27、机器人视觉定位与导航：生物启发系统解析

机器人视觉定位与导航：生物启发系统解析

在机器人技术领域，实现高效准确的定位与导航是一项关键挑战。本文将深入探讨一种生物启发的机器人定位与导航系统，该系统专为在无约束行人环境中运行的类人服务机器人而设计。

全局特征与场所识别

全局特征（如主旨特征）具有强大的抗噪声能力，能有效平均掉孤立噪声。然而，这种机制也限制了其应用范围，主要用于场所识别（如建筑物内的房间），而非精确的地理定位。这是因为，即使机器人移动较大距离，不太精确的全局特征也难以推断位置的变化。

一些场所识别系统利用主旨特征进行分类，不同的系统采用了不同的方法：
- 纹理描述符直方图 ：构建纹理描述符直方图以创建图像特征向量。
- 颜色直方图 ：创建颜色直方图用于特征提取。
- 二维傅里叶变换 ：在规则网格的各个图像子区域内应用二维傅里叶变换，对特征进行编码，然后使用主成分分析（PCA）将结果降维为低维向量。有趣的是，该向量的元素与语义相关维度（如城市与自然、海滩与森林）相关。
- 可转向小波金字塔 ：使用可转向小波金字塔代替傅里叶变换。

主旨特征的辨别能力可通过粗略的场景布局分割得到提升，这种分割可能发生在视觉皮层的V2和V4区域。布局能提供明确的区域形状和几何信息，有助于更准确地检测机器人的移动。然而，除了上述预定义的网格划分，获取可靠的形状信息相当困难，因为可能会出现过分割或欠分割的情况。在无约束环境中，如树木繁茂的公园或繁华的街道交叉口，往往没有清晰的边界。此外，许多复杂的分割技术耗时较长，不适合实时机器人应用。目前，分割技术主要应用于特定环境，在这些环境中可以利用特定的视觉模式进行简化。

显著地标识别与视觉定位

视觉定位通过识别特定地理位置已知的一组视觉地标来确定地理坐标。显著地标因其在自然环境中易于识别而被使用。然而，与任何物体识别问题一样，地标识别也面临着遮挡、动态背景、光照和视角变化等问题。

显著地标识别过程包括以下步骤：
1. 找到场景中最显著的点 ：大多数显著性模型采用中心 - 环绕机制来检测场景中与周围环境显著不同的部分。此外，结合定位特定的自上而下的先验知识（如排除移动区域、选择地平线以上的地标）可以帮助生成更好的显著地标。
2. 分割相应区域 ：有许多快速且稳健的显著区域分割技术。重要的是，分割出的区域应具有明显特征并能被可靠识别，不一定需要精确的边界框。显著性的主要价值在于将整个图像缩小到几个感兴趣的区域，从而提高识别效率。
3. 匹配地标数据库 ：使用局部视觉特征（如SIFT、SURF、GLOH等）来表示局部主导的图像方向，将分割出的区域与地标数据库进行匹配，以实现更精确的定位。其中，SIFT因其在小视角变化和遮挡情况下的鲁棒性而被广泛应用。

系统概述

该生物启发的定位与导航系统主要使用单目视觉，辅以激光测距仪（LRF）进行避障，以及里程计进行机器人运动跟踪。系统的整体流程如下：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([开始]):::startend --> B(传感器数据采集):::process
    B --> C(特征提取):::process
    C --> D(场所识别):::process
    C --> E(显著地标识别):::process
    D --> F(全局定位):::process
    E --> F
    F --> G(导航规划):::process
    G --> H(运动控制):::process
    H --> I([结束]):::startend

系统使用的传感器包括：
- 前向摄像头 ：用于视觉定位，通过集成显著地标识别和场所识别的结果来确定机器人的位置。
- 激光测距仪（LRF） ：用于避障，构建局部网格占用地图。
- 轮式编码器 ：用于机器人运动跟踪。
- 惯性测量单元（IMU） ：配备指南针，用于改善机器人运动估计，类似于人类的前庭系统。

系统的两个主要子系统是定位和导航，它们通过环境的分层表示相互连接：
- 全局拓扑地图 ：用于从当前位置到目标位置的全路径规划，是一个带有有向边的增强拓扑地图，每个节点具有笛卡尔坐标，每条边具有成本。
- 局部网格占用地图 ：详细描述机器人的即时周围环境，通过中间目标位置与全局地图相连。导航系统的任务是到达中间目标，机器人中心的局部地图沿着全局地图中的当前图边前进，以保持机器人在局部地图中的固定位置。

在实时系统中集成复杂的视觉算法时，延迟是一个关键问题。视觉定位的延迟较大，因为地标识别可能需要数秒时间。分层地图构建的优势在于将定位和导航任务分离，使实时导航系统能够独立运行，尽管定位系统存在较长的延迟。在实际应用中，定位和导航的交互并不频繁，例如在十字路口转弯或到达目标时，这些事件可以提前预测，从而克服合理的延迟。

视觉定位系统

视觉定位系统分为三个阶段：
1. 特征提取 ：从相机图像中提取主旨特征和显著区域。
2. 识别 ：将提取的特征与环境中的特定位置相关联。
3. 定位 ：整合这些线索以产生最佳的位置估计。

在识别阶段，系统使用主旨特征对机器人当前所在的路段进行分类。路段是拓扑地图中一系列有序的边，形成连续的路径，大致相当于场所识别系统中的“场所”概念。同时，系统还尝试将场景中的显著区域与地标数据库进行匹配，以细化路段分类，实现更精确的度量定位。

显著区域是图像中易于检测的明显区域，一组具有相同感兴趣模式的显著区域被归为一个地标。显著区域可以被视为地标的证据，“将显著区域与地标匹配”意味着将区域与地标保存的区域进行匹配。

路段分类

主旨特征生成过程始于计算视觉皮层特征，该过程与显著性模型共享。系统通过计算视觉皮层中的颜色、强度和方向通道在多个空间尺度上的低水平视觉“特征通道”，对输入图像进行滤波。一些通道（如颜色和方向）有多个子通道，每个子通道通过九尺度金字塔滤波器对图像进行处理，并在尺度之间应用5x5高斯平滑。

在每个子通道中，模型在金字塔中不同尺度的滤波器输出图之间执行中心 - 环绕操作，以获得特征图。具体来说，使用中心尺度（c = 2, 3, 4）和环绕尺度（s = c + d，d = 3, 4）来收集多尺度信息，并通过中心 - 环绕比较实现光照不变性。

颜色和强度通道组合形成三对颜色对立对（红 - 绿、蓝 - 黄）和一对明暗强度对立对。这些对立对在六个中心 - 环绕尺度组合上应用，形成18个颜色和强度子通道，加上16个方向子通道，构成了主旨模型使用的34个子通道。

为了获得主旨值，模型在每个子通道特征图上的固定4x4网格上应用平均操作。对于颜色和强度通道，主旨特征的计算公式如下：
[G_{k,l}^i(c, s) = \frac{1}{16WH} \sum_{u = \frac{kW}{4}}^{\frac{(k + 1)W}{4} - 1} \sum_{v = \frac{lH}{4}}^{\frac{(l + 1)H}{4} - 1} M_i(c, s) ]
其中，W和H分别是图像的宽度和高度，用于对区域值总和进行归一化。系统以类似的方式处理方向图以计算主旨特征。

主旨特征的总维度为544（34个特征图乘以每个图的16个区域）。模型使用主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）将维度降至80，同时保留高达97%的方差。

综上所述，这种生物启发的机器人定位与导航系统结合了全局特征、显著地标和分层地图等技术，旨在提高机器人在无约束环境中的定位和导航能力。尽管面临一些挑战（如延迟、分割困难等），但通过合理的设计和技术选择，系统能够在一定程度上实现实时、高效和准确的操作。未来，随着技术的不断发展，有望进一步改进系统性能，实现更智能的机器人导航。

机器人视觉定位与导航：生物启发系统解析

显著地标识别模型

显著地标识别模型在机器人视觉定位中起着关键作用。它的主要任务是从图像中准确识别出显著地标，并将其与已知的地标数据库进行匹配，从而确定机器人的位置。

显著地标识别的流程如下：
1. 显著点检测 ：利用各种显著性模型，如基于中心 - 环绕机制的模型，检测场景中最显著的点。这些模型通过比较图像中不同区域与周围环境的差异，找出那些具有高对比度、独特形状或颜色的点。
2. 区域分割 ：将检测到的显著点所在的区域从图像中分割出来。可以使用多种分割技术，如快速且稳健的显著区域分割算法，确保分割出的区域具有明显的特征，能够被可靠识别。
3. 特征提取 ：对分割出的区域提取局部视觉特征，常用的特征包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和GLOH（梯度位置和方向直方图）等。这些特征能够描述区域的局部特征，具有一定的尺度、旋转和光照不变性。
4. 地标匹配 ：将提取的特征与地标数据库中的特征进行匹配。通过计算特征之间的相似度，找到最匹配的地标，并确定其对应的地理位置。

以下是几种常用的局部视觉特征及其特点：
| 特征名称 | 特点 |
| ---- | ---- |
| SIFT | 具有良好的尺度、旋转和光照不变性，在小视角变化和遮挡情况下仍能保持较高的匹配精度，被广泛应用于机器人定位系统。 |
| SURF | 计算速度快，对尺度和旋转具有一定的不变性，适用于实时性要求较高的场景。 |
| GLOH | 是一种基于梯度的特征描述符，具有较好的旋转不变性和抗噪声能力。 |

系统测试与评估

为了验证生物启发的机器人定位与导航系统的性能，需要进行全面的测试和评估。测试环境应尽可能模拟实际的无约束行人环境，包括不同的光照条件、动态背景和复杂的场景布局。

测试指标主要包括以下几个方面：
1. 定位精度 ：衡量机器人实际位置与真实位置之间的误差，通常使用均方根误差（RMSE）等指标来评估。
2. 导航成功率 ：统计机器人在规定时间内成功到达目标位置的次数与总测试次数的比例。
3. 实时性 ：评估系统的处理速度，包括特征提取、识别和定位所需的时间，确保系统能够在实时环境中正常运行。
4. 鲁棒性 ：测试系统在面对遮挡、光照变化、动态背景等复杂情况时的性能稳定性。

在测试过程中，可以采用以下方法：
1. 静态测试 ：将机器人放置在不同的位置，记录其定位结果，并与真实位置进行比较，评估定位精度。
2. 动态测试 ：让机器人在预设的路径上移动，观察其导航过程，记录导航成功率和实时性指标。
3. 复杂场景测试 ：在具有挑战性的环境中进行测试，如光照变化较大的室内环境、树木繁茂的公园等，评估系统的鲁棒性。

总结与展望

生物启发的机器人定位与导航系统结合了全局特征、显著地标识别和分层地图等技术，为机器人在无约束行人环境中的定位和导航提供了一种有效的解决方案。通过模拟人类视觉系统的工作原理，系统能够在复杂环境中实现较好的性能。

然而，该系统仍然面临一些挑战：
1. 延迟问题 ：视觉定位过程中的地标识别和特征提取可能需要较长时间，导致系统存在一定的延迟，影响实时性。
2. 复杂场景适应性 ：在一些复杂场景中，如密集人群、动态障碍物较多的环境，系统的鲁棒性和定位精度可能会受到影响。
3. 分割困难 ：获取可靠的场景布局分割信息仍然是一个难题，过分割或欠分割可能会影响系统的性能。

为了克服这些挑战，未来的研究方向可以包括：
1. 算法优化 ：进一步优化特征提取和识别算法，提高系统的处理速度和定位精度。
2. 多传感器融合 ：结合更多的传感器，如深度相机、雷达等，提供更丰富的环境信息，增强系统的鲁棒性。
3. 智能决策 ：引入人工智能和机器学习技术，使系统能够根据不同的场景自动调整策略，提高适应性。

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([开始]):::startend --> B(显著点检测):::process
    B --> C(区域分割):::process
    C --> D(特征提取):::process
    D --> E(地标匹配):::process
    E --> F(位置确定):::process
    F --> G([结束]):::startend

通过不断的研究和改进，机器人视觉定位与导航系统有望在未来的智能机器人领域发挥更大的作用，为实现更高效、智能的机器人应用提供有力支持。