基于三维模型定位算法探究

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1、基于三维模型定位算法探究摘要：为使清洁机器人在清扫的房间中能快速确定自己的位置，根据广角摄像头采集到的墙角画面图像中墙角的三条棱线对应的角度关系，来确定清洁机器人离墙面的距离，进而确定在房间中的位置。首先对广角摄像头釆集到的畸变图像进行校正，再识别提取出墙角棱线，最后依据测量出来的房间的高度和位置信息建立三维模型并利用神经网络模拟数学关系实现定位。仿真与实际数据对比表明，此算法稳定，能够满足清洁机器人的定位需求。关键词：清洁机器人；三维建模；墙角棱线夹角；定位中图分类号：TP391文献标志码：A文章编号：1006-8228(2013)05-21-04Researcho

2、flocationalgorithmbasedonthree-dimensionalmodelsLiuMei,LiuRenping,ChenSaiqing(Collegeofinformationengineering,NorthChinaUniversityofTechnology,Beijing100144,China)Abstract：Inordertomakethecleanrobotquicklypositionitselfintheroom,thedistanceofrobottothewallisdeterminedbasedonanglesofthre

3、elinesfromacornetinthepicturecollectedbywide~anglecameraontherobotandthenitsownpositionintheroomcanbecalculated・Thefirststepistocorrectthedistortedgraphcollectedbycamera・Thesecondstepistoidentifythelinesfromcorner.Finallythepositioningisrealizedby3-dimmathematicalmodelconstmctedbasedont

4、heheightoftheroomandcoordinate・Simulationresultsshowthatthisalgorithmisstableandcanmeettheneedsofpositioning.Keywords:cleaningrobot；three-dimensionalmodels；anglebetweencornerlines；positioning0引言随着人们生活水平的提高和智能家居技术的成熟，清洁机器人已经成为较为普遍使用的日常家电产品。在清洁机器人路径规划过程中，清洁机器人的导航定位是路径规划算法中的一个难点。清洁机器人目前有多种

5、导航方式，根据环境信息的完整程度，导航指示信号类型，导航地域等因素的不同，可以分为地图导航，陆标导航，视觉导航，感知器导航等⑴。本文基于视觉导航进行研究。视觉导航的优点在于探测范围广，能最大采集周围环境信息，缺点是处理图像所需计算量大。我们釆用广角摄像头釆集到的墙角图像信息及超声波检测到的房间高度信息来建立一个三维模型，从而确定清洁机器人在房间中所处的位置，为之后寻找效率最快的全覆盖路径规划作好准备。1广角镜头图像畸变校正1.1畸变校正原理广角镜头光学系统由于摄像机本身的构造，以及制造、安装、工艺等因素导致的各种非线性畸变，如径向畸变，离心畸变和薄棱镜畸变等，其空间点

6、与其图像对应点之间是一种复杂的非线性关系，一般分为径向畸变与切向畸变［2］,Tsai已经证明，对于大多数计算机视觉应用来说，切向畸变可以忽略［3］。因此本文只考虑径向畸变。本文采用平面网络模板法对摄像机图像进行非线性畸变较正。平面模板法的原理是利用一个特定模板，如平面模板或同心圆模板，描述理想图和畸变图之间的地址映射，以实现对图像的非线性校正。1.2平面网格模板法平面网格模板法一般有三个步聚：制定模板，特征点提取和镜头畸变系数求解。网格标定模板可以通过程序自动生成点阵图案来制作，如图1所示，图1中各网格线选用不同的灰度值。图1网格标定板在摄像头显示器窗口，增加一个可视

7、十字架。移动标定模板使模板上的十字架和显示器上观察窗口的十字架重合，此时捕获一副图像。其对应的畸变图如图2所示。图2畸变图像特征点提取步骤如下。理想网格点（x,y）计算：图像中心附近小范围内畸变很小，可以忽略，以中心四邻域的四个网格交点作为无畸变的理想点，由于网格是等间距的，可以推算出其他网格交点的理想坐标。实际网格点（，）提取：由于网格线平行交叉，以网格交点为顶点形成一个解析曲面。远离标定模板中心的网格交点，在成像后，由于镜头的畸变，曲面顶点将发生偏移。假设解析曲面用二元二次多项式拟合，如公式：(1.1)其中，P表示曲面上的灰度值，在像素交点及周围