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  • 全方位视觉技术及其在智能移动机器人领域的应用研究等三篇论文 很适合研究该领域的人 很不错的资源
  • 来,基于机器视觉的智能机器人在工业等各个领域中得到了广泛的应用.本文针对应用中遇到的一些问题,提出了将机器视觉与嵌入式系统相结合的思想.开发了一种通用的嵌入式系统平台,进行操作系统的移植和图像匹配等算法...

    来,基于机器视觉的智能机器人在工业等各个领域中得到了广泛的应用.本文针对应用中遇到的一些问题,提出了将机器视觉与嵌入式系统相结合的思想.开发了一种通用的嵌入式系统平台,进行操作系统的移植和图像匹配等算法的研究,并将其应用于移动机器人的视觉导航,取得了较好的效果。

        随着Internet技术与信息家电、工业控制技术等的结合日益紧密,嵌入式设备与Internet的结合已成为大势所趋。此时期新的微处理器层出不穷,要求嵌入式操作系统的设计更加便于移植,支持更多的微处理器。 嵌入式系统的开发需要强大的硬件开发工具和软件支持包。通用计算机上使用的新技术、新观念开始逐步移植到嵌入式系统中,如嵌入式数据库、移动代理、实时CORBA等。各类嵌入式Linux操作系统在全球数以百万计爱好者的合力开发下迅速发展,由于具有源代码开放、系统内核小、执行效率高、网络功能强,多媒体人机交互界面友好等特点,很适合信息家电等嵌入式系统的需要。

        一、嵌入式系统的技术特点

        早期的嵌入式系统设计方法,通常采用“硬件优先”原则,即在只粗略估计软件任务需求的情况下,首先进行硬件设计与实现。然后,在此硬件平台上再进行软件设计。因而很难达到充分利用软硬件资源,取得最佳性能的效果。同时,一旦需要对设计进行修改时,整个设计流程将重新进行,这对成本和设计周期的影响很大。这种传统的设计方法只能改善软件/硬件各自的性能,在有限的设计空间不可能对系统做出较好的性能综合优化,在很大程度上依赖于设计者的经验和反复实验。

        上世纪90年代以来,随着电子系统功能的日益强大和微型化,硬件和软件也不再是截然分开的两个概念,而是紧密结合、相互影响的。因而出现了软硬件协同(codesign)设计方法,即使用统一的方法和工具对软件和硬件进行描述、综合和验证。在系统目标要求的指导下,通过综合分析系统软硬件功能及现有资源,协同设计软硬件体系结构,以最大限度地挖掘系统软硬件能力,避免由于独立设计软硬件体系结构而带来的种种弊病,得到高性能低代价的优化设计方案。

        二、嵌入式系统的发展趋势

        在网络、通信、微电子发展的基础上,以及势不可挡的数字化信息产品的强大需求推动下,嵌入式技术具有广阔的发展创新空间。

        (1) 低功耗、高性能、高可靠性的系统需求对我国芯片设计是一个机遇。以嵌入式处理 器为领头的国产CPU、片上系统(SoC)、片上网络系统(NoC)将有很大的发展。

        (2) Linux正逐渐成为嵌入式操作系统的主流;J2ME技术也将对嵌入式软件的发展产生深远影响。目前自由软件技术备受青睐,并对软件技术的发展产生了巨大的推动作用。嵌入式操作系统内核不仅需要具有微型化、高实时性等基本特征,还将向高可信性、自适应性、构件组件化方向发展;支撑开发环境将更加集成化、自动化、人性化;系统软件对无线通信和能源管理的功能支持将日益重要。近几年来,为使嵌入式设备更有效地支持Web服务而开发的操作系统不断推出。这种操作系统在体系结构上采用面向构件、中间件技术,为应用软件乃至硬件的动态加载提供支持,即所谓的"即插即用",在克服以往的嵌入式操作系统的局限性方面显示出明显的优势。

        (3) Java虚拟机与嵌入式Java将成为开发嵌入式系统的有力工具。嵌入式系统的多媒体化将变成现实。它在网络环境中的应用已是不可抗拒的潮流,并将占领网络接入设备的主导地位。

        (4) 嵌入式系统与人工智能、模式识别技术的结合,将开发出各种更具人性化、智能化的实际系统。智能手机、数字电视,以及汽车电子的嵌入式应用,是这次机遇中的切入点。伴随网络技术、网格计算的发展,以嵌入式移动设备为中心的"无所不在的计算"将成为现实。

        三、嵌入式系统在机器人技术中的应用

        不论是在工业控制中,还是在商业领域里,机器人技术都得到了广泛的应用。从用于生产加工的传统工业机器人到丰富大众生活的现代娱乐机器人,都与嵌入式系统密不可分。现有的大多数机器人,都采用单片机作为控制单元,以8位和16位最为常见,其处理速度较低,没有操作系统,无法实现丰富的多任务功能,系统的潜力没有得到充分的发掘和应用。

        基于ARM9的机器人视觉系统的目标是在选定好的S3C2410平台上移植并配置Linux操作系统,针对平台和应用的特点,制作合适的文件系统,为机器人视觉系统构建稳定的软硬件开发环境。其次编写应用程序,通过S3C2410平台,从USB摄像头实时采集图像,并利用这款嵌入式处理器的强大运算能力,对图像进行后期的处理,完成目标识别与定位,作为机器人动作单元的输入。最后针对机器人关节所使用的电机,编写特定的设备驱动程序,保证操作系统可准确地控制机器人动作,响应视觉处理的结果,开发一套完整的"机器人视觉系统"。

        1. 硬件平台的选型和搭建

        机器人系统如图1所示。全身由24个舵机组成,控制24个关节。通过对舵机的控制,可实现机器人的动作。


    图1 开发中使用的机器人

     

     (1) 视觉系统

        采用USB摄像头作为视觉采集器件。其优点是接口通用,驱动丰富,传输速率快。同时,Linux操作系统对于USB设备的支持较好,方便了应用程序的编写和调试。网眼(WebEye)v2000摄像头,采用了ov511芯片(Linux源代码中有相应的驱动程序),适合用于开发。

        这里采用高端的32位嵌入式微处理器:基于ARM体系结构的S3C2410芯片(由三星公司生产),其主频为200MHz。它提供了丰富的内部设备:分开的16kB指令Cache和16kB数据Cache、MMU虚拟存储器管理、LCD控制器、支持NAND Flash系统引导、系统管理器、3通道UART、4通道DMA、4通道PWM定时器、I/O端口、RTC、8通道10位ADC和触摸屏接口、IIC-BUS接口、USB主机、USB设备、SD主卡和MMC卡接口、2通道的SPI以及内部PLL时钟倍频器。S3C2410采用了ARM920T内核,0.18μm工艺的CMOS标准宏单元和存储器单元。

        (2) 硬件平台组成

        见图2,一块核心母板,配备CPU、16MB的NOR Flash、64MB的NAND Flash、32MB的SDRAM,并设置系统从NAND Flash启动;一块外设电路板,负责系统和外设器件的连接,布设有2个USB接口、1个UART口、24个3针插座(用 于控制机器人的关节)以及电源接口等。核心母板与外设电路板通过内存插槽进行连接。


    图2 硬件电路

        分开设计的好处有:升级核心母板可实现系统处理能力的提高;而更换外设电路则可适应不同的应用。这样就大大节约了硬件成本,对于开发和调试也是非常有利的。同时,核心母板本身就是一个最小系统,在嵌入式系统设计中,保证最小系统的可靠性是开发的第一步。

        调试核心母板以及外设电路至工作正常。确保开发板与PC机通信(利用Windows下的超级终端工具,通过串口线连接开发板与PC机)。

        2. 软件平台的构建和配置

        目前,越来越多的嵌入式系统采用了Linux作为操作系统。Linux功能强大,运行稳定,驱动齐全,配置灵活,内核紧凑,从来就与嵌入式系统有密不可分的关系。Linux内核版本众多,其中2.4系列比较成熟,在嵌入式平台中应用广泛,资料齐全。这里使用Linux-2.4.18-rmk7-pxa1版本。

        a. 配置开发板软件环境

        将系统引导程序(俗称bootloader,其功能相当于PC机中的BIOS)烧写进入S3C2410核心母板。这里采用了三星公司推荐的vivi程序。通过对vivi中参数的设置,完成对Flash的分区。

        b. 配置、编译、下载内核

        (1) 下载源代码,在PC端建立交叉编译环境;armv4l-unknown-linux-gcc可以将Linux内核编译为适用于ARM体系结构的二进制代码;

        (2) 配置内核:使用make menu-config命令,将USB设备支持、USB摄像头驱动(针对OV511芯片)、NAND Flash驱动,以及挂载嵌入式文件系统所需要的驱动程序静态编译到内核中;

        (3) 编译内核:使用交叉编译工具,将源代码编译为可执行二进制内核镜像,生成文件zImage;

        (4) 下载内核:将zImage通过串口线,利用vivi的数据烧写功能,下载到Flash的内核分区中(kernel);

        c. 制作文件系统

        嵌入式系统中常见的文件系统有CRAMFS、JFFS、JFFS2、YAFFS等。考虑到实际的需求,这里采用了CRAMFS。在内核配置时对CRAMFS的驱动代码进行静态编译,并且利用mkcramfs工具制作经过仔细裁剪的文件系统映像,利用vivi的烧写指令下载到Flash的root分区。最终的文件系统映像小于3MB,这是由嵌入式系统较为紧张的存储资源决定的。

        启动系统,通过PC机的超级终端,可看到启动信息:包括内核的版本、Flash分区表、交叉编译器的版本,以及内核中静态编译的组件等。

        3. 驱动程序的编写和应用程序的开发

        视觉功能的最终实现,首先需要为机器人的关节电机编写驱动程序,使操作系统可完成对机器人动作的控制,作为对视觉结果的响应。视觉绝非最终目的,而是机器人获取信息的一种途径,其根本目的在于为机器人的动作、行为提供策略或数据支持。单纯的视觉并没有意义。
    机器人全身的关节均为舵机。舵机结构简单,控制方便,外部只有3个引脚:电源、地、PWM信号。对舵机的控制实际上就是要产生频率、脉宽合适的PWM波。

        S3C2410芯片内部集成4个PWM发生单元。驱动程序利用其中的一个作为机器人头部电机的控制信号源,通过改写寄存器的值,改变频率和占空比,产生期望的PWM波。

        将驱动程序交叉编译为模块,在系统启动后动态地插入内核中。模块加载前独立于内核,方便了驱动程序的调试。编写简短的测试程序,确认关节电机可以正常工作。

        这里为机器人视觉系统搭建了一个实际的应用场景:活动的目标小球在背景中运动,期望机器人可以识别目标并对其定位,最后控制头部跟随目标运动(好像机器人在盯着活动目标观察一样)。

        机器人视觉处理程序的主要功能为:

        (1) 从USB摄像头实时读取视频数据,进行简单的预处理;

        (2) 随后进行图像处理,主要完成空域的图像增强。通过对图像进行二值化,将目标小球从背景中提取出来;

        (3) 计算目标的位置,进而计算出机器人头部的旋转角度,通过舵机驱动程序,控制机器人头部转动到目标所在角度,实现对目标物体的跟踪。

        经过实验,机器人头部可较好地跟踪目标,实现了视觉原型系统。

        4. 拓展性工作

        机器人视觉系统的开发只是嵌入式系统在机器人领域中应用的一个方面。事实上,还有很多值得我们继续去实现的子系统,诸如语音系统(语音识别、语音输出)、行走控制(设计算法,实现平稳的行走)、网络系统(未来的机器人将不再会是独立的个体,多机器人的协同工作是必然的趋势;同时,机器人同其他设备的连接需求也越来越迫切)等等。应当承认,虽然目前的嵌入式处理器已经具备了比较强大的功能,但是受功耗、体积、成本因素的限制,在实时视频(音频) 处理、多媒体协同计算等方面,其速度仍然无法满足需求;所以,更强劲的嵌入式处理器也是将来在为机器人选择控制单元时的重要考虑因素。

        四、嵌入式系统的前景

        从本文所述的机器人视觉系统中就可看出嵌入式系统的强大功能与广阔应用领域。在当今数字信息和网络技术高速发展的后PC(Post-PC)时代,嵌入式系统已被广泛应用于移动计算平台(PDA、掌上计算机)、信息家电(数字电视、机顶盒、网络设备)、无线通信设备(智能手机、股票接收设备)、工业/商业控制(智能工控设备、POS/ATM 机)、电子商务平台、甚至军事应用等诸多领域,其前景无疑是令人非常乐观的。

     本文转自feisky博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/feisky/archive/2009/11/09/1598787.html,如需转载请自行联系原作者


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    机器视觉是人类认知世界最重要的功能手段,生物学研究表明,人类获取外界信息75%依靠视觉系统. 目前,市场上已有多种高效视觉专用硬件处理器及芯片等电子器件,并且随着计算机技术的进步,更先进的算法被相继发明,如采用网格分布式处理系统能够有效的提高运算的效率。

    机器视觉在服务机器人的应用主要有扫地机器人和自动驾驶.

    扫地机器人

    目前实现自主规避障碍&规划路线的扫地机器人的技术路径主要有两类,机器视觉技术和激光雷达导航技术。基于机器视觉的扫地机器人,指通过摄像头获取图像,通过算法实现规划路径、躲避障碍。

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    根据IFR统计数据显示,2014年全球家务机器人销售额达到12亿美元,同比增长24%。同时,根据GFK数据,2015年中国扫地机器人市场零售规模在50亿元人民币左右,这一数字在2018年将增长至120亿元人民币,市场空间巨大。

    自动驾驶领域

    机器视觉在自动驾驶中的应用主要有以下两个方面:

    一、障碍物检测

    准确率是车辆自动驾驶过程中安全性的重要保证。在行驶过程中,障碍物的出现是不可预知的,也就无法根据现有的电子地图避开障碍物,只能在车辆行驶过程中及时发现, 并加以处理。当前,由于自动驾驶环境的不成熟,关于障碍物的定义尚没有统一的标准。因此, 可以认为一切可能妨碍车辆正常行驶的物体和影响车辆通行的异常地形都是车辆行驶过程中的障碍物。目前来看,算法主要有以下三种:1. 基于特征的;2. 基于光流场的;3. 基于立体视觉的。在三种算法中,基于立体视觉的因为既不需要障碍物的先验知识, 对障碍物是否运动也无限制, 还能直接得到障碍物的实际位置而成为主流研究方向。但其对摄像机标定要求较高。而在车辆行驶过程中,摄像机定标参数会发生漂移, 需要对摄像机进行动态标定。

    二、道路检测

    自动导航是自动驾驶的必要条件,自动驾驶过程中,道路检测主要是为了确定车辆在道路中的位置和方向,以便控制车辆按照正确的路线行驶。另外,它还为后续的确定搜索范围,以及缩小的搜索空间,降低算法复杂度和误识率。然而由于现实中的道路多种多样,在加上光照、气候等各种环境因素的影响,道路检测是一个十分复杂的问题。至今仍无一个通用的算法,现有算法基本上都对道路做了一定的假设。通常采用的假设有:1特定兴趣区域假设;2道路等宽假设;3道路平坦假设。另外,道路平坦假设也为障碍物定义提供参考。

    根据麦肯锡、高盛的预测,在2022年左右,会出现呈一定规模的的无人驾驶汽车应用趋势。到2030年左右,无人驾驶汽车将进入汽车消费市场。朗锐智科(www.lrist.com)认为机器视觉作为一种给机器人带来视觉功能的关键技术,机器视觉应用广泛。从工业视觉到计算机视觉,从人机交互到自动驾驶,从虚拟现实到物体自动识别,机器视觉都能担当着重要角色。

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    清洁效率、便利性是衡量扫地机器人性能的重要指标,因此能够自主导航避障、高效清洁目标区域,是扫地机器人发展的必然趋势,目前几乎所有扫地机器人厂商都在开发自主导航式的扫地机器人。当前实现自主避障&规划路线的技术路径主要有2类,一类是采用机器视觉技术,一类采用激光雷达导航技术,由于两类技术各具优缺点,未来有可能根据特点适用于不同场合,共同引领行业未来。

    扫地机器人机器视觉.jpg

    激光雷达导航扫地机器人,指采用一线低成本激光雷达获得周围物体的距离信息,并通过智能算法规划路径、躲避障碍。采用激光雷达导航的扫地机器人,优势在于:精度较高(厘米级)、可应用于较大(半径为5米的激光雷达能够覆盖80平方米的空间);缺点在于:无法探测到落地玻璃、花瓶等高反射率物体(激光打到此种物体无法接收散射光)、旋转的激光雷达可能会出现寿命问题。

    基于机器视觉的扫地机器人,指通过摄像头获取图像,通过算法实现规划路径、躲避障碍。基于机器视觉的扫地机器人,优势在于:对室内物体没有要求,适配于各种室内居室;缺点在于:从目前来看,定位精度比激光导航低(会出现定位误差积累)、售价比激光导航扫地机器人高。

    基于机器视觉技术的扫地机器人,目前市面上产品是采用SLAM(实时定位与制图)技术,能够通过摄像头观测房间,识别房间的标志物体及主要特征,通过三角定位原理绘制出房间地图进行导航,从而确认自身在房间里的位置、哪里已经清洁过、哪里还需要清洁。

    朗锐智科(www.lrist.com)认为,扫地机器人在技术方面已经相对成熟,能够实现高效率高质量的清洁功能,取代吸尘器;在需求方面,自主自动地进行扫地等清洁任务也可以很好地切合当今人们追求更高质量生活,渴望解放更多个人时间的需求.

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    本周三飞桨开发者说直播将为你带来一些启示。华夏天信(北京)机器人有限公司,使用百度飞桨开源深度学习平台开发了各种巡检机器人,或代替工人进行危险环境的巡检工作,或帮助企业有效监管工作人员行为和设备故障,及时报警,都显著提高了企业安全生产系数。

    那么深度学习算法在巡检机器人的应用中有何优势?又如何落地?智能机器人的未来有哪些想象空间?更多关于智能机器人的产业应用和未来展望,本周三飞桨开发者说,与高强博士相约B站直播间,我们一起畅想创新型特种机器人的未来!

    直播时间:3月17日(周三)19:00-20:00

    直播方式:飞桨B站直播间

    相关产品:PaddleDetection、PaddleX

    (入群交流,获取直播链接)

    讲师介绍

    高强,工学博士后,1999年至2009年期间本科、硕士、博士就读于哈尔滨工业大学电力电子与电力传动专业,曾任美国国际整流器IR公司运动控制部资深研发工程师, IEEE IAS Beijing分会秘书长,国家重点研发计划子课题负责人。拥有20年机器人核心零部件研发经验,10年能源矿业从业经验,现任华夏天信(北京)机器人有限公司总经理。

    直播介绍

    主题:《飞桨AI赋能巡检机器人系统》

    大纲:

    • 巡检机器人系统需求及解决方案

    • 主流巡检机器人核心技术与应用

    • 深度学习方案在垂直行业的应用

    • 创新型特种机器人前景与展望

    飞桨开发者说Live

    每周三晚上,都有飞桨开发者技术专家(PPDE)或飞桨社区开发者在 B 站与大家见面交流。错过了往期直播的小伙伴,可以到 B 站搜索飞桨 PaddlePaddle 回顾之前的直播哟。

    飞桨(PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,是中国首个开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台,包括飞桨开源平台和飞桨企业版。飞桨开源平台包含核心框架、基础模型库、端到端开发套件与工具组件,持续开源核心能力,为产业、学术、科研创新提供基础底座。飞桨企业版基于飞桨开源平台,针对企业级需求增强了相应特性,包含零门槛AI开发平台EasyDL和全功能AI开发平台BML。EasyDL主要面向中小企业,提供零门槛、预置丰富网络和模型、便捷高效的开发平台;BML是为大型企业提供的功能全面、可灵活定制和被深度集成的开发平台。

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空空如也

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机器人视觉技术的应用领域