基于图像识别的平面非完整移动机器人的控制
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摘 要
随着机器人研究的日益深入以及机器视觉与运动控制在机器人相关领域的广
泛运用，图像识别、机器人的运动控制等方面也逐渐成为了研究热点。本文以平
面非完整移动机器人为研究对象，主要讨论了基于图像识别的平面非完整移动机
器人的控制问题。
本文首先概述了国内外机器人的发展与现状、平面非完整移动机器人以及其
运动学模型、模式识别的概况及存在的问题；其次，介绍了图像识别的概况，
Harris
角点检测算法和 SUSAN 角点检测算法，对 Harris 角点检测算法做了改进，在此基
础上提出了新的基于质心角度的字符图像识别算法，并在仿真与实验中验证了算
法的有效性，还与 SUSAN 角点检测算法做了比较；再次，文中提出了基于有界输
入的平面非完整移动机器人的实际镇定问题，针对(2,0)型的机器人设计出了合适的
控制器，并在理论与仿真中证明了控制器的可行性；接着，构建了适合本系统的
平面非完整移动机器人的实验平台，从硬件和软件两方面介绍了此实验平台。
最后，基于这一实验平台，编写了相应的控制程序，实现了基于字符图像识
别的平面非完整移动机器人的控制，通过实验结果验证了控制器的有效性。
关键字：非完整 平面移动机器人 智能控制 图像识别
ABSTRACT
With the robotics research being paid more attention, as well as machine vision and
intelligent control of the robot being extensively used, image recognition and robot
motion control have gradually become a hot subject of search for decades. To the planar
nonholonomic mobile robots the paper focuses on the robot control based on the image
recognition.
First, this paper outlines the development and status of the robot domestic and
abroad, the kinematic model of planar nonholonomic mobile robot and the profile and
the existing problems of pattern recognition. Second, an overview of image recognition,
Harris corner detection algorithm and SUSAN corner detection algorithm are
summarized. Based on the improved Harris corner detection algorithm, a new character
image recognition algorithm, i.e. centroid angle algorithm, is introduced. And the
effectiveness of the algorithm is verified by the simulation and experiments. A
comparison with the SUSAN corner detection algorithm is also done. Third, based on
the real bounded inputs, the practical stabilization of planar nonholonomic mobile robot
is addressed. We also propose a suitable stabilizing controller of (2,0)-type robot. Both
in theory and simulation, the feasibility of the controller is verified; Then, we construct
a experimental platform for the planar nonholonomic mobile robot. Both hardware and
software of this platform are presented.
Finally, on this experimental platform, we program the corresponding control code
and achieve the intelligent control of the planar nonholonomic mobile robot which is
based on the character image recognition. The effectiveness of the controller is verified
through the experimental results.
Key Word: Nonholonomic System, Planar Mobile Robot, Intelligent
Control, Image Recognition
目 录
中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪论 .......................................................... 1
§1.1 课题背景 .................................................... 1
§1.2 平面非完整移动机器人 ....................................... 2
§1.2.1 非完整约束简介 ........................................ 2
§1.2.2 平面非完整移动机器人简介 .............................. 3
§1.2.3 平面非完整移动机器人运动学模型 ........................ 4
§1.3 模式识别概述 ............................................... 5
§1.3.1 模式识别 .............................................. 5
§1.3.2 模式识别方法 .......................................... 6
§1.3.3 模式识别的发展现状与研究热点 .......................... 7
§1.4 课题的来源和研究内容 ........................................ 9
§1.4.1 课题的来源 ............................................ 9
§1.4.2 课题的研究内容 ........................................ 9
第二章 图像识别 ..................................................... 10
§2.1 图像识别 .................................................. 10
§2.2 特征提取 .................................................. 11
§2.2.1 SUSAN 角点检测算法 ................................... 11
§2.2.2 Harris 算法 .......................................... 13
§2.3 Harris 算法的改进 .......................................... 14
§2.3.1 邻域方法去噪 ......................................... 14
§2.3.2 候选角点聚类 ......................................... 15
§2.4 质心角度识别算法 .......................................... 16
§2.5 识别结果 .................................................. 18
第三章 控制算法 ..................................................... 21
§3.1 背景介绍 ................................................... 21
§3.2 (2,0)型移动机器人 ......................................... 22
§3.3 仿真结果 .................................................. 25
第四章 AS-UII 机器人 ................................................ 27
§4.1 机器人平台介绍 ............................................ 27
§4.2 传感器介绍 ................................................ 31
§4.2.1 红外测障 ............................................. 31
§4.2.2 红外测距 ............................................. 33
§4.3 无线通信 ................................................... 35
§4.3.1 无线数传模块特点 ..................................... 35
§4.3.2 通讯接口定义 ......................................... 36
§4.3.3 通讯方式 ............................................. 36
§4.3.4 技术参数 ............................................. 37
§4.4 系统软件设计 .............................................. 38
§4.4.1 系统软件概述 ......................................... 38
§4.4.2 系统软件框架 ......................................... 38
第五章 实验与结果 ................................................... 40
§5.1 实验 ...................................................... 40
§5.2 实验结果 .................................................. 42
第六章 结论与展望 ................................................... 44
附录 ................................................................ 45
参考文献 ............................................................ 57
在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 ...................... 62
致谢 ................................................................ 63
第一章 绪论
1
第一章 绪 论
§1.1 课题背景
自从 1956 年世界上第一台工业机器人的诞生，机器人制造业和机器人学一直
受到国内相关领域专家学者的高度关注，各种相关技术发展十分迅速。作为机器
人学中的一个重要分支，移动机器人同样是科研工作者的研究热点。
近年来，移动机器人被广泛的应用在科学考察、地质勘探、灾难营救等许多
不同的领域，对人类探索宇宙奥秘、征服大自然、了解我们的地球起到了非常重
要的作用。同时也能代替人们在有毒的环境、辐射环境以及粉尘环境等恶劣环境
下作业，已成为一种必不可少的工具。移动机器人典型的行走方式主要有轮式、
履带式和腿足式等。
在20 世纪 60 年代末就已经开始了对移动机器人运动规划[1-4]和控制的研究，
并在 20 世纪 80 年代得到了长足的发展。
1966 年至 1972 年，斯坦福研究院的 Nils
Nilsson 与Charles Rosen 等研制出了一种自主移动机器人，取名为 Shakey[5]。它的
主要目的是研究在复杂环境下机器人系统的实时控制技术，包含了任务规划、运
动规划与导航、机器视觉[6]、目标识别与定位、多种传感器信息处理与融合以及系
统集成等多方面的应用。
20 世纪 90 年代以来，移动机器人的研究向更高层次发展，以研制更高水平的
环境信息传感器与信息处理技术，更强适应能力的移动机器人控制技术，在真实
环境下的运动规划技术为标志[7][8]，如：1997 年，美国 NASA 的空间机器人 Sojanor
登上火星。Sojanor 是一辆自主移动车，其重量为 11.5kg，尺寸为 630×48 毫米，共
有6个车轮。其在火星上的成功应用，引起了全世界广泛的关注。之后 NASA 又
相继研制出了“勇气号”与“机遇号”轮式空间移动机器人并成功发射到了火星
上，到目前为止这两台机器人还在火星上工作。还有，日本的 SONY 公司和 HONDA
公司的移动机器人也代表着移动机器人发展的先进水平。SONY 的机器宠物狗
“AIBO”，以其优秀的机械结构设计使之在任意位置跌倒都能自主站立起来。Honda
的双足机器人“Asimo”能以时速 6公里左右的速度跑步前进，还能给人端茶、倒水
等。
国内移动机器人的研究起步比国外晚，但在 863 计划[9]的支持下，近年来也取
得了诸多成果，其中最为突出的是水下机器人，6000 米水下无缆机器人的成果居
基于图像识别的平面非完整移动机器人的控制
2
世界较高水平。上海交通大学机器人研究所研制的消防侦察机器人，具有防爆和
在危险有害的复杂环境下进行多方位侦察的功能。中国科学院自动化研究研制的
两款仿人机器人，其中一款可以变化出上百种不同的表情，另一款能当场为任何
人画肖像画。清华大学研制的无轨导、全位置“爬行式气电立焊机器人”在世界
上为焊接技术开创了一个新的奇迹，是全球焊接领域中的首创，同时也实现了大
型结构件在工地上的自动化焊接。沈阳自动化所研制的冰雪面移动机器人也在南
极成功完成了实验任务。
§1.2 平面非完整移动机器人
§1.2.1 非完整约束简介
实际中，移动机器人在和外界环境接触的时候，或多或少都会受到某些运动
或者力的约束，这些约束将会对系统的位置、速度或者加速度产生几何或者运动
学特性限制，与之相对应的控制系统可以分为两种：完整约束下的控制系统与非
完整约束下的控制系统[10]。完整约束（也称为几何约束）是指对系统的位置或者
速度的限制可以通过积分变换为广义位置的约束；非完整约束（也称为运动约束）
是指对系统的速度的限制不能够通过积分变换为广义位置的约束[11]。相应的，我
们将具有完整约束的控制系统称之为完整控制系统；而具有非完整约束的控制系
统称之为非完整控制系统。
从物理意义上说，非完整约束大都发生于物体与物体之间有滚动接触的情况
下，典型的例子就是装有轮子的设备在平面上的滚动（不考虑滑动）或者球在平
面上的滚动（不考虑滑动）等。而在现实情况下，非完整约束存在于很多场合，
诸如平面移动机器人、空间机器人、汽车以及电机控制[12-14]等领域。
设位姿空间
Q
是广义坐标，为
1 2
, , , n
q q q q
的一个开子集。对于由广义坐
标
q
和时间
t
所描述的几何约束，可以将一部分广义坐标用其它的广义坐标表示出
来，从而可以使系统降阶，将约束去除。然而，对于由微分方程与时间描述的速
度约束则存在一个可积性的问题。通常情况下，对于位姿空间为
Q
的系统，速度
约束可写成如下的形式：
( ) 0A q q
. (1.1)
其中
( ) k n
A q R
，表示存在
k
个速度约束。具有这种形式的约束我们称为 Pfaffian
约束。如果存在一个矢量值函数
:k
h Q R
，使得
( ) 0 0
h
A q q q
q
. (1.2)
摘要：
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摘要随着机器人研究的日益深入以及机器视觉与运动控制在机器人相关领域的广泛运用，图像识别、机器人的运动控制等方面也逐渐成为了研究热点。本文以平面非完整移动机器人为研究对象，主要讨论了基于图像识别的平面非完整移动机器人的控制问题。本文首先概述了国内外机器人的发展与现状、平面非完整移动机器人以及其运动学模型、模式识别的概况及存在的问题；其次，介绍了图像识别的概况，Harris角点检测算法和SUSAN角点检测算法，对Harris角点检测算法做了改进，在此基础上提出了新的基于质心角度的字符图像识别算法，并在仿真与实验中验证了算法的有效性，还与SUSAN角点检测算法做了比较；再次，文中提出了基于有界输入的...
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2025-01-09 4
作者：牛悦
分类：高等教育资料
价格：15积分
属性：65 页
大小：2.64MB
格式：PDF
时间：2024-11-19
