[发明专利]一种基于互相关的图像定位匹配的寻迹机器人PID方法

权利要求书

1.一种基于互相关的图像定位匹配的寻迹机器人PID方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1)、图像特征区域选取

在模板图像与实际图像中分别选择两个图像特征区域用于确定图像本身的偏移角度θ₁与θ₂，则实际图像与模板图像之间的夹角θ为：

θ＝θ₁-θ₂；

S2)、相关匹配

在实际图像中选取某一图像特征区域的中心(x₀,y₀)作为一个粗略控制点，根据得到实际图像与模板图像的夹角θ特征，可以将实际图像根据中心(x₀,y₀)进行旋转，设实际图像上某一点(x,y)，经过θ旋转以后为(x′,y′)，则

旋转以后两幅图像之间在X方向和Y方向上的偏移差异分别为x_d和y_d，通过采用相关匹配方法得到最佳x_d和y_d；

S3)、建立寻迹机器人PID控制模型

在给定速度修正值的基础上，将连续控制算法离散化得到位置式控制算法，继而得到增量式PID控制算法；建立电机电压和电机转速的关系表达式，将定位匹配算子所获得的图像经过处理所获得的车身前进方向与迹线方向的偏离角度不断反馈回控制系统。

2.根据权利要求1所述的一种基于互相关的图像定位匹配的寻迹机器人PID方法，其特征在于：步骤S1)中，通过传感器获取寻迹机器人在行驶时迹线的环境图像，并对迹线边缘信息进行提取，利用机器人存储的“标准”迹线图像来构建图像匹配的模板。

3.根据权利要求1所述的一种基于互相关的图像定位匹配的寻迹机器人PID方法，其特征在于：步骤S2)中，通过采用相关匹配方法得到最佳x_d和y_d，所选用的相关算法为：

为了提高匹配的质量，还可以在匹配时进行部分灰度调整，或采用“白化”滤波法对图像进行处理以后再作相关搜索；

式中，N₁、N₂为图像特征区域的X方向和Y方向宽度，x,y为模板与实际图像特征区域内点像素，为灰度均值，ρ为相关系数；

当相关系数ρ最接近1时，模板与实际图像匹配度最高，计算模板的几何中心与实际图像几何中心的距离在X方向和Y方向上投影即为x_d和y_d。

4.根据权利要求3所述的一种基于互相关的图像定位匹配的寻迹机器人PID方法，其特征在于：步骤S2)中，在搜寻时，选取控制点时，在多个控制点中选择匹配最好的点，然后将搜索步长与范围缩小一半，进行第二层搜索，该层的步长为1/2像素，并选择匹配最好的点，然后在第二层的基础上再次将搜索步长与范围缩小一半，该层的搜寻补偿为/14个像素。

5.根据权利要求1所述的一种基于互相关的图像定位匹配的寻迹机器人PID方法，其特征在于：步骤S3)中，寻迹机器人的控制对象是直流电机，驱动电机由PID控制器调节，其输入量为目标速度值与当前速度值的差值，给定速度修正值计算如下：

式中，k_p为采样序号，e_k为第k次采样时刻输入的偏差值，V_p为第k次采样时刻输入的偏差值，V_d为水平偏差速度，K_D为偏差变化系数，T为采样周期，V_l为系统给定速度的修正值，V_c为不同场景下系统给定的速度值。

6.根据权利要求5所述的一种基于互相关的图像定位匹配的寻迹机器人PID方法，其特征在于：步骤S3)中，将连续控制算法离散化可得到位置式控制算法，其数学模型为：

式中，u(k)为第k次采样时刻的寻迹机器人的位置，e为寻迹机器人水平偏差量，k_i为积分系数，k_d为微分系数。

7.根据权利要求6所述的一种基于互相关的图像定位匹配的寻迹机器人PID方法，其特征在于：步骤S3)中，对连续的PID控制算法进行离散化处理，则u(k-1)可表示为：

得出控制量的增量：增量式PID控制算法：

Δu(k)＝u(k)-u(k-1)

由于永磁直流行星减速电机的控制系统为二阶系统，所以可以得出电机电压和电机转速的关系，即传递函数表达式为：

式中，W_D(S)为传递函数；I为电枢电流；C_e为电动势系数；T_m为电机常数；T_d为电磁常数。