[发明专利]基于全方位视觉的机器人轮椅跟踪系统及控制方法

权利要求书

1.基于全方位视觉的机器人轮椅跟踪系统及控制方法，其特征在于该系统包括：

(1)多智能体的多监控摄像头视频采集模块，其特征在于：用于全局视觉信息采集，采集范围覆盖整个机器人轮椅的可移动空间，这样在任何地方，机器人轮椅都能被有效的监控到，视频摄像头应该使用同一型号，这样可以减少由于不同摄像头而带来的颜色和敏感度的差异；

(2)网络服务器，其特征在于：用来接收摄像头实时发送的视频数据信息，服务器采用区域管理模式，每个区域由不同服务器来管理，网络服务器将所有轮椅跟踪图像发送到实时网络控制系统；

(3)实时网络控制系统，其特征在于：实时网络控制系统用于接收并对采集到的视觉信息进行处理，对机器人轮椅跨摄像头空间的移动进行多目标识别并跟踪，计算出机器人轮椅的位置和姿态，然后进行导航控制，通过无线网络发送驾驶控制命令。

(4)机器人轮椅控制器，其特征在于：接收实时网络控制系统发送的导航控制信号，控制机器人轮椅按照发送的信号进行驱动。

权利要求(1)所述的多摄像头监控视频采集模块，其特征在于：采用多个同型号彩色CCD相机来实时跟踪轮椅，其安装分布需要按照安全性以及区域活跃性的原则，安装于出入口、电梯口、重点房间、大厅、过道门和廊道空间。

权利要求(3)所述的实时网络控制系统，其特征在于：采用LINKSYS WRT54GL Wi-FiWireless-G Broadband Router路由器。

权利要求(4)所述的机器人轮椅驱动控制器，其特征在于：采用STM32最小开发板。

2.基于全方位视觉的机器人轮椅跟踪系统及控制方法，其特征在于该系统包括：

(1)先通过监控单摄像头进行识别跟踪，判断机器人轮椅是否将驶出监控边缘；

(2)如果驶出监控单摄像头区域，则分配新的跟踪IP，根据驶出的边缘区域判断下一监控摄像头覆盖区域进行跟踪；

(3)如果未驶出监控单摄像头区域，根据当前区域识别计算机器人轮椅的位置及姿态；

(4)通过计算机器人轮椅的位姿信息，将数据结果返回到实时网络控制系统；

(5)实时网络控制系统规划运动轨迹，进行下一步路径导航规划；

(6)机器人轮椅接收控制信号，按照预计规划路径进行导航控制。

权利要求2所述步骤(1)中，其特征在于：首先通过多算法融合的自适应图像增强方法对图像进行处理，然后再进行识别跟踪，其特征在于包括如下步骤：

1)采用拉普拉斯滤波器和梯度滤波器对原始图像进行分层处理；

2)对各分层进行综合分析并对细节层及边缘特征层进行增强，对基础信息层进行压缩；

3)采用盒装滤波器对图像的三个分层进行平滑过度及噪音过滤。

权利要求2所述步骤(2)中，其特征在于：监控摄像头的监控区域需要用最少数量的传感器覆盖整个机器人轮椅的可行驶范围，通过对不同监控区域的激励信号传递，来完成跨摄像头区域的跟踪情况。

权利要求2所述步骤(3)中，其特征在于：通过基于mean-shift算法与粒子滤波融合新算法的机器人多目标跟踪方法来对多机器人轮椅完成识别跟踪，能够完成单机器人轮椅的跟踪也可以对可行驶空间范围内的多机器人轮椅同时进行跟踪。

权利要求2所述步骤(3)中基于mean-shift算法与粒子滤波融合新算法的机器人多目标跟踪方法，其特征在于包括如下步骤：

1)计算mean-shift矢量；

2)根据局部密度估计，计算下个可能位置；

3)对前两步进行迭代，直到发现了最大矢量；如果不能发现最大矢量，需要进入下一步；

4)根据动态状态方程，对粒子进行采样；

5)根据观测结果，计算粒子的权重；

6)根据粒子的权重，重新对粒子进行采样和计算后验均值；

7)返回第一步。

权利要求2所述步骤(4)中，其特征在于：通过基于点特征的单目视觉位姿测量算法对移动机器人位姿估计，计算机器人轮椅实时的位姿信息，包括如下步骤：

1)根据机器人轮椅共面4个特征点之间的位置关系，分别对平行和相交两种情况进行分析；

2)根据特征点的空间坐标、图像坐标和空间位置关系，推导出世界坐标系中3个坐标轴上的向量变换到摄像机坐标系中的单位向量，进而求解出物体相对于摄像机的初始位姿；

3)用LM算法对初始位姿进行优化，得到初始位姿和最终位姿。

权利要求2所述步骤(5)中，其特征在于：通过已知的机器人轮椅位姿信息进行下一步全局路径规划导航。

权利要求2所述步骤(6)中，其特征在于：机器人轮椅的控制驱动可以通过监控者远程操作，也可以通过机器人轮椅使用者在机器人轮椅的操控界面进行使用。