1 引言

移動機器人是機器人學一個重要分支，且隨著相關技術的迅速發展，它正向著智能化和多樣化方向發展，應用廣泛，幾乎滲透所有領域。于春和采用激光雷達的方式檢測道路邊界，效果較好，但干擾信號很強時，就會影響檢測效果。付夢印等提出以踢腳線為參考目標的導航方法，可提高視覺導航的實時性。

這里采用視覺導航方式，機器人在基于結構化道路的環境下實現道路跟蹤，目標點的停靠，以及導游解說，并取得較好的效果。

2 導覽機器人簡介

導覽機器人用在大型展覽館、博物館或其他會展，引導參訪者沿著固定路線參訪，向參訪者解說以及進行簡單對話。因此導覽機器人必須具有自主導航、路徑規劃、智能避障、目標點的停靠與定位、語音解說以及能與參訪者進行簡單對話等功能，并具有對外界環境快速反應和自適應能力。基于層次結構，導覽機器人可分為：人工智能層、控制協調層和運動執行層。其中人工智能層主要利用CCD攝像頭規劃和自主導航機器人的路徑，控制層協調完成多傳感信息的融合，而運動執行層完成機器人行走。圖1為智能導覽機器人的總體結構框圖。

3 導覽機器人設計

3.1 人工智能層硬件實現

考慮到移動機器人控制系統要求處理速度快、方便外圍設備擴展、體積和質量小等要求，因此上位機選用PC104系統，其用C語言編程。采用攝像頭，采集機器人前方的視覺信息，為機器人視覺導航，路徑規劃提供依據。外設麥克和揚聲器，當機器人到達目標點后，進行導覽解說。

3.1.1 控制協調層的硬件實現

機器人的選取應取決于機器人的工作需要和應用特點。這里選用超聲波傳感器、傳感器、羅盤及，采集機器人周圍環境信息，為機器人避障、路徑規劃提供幫助。利用處理平臺，通過總線驅動，驅動機器人行走。

導覽機器人要求傳感器精度稍高，重復性好，抗干擾能力強，穩定性和可靠性高。機器人在行進過程中必須能夠準確獲得其位置信息，數字羅盤可靠輸出航向角，陀螺儀偏移并進行必要修正，以保證機器人行走的方向不偏離。采用超聲波傳感器和紅外傳感器相結合的方法獲取前方障礙物信息。該系統設計選用6個超聲波傳感器和6個紅外傳感器。其中，正前方和正后方各1個，其余4個超聲波傳感器分別位于正前方和正后方的兩邊，夾角為45°，紅外傳感器分別安裝在超聲波傳感器的正上方1～2 cm處。超聲波傳感器主要通過測距實現避障，而紅外傳感器主要是用于補償超聲波傳感器的盲區，判斷近距離是否有障礙物。

3.1.2 運動執行層的硬件實現

該智能導覽機器人的執行機構采用直流伺服電機。這里選用三洋電機Super_L (24 V/3.7 A)額定輸出功率為60 W，最大空載轉速為3 000 r/rain，并帶500線的碼盤，使機器人完成相應動作。導覽機器人采用閉環控制，通過光學碼盤測量車輪速度的實際值并反饋給微控制器。基于實際轉速與給定轉速的差值，驅動器按一定的計算方法(如D算法)調整相應電壓，如此反復，直到達到給定轉速。機器人調速采用FAULHABER的 MCDC2805實現。它能實現速度同步性能，同時轉矩波動最小，內置PI調節器能準確到達指定位置。當配備Super_L電機及集成編碼器時，即使在轉速非常低的情況下，也能達到0.180的定位控制精度。

3.2 導覽機器人軟件設計

通過USB攝像頭或其他攝像頭采集導覽機器人前方的視覺信息，通過圖像處理算法處理，使機器人能夠進行路徑規劃和自主導航。通過接收下層的多傳感融合信息，能夠實現近距離的避障，因此在遇到障礙物時進行報警。到達目標點后，能夠語音解說，解說完后能與參訪者進行簡單對話。

4 視覺導航

視覺導航是移動機器人一種導航方式，并且基本視覺導航的研究是未來移動機器人導航的主要發展方向之一。該視覺子系統在整個系統中的作用是將攝像頭采集周圍環境的視覺信息進行圖像理解，并根據圖像處理算法控制機器人運動。所謂“圖像理解”就是通過處理圖像數據來獲得對圖像所反映的場景的理解，包括圖像中含有哪些物體以及它們在圖像中的位置。罔像中蘊含豐富信息，只需從中提取出有用信息即可。因此，罔像理解算法往往是根據具體目的而制定的，有一定的適用條件和局限性。

4.1 圖像預處理

原始圖像為Logieh攝像頭采集的一幅室內用藍色標簽制作的結構化道路圖片，像素大小為320x240，首先將原始圖像進行灰度變換，并通過選取合適的閾值進行二值化處理。然后提取罔像有用信息，通過形態學的膨脹腐蝕等操作提取前進方向。如圖2所示。

圖3為常見的邊緣算子檢測效果比較。從圖3中可看出ny和Sobel算子檢測效果相對好些，其中Sobel算子對噪聲具有平滑作用，能提供較為精確的邊緣方向信息。這里采用Sobel算子進行檢測，如圖4所示。

根據圖4，系統通過hough變換檢測兩條直線的位置，測出圖像的兩條邊緣線離兩端的像素大小，再根據實際地面距離進行標定，便可獲知機器人所在位置。

4.2 模板匹配算法

模板匹配技術是圖像目標識別技術中一個重要的研究方向，具有算法簡單、計算量小以及識別率高等特點，目前在目標識別領域得到廣泛應用。它是用一個較小的圖像，將模板與源圖像相比較，確定在源圖像中是否存在與該模板相同或相似的區域，若該區域存在，可確定其位置并提取該區域。它常采用模板與源圖像對應區域的誤差平方和作為測度。

設f(x，y)為MxN的源圖像，g(s，t)為SxT(s≤M，T≤N)的模板圖像，則誤差平方和測度定義為：

當A為常數時，則可用2B相匹配，當D(x，y)取得最大值時，便認為模板與圖像相匹配。通常假設A為常數時會產生誤差。嚴重時將無法正確匹配，因此可用歸一化互相關作為誤差平方和測度，定義為：

4.3 模板匹配改進算法

但是按模板匹配算法求匹配計算工作量非常大，考慮到相關是卷積的一種特定形式以及 計算功能的強大，采用方法，在頻域中計算后再進行逆變換即可求出。圖像和定位模板圖像旋轉180°的傅里葉變換后作點乘運算，再求其逆 FFT變換并返回空間域值也就相當于相關運算。在求取空間域值的最大值后，再根據最大值選取合適的閾值，便可確定目標點的位置。實驗中在模板匹配成功后，可將目標和背景顏色二值化，并用紅色“十”號，不斷更新數據信息。將停靠點設定在自己期望的像素位置(如圖像的中心位置偏下)，然后自動調整機器人位置，設計成如圖5形式，可知機器人需要向右行駛。

圖6為視覺導航算法流程。

5 實驗結果與結論

基于以上設計，對進行機器人運動控制和路徑規劃進行實驗。實驗分別采用Matlab語言進行圖像仿真，能夠自動選擇合適的閾值分割，并得到較好的邊緣檢測，然而在實驗中有時會因為光照強度或其他因素影響，在進行閾值分割時不能達到理想效果，在 V環境下能夠控制機器人運動，模板匹配取得較好效果，后續將著重在Visual C++6.0環境進行圖像處理方法研究。這樣可以更好控制機器人運動。總之，該系統設計可使機器人能夠在復雜多變的環境下準確識別圖像信息，并做出正確決策，完成所需動作，從而實現既定目標。

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