基于光斑室内移动机器人的定位导航技术

方青松 ，朱国魂 ，欧勇盛

（1.桂林电子科技大学 电子工程及自动化学院，广西 桂林541004；2.中国科学院深圳先进技术研究院，广东 深圳518055）

近年来，伴随着家庭服务机器人的不断发展，关于机器人的室内定位与导航技术也越来越受大家重视。本文提出了基于光斑的定位导航技术的一个移动机器人。该机器人体积小、机动性强，在有限的空间内具有强大的电子工具和良好的可操作性。且机器人能源效率高，不会在同一个地方来回重复移动，保证了长时间工作不需要充电。目的是使机器人便于商业化，使普通消费者都能负担得起。

室内移动机器人的定位导航技术是室内移动机器人领域的一个研究热点。在相关文献和技术研究中，定位与导航技术是移动机器人实现智能化和完全自主移动的关键。对定位与导航技术的研究，其目的在于使移动机器人在无人干预的条件下沿规划的任意路径移动并完成指定的任务。现有移动机器人常用的导航方法有惯性导航、视觉导航、基于传感器数据导航、卫星导航等以及它们的组合。如参考文献[1]中提出了一种基于视觉的机器人室内定位导航方法；参考文献[2-3]提出了基于全景视觉的机器人自主定位方法；参考文献[4]设计了机器人地板处理器的RFID导航系统。

上述技术方法同时也存在如下缺点：(1)基于安装路标的方法，路标常常放置于地面上，容易被周围过往的其他机器人所干扰，也容易人为损坏；(2)一些简单的路标虽然图像处理简单，但是不具备纠错性，而一些复杂路标虽然具有完整数据纠错性，但是图案过于复杂，运算复杂度高，对摄像头要求也较高，实时性差；(3)一些基于路标的方法，只能沿已铺设的路径运动，路径改变困难，不能实现真正意义上的自主化，不容易扩展到大环境下的机器人室内定位导航；(4)基于摄像头直接拍摄机器人进行定位的方法，对摄像头的安装有较高要求，而且在不复杂背景情况下，要想实现准确的检测通常较为麻烦；(5)直接采用激光或者超声阵列的方法，结构复杂，成本相对过高。

本文描述的室内移动机器人采用两束红外光打在天花板上产生的两个光斑实现绝对定位。此定位技术对移动机器人进行定位，定位误差不积累，定位精度较高；且无需在地面上铺设任何导航用标识物，对移动机器人的工作环境无特殊要求，路径规划灵活。该定位与导航技术对机器人本体的颜色、大小、形状无特殊要求，对室内地面色彩无特殊要求，具备定位算法简单、运算复杂度小、定位准确、抗干扰能力强的优点，非常适合应用于扫地、监控、娱乐等家庭服务。

1 室内移动机器人

1.1 机器人结构

如图1所示，室内移动机器人采用传统的两轮驱动结构，包括车体、两个车轮（带电机）、一个万向轮、小型驱动控制板、一个红外激光发射器、一个超声波探测器、红外接收器、无线串口通信模块、供电模块。其中，红外激光发射器外部装一个特制分光罩，如图2所示，分光罩可以射出两束光并在天花板上产生两个光斑，而这两个光斑是肉眼看不见的。

1.2 充电站结构

充电站由机械本体、导电线、红外发射器、红外摄像头、小型计算机构成。充电站安装于房间中间或一角，接通220 V家用电源。其中，红外摄像头采用普通CMOS广角摄像头外加红外滤波片构成；红外摄像头以能拍摄到大部分天花板的角度安放，镜头通过畸变校正，使得拍摄图像点位置与实际空间点位置呈线性对应关系；通过调整滤光片的厚度，配合阈值分割算法，来确定红外激光的反射斑点的位置；主机系统用于运行机器人定位、导航程序，通过无线串口模块向机器人发送控制命令。

2 定位方法

机器人在室内移动时，发射的激光将在天花板形成两个反射光斑。位于充电站的固定红外摄像头拍摄到天花板画面，通过设置灰度阈值进行分割，提取出两个反射光斑的位置[5-7]，如图3所示。

两个光斑的图像坐标为(x1，y1)、(x2，y2)，依照投影公式：Q=M-1q，其中：

得到光斑在天花板的实际位置(X1，Y1)、(X2，Y2)。 上面公式中，q表示图像点的坐标，Q表示空间点坐标，M为摄像头参数矩阵。

在这里，由于小车上的激光发射装置垂直安装，光斑在天花板的实际位置和小车在室内的位置直接对应。机器人在室内的实际坐标位置(X，Y)可用(X1，Y1)、(X2，Y2)的中点表示：

设上一帧图像检测得到机器人在室内的实际坐标位置为(X′，Y′)，则机器人在两帧之间运动的方向角α为：

由于激光发射器是对称安装于机器人左右两侧的，机器人当时的实际运动方向与(X1，Y1)、(X2，Y2)的连接线方向垂直，为：

依照机器人在两帧之间运动的连续性，机器人当前时刻实际的运动方向角θ取与α夹角小于90°的那个方向，如图4所示。

机器人当前时刻运动的速度V与旋转的角速度ω分别近似为：

其中，t为两帧的时间差，θ′为上一帧检测到的实际方向角。

3 导航控制

机器人运行时，通过单片机实时检测电力状态。当电力不足时，导航系统开始控制机器人回到充电站进行充电。设充电站坐标为(X0，Y0)，则机器人当前运动方向θ与到充电站的方向β的夹角e为：

机器人的运动方向角θ、充电站方向角β与目标角e的示意图如图5所示。

机器人采用图6所示流程躲避障碍物，并回到充电站。其中，控制机器人向充电站移动时，采用如下的控制方法，以减小偏角e且保持一定运动速度为控制目标，由PID控制算法，得到机器人的两轮的控制目标速度VL和VR：

其中，P、D、I分别为比例、微分、积分控制参数，可依据经验调节；w表示控制量；k为转换系数，由小车的轮距、轮半径等决定；V0为小车的基准速度，在距离充电站较远的位置V0可以较大，在距离充电站较近的位置V0可以适当减小，从而实现与充电站平稳接触，保持连接，进行充电。

4 实验结果

经过多次实验，实验结果达到了预期要求，如图7所示。通过红外摄像头捕捉，可以获取机器人打在天花板上的两个光斑，通过红外摄像头附近的计算机，并进行图像灰度转化，执行图像分割，除去除了红外光斑之外的所有其他东西，可以容易地知道机器人的位置和运动方向。在电脑中显示了两光斑的位置和运动方向。

本文将机器人原有的两个红外发射器改成了一个发射器，并达到了基于光斑室内移动机器人定位与导航技术的要求，这不仅节约能源而且降低了成本。本设计通过实验验证了基于光斑的室内移动机器人的定位与导航技术是可行的，虽然尚不完善有待改进，但完成了设计的基本任务要求，也为以后针对室内移动机器人的定位与导航研究提出了一个新的方向，为室内移动机器人的普及应用开辟了前景。

[1]章小兵，宋爱国，唐鸿儒.基于视觉的室内移动机器人精确定位方法[J].数据采集与处理，2007，22(2)：196-200.

[2]陆军，穆海军，朱齐丹，等.全景视觉在机器人自主定位中的应用[J].计算机应用，2007，27(7)：1677-1679.

[3]Chen Jinwu，Wen Shangtai.Location estimation for indoor autonomous vehicle navigation by omni-directional vision using circular landmarks on ceilings[J].Robotics and Autonomous System，2009，57(5)：546-555.

[4]S.C.约翰逊父子公司.用于机器人地板处理器的RFID导航系统[P].中国专利：101243367A.2006.6.27.

[5]天津理工大学.基于单个路标的视觉定位与导航方法[P].中国专利：101660908A.2009.9.11.

[6]西安理工大学.一种室内移动机器人导航定位系统[P].中国专利：201659565 U.2010.03.25.

[7]王志文，郭戈.移动机器人导航技术现状与展望[J].机器人，2003(9)：470-474.

[8]郑睿，原魁，李园.一种用于移动机器人室内定位与导航的二维码[J].高技术通讯，2008(4)：369-376.