基于双目视觉的掘进机器人定位定向方法研究(3) - 立体定向和功能性神经外科杂志杂志社投稿_期刊论文发表|版面费|电话|编辑部- 立体定向和功能性神经外科杂志

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基于双目视觉的掘进机器人定位定向方法研究(3)

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现对各点进行标注，分别标注为如图10所示的a，b，c，d，a′，b′，c′，d′点。假设掘进机器人在形式过程中视觉传感器检测到的相对于巷道中心位置发生α的偏移角度，掘进机器人沿AB方向的偏移角相同，但方向相反，掘进机偏移的方向以及角度如图11所示，3次姿态变化中转动方向为AB→AB′→AB″，调控姿态角度分别为β，γ.

图10 空间坐标位置关系Fig.10 Spatial coordinate position relationship

图11 掘进机器人3次姿态变化过程Fig.11 Three attitudes changing process of the roadheader robot

如图9，图10和图11所示，空间位置变化如下

式中α为线段所在平面投影到XOZ面上的与X轴的夹角；β为掘进机在Z轴或者Y轴上的空间偏角；γ为掘进机在X轴上空间偏角；根据空间偏角、平面偏角以及各线段之间的关系，可得

式中b为巷道宽度;bA为产生偏角后，图像采集后的实际两边巷道宽度；h为巷道高度，hA为产生偏角后，图像采集后的实际两边巷道高度。

空间坐标位置关系模型中的dc，bc，dc′分别可以表示为

式中x为图9中在X轴上的投影坐标；z为图9中在Z轴上的投影坐标；Y为掘进机前进方向。

解得γ，β的表达式如下所示

以掘进巷道口为空间绝对坐标系原点O，即掘进作业起始位置，如图12所示，OM为掘进机器人，M为掘进机器人的头部，O为掘进机器人的尾部，OM所处位置为初始位置，O′M′为无偏差；沿着Y轴行驶时间t1后的位置，O″M″为行驶时间t2后偏移位置，设掘进机器人长度为l，掘进速度为v；在掘进过程中，发生的偏移角度同式(12)和式(13)一致，β为掘进机在Z轴或者Y轴上的空间偏角，γ为掘进机在X轴上空间偏角。

图12 掘进机器人在3个时刻所处位置Fig.12 Location images of the roadheader robot at three times

由图可知，初始时刻O，M的坐标分别为

那么掘进时间t1后，O′，M′的坐标分别为

发生时间t2的偏移后，由速度、掘进机机身长度分解到3个坐标轴上易知O″，M″的坐标分别为(vt2cosγ，vt1+vt2cosβcosγ，vt2sinβ)、(vt2cosγ+lcosβsinγ，vt1+vt2cosβcosγ+lcosβcosγ，vt2sinβ+lsinβ)。当掘进机器人行驶时间t1后，分析该时刻巷道空间图像特征，获取目标矩形框产生距离的时间；当掘进机器人行驶时间t2后，获取目标矩形框发生偏移的时间。

因此，当掘进机的尾部在设定坐标系X轴上发生的偏移量为vt2cosγ，在Y轴上发生的偏移量为vt1+vt2cosβcosγ，在Z轴上发生的偏移量为vt2sinβ.掘进机的头部在设定坐标系X轴上发生的偏移量为vt2cosγ+lcosβsinγ，在Y轴上发生的偏移量为vt1+vt2cosβcosγ+lcosβcosγ，在Z轴上发生的偏移量为vt2sinβ+lsinβ.

2.3.2 掘进机器人定位模型建立

假设在实验室模拟巷道环境中，机器人向前行驶到13，18，23 m时对应的3个不同时刻A，B，C所采集的图像信息，并对信息数据进行处理，如图13所示，获得3个时刻的巷道空间矩形框。

图13 不同的时刻掘进机器人与巷道空间位置关系Fig.13 Spatial position relationship between theroadheader robot and roadway at different times

如图13所示，A，B这2个时刻所获得的目标巷道空间矩形框进行投影处理，整合如图14所示。

图14A，B共2个时刻位置关系Fig.14 Position relation atAandBmoments

由图形几何学关系，可知

如图12所示，O点到面A′B′C′D′的距离与到面ABCD的距离之间的关系也满足式(14)比例关系。同时，因为成像空间比例关系，所以实际上的关系如下式(15)所示

式中L1为A时刻，掘进机离巷道口的距离；L2为B时刻，掘进机离巷道口的距离。

图13中AB与A′B′的比例关系可根据图9及式(9)、(10)求取。根据掘进工艺，掘进机器人每运动一个循环，对巷道空间图像进行实时采集，将图像进行特征提取与识别后，将当前巷道空间矩形框与上一次矩形框进行空间关系计算，并为三维虚拟环境重构提供数据。以巷道口为起始位置，每循环一次均可形成新的巷道空间矩形，依次建立空间位置关系，以初始位置为参照对比掘进距离。因此，对比当前巷道空间图像矩形框与初始位置关系，即可精确计算出掘进机器人掘进的距离及当前巷道空间位置坐标。

3掘进机器人定位定向仿真及分析

3.1巷道空间图像信息分析

基于Otsu法与数值模拟环境，建立巷道空间图像特征及识别仿真模型，以实验室矩形环境为模拟矩形巷道空间环境，如图15(a)所示。该方法对外部空间环境的依赖较小，计算约束及边界条件简单，当阈值T=max[g]时，可计算出最大间方差的最优图像分割结果，有效提升图像特征计算速度和分割的精确度，经过计算并重构三维环境图像，得到如图15(b)所示。

文章来源：《立体定向和功能性神经外科杂志》网址: http://www.ltdxhgnxsjwkzz.cn/qikandaodu/2021/0701/651.html