基于视觉的挖掘机器人控制系统设计(下)

摘要

摘要

在无人操作情况下，为实施挖掘作业，设计挖掘机的智能化控制系统。该系统由视觉识别，执行机构，运动检测构成，可以协调完成作业情况。本文为下位机程序设计，详细介绍了系统接受到视觉识别信息后如何根据上位机发送的指令进行对挖掘机的控制，系统接受到图像信息后，有51单片机驱动执行机构，并检测运动情况。本文设计内容主要是在模型挖掘机上实验，模拟视觉识别，上位机处理图像，采集到数据后，经过无线蓝牙发送给下位机，单片机驱动模型挖掘机中的执行机构，模拟挖掘动作。

关键词挖掘机；单片机；PID控制算法；无线蓝牙

Abstract

In the unattended condition, for the implementation of mining operations, the design of the intelligent control system of excavator. The system consists of visual recognition, executing mechanism, motion detection, can coordinate to finish the homework. The lower position machine procedure design, introduces in detail the system receiving a visual identification information according to the PC to send commands to the control system of excavator, to receive image information, there are 51 single-chip drive actuator, and the detection of movement. This design is mainly on model excavator simulation experiment, visual recognition, computer image processing, after collecting data, through the Bluetooth serial port to send the next machine, single chip driver model in excavator actuator, simulation mining action.

Keywords: Excavator; single chip microcomputer; PID algorithm; Wireless Bluetooth

目录

摘要.............................................................................................................................I ABSTRACT.................................................................................................................. II 第1章绪论 (1)

1.1概述 (1)

1.1.1国内挖掘机现况 (1)

1.1.2挖掘工作中的现实问题 (2)

1.1.3智能挖掘机系统的特征 (2)

1.2.本课题的来源 (3)

1.3本文主要内容 (3)

1.4本章小结 (4)

第2章下位机硬件设计 (5)

2.1单片机最小系统设计 (5)

2.2电源电路的设计 (5)

2.3直流电机驱动电路的设计 (7)

2.3.1直流电机的工作原理 (7)

2.3.2MOS管的直流电机驱动电路 (8)

2.4显示电路的设计 (10)

2.4.1数码管 (10)

2.4.2锁存器74HC573 (10)

2.5本章小结 (11)

第3章芯片器件介绍 (12)

3.1单片机 (12)

3.1.1 单片机简介 (12)

3.1.2 AT89C52介绍 (12)

3.1.3 AT89C52管脚说明 (13)

3.2通讯模块 (15)

3.2.1串行口结构 (15)

3.2.2串口方式简介 (16)

3.2.3无线通信模块介绍 (17)

3.2.4 通讯方式 (17)

3.3晶振 (18)

3.3.1晶振基本分类 (18)

3.3.1基本原理 (18)

3.4本章小结 (19)

第4章软件程序设计 (20)

4.1A T89C52串口资源 (20)

4.2串口接收程序 (20)

4.2.1串行通信方式 (20)

4.2.2串行通信的错误校验 (23)

4.2.3波特率与定时器初值的关系 (23)

4.2.4串行口编程与实现 (24)

4.3驱动电机程序 (24)

4.4数码管显示程序 (26)

4.4.1数码管显示原理 (26)

4.4.2数码管显示方式 (27)

4.5中断系统 (27)

4.5.1中断的概念 (27)

4.5.2中断系统的控制 (28)

结论 (30)

参考文献 (31)

谢辞............................................................................................错误!未定义书签。附录A. (33)

源程序 (33)

附录B (36)

整体硬件电路图 (36)

第1章绪论

1.1概述

1.1.1国内挖掘机现况

早在1958年国内便开始了液压挖掘机的研制开发工作，随后开发出一系列比较成熟的产品。当时山于受配件如发动机、液压件及企业自身条件的影响，其质最和产量远未达到应有的水平，与国外同类产品相比也存在较大差距。

到了80 年代末和90年代初，世界各工业发达国家液压挖掘机技术水平得到了迅速的提高，突出表现在追求高效率（同一机重的挖掘机功率普遍提高，液压系统流量增大，作业循环时间减小，作业效率大大提高）；高可靠性和追求司机操作的舒适性。

国内原有的数家挖掘机专业生产厂为了生存和发展，利用自身的实力和丰畜的挖掘机生产经验．纷纷在工厂的技术改造、试脸研究、新产品开发方面下大功夫。有的新开发的产品他包括某些已生产多年的老产品）为了提高作业的可靠性，干脆采用了进口的液压件和发动机，甚至于整个传动系统都按照采用国外元件来设计．这种经过改型或新设计开发的液压挖掘机其工作可靠性和作业效率得到很大的提高．这样，引进和消化国外的不少技术，在技术方面都有了长足的进步。

国内液压挖掘机行业近年来虽有很大发展．但与国外挖掘机行业发达国家相比仍存在许多不足，其原因除了国内挖掘机加工水平落后之外．挖掘机设计水平与发达国家相比也有较大的差距，尤其是一些先进设计技术的掌握和应用．国内众多的研究人员和单位对液压挖掘机工作装置设计进行了不少研究．开发了其设计软件，他们的研究篆本上局限于解决某些问题，即工作装置的几何参数、运动参数和力参数等的解决。关于工作装置设计参数分析和在CAD上其自动设计的综合研究文献还没有。因此，开发出的软件缺少通用性，不能使用于挖掘机工作装置的一些通用问题的解决．对工程机械这个行业不具有通用性．特别是国内，CAD在许多企业还停留在辅助制图的程度上，当然也有部分企业用CAD进行空间布置设计．虽然部分软件也有一定的分析计算能力，但是远远不能达到设计需要．对液压挖掘机进行分析的大型通用软件目前市场上还很少．经过近十年的研究，获得了一些成果，但是研究还不够深入，有些

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研究结果己进入实际应用过程中。

目前，液压挖掘机工作装置结构件的生产制造技术国内企业都己基本掌握，在如下方面与国外厂家尚有差距:(l)产品设计能力。国内企业在外观设计、管路布置、设计细节上与国外企业还有一定差距。(2)产品质量。国内挖掘机产品与国外产品的差距在工作装置上的表现主要在铰点轴承寿命、各个臂的结构优化水平、涂装质量等方面。(3)智能化水平。自主挖掘机的研制，用计算机代替人工挖掘方面比较落后。

1.1.2挖掘工作中的现实问题

挖掘工作中，正铲挖掘机代替了大量的体力劳动，大大提高了工作效率，起着不可替代的作用。但还存在一些问题：

操作人员的工作状态受环境、情绪、身体等状况的影响，在开始时状态最好，效率最高，随着工作时间的推移率逐渐下降，不能连续长时间进行工作，降低了生产效率。

1、操作人员正在操作机器、专心于自己的工作时，容易忽视挖掘区域中其他

的人员或设备，有可能造成意外事故。

2、在有毒、高温、易崩塌等恶劣环境中，操作人员的安全和健康受到威胁，

无法驾驶挖掘机进入其中作业。

以上这些问题使挖掘机的应用受到了很大的限制，需要设计正产挖掘机的智能化控制系统。在无人操作的情况下，以更高的效率完成预期的作业，保证人员安全和顺利施工。

1.1.3智能挖掘机系统的特征

智能挖掘机[1]，顾名思义，就是不受人为因素的干扰，完全由微型控制芯片，操纵挖掘机的识别物料，行走，以及挖掘动作。系统的硬件由一台现场计算机（上位机），视觉识别系统，和单片机（下位机）组成。由视觉识别系统搜索对象物，当发现对象物时，输入图像数据到上位机，利用labview开发的程序对对象物的相对位置及体积进行计算。计算结果通过蓝牙串口传输至下位单片机，由单片机驱动履带转动，并检测运动状况，到达对象物的位置后执行挖掘动作。整体框架图如图1.1所示。

图1.1 系统整体框架图

1.2.本课题的来源

虽然传统挖掘机代替了大量的人力，减少了工人的劳动强度，但在科技飞速发展的今天，我们为什么不能再继续减轻劳动者的劳动强度，将所有的人工操作全部都以智能化的控制代替，于是，我们有了把操作工人一系列的操作，用单片机以及计算机代替，这样，不仅可以减轻劳动强度，挖掘机还可以执行一些不适于人进入的环境下的非正常工作。于是，我们有了这个初步的概念，本文将讲述如何在模型挖掘机上实现一系列的智能控制。

1.3本文主要内容

本文主要设计并实现了基于视觉效应的智能挖掘机的下位机程序设计，也就是在挖掘机接受到上位机计算出的与对象物的相对位置以及体积后，挖掘机向目标物的行进，到达指定位置后的挖掘机臂以及颤抖的动作，直至将对象物清除。

挖掘机的下位机控制单元采用了51单片机，通过无线蓝牙模块接收上位机的计算结果，通过单片机的内部计算，计算出距离对象物的相对位置，驱动电机开始行走，到达指定地点以后，单片机驱动步进电机控制挖掘机臂向下动作，

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到达指定位置后，单片机驱动控制铲斗的步进电机的运动，精确到多少度，开始清理对象物。

1.4 本章小结

本章主要分析了传统挖掘机的现状，以及智能挖掘机的优点和它的特征，智能挖掘机如何利用单片机和计算机代替人工操作，在本章中均有介绍

第2章下位机硬件设计

第2章下位机硬件设计

2.1单片机最小系统设计

单片机[2]最小系统。或者称为最小应用系统，是指用最少的元件组成的单片机可以工作的系统。对51系列单片机来说，最小系统一般应该包括：单片机、晶振电路、复位电路。本设计中将以单片机最小系统为基本控制单元，具体电路图如图2.1所示。

图2.1单片机最小系统

2.2 电源电路的设计

本设计中采用7.2V 2000mAh Ni-Cd充电电池进行供电，但各个模块所需要的电压不同，因此需要进行电压调节，并且由于电机运行会产生干扰噪声，需要将控制电源和电机驱动电源分开。

电源管理模块如图2.2所示：

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整个电路系统中，+5V 电路功耗较小，选用线性稳压电路，降低电源波纹。常用1117，2940等等，进过反复试验，我们发现虽然1117输出电压稳定，但是

图2.3 2940电路原理图

其先行调整工作方式在工作中会造成较大的热损失，导致电源利用率不高。对比后，我们决定使用2940作为+5V 稳压芯片，它的压降比1117更低，工作情况也更稳定高效。2940电路原理图见图2.3。

图2.2 电源管理

第2章 下位机硬件设计

图2.5内部结构图 1 图2.6 内部结构图2

2.3 直流电机驱动电路的设计

2.3.1 直流电机的工作原理

1、直流电机的构成，如图2.4所示。

2、直流电机工作原理

如图2.5为直流电动机[3]的物理模型，直流电动机是将电能转变成机械能的旋转机械。

在磁场作用下，N 极性导体cd 受力方向从左向右。该电磁力形成逆时针方向的电磁转矩。当电磁转矩大于阻转矩时，电机转子逆时针方向旋转。

把电刷A 、B 接到直流电源上，电刷A 接正极，电刷B 接负极。此时电枢线圈中将有电流流过。如图2.5中所示。

图2.4 直流电机原理图

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当电枢旋转180度时，如图2.6中所示，原N极下导体AB转到S极下，受力方向从左到右，原S极下导体cd转到N极下，受力方向从右向左。该电磁力形成逆时针方向的电磁转矩。线圈在该电磁力形成的电磁转矩作用下继续逆时针方向旋转。

2.3.2 MOS管的直流电机驱动电路

1、H桥功率驱动原理

直流电机驱动使用最广泛的就是H型全桥式电路，这种驱动电路方便地实现直流电机的四象限运行，分别对应正转、正转制动、反转、反转制动。H桥功率驱动原理图如图2.7所示。

图2.7 驱动原理图

H型全桥式驱动电路的4只开关管都工作在斩波状态。S1、S2为一组，S3、S4为一组，这两组状态互补，当一组导通时，另一组必须关断。当S1、S2导通时，S3、S4关断，电机两端加正向电压实现电机的正转或反转制动；当S3、S4导通时，S1、S2关断，电机两端为反向电压，电机反转或正转制动。

实际控制中，需要不断地使电机在四个象限之间切换，即在正转和反转之间切换，也就是在S1、S2导通且S3、S4关断到S1、S2关断且S3、S4导通这两种状态间转换。这种情况理论上要求两组控制信号完全互补，但是由于实际的开关器件都存在导通和关断时间，绝对的互补控制逻辑会导致上下桥臂直通短路。为了避免直通短路且保证各个开关管动作的协同性和同步性，两组控制信号理论上要求互为倒相，而实际必须相差一个足够长的死区时间，这个校正过程既可通过硬件实现，即在上下桥臂的两组控制信号之间增加延时，也可通过软件实现。

图2.7中4只开关管为续流二极管，可为线圈绕组提供续流回路。当电机正常运行时，驱动电流通过主开关管流过电机。当电机处于制动状态时，电机工作在发电状态，转子电流必须通过续流二极管流通，否则电机就会发热，严重时甚至烧毁。

第2章下位机硬件设计

2、直流电机驱动控制电路设计

由直流电机驱动控制电路框图可以看出驱动控制电路结构简单，主要由四部分电路构成，其中光电隔离电路较简单，在此不再介绍，下面对直流电机驱动控制电路的其他部分进行详细介绍。

在直流电机控制中常用H桥电路作为驱动器的功率驱动电路，如图2.8。由于功率MOS管是压控元件，具有输入阻抗大、开关速度快、无二次击穿现象

图2.8直流电机驱动电路

等特点，满足高速开关动作需求，因此常用功率MOS管构成H桥电路的桥臂。H桥电路中的4个功率MOS管分别采用N沟道型和P沟道型，而P沟道功率MOS管一般不用于下桥臂驱动电机，这样就有两种可行方案：一种是上下桥臂分别用2个P沟道功率MOS管和2个N沟道功率MOS管；另一种是上下桥臂均用N沟道功率MOS管。

相对来说，利用2个N沟道功率MOS管和2个P沟道功率MOS管驱动电机的方案，控制电路简单、成本低。但由于加工工艺的原因，P沟道功率MOS 管的性能要比N沟道功率MOS管的差，且驱动电流小，多用于功率较小的驱动电路中。而N沟道功率MOS管，一方面载流子的迁移率较高、频率响应较

好、跨导较大；另一方面能增大导通电流、减小导通电阻、降低成本，减小面

积。综合考虑系统功率、可靠性要求，以及N沟道功率MOS管的优点，由于本设计需要的驱动电流不大，而且为了使电路控制简单，采用上下桥臂分别用

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2个P沟道功率MOS管和2两个N沟道功率MOS管方案，其电路图如图2.8所示。

2.4显示电路的设计

2.4.1数码管

数码管是一种半导体发光器件，其基本单元是发光二极管。

数码管[4]按段数分为七段数码管和八段数码管，八段数码管比七段数码管多一个发光二极管单元（多一个小数点显示）；按能显示多少个“8”可分为1位、2位、4位等等数码管；

按发光二极管单元连接方式分为共阳极数码管和共阴极数码管。共阳数码管是指将所有发光二极管的阳极接到一起形成公共阳极(COM)的数码管，共阳数码管在应用时应将公共极COM接到+5V，当某一字段发光二极管的阴极为低电平时，相应字段就点亮，当某一字段的阴极为高电平时，相应字段就不亮。共阴数码管是指将所有发光二极管的阴极接到一起形成公共阴极(COM)的数码管，共阴数码管在应用时应将公共极COM接到地线GND上，当某一字段发光二极管的阳极为高电平时，相应字段就点亮，当某一字段的阳极为低电平时，相应字段就不亮。本设计中选用7段共阴数码管。如图2.9所示。

图2.9共阴极数码管原理图

第2章下位机硬件设计

2.4.2锁存器74HC573

74HC573八进制3态非凡转透明锁存器，如图2.10所示。74HC573[5]是高性能硅门CMOS器件，当使能(OE)为高时，Q输出将随数据（D）输入而变。当使能为低时，输出将锁存在已建立的数据电平上。输出控制不影响锁存器的内

图2.10 74HC573

部工作，即老数据可以保持，甚至当输出被关闭时，新的数据也可以置入。这种电路可以驱动大电容或低阻抗负载，可以直接与系统总线接口并驱动总线，而不需要外接口。特别适用于缓冲寄存器，I/O通道，双向总线驱动器和工作寄存器。本设计中用作数码管驱动电路。

2.5本章小结

本章分别介绍了组成本设计的各个硬件电路图，先是单片机最小系统，单片机控制系统中，最基本的硬件图，接着介绍了电源电路，主要用到了稳压芯片，再然后介绍了直流电机驱动电路，主要应用了MOS管组成的H桥电路来驱动直流电机，最后介绍了数码管显示电路，本章为整体设计打下了良好的基础，为下一步的软件程序的编写奠定了基础。

第3章芯片器件介绍

第3章芯片器件介绍

3.1 单片机

3.1.1 单片机简介

单片微型计算机简称单片机，是典型的嵌入式微控制器（Microcontroller Unit），常用英文字母的缩写MCU表示单片机，它最早是被用在工业控制领域。由于单片机在工业控制领域的广泛应用，为使更多的业内人士、学生、爱好者，产品开发人员掌握单片机这门技术，于是产生单片机开发板，比较有名的例如电子人DZR-01A单片机开发板。单片机由芯片内仅有CPU的专用处理器发展而来。最早的设计理念是通过将大量外围设备和CPU集成在一个芯片中，使计算机系统更小，更容易集成进复杂的而对体积要求严格的控制设备当中。INTEL的Z80是最早按照这种思想设计出的处理器，从此以后，单片机和专用处理器的发展便分道扬镳。

单片机又称单片微控制器[6]，它不是完成某一个逻辑功能的芯片，而是把一个计算机系统集成到一个芯片上。相当于一个微型的计算机，和计算机相比，单片机只缺少了I/O设备。概括的讲：一块芯片就成了一台计算机。它的体积小、质量轻、价格便宜、为学习、应用和开发提供了便利条件。同时，学习使用单片机是了解计算机原理与结构的最佳选择。

单片机是靠程序运行的，并且可以修改。通过不同的程序实现不同的功能，尤其是特殊的独特的一些功能，这是别的器件需要费很大力气才能做到的，有些则是花大力气也很难做到的。一个不是很复杂的功能要是用美国50年代开发的74系列，或者60年代的CD4000系列这些纯硬件来搞定的话，电路一定是一块大PCB板！但是如果要是用美国70年代成功投放市场的系列单片机，结果就会有天壤之别！只因为单片机的通过你编写的程序可以实现高智能，高效率，以及高可靠性！

3.1.2 A T89C52介绍

1、简介

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本设计中选用AT89C52型号单片机，如图3.1所示。该单片机是51系列单片机的一个型号，是ATMEL公司生产的，AT89C52是一个低电压，高性能CMOS 8位单片机，片内含8k bytes的可反复擦写的Flash只读程序存储器和256 bytes的随机存取数据存储器（RAM），器件采用ATMEL公司的高密度、非易失性存储技术生产，兼容标准MCS-51指令系统，片内置通用8位中央处理器和Flash存储单元。

2、主要功能特性

①、兼容MCS51指令系统

②、8k可反复擦写(大于1000次）Flash ROM；

③、32个双向I/O口；

④、256x8bit内部RAM；

⑤、3个16位可编程定时/计数器中断；

⑥、时钟频率0-24MHz；

⑦、2个串行中断，可编程UART串行通道；

⑧、2个外部中断源，共8个中断源；

⑨、2个读写中断口线，3级加密位；

⑩、低功耗空闲和掉电模式，软件设置睡眠和唤醒功能；

3.1.3 A T89C52管脚说明

图3.1单片机管脚图

其主要用于会聚调整时的功能控制。功能包括对会聚主IC内部寄存器、数据RAM及外部接口等功能部件的初始化，会聚调整控制，会聚测试图控制，红外遥控信号IR的接收解码及与主板CPU通信等。主要管脚有：XTAL1（19脚）和XTAL2（18 脚）为振荡器输入输出端口，外接12MHz 晶振。RST/Vpd（9脚）为复位输入端口，外接电阻

第3章芯片器件介绍

电容组成的复位电路。VCC（40脚）和VSS（20脚）为供电端口，分别接+5V电源的正负端。P0~P3 为可编程通用I/O 脚，其功能用途由软件定义，在本设计中，P0端口（32~39 脚）被定义为N1功能控制端口，分别与N1的相应功能管脚相连接，13 脚定义为IR输入端，10 脚和11脚定义为I2C总线控制端口，分别连接N1的SDAS（18脚）和SCLS（19脚）端口，12脚、27 脚及28脚定义为握手信号功能端口，连接主板CPU的相应功能端，用于当前制式的检测及会聚调整状态进入的控制功能。

1、P口

P0口是一组8 位漏极开路型双向I/O 口，也即地址/数据总线复用口。作为输出口用时，每位能吸收电流的方式驱动8个TTL逻辑门电路，对端口P0写“1”时，可作为高阻抗输入端用。在访问外部数据存储器或程序存储器时，这组口线分时转换地址（低8位）和数据总线复用，在访问期间激活内部上拉电阻。在Flash 编程时，P0 口接收指令字节，而在程序校验时，输出指令字节，校验时，要求外接上拉电阻。

P1是一个带内部上拉电阻的8位双向I/O口，P1的输出缓冲级可驱动（吸收或输出电流）4 个TTL逻辑门电路。对端口写“1”，通过内部的上拉电阻把端口拉到高电平，此时可作输入口。作输入口使用时，因为内部存在上拉电阻，某个引脚被外部信号拉低时会输出一个电流(IIL)。

P2是一个带有内部上拉电阻[9]的8位双向I/O口，P2的输出缓冲级可驱动（吸收或输出电流）4 个TTL 逻辑门电路。对端口P2写“1”，通过内部的上拉电阻把端口拉到高电平，此时可作输入口，作输入口使用时，因为内部存在上拉电阻，某个引脚被外部信号拉低时会输出一个电流(IIL)。

P3口是一组带有内部上拉电阻的8 位双向I/O 口。P3 口输出缓冲级可驱动（吸收或输出电流）4 个TTL逻辑门电路。对P3口写入“1”时，它们被内部上拉电阻拉高并可作为输入端口。此时，被外部拉低的P3口将用上拉电阻输出电流（IIL）。P3口除了作为一般的I/O 口线外，更重要的用途是它的第二功能

2、RST

第九管脚为RST复位管脚，当振荡器工作时，RST引脚出现两个机器周期以上高电平将使单片机复位。

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3、XATL1和XATL2

XTAL1为振荡器反相放大器及内部时钟发生器的输入端，XTAL2为振荡器方向放大器的输出端。

4、ALE/PLOG

当访问外部程序存储器或数据存储器时，ALE（地址锁存允许）输出脉冲用于锁存地址的低8位字节。一般情况下，ALE 仍以时

钟振荡频率的1/6输出固定的脉冲信号，因此它可对外输出时钟或

用于定时目的。要注意的是：每当访问外部数据存储器时将跳过一

个ALE脉冲。对Flash 存储器编程期间，该引脚还用于输入编程脉

冲（PROG）。如有必要，可通过对特殊功能寄存器（SFR）区中的

8EH 单元的D0位置位，可禁止ALE 操作。该位置位后，只有一

条MOVX 和MOVC指令才能将ALE激活。此外，该引脚会被微

弱拉高，单片机执行外部程序时，应设置ALE 禁止位无效。

5、PSEN

程序储存允许（PSEN）输出是外部程序存储器的读选通信号，当AT89C52由外部程序存储器取指令（或数据）时，每个机器周

期两次PSEN有效，即输出两个脉冲。在此期间，当访问外部数据

存储器，将跳过两次PSEN信号。

6、EA/VPP

外部访问允许。欲使CPU 仅访问外部程序存储器（地址为0000H—FFFFH），EA 端必须保持低电平（接地）。需注意的是：

如果加密位LB1被编程，复位时内部会锁存EA端状态。如EA端

为高电平（接Vcc端），CPU 则执行内部程序存储器中的指令。

Flash 存储器编程时，该引脚加上+12V的编程允许电源Vpp，当

然这必须是该器件是使用12V 编程电压Vpp。

3.2 通讯模块

3.2.1 串行口结构

51单片机的串行口[11]是一个可编程全双工的通信接口，具有UART（通用异步收发器）的全部功能，能同时进行数据的发送和接收，也可作为同步移位寄存器使用。

第3章 芯片器件介绍

51单片机的串行口主要由两个独立的串行数据缓冲器SBUF 和发送控制器、接收控制器、输入移位寄存器及若干控制门电路组成。串口基本结构如图3.2所示。

图3.2 串口基本结构

51单片机可以通过特殊功能寄存器SBUF 对串行接收或串行发送寄存器进行访问，两个寄存器公用一个地址99H ，但在物理上是两个独立的寄存器，由指令操作决定访问哪一个寄存器。执行写指令时，访问串行发送寄存器；执行读指令时，访问串行接收寄存器。接收器具有双缓冲结构，即在从接收寄存器中读出前一个已收到的字节之前，便能接收第二个字节，如果第二个字节已接收完毕，第一个字节还没有出，则将丢失其中一个字节，编程时应引起注意。对于发送器，因为数据时由CPU 控制和发送的，所以不需要考虑。

与串行口紧密相关的一个特殊功能寄存器是串行口控制寄存器SCON ，它用来设定串行口的工作方式、接收\发送控制以及设置状态标志等。

3.2.2 串口方式简介

1、方式0。

方式0时，串行口为同步一位寄存器的输入输出方式，主要用于扩展并行输入或输出口。数据由RXD (P3.0)引脚输出。发送和接收均为8位数据，低位在先，高位在后，波特率固定为f osc /12。

2、方式1

方式1是10位数据的异步通信口，其中1位起始位，8位数据位，1位停止位。TXD (P3.1)为数据发送引脚，RXD (P3.0)为数据接收引脚。其传输波特率是可变的，对于51单片机，波特率由定时器1的溢出率决定。通常我们在做单片机与单片机串口通信、单片机与计算机串口通信、计算机与计算机串口通

移动机器人导航技术总结

移动机器人的关键技术分为以下三种: (1)导航技术 导航技术是移动机器人的一项核心技术之一[3,4]"它是指移动机器人通过传感器感知环境信息和自身状态,实现在有障碍的环境中面向目标的自主运动"目前,移动机器人主要的导航方式包括:磁导航,惯性导航,视觉导航等"其中,视觉导航15一7]通过摄像头对障碍物和路标信息拍摄,获取图像信息,然后对图像信息进行探测和识别实现导航"它具有信号探测范围广,获取信息完整等优点,是移动机器人导航的一个主要发展方向,而基于非结构化环境视觉导航是移动机器人导航的研究重点。 (2)多传感器信息融合技术多传感器信息融合技术是移动机器人的关键技术之一,其研究始于20世纪80年代18,9]"信息融合是指将多个传感器所提供的环境信息进行集成处理,形成对外部环境的统一表示"它融合了信息的互补性,信息的冗余性,信息的实时性和信息的低成本性"因而能比较完整地,精确地反映环境特征,从而做出正确的判断和决策,保证了机器人系统快速性,准确性和稳定性"目前移动机器人的多传感器融合技术的研究方法主要有:加权平均法,卡尔曼滤波,贝叶斯估计,D-S证据理论推理,产生规则,模糊逻辑,人工神经网络等"例如文献[10]介绍了名为Xavier的机器人,在机器人上装有多种传感器,如激光探测器!声纳、车轮编码器和彩色摄像机等,该机器人具有很高的自主导航能力。 (3)机器人控制器作为机器人的核心部分,机器人控制器是影响机器人性能的关键部分之一"目前,国内外机器人小车的控制系统的核心处理器,己经由MCS-51、80C196等8位、16位微控制器为主,逐渐演变为DSP、高性能32位微控制器为核心构成"由于模块化系统具有良好的前景,开发具有开放式结构的模块化、标准化机器人控制器也成为当前机器人控制器的一个研究热点"近几年,日本!美国和欧洲一些国家都在开发具有开放式结构的机器人控制器,如日本安川公司基于PC开发的具有开放式结构!网络功能的机器人控制器"我国863计划智能机器人主题也已对这方面的研究立项 视觉导航技术分类 机器人视觉被认为是机器人重要的感觉能力，机器人视觉系统正如人的眼睛一样,是机器人感知局部环境的重要“器官”,同时依此感知的环境信息实现对机器人的导航。机器人视觉信息主要指二维彩色CCD摄像机信息,在有些系统中还包括三维激光雷达采集的信息。视觉信息能否正确、实时地处理直接关系到机器人行驶速度、路径跟踪以及对障碍物的避碰,对系统的实时性和鲁棒性具有决定性的作用。视觉信息处理技术是移动机器人研究中最为关键的技术之一。

机器人视觉系统介绍

机器人视觉（Robot Vision）简介 机器视觉系统的组成 机器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。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成： ＊照明 ＊图像聚焦形成 ＊图像确定和形成摄像机输出信号

基于深度视觉的室内移动机器人即时定位与建图研究

基于深度视觉的室内移动机器人即时定位与建图研究 在无法获取GPS信号的室内场合,如何有效地解决移动机器人的室内定位与导航问题,已经成为机器人技术研究领域的难点与热点,而即时定位与地图构建(SLAM)方法为此提供了一个较为合适的解决方法。近些年,由于以Kinect为代表的深度相机具有同时获取场景的彩色信息与深度信息的特点,基于深度相机的视觉SLAM方法逐渐成为视觉SLAM研究的一个重要方向。 本文主要针对基于深度相机的室内移动机器人SLAM技术展开研究,先是利用TUM数据集完成视觉SLAM算法的测试,再在移动机器人平台上进行算法实验,结果能够较好地建立出室内环境的地图模型。本文的主要研究内容共分为以下几个部分:首先,对本课题研究中使用的深度相机的模型展开介绍,包括其中涉及的坐标系与坐标变换,以及深度相机的标定方法。 接着,分析机器人的视觉SLAM过程中涉及的相关系统变量,并对其运动方程和观测方程作出描述。同时,结合图模型,以位姿图的形式,表示移动机器人的即时定位与地图构建过程,为后续研究打下基础。 其次,详细研究基于深度相机的视觉SLAM算法的各个模块。考虑整体SLAM 算法的实时性能,在视觉SLAM的前端,采用计算速度极快的ORB特征,并利用汉明距离进行匹配,同时引入误匹配优化机制,提高特征匹配的准确率。 在估计相机运动时,利用深度相机的深度信息,使用3D-2D的方法估计两帧图像之间相机的运动。在后端处理部分,介绍回环检测方法,利用视觉词袋算法对机器人运动过程中的位姿进行回环,约束其位姿的估计误差。 然后,介绍基于位姿图的非线性优化方法,并利用g2o库求解相机运动轨迹,同时根据深度相机的数据,构建点云地图,展开算法的评价。再次,针对点云地图

移动机器人视觉导航

移动机器人视觉导航。 0504311 19 刘天庆一、引言 智能自主移动机器人系统能够通过传感器感知外界环境和自身状态，实现在有障碍物环境中面向目标的自主运动，从而完成一定作业功能。其本身能够认识工作环境和工作对象，能够根据人给予的指令和“自身”认识外界来独立地工作，能够利用操作机构和移动机构完成复杂的操作任务。因此，要使智能移动机器人具有特定智能，其首先就须具有多种感知功能，进而进行复杂的逻辑推理、规划和决策，在作业环境中自主行动。机器人在行走过程中通常会碰到并且要解决如下三个问题：（1）我（机器人）现在何处？（2）我要往何处走？（3）我要如何到达该处？其中第一个问题是其导航系统中的定位及其跟踪问题，第二、三个是导航系统的路径规划问题。移动机器人导航与定位技术的任务就是解决上面的三个问题。移动机器人通过传感器感知环境和自身状态，进而实现在有障碍物的环境中面向目标自主运动，这就是通常所说的智能自主移动机器人的导航技术。而定位则是确定移动机器人在工作环境中相对于全局坐标的位置及其本身的姿态，是移动机器人导航的基本环节。 目前，应用于自主移动机器人的导航定位技术有很多，归纳起来主要有：安装CCD 摄像头的视觉导航定位、光反射导航定位、全球定位系统GPS(Global Positioning System)、声音导航定位以及电磁导航定位等。下面分别对这几种方法进行简单介绍和分析。 1、视觉导航定位 在视觉导航定位系统中，目前国内外应用较多的是基于局部视觉的在机器人中安装车载摄像机的导航方式。在这种导航方式中，控制设备和传感装置装载在机器人车体上，图像识别、路径规划等高层决策都由车载控制计算机完成。视觉导航定位系统主要包括：摄像机（或CCD 图像传感器）、视频信号数字化设备、基于DSP 的快速信号处理器、计算机及其外设等。现在有很多机器人系统采用CCD 图像传感器，其基本元件是一行硅成像元素，在一个衬底上配置光敏元件和电荷转移器件，通过电荷的依次转移，将多个象素的视频信号分时、顺序地取出来，如面阵CCD传感器采集的图像的分辨率可以从32×32 到1024×1024 像素等。视觉导航定位系统的工作原理简单说来就是对机器人周边的环境进行光学处理，先用摄像头进行图像信息采集，将采集的信息进行压缩，然后将它反馈到一个由神经网络和统计学方法构成的学习子系统，再由学习子系统将采集到的图像信息和机器人的实际位置联系起来，完成机器人的自主导航定位功能。 视觉导航定位中，图像处理计算量大，计算机实时处理的速度要达到576MOPS~5.76BOPS，这样的运算速度在一般计算机上难以实现，因此实时性差这一瓶颈问题有待解决； 另外，对于要求在黑暗环境中作业的机器人来说，这种导航定位方式因为受光线条件限制也不太适应。 当今国内外广泛研制的竞赛足球机器人通常都采用上面所说的视觉导航定位方式，在机器人小车子系统中安装摄像头，配置图像采集板等硬件设备和图像处理软件等组成机器人视觉系统。通过这个视觉系统，足球机器人就可以实现对球的监测，机器人自身的定位，作出相应动作和预测球的走向等功能

带有视觉识别模块的分拣机器人

带有视觉识别模块的分拣机器人 传统的机器人分拣操作一般采用示教或离线编程方式，当机器人所处的工作环境发生改变时机器人很难即时作出相应的调整，为了使机器人具有更加智能化的功能，以阿童木并联机器人和工业智能相机为基础，组成一套带有视觉模块的机器人分拣系统。这样的分拣系统结合了并联型机器人和视觉模块两个方面的优势，通过视觉模块智能的识别不同的对象，系统可以完成高速的分拣工作，显著提升了机器人对工作环境的适应能力，提高了工作效率。同时，实验结果证明了该系统软硬件设计正确，分拣成功率高。 随着我们国家生产需求的不断增加，机器人越来越多的参与到各行各业的生产过程中来。其中，对工件的分拣作业是当前生产过程中的一个重要环节，传统的机器人分拣，其动作和目标的摆放位置都需要根据程序预先严格的设定。一旦机器人所处的环境有所改变，很容易导致抓取错误。本文模拟工业生产中的分拣作业环境，引入视觉模块，用摄像机来模拟人类的视觉功能来对待测的对象进行识别分类，可以使分拣作业拥有更高的可靠性和灵活性，作业对象以及分拣工序可以随时随地的变换，也提高了工作的效率和机器人的智能化程度。 1机器人系统组成介绍 我们设计的机器人分拣系统主要由并联机器人、视觉模块、传送带装置以及分拣对象组成，结构如图1所示： 1.1并联机器人 相比于其他工业机器人，并联机器人占用较小的空间，其更具有高速度、高精度、灵活性等特点，更能適合苛刻的工业生产需求。我们在实验中采用的是阿童木4轴并联型机器人，如图2所示，它能够完成空间中X、Y、Z方向的移动及角度的转动。除了并联型机器人本体之外，机器人配套设施还包括机器人控制柜、控制编程器和驱动机器人各关节运动的伺服交流电机。机器人末端执行机构为气动吸盘，用于吸附传送带上的分拣对象，完成抓取动作。 1.2 视觉模块 视觉模块我们采用康奈视公司的In-Sight7000型智能相机，如图3所示。该视觉模块能够智能的识别出实验中不同种类的实验对象，以及采集各个实验对象的位置信息。 1.3网络交换机 实验中，我们使用一般的家用路由器来替代网络交换机。视觉模块采集到的信息要通过局域网来络传递给机器人，因此我们要用到网络交换机来搭建局域网络，进而使各个模块间完成信息传输。

喷漆机器人控制系统方案设计

喷涂机器人控制系统初步方案 一、控制系统组成框图 本控制系统采用了以PC104为核心，以步进电机驱动网为低层控制通道的开放式控制器。下图是整个控制系统的组成框图。

二、PC104模块选型 采用PC104是因为它有如下特点：结构小巧紧凑, 仅96 mm ×90 mm面积内集成了PC 机所有功能；采用自栈接的母线结构，级联牢固，易于扩充；整机功耗低；兼容性好，可以借鉴PC机成熟技术；外设丰富，应用简单。 本控制系统PC104模块选用研华PCM-3343F。其组成如下：核心模块DM&P V ortex86DX 的高性能低功耗CPU 模块，CPU 速度1.0 GHz，带有浮点运算单元，在板集成了256MB DDR2 SDRAM（最大可支持512MB）、显示控制器（支持LCD显示，最高分辨率为1024×768），以太网控制器等。带有PA TA硬盘接口1个，PC104扩展插槽1个，KB/MS插槽1个，USB2.0接口4个，16位GPIO口，RS-232接口3个，RS-232/422/485接口1个。 选择该嵌入式主板时，应注意： 1）购买时，要求将系统内存升级到512MB； 2）购买时，要求配齐以下配件： ①键盘及鼠标的接口线共2根（编号及图片如下）； p/n: 1703060053p/n: 1700060202 ②VGA接口线1根（编号及图片如下）； p/n: 1700000898

③US B×2接口线1根（编号及图片如下）； p/n: 1703100260 ④RS-232×2接口线1根（编号及图片如下）； p/n: 1701200220 ⑤RS-422/485接口线1根（编号及图片如下）；p/n: 1703040157 ⑥IDE接口线1根（编号及图片如下）； p/n: 1701440350 ⑦外接Li电池1个（编号及图片如下）； p/n: 1750129010

基于视觉导航的轮式移动机器人设计方案

基于视觉导航的轮式移动机器人设计方案第一章移动机器人 §1.1移动机器人的研究历史 机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器)。1962年，美国Unimation公司的第一台机器人Unimate。在美国通用汽车公司(GM)投入使用，标志着第一代机器人的诞生。 智能移动机器人更加强调了机器人具有的移动能力，从而面临比固定式机器人更为复杂的不确定性环境，也增加了智能系统的设计复杂度。1968年到1972年间，美国斯坦福国际研究所(Stanford Research Institute, SRI)研制了移动式机器人Shaky,这是首台采用了人工智能学的移动机器人。Shaky具备一定人工智能，能够自主进行感知、环境建模、行为规划并执行任务(如寻找木箱并将其推到指定目的位置)。它装备了电视摄像机、三角法测距仪、碰撞传感器、驱动电机以及编码器，并通过无线通讯系统由二台计算机控制。当时计算机的体积庞大，但运算速度缓慢，导致Shaky往往需要数小时的时间来分析环境并规划行动路径。 1970年前联月球17号探测器把世界第一个无人驾驶的月球车送七月球，月球车行驶0.5公里，考察了8万平方米的月面。后来的月球车行驶37公里，向地球发回88幅月面全景图。在同一时代，美国喷气推进实验室也研制了月球车(Lunar rover),应用于行星探测的研究。采用了摄像机，激光测距仪以及触觉传感器。机器人能够把环境区分为可通行、不可通行以及未知等类型区域。 1973年到1979年，斯坦福大学人工智能实验室研制了CART移动机器人，CART可以自主地在办公室环境运行。CART每移动1米，就停下来通过摄像机的图片对环境进行分析，规划下一步的运行路径。由于当时计算机性能的限制，CART每一次规划都需要耗时约15分钟。CMU Rover由卡耐基梅隆大学机

基于路径识别的移动机器人视觉导航

第9卷　第7期2004年7月 中国图象图形学报Journal of Image and G raphics V ol.9,N o.7July 2004 基金项目:国家“863”计划资助项目(编号:2001AA422200)收稿日期:2004201213;改回日期:2004204206 基于路径识别的移动机器人视觉导航 张海波　原　魁　周庆瑞 (中国科学院自动化研究所高技术创新中心,北京　100080) 摘　要　跟随路径导引是自主式移动机器人广泛采用的一种导航方式,其中视觉导航具有其他传感器导航方式所无法比拟的优点,是移动机器人智能导航的主要发展方向。为了提高移动机器人视觉导航的实时性和准确性,提出了一个基于路径识别的视觉导航系统,其基本思想是首先用基于变分辨率的采样二值化和形态学去噪方法从原始场景图像中提取出目标支持点集,然后用一种改进的哈夫变化检测出场景中的路径,最后由路径跟踪模块分直行和转弯两种情况进行导航计算。实验结果表明,该视觉导航系统具有较好的实时性和准确性。关键词　自主式移动机器人　视觉导航　路径识别 中图法分类号:TP242.62 文献标识码:A 文章编号:100628961(2004)0720853205 Visual N avigation of a Mobile R obot B ased on P ath R ecognition ZH ANG Hai 2bo ,Y UAN K ui ,ZH OU Qing 2rui (Hi 2tech Innovation Centre ,Institute o f Automation ,Chinese Academy o f Sciences ,Beijing 100080) Abctract G uidance using path following is widely applied in the field of autonom ous m obile robots.C om pared with the navigation system without vision ,visual navigation has obvious advantages as rich in formation ,low cost ,quietness ,innocuity ,etc.This pa 2per describes a navigation system which uses the visual in formation provided by guide lines and color signs.In our approach ,the visual navigation is com posed of three main m odules :image 2preprocessing ,path 2recognition and path 2tracking.First ,image 2pre 2processing m odule formulates color m odels of all kinds of objects ,and establishes each object ’s support through adaptive subsam 2pling 2based binarization and mathematical m orphology.Second ,path 2recognition m odule detects the guide lines through an im 2proved H ough trans form alg orithm ,and the detected results including guide lines and color signs integrate the path in formation.Fi 2nally ,calling different functions according to the m ovement of straight 2g oing or turning ,path 2tracking m odule provides required in 2put parameters to m otor controller and steering controller.The experimental results dem onstrate the effectiveness and the robustness of our approach. K eyw ords com puter perception ,autonom ous m obile robot ,visual navigation ,path recognition 1　引　言 导航技术是移动机器人的一项核心技术,其难 度远远超出人们最初的设想,其主要原因有:一是环境的动态变化和不可预测;二是机器人感知手段的不完备,即很多情况下传感器给出的数据是不完全、不连续、不可靠的[1]。这些原因使得机器人系统在复杂度、成本和可靠性方面很难满足要求。 目前广泛应用的一种导航方式是“跟随路径导 引”,即机器人通过对能敏感到的某些外部的连续路 径参照线作出相应反应来进行导航[2]。这种方法和传统的“硬”自动化相比大大增加了系统的灵活性,其具有代表性的系统有:C ontrol Engineering 公司安装的导线引导系统,它是通过检测埋在地下的引导导线来控制行进方向,其线路分岔则通过在导线上加载不同频率的电流来实现[3];Egemin Automation 公司生产的Mailm obile 机器人则安装有主动式紫外光源,并通过3个光电探头来跟随由受激化学物质构成的发光引导路径[4];Macome 公司为自动驾驶车

机器人视觉算法 参考答案

1.什么是机器视觉 【概述】 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和 CCD 两种）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。 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。 正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、 CCD 照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。 系统可再分为： 主端电脑(Host Computer) 影像撷取卡(Frame Grabber)与影像处理器影像摄影机 CCTV镜头显微镜头照明设备： Halogen光源 LED光源 高周波萤光灯源闪光灯源其他特殊光源影像显示器 LCD 机构及控制系统 PLC、PC-Base控制器 精密桌台伺服运动机台 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的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，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块： 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 2.镜头FOV（Field Of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）镜头选择应注意： ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点 / 节点⑦畸变 3.相机 按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD；单色相机和彩色相机。 4.图像采集卡 图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。 比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。 5.视觉处理器 视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。现在由于采集

机器人控制系统设计(毕业设计)文献综述

一、前言 1.课题研究的意义，国内外研究现状和发展趋势 1.1课题研究的意义 随着机器人在工业装配线的应用越来越广泛，工业环境对其控制系统的要求也越来越高，所以开放式机器人控制系统的设计具有工程实际意义。 课题以一四自由度关节型机器人研制为背景，设计机器人运动控制系统的硬件电路和软件结构，对机器人的运动控制电路进行设计，实现机器人按照预定轨迹或自主运动控制功能。 在机械工业中，应用机械手的意义可以概括如下： ①以提高生产过程中的自动化程度 应用机械手有利于实现材料的传送、工件的装卸、刀具的更换以及机器的装配等的自动化的程度，从而可以提高劳动生产率和降低生产成本。 ②以改善劳动条件，避免人身事故 在高温、高压、低温、低压、有灰尘、噪声、臭味、有放射性或有其他毒性污染以及工作空间狭窄的场合中，用人手直接操作是有危险或根本不可能的，而应用机械手即可部分或全部代替人安全的完成作业，使劳动条件得以改善。 ③可以减轻人力，并便于有节奏的生产 应用机械手代替人进行工作，这是直接减少人力的一个侧面，同时由于应用机械手可以连续的工作，这是减少人力的另一个侧面。因此，在自动化机床的综合加工自动线上，目前几乎都没有机械手，以减少人力和更准确的控制生产的节拍，便于有节奏的进行工作生产 随着机器人技术的发展，机器人应用领域的不断扩大，对机器人的性能提出了更高的要求，因此，如何有效地将其他领域（如图像处理、声音识别、最优控制、人工智能等）的研究成果应用到机器人控制系统的实时操作中，是一项富有挑战性的研究工作。而具有开放式结构的模块化、标准化机器人，其控制系统的研究无疑对提高机器人性能和自主能力，推动机器人技术的发展具有重大意义。 1.2国内外研究现状和发展趋势 随着机器人控制技术的发展，针对结构封闭的机器人控制器的缺陷，开发“具有开放式结构的模块化、标准化机器人控制器”是当前机器人控制器的一个发展方向。近几年，日本、美国和欧洲一些国家都在开发具有开放式结构的机器人控制器，如日本安川公司基于PC开发的具有开放式结构、网络功能的机器人控制器。我国863计划智能机器人主题也已对这方面的研究立项。 由于适用于机器人控制的软、硬件种类繁多和现代技术的飞速发展，开发一个结构完全开放的标准化机器人控制器存在一定困难，但应用现有技术，如工业PC

移动机器人视觉定位方法的研究

移动机器人视觉定位方法的研究 针对移动机器人的局部视觉定位问题进行了研究。首先通过移动机器人视觉定位与目标跟踪系统求出目标质心特征点的位置时间序列，然后在分析二次成像法获取目标深度信息的缺陷的基础上，提出了一种获取目标的空间位置和运动信息的方法。该方法利用序列图像和推广卡尔曼滤波，目标获取采用了HIS模型。在移动机器人满足一定机动的条件下，较精确地得到了目标的空间位置和运动信息。仿真结果验证了该方法的有效性和可行性。 运动视觉研究的是如何从变化场景的一系列不同时刻的图像中提取出有关场景中的目标的形状、位置和运动信息，将之应用于移动机器人的导航与定位。首先要估计出目标的空间位置和运动信息，从而为移动机器人车体的导航与定位提供关键前提。 视觉信息的获取主要是通过单视觉方式和多视觉方式。单视觉方式结构简单，避免了视觉数据融合，易于实现实时监测。如果利用目标物体的几何形状模型，在目标上取3个以上的特征点也能够获取目标的位置等信息。此方法须保证该组特征点在不同坐标系下的位置关系一致，而对于一般的双目视觉系统，坐标的计算误差往往会破坏这种关系。 采用在机器人上安装车载摄像机这种局部视觉定位方式，本文对移动机器人的运动视觉定位方法进行了研究。该方法的实现分为两部分：首先采用移动机器人视觉系统求出目标质心特征点的位置时间序列，从而将对被跟踪目标的跟踪转化为对其质心的跟踪；然后通过推广卡尔曼滤波方法估计目标的空间位置和运动参数。 1.目标成像的几何模型 移动机器人视觉系统的坐标关系如图1所示。 其中O-XYZ为世界坐标系；Oc-XcYcZc为摄像机坐标系。其中Oc为摄像机的光心，X 轴、Y轴分别与Xc轴、Yc轴和图像的x，y轴平行，Zc为摄像机的光轴，它与图像平面垂直。光轴与图像平面的交点O1为图像坐标系的原点。OcO1为摄像机的焦距f. 图1 移动机器人视觉系统的坐标关系

工业机器人视觉系统

工业机器人及机器人视觉系统 人类想要实现一系列的基本活动，如生活、工作、学习就必须依靠自身的器官，除脑以外，最重要的就是我们的眼睛了，（工业）机器人也不例外，要完成正常的生产任务，没有一套完善的，先进的视觉系统是很难想象的。 机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推动了机器视觉的发展。 机器视觉系统的应用 在生产线上，人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误，但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去。一般来说，机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用，我们都需要考虑系统的运行速度和图像的

处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。从功能上来看，典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分 工作过程 ?一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下： ?1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉冲。 ?2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。 ?3、摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。 ?4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。

机器人视觉系统

机器人视觉系统 ——人脸识别技术 优势 1 不被察觉，不会引起人的反感。 2 非接触性，不需要和设备接触即可识别 3 自然性 4 准确，可靠，灵活。 原理 在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。 主要过程 一般分三步： (1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。 (2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。（智械科技） (3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辩认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。 实现方法 基于OpenCv人脸识别设计方案 1 系统组成 以OpenCV 图像处理库为基础，利用库中提供的相关功能函数进行各种处理：通过相机对图像数据进行采集，人脸检测主要是调用已训练好的Haar 分类器来对采集的图像进行模

式匹配，检测结果利用PCA 算法可进行人脸图像训练与身份识别，而人脸表情识别则利用了Camshift 跟踪算法和Lucas–Kanade 光流算法。

机器人分布式控制系统设计与实现

机器人分布式控制系统设计与实现 1引言 目前,机器人系统的特点是开放式机器人控制,强调结构化、模块化、 可扩展性、交互性,是对机器人设计结构单一、信息封闭、缺少交互性缺点的突破。分层分布式控制系统采用集中管理，分散控制方式，这种控制方法优点体 现在：集中监控和管理，管理和现场分离，管理更加综合化和系统化；实现分 散控制可使各功能模块的设计、装配、调试以及维护相互独立，系统控制的危 险性分散，可靠性提高，投资减小；采用网络通信技术，可根据需要增加以微 处理器为核心的功能模块，具有良好的系统开放性、扩展性和升级特性。 本论文详细介绍了一种分层分布式控制系统的设计方案，系统由上到下分 为主控中心决策层、车载PC运算层、下位机驱动子层以及位置反馈子层。主 控中心决策层是系统的主层，可以是台式机或笔记本电脑，基于VC++编译环 境设计的人机交互界面，满足友好、便于操作的要求，主控中心决策层的功能 是总体规划和分配任务，对机器人进行远程监控；车载PC运算层为一台笔记 本电脑，基于VC++编译环境设计了控制界面，通过无线网卡与主控中心决策 层进行数据传输，采用面向连接可靠的TCP传输控制协议，保证数据传输的可 靠性；下位机驱动子层和位置反馈子层是相互独立的功能模块，与车载PC运 算层之间通过串口进行通信；下位机驱动子层是一个完整的直流电 机闭环控制系统，包括CPU、控制芯片、驱动芯片以及增量式光电编码器；位置反馈子层通过CPU的I/O口和中断得到机器人车轮轴转角信息，结合机器 人机械系统的实际尺寸计算机器人中心的实际位置信息，处理好的位置信息通 过串口反馈给车载PC运算层。该控制系统应用在国家自然科学基金资助项目 和国家重点基础研究发展计划973项目的移动机器人平台上，运动控制测试结 果表明，分层分布式控制方式控制精度高，稳定性好，系统响应迅速；同时该 控制系统具有超强的计算能力和二次开发潜力，根据项目研究需要可在各个子 层进行分布式扩展，比如在下位机驱动子层和位置反馈子层的同级层中扩展传 感器功能子层，增加机器人的智能。该控制系统为项目的实验工作奠定基础。 2分层分布式控制系统设计 1. 基于VC++的主控中心决策层设计 主控中心决策层的作用是总体规划和分配任务，对机器人进行远程监控。 基于VC++编译环境，采用模块化方法对人机交互系统进行设计，分为网络数 据传输模块、运动参数输入模块、轨迹显示模块、视觉监控模块。如图

移动机器人视觉定位设计方案

移动机器人视觉定位设计方案 运动视觉研究的是如何从变化场景的一系列不同时刻的图像中提取出有关场景中的目标的形状、位置和运动信息，将之应用于移动机器人的导航与定位。首先要估计出目标的空间位置和运动信息，从而为移动机器人车体的导航与定位提供关键前提。 视觉信息的获取主要是通过单视觉方式和多视觉方式。单视觉方式结构简单，避免了视觉数据融合，易于实现实时监测。如果利用目标物体的几何形状模型，在目标上取3 个以上的特征点也能够获取目标的位置等信息。此方法须保证该组特征点在不同坐标系下的位置关系一致，而对于一般的双目视觉系统，坐标的计算误差往往会破坏这种关系。 采用在机器人上安装车载摄像机这种局部视觉定位方式，本文对移动机器人的运动视觉定位方法进行了研究。该方法的实现分为两部分：首先采用移动机器人视觉系统求出目标质心特征点的位置时间序列，从而将对被跟踪目标的跟踪转化为对其质心的跟踪；然后通过推广卡尔曼滤波方法估计目标的空间位置和运动参数。 1 目标成像的几何模型 移动机器人视觉系统的坐标关系如图1 所示。 其中O-X Y Z 为世界坐标系；O c - X cY cZ c 为摄像机坐标系。其中O c 为摄像机的光心，X 轴、Y 轴分别与X c 轴、Y c 轴和图像的x ，y 轴平行，Z c 为摄像机的光轴，它与图像平面垂直。光轴与图像平面的交点O 1 为图像坐标系的原点。O cO 1 为摄像机的焦距f 。 图1 移动机器人视觉系统的坐标关系 不考虑透镜畸变，则由透视投影成像模型为：

式中，Z′= ［u，v ］T 为目标特征点P 在图像坐标系的二维坐标值；（X ，Y ，Z ）为P 点在世界坐标系的坐标；（X c0，Y c0，Z c0）为摄像机的光心在世界坐标系的坐标；dx ，dy 为摄像机的每一个像素分别在x 轴与y 轴方向采样的量化因子；u0，v 0 分别为摄像机的图像中心O 1 在x 轴与y 轴方向采样时的位置偏移量。通过式（1）即可实现点P 位置在图像坐标系和世界坐标系的变换。 2 图像目标识别与定位跟踪 2.1 目标获取 目标的获取即在摄像机采集的图像中搜索是否有特定目标，并提取目标区域，给出目标在图像中的位置特征点。 由于机器人控制实时性的需要，过于耗时的复杂算法是不适用的，因此以颜色信息为目标特征实现目标的获取。本文采用了HS I 模型， 3 个分量中，I 是受光照影响较大的分量。所以，在用颜色特征识别目标时，减少亮度特征I 的权值，主要以H 和S 作为判定的主要特征，从而可以提高颜色特征识别的鲁棒性。 考虑到连通性，本文利用捕获图像的像素及其八连通区域的平均HS 特征向量与目标像素的HS特征向量差的模是否满足一定的阈值条件来判别像素的相似性；同时采用中心连接区域增长法进行区域增长从而确定目标区域。图2 给出了目标区域分割的算法流程。

机器人视觉系统(Robot Vision)简介

机器人视觉系统(Robot Vision)简介 【字体：大中小】时间：2014-08-28 11:00:06 点击次数：23次 机器视觉系统的组成 机器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。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成： ＊照明 ＊图像聚焦形成 ＊图像确定和形成摄像机输出信号

一种基于单目视觉的移动机器人室内导航方法

第32卷第4期2006年7月 光学技术 OPTICAL TECHN IQU E Vol.32No.4 J uly　2006 文章编号:1002-1582(2006)04-0591-03 一种基于单目视觉的移动机器人室内导航方法Ξ 付梦印,谭国悦,王美玲 (北京理工大学信息科学技术学院自动控制系,北京　100081) 摘　要:针对室内导航的环境特点,提出了一种简单快速的、以踢脚线为参考目标的移动机器人室内导航方法。该方法从图像中提取踢脚线作为参考直线,通过两条直线在图像中的成像特征,提取角度和横向偏离距离作为移动机器人的状态控制输入,从而实现移动机器人的横向运动控制。该方法无需进行摄像机的外部参数标定,大大简化了计算过程,提高了视觉导航的实时性。 关键词:视觉导航;直线提取;Hough变换;移动机器人;踢脚线 中图分类号:TP242.6+2;TP391 文献标识码:A An indoor navigation algorithm for mobile robot based on monocular vision FU Meng-yin,T AN G uo-yue,WANG Mei-ling (Department of Automatic Control,School of Information and Science Technolo gy, Beijing Institute of Technology,Beijing　100081,China) Abstract:Considered the features of indoor environment,a sim ple fast indoor navigation algorithm for vision-guide mobile robot was presented,which used skirting lines as the reference objects to locate the mobile robot.This algorithm detected skirt2 ing lines using monocular images and analyzed the lines’parameters to provide angle and distance of the robot as in puts of robot control.Without calibrating camera parameters,this algorithm greatly reduces computation time and improves the real-time a2 bility of vision navigation. K ey w ords:vision navigation;line detection;Hough transform;mobile robot;skirt line 1　引　言 近年来,机器视觉因其含有丰富的环境信息而受到普遍的关注。随着视觉传感器价格的不断下降,视觉导航已成为导航领域研究的热点。在室外进行视觉导航时,采用视觉传感器可获取车道信息,通过摄像机的标定来实现坐标转换,通过确定车辆当前的状态来实现导航。绝大部分智能车辆都是应用视觉来完成车道检测的[1,2],例如意大利的AR2 GO[3]项目就是通过使用逆投射投影的方法[4]来确定车辆状态的,并获得了良好的实验效果。在室内进行视觉导航时,利用视觉提取室内环境特征,例如一些预先设置的引导标志就是通过图像处理进行识别并理解这些标志来完成导航任务的[5,6]。这些都需要在图像中进行大量的搜索运算来提取标志,并通过一系列的图像理解算法来理解标志的信息,因而计算量很大。当然也可以通过视觉计算室内环境,例如通过走廊中的角点特征来获取状态信息[7],以此减少图像搜索时的计算量。但这些角点信息易受移动机器人运动的影响,会模糊角点信息,为了提高计算精度需要通过光流法对背景信息进行运动补偿,计算复杂,实时性不理想。 当移动机器人在实验室走廊环境下进行导航控制时,需要视觉传感器为其提供偏航角和横向偏离距离这两个参数。通过对单目视觉图像进行处理来获取这两个参数,完成移动机器人的横向运动控制。 2　摄像机成像模型与视觉系统 2.1　摄像机成像模型 使用视觉传感器首先要考虑的是其成像模型,它是指三维空间中场景到图像平面的投影关系,不同的视觉传感器有不同的成像模型。本文采用高分辨率CCD摄像机作为视觉传感器,其成像模型为针孔模型,空间中任意一点P在图像上的成像位置可以用针孔模型近似表示。如图1所示,P点投影位置为p,它是光心O同P点的连线O P与图像平面的交点,这种关系叫投射投影。图中标出的坐标系定义如下[8]: (1)图像坐标系I(u,v)是以图像平面的左上角为坐标原点所定义的直角坐标系,以像素为单位表示图像中点的位置。 (2)像平面坐标(x,y)指的是CCD成像靶面 195 Ξ收稿日期:2005-07-12 E-m ail:guoyuetan@https://www.wendangku.net/doc/0612747296.html, 基金项目:国家自然科学基金资助项目(60453001) 作者简介:付梦印(1964-),男,北京理工大学信息科学技术学院自动控制系教授,博士,主要从事导航制导、控制组合导航及智能导航技术的研究。