摘 要： 針對使用光電管陣列作為圖像采集模塊的類人循跡機(jī)器人前瞻性小、受光線影響大的缺點(diǎn)，設(shè)計(jì)一種基于TSL1401線性CCD的類人循跡機(jī)器人。首先完成系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)和軟硬件設(shè)計(jì)，然后基于OTSU算法獲取自適應(yīng)閾值，采用灰度門限法提取賽道引導(dǎo)線，基于專家控制策略輸出相應(yīng)的控制信號(hào)調(diào)整機(jī)器人的動(dòng)作。實(shí)現(xiàn)自主循跡行走，進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證并用來參加華北五?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）大學(xué)生機(jī)器人大賽。結(jié)果表明設(shè)計(jì)的類人循跡機(jī)器人系統(tǒng)具有循跡可靠性高、環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。
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關(guān)鍵詞： 線性CCD； 類人機(jī)器人； 大津算法； 動(dòng)態(tài)閾值； 循跡系統(tǒng)； 專家控制
中圖分類號(hào)： TN911.73?34 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2018）02?0133?04
Abstract： Aiming to the problems of poor perspectiveness and poor susceptibility to environmental light illumination of a humanoid tracking robot which uses photodiodes array as image acquisition module， a humanoid tracking robot based on TSL1401 linear CCD was designed. The system overall design， and its hardware and software design are accomplished. The adaptive threshold is obtained based on OTSU algorithm. The gray threshold method is adopted to extract the guide line of racing track. The corresponding control signals are output according to the expert control strategy to adjust robot actions and realize automatic tracking walk. The system was tested in the experiment and used to participate in University Robot Contest in Five Provinces of North China. The results show that the designed humanoid tracking robot system has advantages of high tracking reliability and strong environmental adaptability.
Keywords： linear CCD； humanoid robot； OTSU algorithm； dynamic threshold； tracking system； expert control
0 引 言
?人機(jī)器人是機(jī)器人家族中最重要的成員之一，雙足類人機(jī)器人行走占地面積小、活動(dòng)范圍大，而且對步行環(huán)境要求低，相對于傳統(tǒng)的輪式履帶式機(jī)器人具有無可比擬的優(yōu)勢，這些獨(dú)特的特點(diǎn)使其受到科研單位和機(jī)器人比賽的廣泛關(guān)注[1?2]。本文針對華北五省機(jī)器人大賽機(jī)器人田徑項(xiàng)目設(shè)計(jì)了一種類人循跡機(jī)器人。機(jī)器人比賽場地材質(zhì)由白色實(shí)木顆粒板制成，跑道邊界和跑道引導(dǎo)線使用18 mm寬黑色防水電工絕緣膠帶，跑道寬度500 mm，總長度11 m。
機(jī)器人自主循線行走控制策略的實(shí)現(xiàn)需要依據(jù)道路反饋的信息，而提取的道路信息的可靠性取決于傳感器能否準(zhǔn)確地區(qū)分出黑色引導(dǎo)線與白色背景以及其他干擾信號(hào)。檢測賽道參數(shù)可以使用多種傳感器，如光電管陣列、電磁傳感器、激光掃描、CCD圖像傳感器等[3]。目前大多數(shù)小型類人循跡機(jī)器人采用光電管陣列作為圖像采集模塊。光電管采集到的光線波長在940 nm左右，平時(shí)所處的環(huán)境中也大量存在著這種波長的光線，所以光電管陣列的使用效果非常容易受環(huán)境光線的干擾，采集到的信號(hào)時(shí)常不可靠甚至不能夠采集到有效信號(hào)，而且沒有足夠的前瞻性，在彎道處不能很好地做出轉(zhuǎn)向決策[4]。線性CCD傳感器采集的圖像質(zhì)量高，線性度好，識(shí)別路徑范圍廣，可以盡早地感知實(shí)時(shí)路況，利用CCD自身的特點(diǎn)可以有效解決使用光電管陣列作為圖像采集模塊存在的問題。
因此，本文設(shè)計(jì)了基于線性CCD的類人機(jī)器人硬件及軟件系統(tǒng)?；诰€性CCD采集圖像易受環(huán)境光照強(qiáng)度變化影響，從而影響跑道線識(shí)別效果。研究基于OTSU的自適應(yīng)獲取閾值方法，并對圖像進(jìn)行濾波平滑處理，提高跑道線識(shí)別穩(wěn)定性。最后給出類人機(jī)器人循跡控制實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
1 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
該類人機(jī)器人采用模塊化設(shè)計(jì)架構(gòu)，有利于系統(tǒng)的測試和維護(hù)。主要包括電源模塊、線性CCD模塊、MCU模塊、舵機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊和通信模塊等，其結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。
各模塊作用如下：
電源模塊：采用雙電池供電模式，舵機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊和控制電路分別由不同的電池供電，保證控制信號(hào)的穩(wěn)定性。
線性CCD模塊：基于TSL1401線陣CCD的圖像采集模塊獲取賽道圖像信息，為機(jī)器人的循線行走提供決策依據(jù)。
MCU模塊：使用M9S12XS128單片機(jī)作為機(jī)器人的控制核心，接收CCD采回的圖像信息，通過相應(yīng)算法確定自身位置并做出相應(yīng)的決策。
舵機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊：接收MCU控制信號(hào)產(chǎn)生PWM信號(hào)驅(qū)動(dòng)各關(guān)節(jié)舵機(jī)，使機(jī)器人執(zhí)行規(guī)定動(dòng)作，電壓過低時(shí)具有自動(dòng)斷電和報(bào)警功能，防止舵機(jī)損壞。 數(shù)字舵機(jī)：驅(qū)動(dòng)機(jī)器人的關(guān)節(jié)，通過控制舵機(jī)旋轉(zhuǎn)的角度和速度組合實(shí)現(xiàn)不同的行走姿態(tài)。
通信模塊：選用HC?05藍(lán)牙模塊[5]作為無線發(fā)送與接收設(shè)備，完成單片機(jī)與上位機(jī)之間的數(shù)據(jù)互傳，能實(shí)時(shí)顯示機(jī)器人與引導(dǎo)線的相對位置、閾值等運(yùn)行參數(shù)，方便對相關(guān)算法進(jìn)行調(diào)試和改進(jìn)。
2 軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
機(jī)器人控制系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)，首先進(jìn)行系統(tǒng)初始化，比如機(jī)器人姿態(tài)、線性CCD等，然后線性CCD采集賽道像素信息并傳送給MCU模塊，通過閾值計(jì)算及中值濾波提取出賽道線，得到機(jī)器人與賽道中線之間的偏差，基于專家控制策略輸出相應(yīng)的信號(hào)到舵機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊，驅(qū)動(dòng)數(shù)字舵機(jī)控制機(jī)器人沿賽道引導(dǎo)線行走。系統(tǒng)軟件流程圖如圖2所示。
2.1 自適應(yīng)閾值計(jì)算
線陣CCD的一個(gè)曝光周期內(nèi)可以采集視野范圍內(nèi)一條線上的灰度值。通過A/D采樣獲得的數(shù)據(jù)其實(shí)是通過運(yùn)算電路得到的像素點(diǎn)的電壓值，該信號(hào)的大小與光強(qiáng)和積分時(shí)間成正比。在光線強(qiáng)的情況下輸出灰度值高，甚至?xí)尸F(xiàn)飽和狀態(tài)，在較弱光線條件下輸出灰度值過低，正對光線和背對光線都會(huì)引起輸出參數(shù)的變化。圖3中系列1）和系列2）分別給出了光照亮度不同時(shí)線性CCD采集的波形，這種脆弱的光線適應(yīng)性，對于隨后單片機(jī)數(shù)據(jù)處理的結(jié)果也有影響，產(chǎn)生錯(cuò)誤的閾值，造成跑道引導(dǎo)線提取的不準(zhǔn)確。機(jī)器人為了適應(yīng)比賽環(huán)境，可根據(jù)環(huán)境光線強(qiáng)度來調(diào)節(jié)區(qū)分黑白的閾值，即自適應(yīng)閾值，采用大津算法（OTSU法）求取動(dòng)態(tài)閾值來提高機(jī)器人對光線的適應(yīng)性[6?7]。
OTSU法依據(jù)的是圖像的灰度分布的統(tǒng)計(jì)學(xué)特性，將圖像分割為前景和背景兩個(gè)部分。類間方差描述的是圖像兩部分之間的相似程度，背景和目標(biāo)的類間方差越大，說明圖像兩部分之間的差別越大，取滿足類間方差最大時(shí)所對應(yīng)的灰度值作為分割閾值來分割圖像，這時(shí)候產(chǎn)生圖像錯(cuò)分的概率最小，即此時(shí)的閾值為最佳分割閾值，公式如下：
式中：T為前景和背景的分割閾值；M是圖像中的最大灰度值；灰度為i的像素出現(xiàn)的概率為；表示前景部分像素點(diǎn)占整幅圖像的比例；表示圖像前景部分的平均灰度值；表示背景部分的像素點(diǎn)占整幅圖像的比例；表示圖像背景部分的平均灰度值；為圖像的總平均灰度； g為類間方差。
使用OTSU法計(jì)算最佳閾值，首先將采集到的一條線的灰度值生成直方圖，然后從最小灰度值到最大灰度值進(jìn)行遍歷，計(jì)算每個(gè)已采集像素點(diǎn)灰度值的類間方差，滿足使類間方差g最大時(shí)所對應(yīng)的灰度值即為最佳分割閾值。
2.2 中值濾波
為了提高系統(tǒng)檢測的準(zhǔn)確性，在定位引導(dǎo)線之前首先對CCD采集的圖像進(jìn)行中值濾波[8]，其是一種非線性平滑技術(shù)，它將每一像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為該點(diǎn)某鄰域窗口內(nèi)所有像素點(diǎn)灰度值的中值，從而消除孤立的噪聲點(diǎn)，在保證圖像邊緣特性的情況下改善CCD噪點(diǎn)和跑道上雜質(zhì)顆粒等干擾物帶來的影響。
2.3 確定引導(dǎo)線位置
在線性CCD采集的128個(gè)像素點(diǎn)的信息中，光線強(qiáng)的點(diǎn)灰度值高，光線弱的點(diǎn)灰度值低。由此可以區(qū)分賽道上的黑線與白色背景，通過黑色中心線邊緣檢測來確定賽道中黑線的位置，然后計(jì)算機(jī)器人當(dāng)前相對于賽道中間的位置，讓機(jī)器人循黑線前進(jìn)。圖3顯示的是兩條反映在上位機(jī)中CCD采集的灰度波形，中間的凹槽表明視野的對應(yīng)位置有一塊黑色區(qū)域。
機(jī)器人的行走場地是白色木質(zhì)顆粒板，賽道邊界和引導(dǎo)線是貼在木板上的18 mm黑色電工膠帶，如圖4所示。處理的關(guān)鍵是把白色背景和黑色引導(dǎo)線分開，可以看出黑線特征非常明顯，可以采用灰度門限法準(zhǔn)確地提取黑線的位置[9?11]。即對當(dāng)前某一路采集電壓進(jìn)行判斷，采集回來的數(shù)據(jù)值是0～255，數(shù)值大于設(shè)定的閾值表示是白色，數(shù)值低于閾值是黑線所在部分。
判斷引導(dǎo)線位置并做出行走決策的主要過程如下：
1） 從左端的第一個(gè)有效數(shù)據(jù)點(diǎn)開始依次向右進(jìn)行閾值判斷，如果第i個(gè)點(diǎn)的灰度值大于閾值，后續(xù)連續(xù)兩個(gè)點(diǎn)的灰度值小于閾值且與i點(diǎn)的灰度值之差的絕對值大于一個(gè)給定值，就確認(rèn)此點(diǎn)為黑線的左邊沿i。
2） 從最右?的像素點(diǎn)向左重復(fù)步驟1）找到黑線的右邊緣j。
3） 把左右邊界點(diǎn)的中心點(diǎn)作為機(jī)器人當(dāng)前行進(jìn)路線的中點(diǎn)，機(jī)器人在道路正中心行走時(shí)，道路中心位置設(shè)為64。
4） 把計(jì)算出來的中點(diǎn)數(shù)值與64作差，得到的偏移量e作為控制機(jī)器人左右轉(zhuǎn)彎幅度和調(diào)整步伐的依據(jù)。
3 實(shí)驗(yàn)分析
通過以上的軟硬件設(shè)計(jì)，研制了相應(yīng)的機(jī)器人硬件平臺(tái)，如圖5所示。設(shè)計(jì)相應(yīng)的行走動(dòng)作[12]，包括：直走、大幅度右前、小幅度右前、大幅度左前和小幅度左前。
分別在強(qiáng)光照和弱光照的情況下進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗(yàn)，圖6a）和圖6b）顯示的是分別在兩種情況下單次實(shí)驗(yàn)中動(dòng)態(tài)閾值和跑道灰度值的實(shí)時(shí)變化曲線，可以看出計(jì)算出的動(dòng)態(tài)閾值全部處于引導(dǎo)線和背景灰度值平均值之間，對跑道背景和引導(dǎo)線的區(qū)分效果很好。圖7a）和圖7b）顯示的是機(jī)器人行進(jìn)時(shí)采集到的中線位置。當(dāng)使用視角為90°的攝像頭，安裝高度30 cm，與跑道平面夾角45°安裝時(shí)，計(jì)算出10個(gè)像素點(diǎn)大概占有5 cm的實(shí)際賽道寬度，將此作為專家知識(shí)引入機(jī)器人控制器中，形成控制規(guī)則。在偏離引導(dǎo)線一定范圍內(nèi)（正負(fù)7個(gè)像素點(diǎn)）時(shí)，認(rèn)為偏移量很小，不影響循線效果，仍然執(zhí)行直行命令，只有偏移量達(dá)到規(guī)定數(shù)值時(shí)才會(huì)進(jìn)行步伐調(diào)整或者轉(zhuǎn)彎，這樣有利于加快全程行走速度。
圖7中兩條直線之間區(qū)域的點(diǎn)表明執(zhí)行的是直行動(dòng)作，直線之間區(qū)域上方的點(diǎn)表示左轉(zhuǎn)彎或向左調(diào)整步伐，直線之間區(qū)域下方的點(diǎn)表示右轉(zhuǎn)彎或者向右調(diào)整步伐，由于實(shí)驗(yàn)中機(jī)器人競走方向?yàn)槟鏁r(shí)針，所以執(zhí)行左轉(zhuǎn)次數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于右轉(zhuǎn)次數(shù)，整體檢測到的引導(dǎo)線位置偏高。實(shí)驗(yàn)證明本文中的循線機(jī)器人達(dá)到設(shè)計(jì)要求，能夠在沒有人為干預(yù)的情況下克服不良光線條件，實(shí)現(xiàn)自主循跡行走。
4 結(jié) 語 本文分別進(jìn)行了類人循跡機(jī)器人硬件及軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)。通過以TSL1401線性CCD和MC9S12XS128微控制器為主組成的控制系統(tǒng)，采用OTSU自適應(yīng)閾值和中值濾波算法，為復(fù)雜光照環(huán)境下引導(dǎo)線的提取準(zhǔn)確性提供了保障，再基于邊緣檢測的引導(dǎo)線提取算法，能夠準(zhǔn)確地從跑道中提取出引導(dǎo)線，順利完成了自主循線行走任務(wù)，具有很好的抗干擾能力和對環(huán)境的適應(yīng)能力。該機(jī)器人成功應(yīng)用于第三屆華北五?。ㄊ?、自治區(qū)）大學(xué)生機(jī)器人大賽類人機(jī)器人競技項(xiàng)目的比賽，取得了天津賽區(qū)一等獎(jiǎng)和華北區(qū)一等獎(jiǎng)的優(yōu)異成績。
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