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1、第37卷第2期吉首大学学报(自然科学版)Vol.37No.22016年3月JournalofJishouUniversity(NaturalScienceEdition)Mar.2016文章编号:10072985(2016)02002604∗基于红外激光亮线识别的室内机器人自主充电系统设计黄颖1,赵晗1,李高2(1.湖南大学信息科学与工程学院通信工程系,湖南长沙410082;2.广东工业大学计算机学院,广东广州510000)摘要:移动机器人自主充电一直是机器人领域的关键技术.针对国内外自主充电技术算法复杂、成本高、引导范围小的问题,提出了红外激光亮线引导对接的方案,该方案较好地解决
2、了移动机器人2m范围内自主充电的问题.仿真实验证明了本方案的高效性.关键词:自主充电;移动机器人;图像识别;红外激光中图分类号:TP242.6文献标志码:ADOI:10.3969/j.cnki.jdxb.2016.02.007移动机器人一般使用机载蓄电池提供电源,通常只能提供数小时的运行时间,所以自主充电成为移动[1]机器人亟待解决的问题.20世纪40年代,Walter等首先对移动机器人自主充电进行了研究,采用追踪[2]光源的方法寻找充电站.YutaS等使用Yamabico-Liv机器人在已知环境地图的条件下,利用环境地图[3]引导机器人寻找充电站.卡内基梅隆大学开发出了Sage机
3、器人,在充电站上方设置一个三维路标,通过[4]机器人上的CCD对路标进行识别,引导机器人寻找充电站.NourbakhshIR等研发了自主充电的导游机器人,采用在充电站上方设置色块并结合IR二极管发送红外信号的方法引导机器人寻找充电站.Sil-[5][6]vermanMCtffu结合里程计和色块识别分别对远程和近程对接方法进行了相关研究.郝宗波等使用∗[78]A算法做了返回充电站的路径规划研究.上述方法存在设备和管理维护成本较高、实用性差等缺陷.笔者使用一款与企业合作自主研发的清洁机器人进行自主充电,在机器人上方配备红外接收器及摄像头作为主要传感器,改善了当前市场上单纯使用红外进行引
4、导对接充电的效率低、范围小等问题.1硬件系统设计为解决室内机器人自主充电过程中精确近程对接的问题,运用接触式的充电方式,用已知的环境地图进行远程引导.为保证机器人进行精确对接,将近程对接分别由红外信号和激光亮线进行引导,解决了单纯由红外信号进行引导算法效率低的问题.1.1充电站及机器人的设计自主充电系统的模型如图1所示.该模型主要由红外发射器、激光发射器和供电接口构成.由功率130mW、波长960nm、发射角度90°、最长覆盖距离2m的红外发射管完成红外发射,由功率5mW、波长808nm、角度100°的一字线红外激光完成激光发射,供电接口为移动机器人充电提供电源.充电站工作时,红外
5、信号及激光的覆盖效果示意如图2所示,扇形部分为红外信号覆盖的范围,中间黑线为激光映射到地面上的亮线.室内机器人的模型如图3所示.运动底座采用圆形移动平台,在移动平台前方安装一个红外信号接收∗收稿日期:20151226基金项目:教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET120166)作者简介:黄颖(1973—),男,湖南汩罗人,湖南大学通信工程系博士研究生,主要从事激光与通信研究.第2期黄颖,等:基于红外激光亮线识别的室内机器人自主充电系统设计27管,上面安装一个用来识别激光亮线的摄像头.红外接收管的接收角度为90°,摄像头的像素大小为640×480,接收光线波长范围为400~100
6、0nm.为降低周围环境对摄像头接收激光亮线的影响,在摄像头内安装一个808nm窄通滤波片.1.2激光亮线的识别为了能让机器人准确地寻找到充电站,必须识别出图像中激光亮线所处的位置及其角度.笔者采用图像处理的方法,先对原始图像进行预处理,根据预处理的结果识别出图像中的激光亮线,之后就可以计算出其所处的位置及角度.原始图像如图4a所示,其归一化后的直方图如图4b所示.由图4b可知,激光亮线的像素值集中在0.9之后.以0.9作为阈值对原始图像进行二值化就可以将激光亮线与周围环境分离出来.通过hough变换提取激光亮线所在的直线.峰值提取效果见图4c,直线标记结果见图4d.由提取出直线的上
7、下端点就可以计算激光所处的位置及角度.图4激光亮线识别过程2软件系统设计对接算法主要解决室内机器人处于红外区域内的精确对接问题.当处于红外区域外时,即距离充电站大于2m时,需要机器人在已有的地图上搜索路径,回到充电站附近;当处于红外区域内时,机器人可以搜28吉首大学学报(自然科学版)第37卷索到激光亮线,通过激光亮线的反馈,调整机器人的姿态,逐渐靠近充电站,从而完成对接.如果出现错位对接,那么机器人后退1m,重新调整姿态进行对接.系统对接过程如图5所示.图5系统对接过
