单目纯视觉避障方案——2020中国机器人大赛FIRA避障仿真组决赛代码开源

最新推荐文章于 2025-10-17 16:22:45 发布

原创

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本文介绍了一种应用于2020年中国机器人大赛FIRA避障仿真组的单目纯视觉避障方案。该方案利用图像处理技术，通过计算图片的质心来确定机器人的行驶方向，并成功实现了在复杂环境下的自主导航。

单目纯视觉避障方案——2020中国机器人大赛FIRA避障仿真组决赛代码开源

比赛环境介绍

比赛仿真环境地址：https://github.com/zerowind168/SIMUROSOT-ROBOCHALLENGE

此为 2020 年 FIRA SIMUROSOT ROBO CHANLLENGE 中国赛区的比赛环境

操作系统: ubuntu 16.04

ROS版本: Kinectic

在这里插入图片描述

赛题要求

该比赛分为两个任务。简单来说，任务一提供了障碍物的位置信息，机器人可以通过一个单目摄像头返回的图像信息进行避障，最终到达对面的球门；任务二则只提供了视觉信息，最终目标仍然是到达对面的球门。

由于机器人采用双轮差动的方式行驶，给赛题的完成增加了不少难度。

在这里插入图片描述

比赛思路

最终版本代码的思路主要分为以下几个部分：

场地信息提取
通过计算图片的“质心”得到下一步的行驶方向
解算速度并发送至机器人驱动模块

该方案的出彩点

本方案的核心代码只有一行，且通过路径图像的质点实时导航的方式基本不需要过多的处理。

仍需优化的地方

通过路径图像的质点导航，可能被诱导向错误路径行驶或者导致机器人擦边障碍物;
检测球门的代码条件需要完全看不到视野内的障碍物，可能会导致看到蓝色球门时只能看到一根门柱，最终无法过门撞到柱子;
速度过慢，理论来讲增大速度的同时增加偏转幅度并不会导致避障效果的降低。

代码

# coding=utf-8
#四川大学ros避障代码,纯视觉算法
import rospy
import numpy as np
import math
import time
import cv2 as cv
from robot import Robot
from geometry_msgs.msg import Twist

#主要调整参数,调整转向幅度
k = -0.0086
#调整机器人速度,一般来说速度越快绝对值应该也增大,否则相当于一定程度减小转向幅度
v = 0.5
#erate，腐蚀系数，扩大障碍物及灰色背景的面积，一般来说腐蚀系数越大越安全，但太大可能导致可行的路径被遮挡
erate = 150
#背景灰度总和阀值，可调参数
gary_scale_value = 48000000
#向ros发布命令的周期与频率,rate=1/dt,一般需要和图像处理速度匹配
dt = 0.1
rate = 10

def navigation(bgr_image):
    H, W, C = bgr_image.shape
    image = np.array(bgr_image, dtype= np.uint8)
    hsv_image = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HSV)
    hsv_image = cv.GaussianBlur(hsv_image, (5, 5),0)
    #场景中颜色hsv上下界值
    lower_hsv_gray = np.array([0,0,46])         #灰色下界
    upper_hsv_gray = np.array([180