机器人视觉系统传感器的关键技术盘点

视觉系统在机器人技术中具有重要的作用。根据视觉传感器的数量和特性,目前主流的移动机器人视觉系统有单目视觉、双目立体视觉、多目视觉和全景视觉等。

  机器人视觉系统,是指用计算机来实现人的视觉功能,也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。人类接收的信息70%以上来自视觉,人类视觉为人类提供了关于周围环境最详细可靠的信息。

  机器人要对外部世界的信息进行感知,就要依靠各种传感器。就像人类一样,在机器人的众多感知传感器中,视觉系统提供了大部分机器人所需的外部相界信息。因此,视觉系统在机器人技术中具有重要的作用。根据视觉传感器的数量和特性,目前主流的移动机器人视觉系统有单目视觉、双目立体视觉、多目视觉和全景视觉等。

机器人视觉系统传感器的关键技术盘点

资料图

        机器视觉是一门学科技术,广泛应用于生产制造检测等工业领域,用来保证产品质量,控制生产流程,感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

  单目视觉系统

  单目视觉,单目视觉系统只使用一个视觉传感器。在成像过程中,单目视觉系统由于从三维客观世界投影到N维图像上,从而损失了深度信息,这是此类视觉系统的主要缺点。

  尽管如此,单目视觉系统由于结构简单、算法成熟且计算量较小,在自主移动机器人中已得到广泛应用,如用于目标跟踪、基于单目特征的室内定位导航等。同时,单目视觉是其他类型视觉系统的基础,如双目立体视觉、多目视觉等都是在单目视觉系统的基础上,通过附加其他手段和措施而实现的。

  双目立体视觉

  双目视觉系统由两个摄像机组成,利用三角测量原理获得场景的深度信息,且可重建周围景物的三维形状和位置,类似人眼的体视功能,原理简单。

  双目视觉系统需精确知道两个摄像机之间的空间位置关系,且场景环境的3D信息需要两个摄像机从不同角度,同时拍摄同一场景的两幅图像,并进行复杂的匹配,才能准确得到所需信息。

  立体视觉系统能比较准确地恢复视觉场景的三维信息,在移动机器人定位导航、避障和地图构建等方面得到了广泛的应用用。然而,立体视觉系统的难点是对应点匹配的问题,该问题在很大程度上,制约着立体视觉在机器人领域的应用前景。

  多目视觉系统

  多目视觉系统,采用三个或三个以上摄像机,三目视觉系统居多,主要用来解决又目立体视觉系统中匹配多义性的问题,提高匹配精度。

  三目视觉系统的优点是充分利用了第三个摄像机的信息,减少了错误匹配,解决了双目视觉系统匹配的多义性,提高了定位精度,但三目视觉系统要合理安置三个摄像机的相对位置,其结构配置比双目视觉系统更烦琐,而且匹配算法更复杂需要消耗更多的时间,实时性更差。

  全景视觉系统

  全景视觉系统,是具有较大水平视场的多方向成像系统,其突出优点是有较大的视场,可达到360度,这是其他常规镜头无法比拟的。

  全景视觉系统可通过图像拼的方法或者通过折反射光学元件实现。图像拼接的方法使用单个或多个相机旋转,对场景进行大角度扫描,获取不同方向上连续的多帧图像,再用拼接技术得到全景图。折反射全景视觉系统由CCD摄像机、折反射光学元件等组成,利用反射镜成像原理,可观察360度场景,成像速度快,能达到实时要求,具有十分重要的应用前景,可应用在机器人导航中。

  本质上,全景视觉系统也是一种单目视觉系统,也无法得到场景的深度信息。其另一个特点是获取的图像分辨率较低,并且图像存在很大的畸变,从而会影响图像处理的稳定性和精度。在进行图像处理时,首先需要根据成像模型对畸变图像进行校正,这种较正过程不但会影响视觉系统的实时性,而且还会造成信息的损失。另外,这种视觉系统对全景反射镜的加工精度要求很多,若双曲反射镜面的精度达不到要求,利用理想模型对图像校正则会存在较大偏差。

  混合视觉系统

  混合视觉系统,通过吸收各种视觉系统的优点,采用两种或两种以上的视觉系统组成复合视觉系统,多采用单目或双目视觉系统,同时配备其他视觉系统。

  全景视觉系统由球面反射系统组成,其中,全景视觉系统提供大视角的环境信息,双目立体视觉系统和激光测距仪检测近距离的障碍物,清华大学的朱志刚使用一个摄像机研制了多尺度视觉传感系统POST,实现了双目注视、全方位环视和左右两侧的时代全景成像,为机器人提供了导航。全景视觉系统具有全景视觉系统视场范围大的优点,同时又具备双目视觉系统精度高的长处,但是该类系统配置复杂,费用比较高。

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