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CN109857102B - 一种基于相对位置的轮式机器人编队与跟踪控制方法 - Google Patents

一种基于相对位置的轮式机器人编队与跟踪控制方法 Download PDF

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CN109857102B CN201910051172.4A CN201910051172A CN109857102B CN 109857102 B CN109857102 B CN 109857102B CN 201910051172 A CN201910051172 A CN 201910051172A CN 109857102 B CN109857102 B CN 109857102B
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Abstract

本发明属于机器人编队和计算机视觉技术领域,一种基于相对位置的轮式机器人编队与跟踪控制方法,包括以下步骤:(1)安装三个轮式机器人,(2)构建实验场景地图,标记目标点,并实现多点顺序导航,(3)获得目标物体在双目视觉相机坐标系的相对位置信息,(4)设计实现ZigBee无线通讯部分,(5)编队队形的设计与实现,(6)队形变换的设计与实现,(7)实现整个编队的行进。本发明具有以下优点:一是、领航者轮式机器人以多点顺序导航的形式近似的实现了领航者轮式机器人沿实验场景中线行进,采用圆弧上采4个点的近似方法实现转弯,简单可行。二是、采用的领航者‑跟随者这种队形形式,容易实现编队队形变换。

Description

一种基于相对位置的轮式机器人编队与跟踪控制方法
技术领域
本发明涉及一种基于相对位置的轮式机器人编队与跟踪控制方法,属于机器人编队和计算机视觉技术领域。
背景技术
近年来,随着机器人技术、网络通信技术和自动控制技术的不断发展,多个机器人协调合作研究引起了众多领域研究者的关注,并在军事、空间探索、交通控制、医疗与服务行业等领域展现了广阔的应用前景。多个机器人协调合作可以完成单一机器人难以完成的任务。其中编队问题是多个机器人协调合作中的一个典型性的问题。多个机器人编队控制技术是指多个机器人群体在向特定目标或者特定方向运动的过程中,相互之间保持预定的几何形态,如四边形、三角形、直线等队形,同时又要适应环境约束的控制技术。
目前,多机器人编队大多采用视觉动作捕捉系统、超宽带(UWB)系统等进行全局位置信息获取,其系统存在成本高昂、安装复杂、维护困难等缺点。特别是在新的环境下,安装系统需要校准后才能使用。而且,在室内等障碍物多的环境下,避免遮挡是主要问题,当前的解决办法只是增加设备数量,导致系统的成本增加。基于这两方面的考虑,其实际应用极其困难。有必要提出一种新的策略,克服全局信息获取的困难,易于实际应用,降低系统成本。
发明内容
为了克服现有技术中存在的不足,本发明目的是提供一种基于相对位置的轮式机器人编队与跟踪控制方法,该方法旨在综合应用多个传感器,基于机器人之间的相对位置以实现多个轮式机器人编队控制的目的。多个传感器的综合运用充分结合各个传感器的优点,将整个系统整合到一起,激光雷达通过发射激光束,探测目标位置与周围环境信息。由于雷达在工作的时候不受有源干扰影响,以激光为探测手段,获得的数据具有精度高,实时好,数据稳定等特点,适合用于机器人的导航;双目视觉的优点是在单目摄像头识别图像的基础上可以通过视差原理计算获得场景的深度信息;无线通信保证个体之间进行信息交互,实现协同作业。基于相对位置避免了获取全局位置信息,降低系统复杂度。
为了实现上述发明目的,解决已有技术中所存在的问题,本发明采取的技术方案是:一种基于相对位置的轮式机器人编队与跟踪控制方法,包括以下步骤:
步骤1、安装三个轮式机器人,包括一个领航者轮式机器人和两个跟随者轮式机器人,领航者轮式机器人以Kobuki轮式机器人为平台,以Jetson TK1单板计算机模块为上位机,搭载RPlidar A2二维激光雷达和ZigBee无线通讯模块,以尾部蓝色靶标作为标志物;跟随者轮式机器人以Kobuki轮式机器人为平台,以笔记本电脑为上位机,搭载ZED双目视觉相机和ZigBee无线通讯模块,以尾部红色靶标作为标志物;
步骤2、构建实验场景地图,标记目标点,并实现多点顺序导航,领航者轮式机器人利用搭载的RplidarA2二维激光雷达采用Hector的方法构建高精度的实验场景地图,并在已经构建好的实验场景地图上沿实验场景中线标记一系列的目标点,进而实现多点顺序导航,为整个编队提供行进路径;采用多点顺序导航的方式,实现领航者轮式机器人在实验场景的中线上行驶,最大限度的避免跟随者轮式机器人碰撞两侧墙壁;在拐角处,由于彩色靶标在轮式机器人的尾部,领航者轮式机器人要顾及跟随者轮式机器人的识别角度而不能进行直角转弯,而采用圆弧上采4个点的近似方法实现转弯;
步骤3、获得目标物体在双目视觉相机坐标系的相对位置信息,具体包括以下子步骤:
(a)、获取目标物体的像素坐标与深度信息,运行双目视觉相机,在HSV色彩空间利用颜色特征识别目标物体,取识别到的目标物体图像的中心点为测距点,该点的像素坐标为(u,v),与深度图像进行匹配获得该点的深度信息d;
(b)、获取目标物体在双目视觉相机坐标系中的三维空间位置,设目标物体在双目视觉相机坐标系中的三维空间位置为(X,Y,Z),则像素坐标系与双目视觉相机坐标系的三维坐标转换的矩阵形式为:
Figure BDA0001950820180000031
其中Zc为子步骤(a)获得的深度信息d,f为摄像机焦距,dx为每个像素在x轴上的物理尺寸,dy为每个像素在y轴上的物理尺寸,最终获得目标物体在双目视觉相机坐标系的三维空间位置为(X,Y,Z),再转换成相对位置信息;
步骤4、设计实现ZigBee无线通讯部分,ZigBee无线通讯模块采用协调器-终端的模式,领航者轮式机器人上的ZigBee协调器以广播的传输方式向跟随者轮式机器人上的ZigBee终端发送信号,信号内容为相应队形下设定的目标轮式机器人在跟随者轮式机器人视野中的相对位置信息,即相对角度和距离;
步骤5、编队队形的设计与实现,三个轮式机器人编队采用一字队形和三角队形两种编队形式,跟随者轮式机器人利用搭载的ZED双目视觉相机,通过计算机视觉的方法对目标轮式机器人上的彩色靶标进行识别与定位,确定相对位置关系,进而构成相应的编队队形;三角形编队中,在左侧跟随者轮式机器人双目视觉视野中,领航者轮式机器人位于左侧跟随者轮式机器人右前方偏角θ为25-35度,两个轮式机器人之间距离l为70-80厘米处;在右侧跟随者轮式机器人双目视觉视野中,领航者轮式机器人位于右侧跟随者轮式机器人左前方偏角θ为25-35度,两个轮式机器人之间距离l为70-80厘米处,由此构成三角形队形;一字形编队中,设置领航者轮式机器人为1号车,三角形编队中右侧跟随者轮式机器人为2号车,左侧跟随者轮式机器人为3号车;在2号车双目视觉视野中,1号车位于2号车正前方距离l为70-80厘米处,在3号车双目视觉视野中,2号车位于3号车正前方距离l为70-80厘米处,由此构成一字形队形;
步骤6、队形变换的设计与实现,在编队以三角形队形行进过程中,右侧跟随者轮式机器人变为直线跟随领航者轮式机器人行进,左侧跟随者轮式机器人原地待命等待右侧跟随者轮式机器人,当右侧跟随者轮式机器人出现在其视野中,左侧跟随者轮式机器人立即对右侧跟随者轮式机器人进行直线跟随行进,最终在行进的过程中实现编队队形的变换,即由三角形队形变换为一字形队形;
步骤7、实现整个编队的行进,在编队行进的过程中,领航者轮式机器人通过ZigBee无线通讯模块实时地向两个跟随者轮式机器人发送队形保持与变换的指令信号,两个跟随者轮式机器人根据接收到的相应信号调整与目标轮式机器人的相对位置,最终实现整个编队的行进。
本发明有益效果是:一种基于相对位置的轮式机器人编队与跟踪控制方法,包括以下步骤:(1)安装三个轮式机器人,(2)构建实验场景地图,标记目标点,并实现多点顺序导航,(3)获得目标物体在双目视觉相机坐标系的相对位置信息,(4)设计实现ZigBee无线通讯部分,(5)编队队形的设计与实现,(6)队形变换的设计与实现,(7)实现整个编队的行进。与已有技术相比,本发明具有以下优点:一是、基于相对位置关系的应用避免了获取全局坐标信息,易于实际应用;二是、领航者轮式机器人以多点顺序导航的形式近似的实现了领航者轮式机器人沿实验场景中线行进,以及采用圆弧上采4个点的近似方法实现转弯,简单可行,最大限度的消除编队行进受实验场景的影响;三是、采用的领航者-跟随者这种队形形式,可描述任意队形结构,容易实现编队队形变换。
附图说明
图1是本发明方法步骤流程图。
图2是领航者轮式机器人示意图。
图3是跟随者轮式机器人示意图。
图4是实验场景示意图。
图5是构建地图与多点顺序导航示意图。
图6是弧度圆角转弯示意图。
图7是目标物体识别效果图。
图8是目标物体三维定位示意图。
图9是ZigBee无线通讯示意图。
图10是三角形编队示意图。
图11是一字形编队示意图。
图12是编队变换效果图。
图中:(a)是编队变换前的三角形队形效果图。
(b)和(c)是编队变换过程的效果图。
(d)是编队变换后的一字形队形效果图。
图13是编队行进效果图。
图中:(a)是编队进入拐角前以一字形队形行进效果图。
(b)、(c)和(d)是一字形队形转弯处理效果图。
(e)和(f)是编队驶出拐角逐渐恢复一字形队形效果图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明。
如图1所示,一种基于相对位置的轮式机器人编队与跟踪控制方法,包括以下步骤:
步骤1、安装三个轮式机器人,包括一个领航者轮式机器人和两个跟随者轮式机器人,领航者轮式机器人如图2所示,它是以Kobuki轮式机器人为平台,以Jetson TK1单板计算机模块为上位机,搭载RPlidar A2二维激光雷达和ZigBee无线通讯模块,并以尾部蓝色靶标作为标志物;跟随者轮式机器人如图3所示,它是以Kobuki轮式机器人为平台,以笔记本电脑为上位机,搭载ZED双目视觉相机和ZigBee无线通讯模块,并以尾部红色靶标作为标志物。
步骤2、构建实验场景地图,标记目标点,并实现多点顺序导航,领航者轮式机器人利用搭载的RplidarA2二维激光雷达采用Hector的方法构建高精度的实验场景地图,如图4所示,并在已经构建好的实验场景地图上沿实验场景中线标记一系列的目标点,进而实现多点顺序导航,如图5所示,为整个编队提供行进路径;采用多点顺序导航的方式,实现领航者轮式机器人在实验场景的中线上行驶,最大限度的避免跟随者轮式机器人碰撞两侧墙壁;在拐角处,由于彩色靶标在轮式机器人的尾部,领航者轮式机器人要顾及跟随者轮式机器人的识别角度而不能进行直角转弯,而采用圆弧上采4个点的近似方法实现转弯,如图6所示,实线为理想的圆弧轨迹,虚线为采用近似方法后的轨迹。
步骤3、获得目标物体在双目视觉相机坐标系的相对位置信息,具体包括以下子步骤:
(a)、获取目标物体的像素坐标与深度信息,运行双目视觉相机,在HSV色彩空间利用颜色特征识别目标物体,如图7所示。取识别到的目标物体图像的中心点为测距点,该点的像素坐标为(u,v),与深度图像进行匹配获得该点的深度信息d;
(b)、获取目标物体在双目视觉相机坐标系中的空间位置,如图8所示,设目标物体在双目视觉相机坐标系中的三维空间位置为(X,Y,Z),则像素坐标系与双目视觉相机坐标系的三维坐标转换的矩阵形式为:
Figure BDA0001950820180000061
其中Zc为子步骤(a)获得的深度信息d,f为摄像机焦距,dx为每个像素在x轴上的物理尺寸,dy为每个像素在y轴上的物理尺寸,最终获得目标物体在双目视觉相机坐标系的三维空间位置为(X,Y,Z),再转换成相对位置信息。
步骤4、设计实现ZigBee无线通讯部分,ZigBee无线通讯模块遵循ZStack协议,在IAR软件工具下对传输协议的应用层进行开发,采用协调器-终端的模式,领航者轮式机器人上的ZigBee协调器以广播的传输方式向跟随者轮式机器人上的ZigBee终端发送信号,信号内容为相应队形下设定的目标轮式机器人在跟随者轮式机器人视野中的相对位置信息,即相对角度和距离,如图9所示。
步骤5、编队队形的设计与实现,如图10和图11所示,三个轮式机器人编队采用一字队形和三角队形两种编队形式,跟随者轮式机器人利用搭载的ZED双目视觉相机,通过计算机视觉的方法对目标轮式机器人上的彩色靶标进行识别与定位,确定相对位置关系,进而构成相应的编队队形;三角形编队中,在左侧跟随者轮式机器人双目视觉视野中,领航者轮式机器人位于左侧跟随者轮式机器人右前方偏角θ为30度,两个轮式机器人之间距离l为75厘米处;在右侧跟随者轮式机器人双目视觉视野中,领航者轮式机器人位于右侧跟随者轮式机器人左前方偏角θ为30度,两个轮式机器人之间距离l为75厘米处,由此构成三角形队形;一字形编队中,设置领航者轮式机器人为1号车,三角形编队中右侧跟随者轮式机器人为2号车,左侧跟随者轮式机器人为3号车;在2号车双目视觉视野中,1号车位于2号车正前方距离l为75厘米处;在3号车双目视觉视野中,2号车位于3号车正前方距离l为75厘米处,由此构成一字形队形;
步骤6、队形变换的设计与实现,在编队以三角形队形行进过程中,如图12(a)所示;右侧跟随者轮式机器人变为直线跟随领航者轮式机器人行进,左侧跟随者轮式机器人原地待命等待右侧跟随者轮式机器人,如图12(b)所示;当右侧跟随者轮式机器人出现在左侧跟随者轮式机器人视野中,左侧跟随者轮式机器人立即对右侧跟随者轮式机器人进行直线跟随行进,如图12(c)所示;最终在行进的过程中实现编队队形的变换,如图12(d)所示,即由三角形队形变换为一字形队形;
步骤7、实现整个编队的行进,在编队行进的过程中,领航者轮式机器人通过ZigBee无线通讯模块实时的向两个跟随者轮式机器人发送队形保持与变换的指令信号,两个跟随者轮式机器人根据接收到的相应信号调整与目标轮式机器人的相对位置,最终实现整个编队的行进。以一字形队形转弯为例,编队进入拐角前以一字形队形行进,如图13(a)所示;由于一字形队形的长度原因,继续采用原有队形会造成3号车碰撞拐角墙壁,故当领航者轮式机器人进入拐角圆弧区域时,向跟随者轮式机器人发送一字形队形转弯处理的控制指令,在2号车双目视觉视野中,1号车位于2号车左前方45°75厘米处,在3号车双目视觉视野中,2号车位于3号车正前方75厘米处,如图13(b),图13(c),图13(d)所示;领航者轮式机器人驶出拐角圆弧区域后,向跟随者轮式机器人发送控制指令,在2号车双目视觉视野中,1号车位于2号车正前方75厘米处,在3号车双目视觉视野中,2号车位于3号车正前方75厘米处,逐渐恢复一字形队形,如图13(e),图13(f)所示。

Claims (1)

1.一种基于相对位置的轮式机器人编队与跟踪控制方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤1、安装三个轮式机器人,包括一个领航者轮式机器人和两个跟随者轮式机器人,领航者轮式机器人以Kobuki轮式机器人为平台,以Jetson TK1单板计算机模块为上位机,搭载RPlidar A2二维激光雷达和ZigBee无线通讯模块,以尾部蓝色靶标作为标志物;跟随者轮式机器人以Kobuki轮式机器人为平台,以笔记本电脑为上位机,搭载ZED双目视觉相机和ZigBee无线通讯模块,以尾部红色靶标作为标志物;
步骤2、构建实验场景地图,标记目标点,并实现多点顺序导航,领航者轮式机器人利用搭载的RplidarA2二维激光雷达采用Hector的方法构建高精度的实验场景地图,并在已经构建好的实验场景地图上沿实验场景中线标记一系列的目标点,进而实现多点顺序导航,为整个编队提供行进路径;采用多点顺序导航的方式,实现领航者轮式机器人在实验场景的中线上行驶,最大限度的避免跟随者轮式机器人碰撞两侧墙壁;在拐角处,由于彩色靶标在轮式机器人的尾部,领航者轮式机器人要顾及跟随者轮式机器人的识别角度而不能进行直角转弯,而采用圆弧上采4个点的近似方法实现转弯;
步骤3、获得目标物体在双目视觉相机坐标系的相对位置信息,具体包括以下子步骤:
(a)、获取目标物体的像素坐标与深度信息,运行双目视觉相机,在HSV色彩空间利用颜色特征识别目标物体,取识别到的目标物体图像的中心点为测距点,该点的像素坐标为(u,v),与深度图像进行匹配获得该点的深度信息d;
(b)、获取目标物体在双目视觉相机坐标系中的三维空间位置,设目标物体在双目视觉相机坐标系中的三维空间位置为(X,Y,Z),则像素坐标系与双目视觉相机坐标系的三维坐标转换的矩阵形式为:
Figure FDA0003024797370000021
其中ZC为子步骤(a)获得的深度信息d,f为双目视觉相机焦距,dx为每个像素在x轴上的物理尺寸,dy为每个像素在y轴上的物理尺寸,最终获得目标物体在双目视觉相机坐标系的三维空间位置为(X,Y,Z),再转换成相对位置信息;
步骤4、设计实现ZigBee无线通讯部分,ZigBee无线通讯模块采用协调器-终端的模式,领航者轮式机器人上的ZigBee协调器以广播的传输方式向跟随者轮式机器人上的ZigBee终端发送信号,信号内容为相应队形下设定的目标轮式机器人在跟随者轮式机器人视野中的相对位置信息,即相对角度和距离;
步骤5、编队队形的设计与实现,三个轮式机器人编队采用一字队形和三角队形两种编队形式,跟随者轮式机器人利用搭载的ZED双目视觉相机,通过计算机视觉的方法对目标轮式机器人上的彩色靶标进行识别与定位,确定相对位置关系,进而构成相应的编队队形;三角形编队中,在左侧跟随者轮式机器人双目视觉视野中,领航者轮式机器人位于左侧跟随者轮式机器人右前方偏角θ为25-35度,两个轮式机器人之间距离l为70-80厘米处;在右侧跟随者轮式机器人双目视觉视野中,领航者轮式机器人位于右侧跟随者轮式机器人左前方偏角θ为25-35度,两个轮式机器人之间距离l为70-80厘米处,由此构成三角形队形;一字形编队中,设置领航者轮式机器人为1号车,三角形编队中右侧跟随者轮式机器人为2号车,左侧跟随者轮式机器人为3号车;在2号车双目视觉视野中,1号车位于2号车正前方距离l为70-80厘米处,在3号车双目视觉视野中,2号车位于3号车正前方距离l为70-80厘米处,由此构成一字形队形;
步骤6、队形变换的设计与实现,在编队以三角形队形行进过程中,右侧跟随者轮式机器人变为直线跟随领航者轮式机器人行进,左侧跟随者轮式机器人原地待命等待右侧跟随者轮式机器人,当右侧跟随者轮式机器人出现在其视野中,左侧跟随者轮式机器人立即对右侧跟随者轮式机器人进行直线跟随行进,最终在行进的过程中实现编队队形的变换,即由三角形队形变换为一字形队形;
步骤7、实现整个编队的行进,在编队行进的过程中,领航者轮式机器人通过ZigBee无线通讯模块实时地向两个跟随者轮式机器人发送队形保持与变换的指令信号,两个跟随者轮式机器人根据接收到的相应信号调整与目标轮式机器人的相对位置,最终实现整个编队的行进。
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Multi-robot navigation in formation via sequential convex programming;Javier Alonso-Mora等;《2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)》;IEEE;20151217;第4634-4641页 *
基于ROS的AGV多目标点导航系统研究及实现;吴慧超;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》;中国学术期刊(光盘版)电子杂志社;20180415(第04期);第1-80页 *
基于视觉的多机器人协作SLAM研究;苑全德;《中国博士学位论文全文数据库 信息科技辑》;中国学术期刊(光盘版)电子杂志社;20170215(第02期);第1-124页 *

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