Постановка задачи визуального сервоуправления с целью точного позиционирования робота
Сформулируем задачу визуального сервоуправления с целью точного выведения MP в позицию, заданную локально относительно подобласти рабочего пространства или его объектов. Пусть имеется базовое изображение I, полученное видеосистемой робота в момент его нахождения в заданном положении (рис.5.1).
На изображении выделено множество естественных визуальных ориентиров, связанных со статичными объектами, где каждый ориентир представлен точкой с координатами в пикселях. Базовое изображение и координаты ориентиров на нем хранятся в базе данных с информацией о рабочем пространстве MP. При повторном выходе в окрестность точки позиционирования (в текущем положении на рис.5.1) MP получает текущее изображение /, в котором выполняется поиск и сопоставление визуальных ориентиров базового изображения. Рассогласование между координатами одинаковых ориентиров базового и текущего изображений используется визуальным сеовооегулятопом для коооекнии положения MP.
Рис.5.1. Схема визуального сервоуправления мобильного робота по естественным ориентирам
При управлении визуальный серворегулятор стремится свести к нулю сигнал ошибки, вычисляемый в виде вектора
где L
- координаты і-го визуального ориентира
на базовом изображении;
- координаты соответствующего визуального
ориентира на текущем изображении; M -число визуальных ориентиров.
Основной проблемой в поставленной задаче является распознавание ориентиров на текущем изображении и корректное сопоставление соответствующих ориентиров текущего и базового изображений.
Для искусственных ориентиров, резко отличающихся от объектов окружающей среды данная проблема решена [256,209]. Однако визуальное сервоуправление в неорганизованных средах с естественными ориентирами является нерешенной проблемой.Сложность использования естественных визуальных ориентиров заклю
чается в том, что они не слишком выделяются среди других объектов окружающей среды. Для них высока вероятность того, что некий ложный ориентир на текущем изображении может быть распознан и сопоставлен как истинный. Трехмерные сцены еще более усложняют задачу за счет возможности перекрытия ориентиров другими объектами. В работе предлагается вероятностный метод, основанный на релаксационном сопоставлении множеств ориентиров [230,271]. Данный метод использует информацию о геометрической связности базовых ориентиров для отбора корректно соответствующих ориентиров на текущем изображении.
Необходимо отметить, что после предварительного корректного сопоставления ориентиров в процессе сервоуправления решается уже другая задача отслеживания движения распознанных ориентиров. Эта задача менее сложна, так как при движении MP к точке позиционирования координаты этих ориентиров в следующих друг за другом видеокадрах изменяются незначительно [265]. Для отслеживания ориентиров могут быть использованы также алгоритмы вычисления оптического потока. Предложенный метод сопоставления ориентиров может быть применен и для решения задач совмещения изображений в стереоскопических СТЗ и задач обработки визуальной информации.
В классическом подходе к визуальному сервоуправлению [265] зависимость между сигналом ошибки и управляемыми координатами робота задается в линеаризованном виде с использованием якобиана J7B виде
где вектор
задает положение и ориентацию робота, а
В общем случае
является функцией ξ, но в некоторой окрестности точки позиционирования мы будем считать эту матрицу постоянной. В таком случае, якобиан может быть вычислен в конечных разностях после получения базового изображения в точке позиционирования, и трех изображений при малых смещениях MP ∆x, ∆y, Δ