基于雙計(jì)算機(jī)的仿人機(jī)器人的視覺(jué)跟蹤系統(tǒng)

引言
　　仿人機(jī)器人的頭部視覺(jué)跟蹤系統(tǒng)利用視覺(jué)信息作為反饋，來(lái)規(guī)劃機(jī)器人的頭部運(yùn)動(dòng)使其能實(shí)時(shí)的跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。視覺(jué)跟蹤是仿人機(jī)器人的重要功能之一，它的研究對(duì)于仿人機(jī)器人的自主導(dǎo)航、人機(jī)交互以及視覺(jué)伺服都具有極其重要的意義。

　　視覺(jué)跟蹤的實(shí)時(shí)性是仿人機(jī)器人的重要性能要求之一。針對(duì)這一系統(tǒng)要求，近年來(lái)有很多學(xué)者設(shè)計(jì)出了多種系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。文[1]中作者設(shè)計(jì)了一種基于CAN總線的分布式的仿人機(jī)器人的控制系統(tǒng)，其中的視覺(jué)系統(tǒng)通過(guò)無(wú)線局域網(wǎng)與控制系統(tǒng)進(jìn)行通訊。日本仿人機(jī)器人ASIMO的運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)采用集中式控制方式，視覺(jué)系統(tǒng)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)與運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)通訊[2]。一臺(tái)計(jì)算機(jī)難以滿足視覺(jué)跟蹤的實(shí)時(shí)性要求，為了實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)跟蹤，本文提出并實(shí)現(xiàn)了一種基于MemoLink通訊的雙計(jì)算機(jī)的視覺(jué)跟蹤系統(tǒng)。該系統(tǒng)通訊可靠、體積小，便于將兩臺(tái)計(jì)算機(jī)安置于仿人機(jī)器人的胸腔內(nèi)。

　　目標(biāo)分割的穩(wěn)定性是機(jī)器人視覺(jué)跟蹤系統(tǒng)的重要要求之一，近幾年來(lái)很多學(xué)者對(duì)這個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行了研究，大多數(shù)的機(jī)器人目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)選用了單一的圖像信息，有的采用了物體的顏色信息[3]，有的采用了物體的輪廓信息[4]。然而在復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化的室內(nèi)背景下，單一的圖像信息不能保證系統(tǒng)穩(wěn)定的分割出目標(biāo)。多種圖像信息的融合是解決目標(biāo)物體識(shí)別穩(wěn)定性的方法之一[5]。本文中作者提出了一種集成深度、顏色和形狀信息的逐步逼近目標(biāo)區(qū)域的快速目標(biāo)分割方法

　　1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

　　仿人機(jī)器人BHR1的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示，其全身有32個(gè)自由度，其中頭部有2個(gè)自由度，可以在兩個(gè)方向上自由轉(zhuǎn)動(dòng)，即左右轉(zhuǎn)動(dòng)和上下轉(zhuǎn)動(dòng)。面部放置兩只CCD攝像頭作為視覺(jué)傳感器來(lái)模擬人的眼睛。采用SVS立體視覺(jué)處理系統(tǒng)處理視覺(jué)信息，SVS系統(tǒng)提供了每幀圖像的深度圖像[6]。

圖1 仿人型機(jī)器人（BHR1）跟蹤系統(tǒng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

　　兩臺(tái)計(jì)算機(jī)置于機(jī)器人的胸腔內(nèi)，其中一臺(tái)計(jì)算機(jī)負(fù)責(zé)視覺(jué)信息的處理，另外一臺(tái)負(fù)責(zé)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制。前者被稱之為信息處理子系統(tǒng)，后者被稱為運(yùn)動(dòng)控制子系統(tǒng), 兩臺(tái)計(jì)算機(jī)通過(guò)Memolink進(jìn)行通訊。信息處理子系統(tǒng)利用Windows強(qiáng)大的多媒體功能來(lái)處理立體視覺(jué)信息，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的快速分割以及物體的運(yùn)動(dòng)估計(jì)和預(yù)測(cè)。運(yùn)動(dòng)控制子系統(tǒng)以Linux/RT-Linux實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)作為平臺(tái)，保證了機(jī)器人控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。除了頭部運(yùn)動(dòng)關(guān)節(jié)，運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)負(fù)責(zé)仿人機(jī)器人全部關(guān)節(jié)的控制。Memolink 是系統(tǒng)間進(jìn)行快速通信的一種有效解決方案,是連接信息處理子系統(tǒng)和運(yùn)動(dòng)控制子系統(tǒng)的橋梁。具有通信速度快和通信前無(wú)需握手的優(yōu)點(diǎn)。

　　整個(gè)跟蹤過(guò)程執(zhí)行如下的循環(huán)：搜索目標(biāo)――發(fā)現(xiàn)目標(biāo)――匹配――狀態(tài)估計(jì)和預(yù)測(cè)――運(yùn)動(dòng)控制。不同的匹配方法應(yīng)用產(chǎn)生了不同的跟蹤方法。本文中作者提出了一種融合深度、顏色和形狀信息的逐步逼近目標(biāo)區(qū)域的快速分割方法。在實(shí)時(shí)的跟蹤系統(tǒng)中，運(yùn)動(dòng)估計(jì)和預(yù)測(cè)有效的減少了檢測(cè)區(qū)域，提高了系統(tǒng)的跟蹤速度。研究中采用經(jīng)典的卡爾曼濾波器進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的狀態(tài)估計(jì)和預(yù)測(cè)。

　　2 基于多圖像信息的目標(biāo)分割方法

　　視覺(jué)信息處理子系統(tǒng)完成目標(biāo)物體的快速分割，同時(shí)估計(jì)和預(yù)測(cè)目標(biāo)物體的運(yùn)動(dòng)信息，把目標(biāo)物體的位置信息實(shí)時(shí)地傳遞給運(yùn)動(dòng)控制子系統(tǒng)。目標(biāo)識(shí)別的穩(wěn)定性對(duì)整個(gè)跟蹤系統(tǒng)的穩(wěn)定性起著至關(guān)重要的作用。

　　在復(fù)雜背景的非結(jié)構(gòu)化的室內(nèi)環(huán)境下，用于機(jī)器人視覺(jué)跟蹤的圖像信息有：深度、顏色、形狀、邊緣、運(yùn)動(dòng)等?；诙嘈畔⒌倪\(yùn)動(dòng)目標(biāo)的分割方法中，所選取的信息應(yīng)該具有互補(bǔ)性。物體的顏色是物體最顯著的特征，適合用于目標(biāo)的跟蹤。但是當(dāng)背景中包含同樣顏色的物體時(shí)，基于顏色的跟蹤將會(huì)失敗。深度信息有助于系統(tǒng)得到粗略的前景區(qū)域，也就是包含運(yùn)動(dòng)物體的目標(biāo)候選窗口，另外基于深度分割的粗略前景輪廓的獲得計(jì)算量小，速度快?；赗HT（Random Hough transform）算法的形狀檢測(cè)器可以檢測(cè)各種不同的幾何形狀,比如：橢圓形、三角形和多邊形，進(jìn)而把目標(biāo)候選區(qū)域中相同顏色的物體區(qū)別開(kāi)來(lái)。