移动体视觉导航用多功能路标及综合导航方法

摘要

移动体视觉导航用多功能路标及综合导航方法。解决现有导航方法实时性不高、造价昂贵、路径不易改变等问题。本发明提供的多功能路标包括圆盘式路标主体和圆盘上用于指示下一路标所在方向和判断车体是否偏转的两个指针状结构的路标辅助部分。综合导航方法包括：依据行走路线将路标序列水平铺设在移动体上方；通过镜头获取场景图像，然后进行识别定位以及移动体纠偏，使移动体沿着设定的路线行走。基于该路标的导航算法不用对整幅图像进行处理，减少了计算量，提高了系统的实时性。基于该路标和导航算法的移动体不仅可以前进，还可以按原路线返回。

说明书

【技术领域】：本发明属于移动体的视觉导航技术领域。

【背景技术】：视觉导航是移动体领域中的一个重要研究方向，具有很好的应用前景。

目前，视觉导航大致分为两类，一类需要事先建模，且算法复杂，实时性不高；另一类基于人为铺设的路标，这种方法不需要事先建模，且路径灵活，但因为需要对整个场景进行搜索而导致算法复杂，实时性差，观测物易丢失。

【发明内容】：本发明目的是解决现有导航方法实时性不高、造价昂贵、路径不易改变等问题，提供一种简单、经济，路径可随意改变且实时性高的移动体视觉导航算法及适合该算法的路标。

本发明提供的移动体视觉导航用多功能路标设计为表盘式组合结构，路标主体是半径为R的圆盘，圆盘圆心为路标中心，圆盘上设有两个用于指示下一路标所在方向和判断车体是否偏转的指针状结构的路标辅助部分，即第一辅助部分和第二辅助部分；路标的主体与辅助部分采用两种不同的颜色。

路标辅助部分形状设计为梯型结构，其宽度为R，辅助部分内侧距离圆心为R/2，其中路标的第二辅助部分能够以圆盘的圆心为中心正负旋转90度。

一种移动体的综合导航方法，包括：

1)、将一组以上所述的多功能路标序列水平间隔铺设在移动体移动路径的上方；

2)、路标的识别定位，包括：

计算搜索范围；

对搜索范围内的图像进行前期处理；

计算路标的位置；

3)移动体导航，包括：

步骤1：判断是否需要寻找下一个路标，即判断当前路标中心纵坐标是否大于设定阈值T(需要寻找新路标的阈值)，如果是则利用路标的第二辅助部分与路标中心预测下一路标所在方位，并将下一路标设为当前路标；

步骤2：利用路标中心与图像中心或路标第一辅助部分的关系，判断移动体是否跑偏，如果是则计算移动体的偏转角度。

所述的对搜索范围内的图像进行前期处理包括，对搜索范围内的图像进行颜色识别，利用路标主体部分和辅助部分的比例关系和位置关系排除其它颜色类似但不是路标的物体的干扰。

所述的计算路标的位置包括：

利用路标主体部分和辅助部分的比例关系和位置关系计算路标的中心位置；

在中心位置附近进行模板匹配，精确定位路标的中心位置。

本发明的优点和积极效果：

1、设计了一种新型路标，与传统路标相比，该路标为组合式结构，可以较好的排除颜色类似但非路标的物体的干扰，可以用于复杂环境。2、所发明的路标可以采用纸张、塑料等材质制成，非常经济，并且该路标结构简单，铺设方便，路径可随意改变。3、基于该路标的导航算法不仅可以对车体进行定位，还可以方便的计算车体的偏转角度，从而进行纠偏。4、基于该路标的导航算法不用对整幅图像进行处理，减少了计算量，提高了系统的实时性。5、基于该路标和导航算法的移动体不仅可以前进，还可以按原路线返回。

【附图说明】：

图1为路标外形示意图；

图2为导航算法流程图；

图3为预测下一路标位置示意图；

图4为路标中心不在图像中心时的移动体偏转角度示意图；

图5为路标中心在图像中心时的移动体偏转角度示意图；

图6为导航场景图；

图7为路标定位实例图；

图8为预测下一路标位置实例图；

图1中，1路标主体，2路标第一辅助部分，3路标第二辅助部分。

图4，图5中，虚线为移动体无偏转时的图片和路标在图片中的位置，实线为移动体偏转时的图片和路标在图片中的位置。

图7中，4搜索范围，5识别结果，6定位结果

图8中，7下一路标预测结果，8识别结果，9搜索范围。

【具体实施方式】：

实施例1：多功能路标设计

如图1所示，本发明提供的移动体视觉导航用多功能路标设计为表盘式组合结构，路标主体1是半径为R的圆盘，圆盘圆心为路标中心，圆盘上设有两个用于指示下一路标所在方向和判断车体是否偏转的指针状结构的路标辅助部分，即第一辅助部分2和第二辅助部分3；路标的主体与辅助部分采用两种不同的颜色，如主体采用黄色，辅助部分采用紫色。

路标辅助部分形状设计为梯型结构，其宽度为R，辅助部分内侧距离圆心为R/2，其中路标的第二辅助部分3能够以圆盘的圆心为中心正负旋转90度。

实施例2：综合导航方法

移动体的综合导航方法，包括：

1)、将一组实施例1所述的多功能路标序列水平间隔铺设在移动体移动路径的上方；

2)、路标的识别定位，包括：

计算搜索范围

对搜索范围内的图像进行前期处理，包括，对搜索范围内的图像进行颜色识别，利用路标主体部分和辅助部分的比例关系和位置关系排除其它颜色类似但不是路标的物体的干扰。

计算路标的位置：

利用路标主体部分和辅助部分的比例关系和位置关系计算路标的中心位置；

在中心位置附近进行模板匹配，精确定位路标的中心位置。

3)移动体导航，包括：

步骤1：(参见图3)判断是否需要寻找下一个路标，即判断当前路标中心纵坐标是否大于设定阈值T(需要寻找新路标的阈值)，如果是则利用路标的第二辅助部分与路标中心预测下一路标所在方位，并将下一路标设为当前路标；

步骤2：(参见图4，图5)利用路标中心与图像中心或路标的第一辅助部分的关系，判断移动体是否跑偏，如果是则计算移动体的偏转角度。

本发明导航方法的具体过程如下：

在规定的路线上方间隔一定距离水平铺设路标；将镜头垂直于水平面向上固定在移动体顶部。导航时，实时获取图像，计算路标在图像中的位置，引导移动体依据路标所构成的路线行走，算法流程如图2所示。

关键算法如下：

1.已知图像中心坐标为(X，Y)，需要重新寻找下一个路标的判断阈值为T，两路标在图像中距离为L，假设路标中心坐标为(X₀，Y₀)，第一辅助部分的中心坐标为(X₁，Y₁)，第二辅助部分的中心坐标为(X₂，Y₂)。

2.判断是否需要寻找新路标：如果Y₀>T，则认为当前路标可以丢弃，应重新寻找新的路标。

3.预测下一路标(新路标)所在位置公式(参见图3)：

X₀′＝X₀+L×cosα

Y₀′＝Y₀-L×sinα

其中：$\alpha =\arccos \frac{X_2-X_0}{\sqrt{{(X_2-X_0)}^2+{(Y_2-Y_0)}^2}}$                 ——公式1

4.判断移动体是否偏转及偏转角度θ计算公式：

若X₀＝X且Y₀<Y则认为移动体无偏转

否则认为偏转，计算偏转角：

如图4所示，当X₀≠X时：$\theta =\arctan \frac{X_0-X}{Y_0-Y}$        ——公式2

如图5所示，当X₀＝X时：$\theta =\arctan \frac{X_1-X_0}{Y_1-Y_0}$         ——公式3

若θ>0，则移动体需要逆时针旋转θ；

若θ<0，则移动体需要顺时针旋转|θ|；

若θ＝0，则移动体不偏转；

导航实例及计算结果

路标中心计算实例：如图7所示，图中4所示黑色区域为搜索区域，5所示高亮部分为处理后的路标，6所示白色方框的中心即为路标中心。

移动体偏转角度判断与计算实例：如图7所示

已知X＝360，Y＝288，T＝275，X₀＝270，Y₀＝275，

因为Y₀>T不成立，所以不用寻找新路标，

又因为X≠X₀所以移动体有偏转(参见图4)，将上述参数带入公式2可得：

小车需要逆时针旋转81.781°。

预测下一路标位置实例：如图8所示

已知T＝275，X₀＝270，Y₀＝277，X₂＝288，Y₂＝258，L＝170

因为Y₀>T成立，所以需要寻找新路标(下一路标)。

(参见图3)将上述参数带入公式1可得：

X₀′＝270+170×cos46.6°＝386.79≈386

Y₀′＝277-170×sin46.6°＝153.75≈153

(386，153)即为新路标的位置，图中9所示黑色区域为搜索区域，8所示的高亮部分为处理后的路标，7所示白色方框的中心即为预测的下一路标中心。