[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

说明书

本发明提供一种基于互相关的图像定位匹配的寻迹机器人PID方法，所述的方法包括图像特征区域选取、相关匹配、建立寻迹机器人PID控制模型几个步骤，本发明通过采用互相关的图像定位匹配的方法直接提取场景迹线信息，同时采用金字塔分层来弥补互相关匹配带来的大运算量的不足，将得到的机器人位置与迹线位置的偏差信号反馈到PID控制系统，通过控制直流电机转速调整寻迹机器人行驶方向，实现机器人对场景迹线的准确跟踪。该算法定位精度高、响应速度快，适用于室内外场景的定位寻迹运动需求。

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，尤其是一种基于互相关的图像定位匹配的寻迹机器人PID方法。

背景技术

寻迹机器人在工作过程中，一方面要求行驶速率越高，其完成任务花费的时间越短；另一方面，速率越快，转弯就越困难，跑出或偏离路线的可能性就越大。为了解决高速率与准确寻迹行驶之间的矛盾，能否快速准确的提取赛道信息成为了比赛成败的关键，必须有一种高精度和高速度的图像定位匹配算法，从而使得路线检测有相应的保证，同时整个系统实现高效检测。

目前寻迹定位方法很多，如采用重心相关信息或者灰度直方图信息来定位匹配图像、采用陀螺仪测得车身前进方向与赛道切线方向的角度，这些方法在定位精度要求不高时基本可以满足需求，但缺点在于定位精度有限，在提高精度的情况下速度又非常低。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于互相关的图像定位匹配的寻迹机器人PID方法，本发明通过采用了基于互相关的图像定位匹配的方法直接提取场景迹线信息，得到机器人与迹线位置的偏差，将偏差信号反馈到PID控制系统，通过控制直流电机转速调整寻迹机器人行驶方向，实现机器人对场景迹线的准确跟踪。该算法定位精度高、响应速度快，适用于室内外场景的定位寻迹运动需求。

本发明的技术方案为：一种基于互相关的图像定位匹配的寻迹机器人PID方法，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)、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。

优选的，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。

优选的，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：