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CNCS-M-O-52
本文的移动机器人采用的视觉系统是基于CMUcam3摄像头,它由卡耐基梅隆大学开发。是一个低成本、可编程、适合实时处理的嵌入式彩色视觉系统。它包括三个主要构件:COMS光学传感器,先进先出队列和60 MHz ARM处理器。该连接方式允许能从摄像头的视频流中直接提取出数据,然后传递给车载计算机用于后续数据处理。它通过标准的RS232串行端口和车载计算机相连。
视觉系统固定在一个云台机构上,一起安装位于机器人的前上端,如图3所示。云台包括两个配件,底层配件由一伺服电机驱动,能在y方向上转动180°;上层配件由另一伺服电机驱动,能在x方向上转动180°;云台采用的Hitec伺服电机能在很快速率下带动轻质量的视觉摄像头运动,从而保持摄像头持续瞄准目标。伺服电机的脉冲宽度范围是0.5ms和2.5ms。两伺服电机由USBSSC32路舵机控制板单独控制。
3 目标瞄准方法
视觉系统的一个主要功能是颜色跟踪。颜色跟踪是指在图像中分割出指定颜色,提取出图像中该颜色所占区域位置信息。本文的物体检测算法是基于通过区域分析后的彩色图像分割。视场中的颜色区域分析提供了光谱信息和空间信息,它可以用来结合时间帧信息来达到实时跟踪。摄像头的分辨率为88x143,能够以每秒50帧跟踪指定颜色。它实时采取图像然后通过使用自身处理器快速计算这些图像中的相关数据。基于识别方法的差别,视觉跟踪可以分为基于图像分割的跟踪、基于活动轮廓的跟踪和基于模板匹配的区域跟踪。基于图像分割的跟踪方法一直是视觉跟踪的主要方法,分割的线索包括了图像强度、颜色、运动、灰度直方图等,依据给定的特征将目标区域从图像中分割出来[6]。本文采用基于物体颜色和形状的图像识别方法。该方法的优点是识别速度快,结果较准确,对光线、颜色变化适应性较好,适合运动系统进行视觉伺服控制。HSV空间的各个分量是相互独立的,对同一颜色属性的物体,具有比较稳定的数值变化范围。它将颜色与饱和度和亮度分开,是图像分割中常用的模型[7]。
