基于机器视觉的楼道运送移动机器人

摘要

随着经济社会的发展,机器人应用领域不断扩大,具有自主运送功能的移动机器人已成功应用于工业、军事和民用服务等领域。目前这类机器人大多价格比较昂贵,功能较为单一,且应用在专门的特殊场合,不利于推广使用。本文针对以上问题,设计并搭建了一种体积小、经济、功能较为丰富的基于机器视觉的楼道运送移动机器人(CMR)系统,并开发自主导航算法。该模块化设计的CMR系统操作简单、灵敏可靠,并且可通过开发新的软件算法拓展功能,有望在多种领域较为广泛地应用。
　　 本研究首先分析了现有运送移动机器人的特点,并对本课题所研究的CMR功能需求进行分析,设计了系统的总体方案。总体控制采用模块化体系,利用ARM9作为运动控制的核心器件,以超声传感器和机器视觉系统感知外部环境,并对各个模块的组成部分进行硬件选型。综合考虑CMR的功能和环境要求,采用三轮式移动机构,并将本体设计为三层式结构。其次,设计适用于CMR的定位导航算法。在分析CMR定位导航任务基础上,结合现有移动机器人定位导航算法的特点,采用视觉导航方式,设计出基于门牌标签的定位导航算法。同时,对门牌标签图像的处理过程进行研究.通过对连通区域现有算法应用特点的分析,针对基于线的连通域标记法扫描次数较多,所需内存较大的不足,对该算法进行改进,提出了基于线段的一次逐行扫描算法,相比而言,该算法有效的节约了图像处理时间和内存空间。再次,根据楼道具体环境和CMR所需功能,详细设计了基于行为的路径规划算法。对超声传感器进行性能测试并对障碍物进行分类,采用超声传感器和机器视觉相结合的策略进行避障。同时,重点设计并实现了CMR基本行为及其控制方式,并且通过实验验证其合理性。此外,采用圆弧的避障行为有效的解决了竞争型行为融合机制存在的问题。最后,利用所选硬件搭建CMR系统,将上述算法应用于该系统进行导航试验。导航实验结果有效验证上述算法的正确性和适用性。同时,对导航过程中出现的失败情况分析并查找原因,提出解决方案,再次通过实验进行验证。此外,在总结全文工作后,对本系统提出展望。