出低于最低視頻信號(hào)電壓的電平(如0.3v)，并保持一段時(shí)間。這樣相當(dāng)于，緊接著每行圖像對(duì)應(yīng)的電壓信號(hào)之后會(huì)有一個(gè)電壓"凹槽"，此"凹槽"叫做行同步脈沖，它是掃描換行的標(biāo)志。然后就需要跳行，跳過(guò)一行后(因?yàn)閿z像頭是隔行掃描的方式)，開始掃描新的一行，如此下去，直到掃描完該行的視頻信號(hào)，接著就會(huì)出現(xiàn)一段場(chǎng)消隱區(qū)。此區(qū)中有若干個(gè)復(fù)合消隱脈沖，其中會(huì)有個(gè)脈沖遠(yuǎn)寬于(即持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)于)其它的消隱脈沖，該消隱脈沖又稱為場(chǎng)同步脈沖，它是掃描換行的標(biāo)志。場(chǎng)同步脈沖標(biāo)志著新的一場(chǎng)的到來(lái)，不過(guò)，場(chǎng)消隱

5、區(qū)恰好跨在上一場(chǎng)的結(jié)尾部分和下一場(chǎng)的開始部分，要等到場(chǎng)消隱區(qū)過(guò)去，下一場(chǎng)的視頻信號(hào)才真正到來(lái)。攝像頭每秒掃描25幅圖像，每幅又分奇、偶兩場(chǎng)，先奇場(chǎng)后偶場(chǎng)，故每秒掃描50場(chǎng)圖像。奇場(chǎng)時(shí)只掃描圖像中的奇數(shù)行，偶場(chǎng)時(shí)則只掃描偶數(shù)行?！　∵x擇一款具有全電視信號(hào)輸出的黑白CCD圖像傳感器，用LMl881進(jìn)行信號(hào)分離，結(jié)合A／D采樣，實(shí)現(xiàn)了視頻信號(hào)的采集。在總線周期為400M的情況下，每行采集72個(gè)有效數(shù)據(jù)，攝像頭每場(chǎng)信號(hào)有320行，其中第23到310行為視頻信號(hào)。我們從中均勻采集了24行，最后得到一個(gè)2472的二維數(shù)組?！　CD采集的原始數(shù)據(jù)包含了黑線的位置信息，為了穩(wěn)定可靠地提取這一信息，有一下幾種

6、方法：(1)二值化算法　　算法的思路是：設(shè)定一個(gè)閾值value，對(duì)于視頻信號(hào)矩陣中每一行，從左至右比較各像素值和閾值的大小。若像素值大于等于閾值，則判定該像素對(duì)應(yīng)的是白色道路；反之，則判定對(duì)應(yīng)的是目標(biāo)指引線。記下第一次和最后一次出現(xiàn)像素值小于閾值時(shí)的像素點(diǎn)的列號(hào)，算出兩者的平均值，以此作為該行上目標(biāo)指引線的位置。該算法的思想簡(jiǎn)單，具體實(shí)現(xiàn)時(shí)還可以一旦檢測(cè)到左邊緣后就退出該行掃描，這樣上面的流程圖將變得更加簡(jiǎn)潔。但是這種提取算法魯棒性較差，當(dāng)拍攝圖像中只有目標(biāo)指引線一條黑線時(shí)，還能準(zhǔn)確提取出目標(biāo)指引線。但當(dāng)光強(qiáng)有大幅度的變化，或圖像中出現(xiàn)其它黑色圖像的干擾時(shí)，并且離機(jī)器人比較近的黑線比較的明顯，

7、離機(jī)器人越來(lái)越遠(yuǎn)時(shí)黑線越來(lái)越淡，該算法提取的位置有可能與目標(biāo)指引線的實(shí)際位置偏離較大。(2)直接邊緣檢測(cè)算法　　算法的思路是：設(shè)定一個(gè)閾值，對(duì)于視頻信號(hào)矩陣中每一行，從左至右求出相鄰兩像素值的差值(左減右)。若差值大于等于閾值，則判定下一個(gè)的像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的是目標(biāo)指引線的左邊緣，以此像點(diǎn)作為該列的特征點(diǎn)，記錄下此像素點(diǎn)的列號(hào)，作為該行上目標(biāo)指引線的位置。當(dāng)然，可能出現(xiàn)差值始終小于閾值的情況，此時(shí)一種方法是令該行上目標(biāo)指引線位置為0，通過(guò)進(jìn)一步濾波或擬合來(lái)修正；另一種方法是讓該行上目標(biāo)指引線位置和通過(guò)上一場(chǎng)視頻數(shù)據(jù)求得的位置一樣。　　該算法較二值化方法而言，抗環(huán)境光強(qiáng)變化干擾的能力更強(qiáng)．同時(shí)還能削弱

8、或消除垂直交叉黑色指引線的干擾。因?yàn)樵撍惴ㄔ谝曨l信號(hào)矩陣中是由左至右來(lái)尋找目標(biāo)指引線的左邊緣的，所以當(dāng)黑色圖像出現(xiàn)在目標(biāo)指引線左方時(shí)，該算法無(wú)法排除干擾，而當(dāng)其出現(xiàn)在右方時(shí)，則可以排除干擾。(3)跟蹤邊緣檢測(cè)法　　這種算法跟直接邊緣榆測(cè)算法一樣，也是尋找出目標(biāo)指引線的左邊緣，仍然用左邊緣的位置代表目標(biāo)指引線的位置。但跟蹤邊緣檢測(cè)從視頻信號(hào)矩陣每行中尋找左邊緣的方法與直接邊緣檢測(cè)法不同?！　∫?yàn)槟繕?biāo)指引線是連續(xù)曲線，所以相鄰兩行的左邊緣點(diǎn)比較靠近。跟蹤邊緣檢測(cè)正是利用了這一特性，對(duì)直接邊緣檢測(cè)進(jìn)行了簡(jiǎn)化。其思路是：若已尋找到某行的左邊緣，則下一次就在上一個(gè)左邊緣附近進(jìn)行搜尋。這種方法的特點(diǎn)是始終

9、跟蹤每行左邊緣的附近，去尋找下一列的左邊緣，所以稱為"跟蹤"邊緣檢測(cè)算法?！　≡谑仔羞吘墮z測(cè)正確的前提下，該算法具有較強(qiáng)的抗干擾性，能更有效地消除垂直交叉黑色指引線的干擾，以及指引線外黑色圖像的影響，始終跟蹤目標(biāo)指引線?！　×硗?，較之前兩種算法，跟蹤邊緣檢測(cè)算法的時(shí)間復(fù)雜度更低，因此效率更高。但值得注意的是第一行的左邊緣位置對(duì)整個(gè)目標(biāo)指引線的搜尋影響很大，一旦它的位置和實(shí)際導(dǎo)引線偏差較大，就會(huì)產(chǎn)生一連串的錯(cuò)誤，這是不可容忍的?！　⊥ㄟ^(guò)比較本系統(tǒng)選擇了效率更高，更可靠的跟蹤邊緣檢測(cè)法。流程圖如圖所示： 　　2.結(jié)論　　本文中圖像處理和路徑信息識(shí)別的方法，并對(duì)不同時(shí)刻不同位置采集到的圖像的

10、處理效果進(jìn)行比較研究，結(jié)合實(shí)際環(huán)境中的圖像特點(diǎn)，確定出適合于本研究的圖像處理算法。提出了改善路徑信息辨識(shí)速度和精度的方法。參考文獻(xiàn)：［1］張文志，呂恬生．基于改進(jìn)的遺傳算法和模糊邏輯控制的移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航［J］．機(jī)器人．2003，25(1)：1［2］邱茂林，馬頌德，李毅．計(jì)算機(jī)視覺中攝像機(jī)定標(biāo)綜述［J］．自動(dòng)化學(xué)報(bào)．2000，26(1)：44-45［3］吳文琪，孫增圻．機(jī)器視覺中的攝像機(jī)定標(biāo)方法綜述［J］．計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究．2004，21(2)：4-5［4］David A．Forsyth Jean Ponce．計(jì)算機(jī)視覺--一種現(xiàn)代方咖．北京：電子工業(yè)出版社．2004［5］田志宏，曹建光，劉秀紅．超聲波傳感器在電動(dòng)輪椅車上的應(yīng)用研究［J］．傳感器技術(shù)學(xué)報(bào)．2007，200)：719-720