[发明专利]基于嵌入式的移动机器人快速视觉定位及远程监控系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种移动机器人导航技术，特别是一种应用嵌入式计算机技术和基于改进SIFT算法的数字图像识别技术相结合的移动机器人远程快速视觉定位系统及方法。

背景技术

图像识别技术作为移动机器人视觉定位系统的核心和基础技术之一，是目前移动机器人视觉定位领域研究的前沿和热点，该技术在移动机器人环境感知、自主定位、类人行为等具体实践中正得到越来越广泛的应用，其图像匹配算法一SIFT算法也逐渐被人们所采用。

SIFT算法是一种提取局部特征的算法，在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量。运用SIFT算法提取的SIFT特征点向量具有如下优点：SIFT特征是图像的局部特征，对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变化性，对视角变化、仿射变换、噪音也保持一定程度的稳定性；独特性好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配；多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。

目前，移动机器人视觉定位为提高视觉识别的实时性大都使用功能强大的工控机进行视觉识别运算，这样造成了机器人系统结构的庞大、冗余度大、功耗高、对环境适应性弱、移动性不好、价格昂贵，且原有的SIFT算法需要较大的计算量，降低了移动机器人定位的实时性。

发明内容

根据背景技术所述，本发明的目的在于避免上述不足，提供一种利用嵌入式计算机技术和基于改进S IFT算法的图像识别技术，可大大降低匹配时间，并能对移动机器人行走路径中的复杂背景、倾斜、形变、污浊、部分遮挡、光线变化的特定标示物进行有效识别，简化移动机器人的结构的基于嵌入式的移动机器人快速视觉定位及远程监控系统及方法。

为了实现上述目的，本发明是通过以下技术方案来实现的：

一种基于嵌入式的移动机器人快速视觉定位及远程监控系统，包括嵌入式底板(1)、嵌入式核心板(2)、图像数据采集模块(3)、数字信号处理模块(4)、通信模块(5)、USB接口(6)、存储模块(7)、摄像头(8)和定位显示终端(9)，其中：在嵌入式底板(1)内设置嵌入式核心板(2)、图像数据采集模块(3)、数字信号处理模块(4)、无线通信模块(5)、USB接口(6)和存储模块(7)，摄像头(8)与嵌入式底板(1)上的USB接口(6)相连接，图像数据采集模块(3)的信号输入端连接到USB接口(6)。

所述的嵌入式核心板(2)为基于ARM的体系结构，图像数据采集模块(3)为具备视频解码功能的CCD/CMOS照相模块，数字信号处理模块(4)为基于DSP的数字信号处理模块，通信模块(5)为无线通信模块。

基于嵌入式的移动机器人快速视觉定位及远程监控方法，它包含下列步骤：

(1)将移动机器人行走路径中的特定标示物景物进行图像采集，并进行处理，得到含有特定标示物图像的原始图像；

(2)制作标示物模板图像，将获得的特定标示物原始图像进行处理，截取标示物的重要部分，制作成标示物模板图像；

(3)运用改进SIFT算法对标示物模板图像进行处理，得到特定标示物模板图像的SIFT特征点向量集合；

(4)利用移动机器人摄像头对机器人周围图像进行采集，存储并进行灰度处理，将图像变成灰度图，得到待识别图像；

(5)运用改进SIFT算法对得到的待识别图像进行处理，得到待识别图像的SIFT特征点向量集合；

(6)将得到的特定标示物模板图像的SIFT特征点向量集合和得到的待识别图像的SIFT特征点向量集合中查找相互匹配的特征点，计算两张图像相对应的匹配特征点集合；

(7)将计算得到的特定标示物模板图像的匹配特征点集合进行处理，根据匹配特征点在特定标示物模板图像中的坐标位置，实现对机器人周围景物的图像识别，最后根据特定标示物代表的坐标位置，确定移动机器人的位置，达到视觉定位的目的，并通过通信模块将定位信息通过网络传送到移动机器人定位显示终端。

所述的特定标示物是移动机器人行走路径中任意的图像；

所述的改进SIFT算法为对每个关键特征点采用6维向量表示；

所述的对标示物模板图像进行处理为通过检测尺度空间极值点、精确定位极值点、为每个关键点指定方向参数及关键点描述子的生成这几步之后提取出对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性SIFT特征向量，并存储在计算机数据库中；