基于机器视觉的智能导览机器人控制系统设计.docx

### 基于机器视觉的智能导览机器人控制系统设计 #### 移动机器人的发展趋势与应用 移动机器人作为机器人学的重要分支，在近年来取得了显著的技术进步，正朝着更加智能化和多样化的方向快速发展。这类机器人因其广泛的用途，几乎可以应用于所有领域，如工业生产、家庭服务、医疗健康等。 #### 导览机器人的功能与结构 导览机器人主要用于大型展览馆、博物馆或其他会展中心，具备自主导航、路径规划、智能避障、目标点停靠与定位、语音解说及与参观者进行简单对话的功能。这些功能的实现依赖于多层次的结构设计： - **人工智能层**：主要负责通过CCD摄像头进行路径规划和自主导航。 - **控制协调层**：协调多传感器的信息融合，以支持机器人的各种感知需求。 - **运动执行层**：负责机器人物理层面的行动，包括行走等。 #### 硬件设计 - **人工智能层硬件实现**：选择PC104系统作为上位机，采用USB摄像头采集视觉信息，麦克风和扬声器则用于语音交互。 - **控制协调层硬件实现**： - 选用了超声波传感器、红外传感器、电子罗盘及陀螺仪等多种传感器，以收集周围环境信息，支持避障和路径规划。 - ARM处理平台通过RS-485总线驱动电机，实现机器人的行走。 - 为了确保机器人在行进过程中的准确性，系统还采用了数字罗盘和陀螺仪来提供稳定的航向角信息，并进行必要的方向修正。 - 超声波传感器与红外传感器结合使用，前者用于远距离障碍物检测，后者则用于近距障碍物检测，以弥补超声波传感器的盲区。 - **运动执行层硬件实现**：采用直流伺服电机（如三洋电机Super_L），配备光学码盘进行闭环控制，以实现精准的速度控制和定位。 #### 软件设计 - **图像处理**：通过USB摄像头或其他摄像头采集前方视觉信息，利用图像处理算法进行视频分析，支持路径规划和自主导航。 - **多传感信息融合**：综合处理来自不同传感器的数据，实现实时避障。 - **语音交互**：到达指定目标点后，机器人能够自动触发语音解说，并与参观者进行简单的对话交流。 #### 视觉导航技术 - **图像理解**：通过对图像数据的处理，识别图像中的物体及其位置，这是实现视觉导航的关键步骤。 - **图像预处理**：对原始图像进行灰度转换、二值化等处理，提取有用信息。 - **边缘检测**：采用Sobel算子进行边缘检测，这种算子对噪声具有较好的平滑效果，并能提供精确的边缘方向信息。 - **Hough变换**：通过Hough变换检测图像中的直线位置，从而确定机器人的行进方向。 基于机器视觉的智能导览机器人控制系统集成了多种先进技术和传感器，能够在复杂的环境中实现自主导航、智能避障和语音交互等功能。这种设计不仅提高了机器人的灵活性和实用性，也为未来的机器人技术发展提供了新的思路和方向。