[发明专利]一种基于双目视觉的智能避障算法

权利要求书

1.一种基于双目视觉的智能避障算法，其特征在于，包括下述步骤：

S1，根据机器人要到达的目的地进行路径的规划，对双目摄像头的左右两个摄像头分别进行标定；

S2，通过双目摄像头采集机器人前方图像，并进行去噪处理；

S3，对双目摄像头的左右两个摄像头采集的两幅图像进行畸变和极线校正，消去失真，将匹配点约束在一条直线上，最终匹配得到一张视差图；

S4，计算视差图中匹配点在左摄像头坐标系下的三维坐标(x,y,z)，获取其高度与水平距离，并与设定阈值比较，通过障碍物的判别算法来判断障碍物是否存在；使用OpenCV视觉库中的cvFindCon—tours轮廓检测函数检测物体的轮廓，并用其外接矩形框标记；

其中，所述障碍物的判别算法具体为：

S4.1，随机提取视差图中外接矩形框内若干白色像素点d_i(i＝1,2,3,…)，计算其三维坐标d_i(x_i,y_i,z_i)，并按照水平距离z_i的大小排序；

S4.2，由于提取和计算过程中存在误差，所以可能存在异常数据，因此取所有白色像素点水平距离z_i的中位数z₀，并设定阈值φ，如白色像素点i的水平距离z_i满足|z_i-z₀|＞φ，则将白色像素点i作为异常点剔除，剩余白色像素点构成集合I；

S4.3，计算集合I中白色像素点水平距离z_i的平均值z作为外接矩形框内障碍物距离机器人的水平距离；取集合I中白色像素点三维坐标中x_i的最大值x_max作为障碍物的高度；

S4.4，设定高度阈值x_d和水平距离阈值z_d，当满足x_max＞x_d，且时，则判定外接矩形框内的物体为障碍物；

S5，如判断前方无障碍物，则使机器人按照规划的路径行进；如判断前方有障碍物，则令机器人停止动作，并获取障碍物的参数信息，具体过程如下：

S5.1，将障碍物的外接矩形框的宽度作为障碍物的宽度，记为Q，外接矩形框的中心作为障碍物中心点，记为O；

S5.2，通过深度检测获取障碍物中心点O的三维坐标d_i(x,y,z)，其中y表示中心点相对于左摄像头光心的偏移距离L_i；获取外界矩形框中最左侧的一个白色像素点在左摄像头坐标系下的坐标(x_L,y_L,z_L)；

S5.3，根据障碍物的宽度计算出障碍物中心点O的纵坐标，即O点相对于左摄像头光心的偏移距离L_O：

S5.4，由于双目摄像头安装在机器人的中轴线上，两个摄像头光心距离为B，因此障碍物中心点O相对于机器人中轴线的偏距d为：

其中d>0表示偏右，d<0表示偏左，d＝0表示居中；

S6，进行避障路径规划；

S6.1，设定障碍物的长度为W；

S6.2，当障碍物相对于机器人偏左时，机器人右转角度θ并沿平行安全距离直行一段距离X，机器人中心与障碍物中心的连线与规划路径垂直时，左转角度2θ并直行距离X，使其回归规划路径；

对于机器人的避障过程，具体如下述公式所示：

上式中，L为机器人的身宽；θ和2θ为机器人的旋转角度；D为障碍物相对机器人的距离；y_L为障碍物左侧边界相对于机器人中心的偏移距离；d为考虑存在的误差和安全问题所增加的补偿距离。