本發(fā)明涉及機器人領(lǐng)域，具體涉及一種基于機器視覺的機器人自動尋路系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

移動機器人路徑規(guī)劃是機器人領(lǐng)域中一個重要的研究方向，篩選出一條最優(yōu)路徑通常需要一定的準則，例如行走路徑最短、采集的信息量最多等。目前典型的移動機器人自動尋路方法有圖搜索法、柵格法、人工勢場法，目前這些算法都會使得機器人在自動尋路過程中陷入局部最優(yōu)解，不能夠?qū)C器人要到達的目的位置有一個比較長遠路線規(guī)劃，在總體角度上使得機器人不能夠規(guī)劃處最優(yōu)的行走路線。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對上述問題，本發(fā)明旨在提供一種基于機器視覺的機器人自動尋路系統(tǒng)。

本發(fā)明的目的采用以下技術(shù)方案來實現(xiàn)：

一種基于機器視覺的機器人自動尋路系統(tǒng)，包括攝像頭模塊、圖像處理模塊、路徑規(guī)劃模塊、控制模塊和驅(qū)動電機，所述攝像頭模塊用于采集機器人所處環(huán)境的圖像；所述圖像處理模塊用于將攝像頭模塊采集得到的機器人所處環(huán)境的圖像進行高質(zhì)量處理，得到高質(zhì)量的環(huán)境圖像；所述路徑規(guī)劃模塊根據(jù)高質(zhì)量的環(huán)境圖像對機器人的行走路線進行規(guī)劃；所述控制模塊用于控制所述驅(qū)動電機，驅(qū)動機器人移動到目標位置。

本發(fā)明的有益效果為：本發(fā)明通過對采集的圖像進行高質(zhì)量處理，提高機器人自動尋路時的準確度，能夠在距離障礙物較遠的情況下，判斷出障礙物的位置并提前規(guī)劃好前行路線。

附圖說明

利用附圖對本發(fā)明作進一步說明，但附圖中的實施例不構(gòu)成對本發(fā)明的任何限制，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)以下附圖獲得其它的附圖。

圖1是本發(fā)明的框架結(jié)構(gòu)圖；

圖2是本發(fā)明的圖像處理模塊的框架結(jié)構(gòu)圖。

附圖標記：

攝像頭模塊1、圖像處理模塊2、路徑規(guī)劃模塊3、控制模塊4、驅(qū)動電機5、局部處理單元21、全局處理單元22和細節(jié)處理單元23。

具體實施方式

結(jié)合以下應(yīng)用場景對本發(fā)明作進一步描述。

參見圖1，本實施例的一種基于機器視覺的機器人自動尋路系統(tǒng)，包括攝像頭模塊1、圖像處理模塊2、路徑規(guī)劃模塊3、控制模塊4和驅(qū)動電機5，所述攝像頭模塊1連接于所述圖像處理模塊2，用于采集機器人所處環(huán)境的圖像；所述圖像處理模塊2連接于所述路徑規(guī)劃模塊3，用于將攝像頭模塊采集得到的機器人所處環(huán)境的圖像進行高質(zhì)量處理，得到高質(zhì)量的環(huán)境圖像；所述路徑規(guī)劃模塊3連接于所述控制模塊4，根據(jù)高質(zhì)量的環(huán)境圖像對機器人的行走路線進行規(guī)劃；所述控制模塊4連接于所述驅(qū)動電機5，用于控制所述驅(qū)動電機5，驅(qū)動機器人移動到目標位置。

優(yōu)選地，所述攝像頭模塊為ccd攝像機。

優(yōu)選地，如圖2所示，所述圖像處理模塊包括：用于對環(huán)境圖像進行壓縮和消除照度變化的局部處理單元、用于增強環(huán)境圖像全局對比度的全局處理單元和用于對環(huán)境圖像進行細節(jié)增益處理的細節(jié)處理單元。

本發(fā)明上述實施例，通過對采集的圖像進行高質(zhì)量處理，提高機器人自動尋路時的準確度，能夠在距離障礙物較遠的情況下，判斷出障礙物的位置并提前規(guī)劃好前行路線。

優(yōu)選地，所述局部處理單元采用非線性s形傳輸函數(shù)實現(xiàn)環(huán)境圖像壓縮，提高環(huán)境圖像局部對比度，恢復(fù)環(huán)境圖像局部色彩，并將所述攝像頭模塊采集得到的機器人所處環(huán)境的圖像每個像素點與其臨近的像素點的亮度值進行加權(quán)平均來消除照度變化，具體為：

式中，表示坐標位置(p,q)第z個顏色譜段第t個尺度的亮度值，tansig(s)為非線性s形傳輸函數(shù)，s為非線性s形傳輸函數(shù)的變量，kz(p,q)為坐標位置(p,q)第z個顏色譜段的環(huán)境圖像的像素值，*表示卷積運算，f(p,q)為環(huán)繞函數(shù)，p和q分別表示環(huán)境圖像橫坐標值和縱坐標值；

式中，yz(p,q)表示坐標位置(p,q)第z個顏色譜段的亮度值，δt為第t個尺度尺度對應(yīng)的權(quán)重值，且權(quán)重值滿足歸一化條件t為尺度個數(shù)，設(shè)定為大、中和小3個尺度。

本發(fā)明上述實施例，采用非線性s形傳輸函數(shù)取代傳統(tǒng)的對數(shù)函數(shù)來對機器人行進過程中攝像頭模塊采集得到的環(huán)境圖像進行壓縮，提高圖像處理模塊對動態(tài)環(huán)境圖像壓縮的效率，避免機器人運動過快導(dǎo)致圖像畫面滯后，而采用加權(quán)平均的方式對壓縮后的環(huán)境圖像進行處理，消除環(huán)境圖像的亮度變化，保證被壓縮后動態(tài)的環(huán)境圖像色彩具有良好質(zhì)量。

優(yōu)選地，所述全局處理單元包括：

(1)對完成了局部增強后的環(huán)境圖像的灰度級進行直方圖構(gòu)造，并篩選出直方圖中的最大灰度級和直方圖中不為0的灰度級總數(shù)，具體為：

u(1)＝1

式中，u(z)為第z個顏色譜段的灰度級，u(z-1)為第z-1個顏色譜段的灰度級，qz為第z個顏色譜段出現(xiàn)的概率；

(2)采用灰度級變換函數(shù)對環(huán)境圖像的灰度級進行變換處理，以增強環(huán)境圖像的全局對比度，保證環(huán)境圖像信息的完整度，具體為：

式中，r(z)為灰度級變換函數(shù)，int(·)為取整函數(shù)，vmax為環(huán)境圖像灰度級的直方圖中最大灰度級，v為環(huán)境圖像灰度級的直方圖中不為0的灰度級總數(shù)。

本發(fā)明上述實施例，通過構(gòu)造直方圖和灰度級變換的方法來對機器人攝像頭模塊采集得到的環(huán)境圖像進行整體增強，拉伸環(huán)境圖像的對比度，有利于避免環(huán)境圖像細節(jié)被平滑化，使得環(huán)境圖像細節(jié)能夠凸顯，同時確保環(huán)境圖像的清晰度，保證了環(huán)境圖像具有較好的灰度分辨率。

優(yōu)選地，所述細節(jié)處理單元根據(jù)環(huán)境圖像亮度的變化快慢或細節(jié)的豐富程度，將一幅環(huán)境圖像分成細節(jié)區(qū)域、高對比度邊緣區(qū)域和平滑區(qū)域，為實現(xiàn)較大地增益環(huán)境圖像細節(jié)區(qū)域，較小地增益高對比度區(qū)域和平滑區(qū)域的邊緣，采用自定義空間變化增益函數(shù)對環(huán)境圖像細節(jié)進行處理，采用的自定義空間變化增益函數(shù)為：

式中，ψz為第z個顏色譜段的空間變化增益函數(shù)，為坐標位置(p,q)第z個顏色譜段的亮度歸一化后的值，由表征圖像邊緣對比度的大小，yz(p,q)表示坐標位置(p,q)第z個顏色譜段的亮度值，p和q分別表示環(huán)境圖像橫坐標值和縱坐標值；

最后，.將局部處理單元進行局部對比度及顏色增強處理后的環(huán)境圖像、全局處理單元進行全局對比度增強處理后的環(huán)境圖像和細節(jié)處理單元進行細節(jié)增益后的環(huán)境圖像進行融合，合成增強的環(huán)境圖像，并進行輸出。

本發(fā)明上述實施例，采用的自定義空間變化增益函數(shù)對環(huán)境圖像的進行細節(jié)增強處理，有利于環(huán)境圖像的高對比度邊緣區(qū)域和平滑區(qū)域細節(jié)清晰，同時避免了對噪聲的放大，使得環(huán)境圖像的細節(jié)得到更好呈現(xiàn)，大大增強攝像頭模塊對遠距離圖像處理能力，使到遠距離的圖像也能取得較高的清晰度，有利于在路徑規(guī)劃時更加準確。

最后應(yīng)當說明的是，以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對本發(fā)明保護范圍的限制，盡管參照較佳實施例對本發(fā)明作了詳細地說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當理解，可以對本發(fā)明的技術(shù)方案進行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的實質(zhì)和范圍。