李炫志，黃旭銘，姜科，鄭慎鵬，李晨韻，陳光樂，周晉怡
（中國計量大學 機電工程學院 求是電子科技協會，浙江 杭州 310000）
摘要：掃地機器人作為智能家居的一個分支，在當下火熱一時。一個完整的機器人定位以及路徑規劃系統是必不可少的。此文針對機器人路徑規劃進行了研究，光流定位是由機器視覺延伸出的一種技術，通過攝像頭識別進行定位，能反應機器人實時的二維坐標。基于光流定位和測距模塊，可以實現對室內大致地形的判別，從而規劃出一條最優的清掃路線。實驗證明：該規劃方案能基本覆蓋室內的清掃區域。
關鍵詞：掃地機器人；光流定位；路徑規劃
中圖分類號：TP242文獻標識碼：ADOI： 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.05.018
引用格式：李炫志，黃旭銘，姜科，等.基于光流定位的自動路徑規劃清掃機器人［J］.微型機與應用，2017,36（5）：57-59.
0引言
目前市場上掃地機器人的路徑規劃都是由超聲波、紅外等傳感器測量得到當前的位置再結合算法規劃出理想路徑。由于傳感器精度等問題，無法定位出精確的位置,導致機器人出現運動軌跡混亂等問題。
基于光流傳感器的機器人可以解決傳統掃地機器人運動軌跡混亂的問題。基于光流傳感器定位技術的路徑規劃式尋路系統清掃覆蓋率大，工作效率高，采用了類似光電鼠標定位與移動位移測量方式，結合激光測距傳感器對當前掃地機器人的位置及運動方向進行監測，并根據監測得到的位置與位移方向、速度等信息，搭載攝像頭、電子羅盤、超聲波模塊、激光測距儀這幾個傳感器來實時監測機器人的工作環境的變化。核心處理器對各個傳感器傳回的數據進行分析，以此來實現基本無碰撞的掃地過程，并對掃地機器人的運動路徑進行規劃，實現掃地機器人對應用環境的全方位清潔。
1光流
光流是一種簡單實用的圖像運動的表達方式，通常定義為一個圖像序列中的圖像亮度模式的表觀運動，即空間物體表面上的點的運動速度在視覺傳感器的成像平面上的表達。
1.1光流法檢測運動物體的基本原理
給圖像中的每一個像素點賦予一個速度矢量，這就形成了一個圖像運動場，在運動的一個特定時刻，圖像上的點與三維物體上的點一一對應，這種對應關系可由投影關系得到，根據各個像素點的速度矢量特征，可以對圖像進行動態分析。如果圖像中沒有運動物體，則光流矢量在整個圖像區域是連續變化的。當圖像中有運動物體時，目標和圖像背景存在相對運動，運動物體所形成的速度矢量必然與鄰域背景速度矢量不同，從而檢測出運動物體及位置［1］。
1.2光流傳感器
光流傳感器（如圖1所示）自帶圖像處理，原理是光源發光被地面反射回接收器，因為地板表面的形貌是不同的，所以接收器收到的時間間隔很短的兩幀圖像是有差別的，處理器通過算法由前后幾幀圖像的差別解算出機器人移動的距離、方向和速度。
搭載了光流傳感器的掃地機器人與傳統的碰撞式的掃地機器人最大的區別就在于其定位方式不同。傳統的掃地機器人的定位能力僅依靠超聲波或者紅外測距模塊來實現一些粗糙的定位。而搭載了光流傳感器的掃地機器人的工作原理與生活中常用的光電鼠標類似。如圖2所示，機器人底部會有一個發光二極管，通過該發光二極管照亮機器人的底部表面。然后通過機器人底部表面反射回一部分光線，經過一組光學透鏡，傳輸到一個光感應器件（微成像器）內成像。這樣，當機器人移動時，其移動軌跡便會被記錄為一組高速拍攝的連貫圖像。再利用機器人內的一塊DSP芯片對每張圖像進行處理，以判斷機器人移動的方向以及位移，從而得到機器人x、y方向的移動數據。最后通過SPI傳給MCU。MCU對這些數據進行處理，來獲取機器人的運動路徑［2］。
2路徑規劃算法
2.1柵格地圖法概述
Elfes、Moravec 等研究人員在1985年共同設計出了柵格地圖法。所謂的柵格地圖法就是把一個環境區域等分為空間一樣的小方格，然后依據每個小方格中是否有障礙物將所研究的環境分為障礙區域和非障礙區域，這樣就建立出了環境地圖。因為每個方格中是否存在障礙物都是直接與研究環境中的區域一一對應的，因此根據清潔機器人所配備的傳感器系統探測到的信息即可輕易獲取環境中每個方格是否為障礙物區域。傳感器系統將這些信息反饋到清潔機器人控制中樞，控制中樞再根據接收到的信息及時調節機器人運行方向，從而達到避障效果。
2.2基于柵格法的清潔機器人路徑規劃方案
使用柵格法構建環境地圖就是將環境區域等分為若干個小矩形單元格，將每個小單元格作3種不同類別的標記，主要分為有障礙和無障礙以及已清掃3類單元格區域。這樣，環境區域就被一系列的矩陣柵格表示出來了，環境地圖構建成形，而整個環境地圖也被一個個的小單元格離散化，依據環境柵格地圖與實際環境區域之間的映射關系結合環境地圖的離散化實現了實際環境區域的離散化。在環境柵格地圖中，其中一部分或者全部被障礙所占用的單元格都稱為障礙柵格，完完全全沒有被障礙物占據的單元格稱為無障礙柵格，而無障礙柵格又可以依據清潔機器人是否運行過分為待清潔柵格和已覆蓋柵格。
假設整個環境區域的長、寬分別是L、D，而方形小單元格邊長是A，那么柵格數目是L×D/A2,環境區域E可以用下面的集合來表示： E={Gij|Gij=0,1,2;i,j為正整數} 其中Gij代表柵格，i代表方形單元格的行數，j代表方格的列數，Gij=2是指該位置柵格為障礙柵格，Gij=1是指該位置柵格為已覆蓋柵格，Gij=0 是指該位置柵格是待清潔柵格。柵格地圖法極其便于建立以及維護，且構建的環境地圖中的每一個柵格都與實際環境區域相對應［3］。
2.3光流定位在柵格法中的應用
光流定位能實時反應物體的運動狀態，得出物體的二維位移。如圖3所示，假定一個柵格的正方形邊長為a（a>掃地機器人的直徑b），將室內劃分成一個個的柵格。
那么可以以掃地機器人的充電位置所在的墻角為起點的第一個柵格G00，可以知道G00為無障礙柵格。機器人先檢測這個墻角四周的環境，接著以充電處為原點建立直角坐標系，設定二維平面運動的正方向，再確定初始運動方向為x軸正方向。機器人沿x軸方向探索，記錄室內x軸所占的柵格數，不足一個柵格也記一個，在圖3的路線為G00→G50，G50為不完整柵格。碰壁之后，機器人會向y軸上一個柵格，接著沿x軸負方向運動，整個探索過程是地毯式的搜索。遇到障礙物時，機器人會在原先地毯式搜索的基礎上繞行，在圖3的路線為G50→G51→G50→G40→G41→G40→G30→G31。機器人會在不碰到障礙的前提下把室內的環境盡可能的探索，建立一個關于室內柵格的數組，記錄室內的地形。機器人在后面的清掃中可以實時修改這個數組的數據，規劃出合理的清掃路線。
對于柵格大小，理論上太大太小都有弊端，所以柵格正方形的邊長應略大于機器人的直徑，以方便算法的運行，也盡可能減小盲區。在遇到障礙時盡量靠邊走，在不干擾原先運行軌跡的前提下，盡可能減小清掃盲區。
2.4機器人路徑規劃系統
系統框圖如圖4所示，光流傳感器安裝在機器人的底部，獲得的運動數據可以通過SPI傳給MCU。同時，激光測距傳感器實時全方位地檢測工作的周圍環境，一旦發現障礙物的距離低于預設值，就發送信號給MCU，MCU立即改變左右電機的轉速，實現避障。
3結論
實踐證明，該方案構成的系統功能基本得到了實現，初步成型如圖5所示，光流傳感器位于機器人底部。
經過實際測試，機器人在偏差允許的范圍內基本完成了算法規劃的路徑，在LCD上打點顯示如圖6所示。
參考文獻
［1］ 陳震.圖像序列光流計算技術及其應用［M］.北京：電子工業出版社，2012.
［2］ 董穎.基于光流場的視頻運動檢測［D］.濟南：山東大學，2008.
［3］ 張建龍.清潔機器人避障控制及路徑規劃［D］.武漢：武漢科技大學,2015.