專(zhuān)利名稱(chēng)：基于機(jī)器視覺(jué)的智能道路清掃車(chē)及其控制方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，具體地，涉及基于機(jī)器視覺(jué)的智能道路清掃車(chē)及其控制方法。
背景技術(shù)：
眼睛是人類(lèi)視覺(jué)的重要組成部分，人眼視網(wǎng)膜表面分布著眾多光接收細(xì)胞，他們可以接收光的能量，并轉(zhuǎn)化成電信號(hào)傳遞給大腦皮質(zhì)視區(qū)的接收器，形成視覺(jué)。一般人眼中有三種不同的錐狀細(xì)胞:第一種主要感受紅色，其最敏感點(diǎn)在565nm左右；第二種主要感受綠色，其最敏感點(diǎn)在535nm左右；第三種主要感受藍(lán)色，其最敏感點(diǎn)在420nm左右。為了科學(xué)地定量描述和使用顏色，人們提出了各種顏色模型。RGB (Red，Green，Blue)顏色空間最常用的用途就是顯示器系統(tǒng)。RGB模型用三維空間中的一個(gè)點(diǎn)來(lái)表示一種顏色。每個(gè)點(diǎn)有三個(gè)分量，分別代表紅、綠、藍(lán)亮度值，亮度值限定在
。在RGB模型立方體中，原點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的顏色為黑色，它的三個(gè)分量值都為O。距離原點(diǎn)最遠(yuǎn)的頂點(diǎn)對(duì)應(yīng)的顏色為白色，它的三個(gè)分量值都為I。從黑到白的灰度值分布在這兩個(gè)點(diǎn)的連線上，該線稱(chēng)為灰色線。立方體內(nèi)其余各點(diǎn)對(duì)應(yīng)不同的顏色。彩色立方體中有3個(gè)角分別對(duì)應(yīng)于三基色——紅、綠、藍(lán)。機(jī)器視覺(jué)主要研究用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的視覺(jué)功能從客觀事物的圖像中提取信息，進(jìn)行處理并加以理解，最終用于實(shí)際檢測(cè)、測(cè)量和控制。一個(gè)典型的工業(yè)機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用系統(tǒng)包括光源、光學(xué)系統(tǒng)、圖像捕捉系統(tǒng)、圖像數(shù)字化模塊、數(shù)字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機(jī)械控制執(zhí)行模塊，如圖1所示。首先采用CCD攝像機(jī)或其它圖像拍攝裝置將目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，然后轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號(hào)傳送給專(zhuān)用的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布、亮度和顏色等信息，進(jìn)行各種運(yùn)算來(lái)抽取目標(biāo)的特征，根據(jù)預(yù)設(shè)的容許度和其他條件輸出判斷結(jié)果。值得一提的是，廣義的機(jī)器視覺(jué)的概念與計(jì)算機(jī)視覺(jué)沒(méi)有多大區(qū)別，泛指使用計(jì)算機(jī)和數(shù)字圖像處理技術(shù)達(dá)到對(duì)客觀事物圖像的識(shí)別、理解和控制。而工業(yè)應(yīng)用中的機(jī)器視覺(jué)概念與普通計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別、數(shù)字圖像處理有著明顯區(qū)別，其特點(diǎn)是:(I)機(jī)器視覺(jué)是一項(xiàng)綜合技術(shù)，其中包括數(shù)字圖像處理技術(shù)、機(jī)械工程技術(shù)、控制技術(shù)、電光源照明技術(shù)、光學(xué)成像技術(shù)、傳感器技術(shù)、模擬與數(shù)字視頻技術(shù)、計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)、人機(jī)接口技術(shù)等。這些技術(shù)在機(jī)器視覺(jué)中是并列關(guān)系，相互協(xié)調(diào)應(yīng)用才能構(gòu)成一個(gè)成功的工業(yè)機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用系統(tǒng)。(2)機(jī)器視覺(jué)更強(qiáng)調(diào)實(shí)用性，要求能夠適應(yīng)工業(yè)生產(chǎn)中惡劣的環(huán)境，要有合理的性價(jià)比，要有通用的工業(yè)接口，能夠由普通工作來(lái)操作，有較高的容錯(cuò)能力，和安全性，不會(huì)破壞工業(yè)產(chǎn)品必須有較強(qiáng)的通用性和可移植性。(3)對(duì)機(jī)器視覺(jué)工程師來(lái)說(shuō)，不僅要具有研究數(shù)學(xué)理論和編制計(jì)算機(jī)軟件的能力，更需要的是光、機(jī)、電一體化的綜合能力。(4)機(jī)器視覺(jué)更強(qiáng)調(diào)實(shí)時(shí)性，要求高速度和高精度，因而計(jì)算機(jī)視覺(jué)和數(shù)字圖像處理中的許多技術(shù)目前還難以應(yīng)用于機(jī)器視覺(jué)，它們的發(fā)展速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)其在工業(yè)生產(chǎn)中的實(shí)際應(yīng)用速度。
在工業(yè)和實(shí)際生活中，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)有著廣闊的應(yīng)用空間。而MATLAB是當(dāng)今世界上使用最為廣泛的數(shù)學(xué)軟件之一，具有相當(dāng)強(qiáng)大的數(shù)值運(yùn)算、數(shù)據(jù)處理、系統(tǒng)分析、圖形顯示、以及符號(hào)運(yùn)算等功能，是一個(gè)完整的數(shù)學(xué)平臺(tái)。MATLAB是一個(gè)交互式系統(tǒng)，其基本的數(shù)據(jù)元素為陣列。攝像頭所拍攝的圖像基本以二維矩陣存儲(chǔ)，MATLAB本來(lái)的名稱(chēng)含義就是矩陣實(shí)驗(yàn)室(Matrix Laboratory),在本質(zhì)上提供了對(duì)圖像的支持,所以在圖像處理方面有很大優(yōu)勢(shì)。MATLAB為從事圖像處理的工程師和研究人員提供了直觀可靠的一體化開(kāi)發(fā)工具，這些開(kāi)發(fā)工具在醫(yī)學(xué)、公安、國(guó)防、遙感遙測(cè)、顯微鏡技術(shù)、半導(dǎo)體測(cè)試、圖像傳感器設(shè)計(jì)等涉及圖像處理的領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。機(jī)器視覺(jué)不會(huì)有人眼的疲勞，有著比人眼更高的精度和速度，借助紅外線，紫外線，X射線，超聲波等高新探測(cè)技術(shù)，機(jī)器視覺(jué)在探測(cè)不可視物體和高危險(xiǎn)場(chǎng)景時(shí)，更具有其突出的優(yōu)點(diǎn)。機(jī)器視覺(jué)技術(shù)現(xiàn)已得到廣泛的應(yīng)用。目前，機(jī)器視覺(jué)已成功地應(yīng)用于工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域，大幅度地提高了產(chǎn)品的質(zhì)量和可靠性，保證了生產(chǎn)的速度。例如產(chǎn)品包裝印刷質(zhì)量的檢測(cè)、飲料行業(yè)的容器質(zhì)量檢測(cè)、飲料填充檢測(cè)、飲料品封口檢測(cè)、木材廠木料檢測(cè)、半導(dǎo)體集成塊封裝質(zhì)量檢測(cè)、卷鋼質(zhì)量檢測(cè)和水果分級(jí)檢測(cè)等。在制藥生產(chǎn)線上，使用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)可以對(duì)藥品包裝進(jìn)行檢測(cè)，以確定是否裝入正確的藥粒。進(jìn)一步地，隨著生活水平的提高，人們對(duì)空氣質(zhì)量的要求愈來(lái)愈高,都開(kāi)始關(guān)注PM2.5等指標(biāo)。另一方面，隨著工業(yè)化的迅速發(fā)展，空氣污染正日趨嚴(yán)重。緩解這一問(wèn)題的重要途徑之一，就是派遣清掃車(chē)灑掃路面的灰塵垃圾，以免揚(yáng)入空中。既然清掃車(chē)如此重要，不免心生改進(jìn)之念。第一個(gè)角度，清掃車(chē)司機(jī)一職占用了大量的勞動(dòng)力，若能解放這一部分勞動(dòng)力，就能有跟多的人投入到社會(huì)建設(shè)的其他方面中去。第二個(gè)角度，清掃車(chē)主要采取勻速緩慢行駛，對(duì)目標(biāo)路面“一視同仁”，可以優(yōu)化。第一個(gè)問(wèn)題可以通過(guò)自動(dòng)駕駛解決。對(duì)于第二個(gè)，如果路面非常干凈，清掃車(chē)就快速通過(guò)，清掃機(jī)慢轉(zhuǎn)。如果布滿垃圾，就緩慢通過(guò)，清掃機(jī)快轉(zhuǎn)。以上述兩點(diǎn)為核心目標(biāo)，本發(fā)明提出了一種利用安裝有MATLAB的工控機(jī)作為上位機(jī)實(shí)時(shí)采集圖像，控制清掃車(chē)沿人行道邊緣并實(shí)現(xiàn)與垃圾數(shù)量負(fù)相關(guān)變速的方案。

發(fā)明內(nèi)容
針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明的目的是提供一種基于機(jī)器視覺(jué)的智能道路清掃車(chē)。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供一種基于機(jī)器視覺(jué)的智能道路清掃車(chē)，包括設(shè)置有清掃機(jī)的車(chē)體，還包括設(shè)置于車(chē)體上的如下裝置:第一光源，第一光源的照射方向垂直向下；第二光源，第二光源的照射方向斜向向下；圖像獲取裝置，用于獲取路面圖像；圖像提取裝置，用于從所述路面圖像中提取出目標(biāo)區(qū)域的圖像，其中，所述第一光源和第二光源的照射方向均指向所述目標(biāo)區(qū)域；圖像處理裝置，用于對(duì)所述目標(biāo)區(qū)域的圖像進(jìn)行灰度調(diào)整并二值化處理后生成二值圖像，然后遍歷所述二值圖像對(duì)應(yīng)的二維數(shù)組以統(tǒng)計(jì)二維數(shù)組中值為I的元素個(gè)數(shù)；第一判斷裝置，用于判斷所述值為I的元素個(gè)數(shù)是否大于預(yù)定值；
自主轉(zhuǎn)向裝置，用于當(dāng)?shù)谝慌袛嘌b置的判斷結(jié)果為是時(shí)向車(chē)體發(fā)出車(chē)體右轉(zhuǎn)指令，當(dāng)?shù)谝慌袛嘌b置的判斷結(jié)果為否時(shí)向車(chē)體發(fā)出車(chē)體左轉(zhuǎn)指令。優(yōu)選地，還包括設(shè)置于車(chē)體上的如下裝置:背景圖像生成裝置，用于生成背景圖像，其中:所述背景圖像中各個(gè)像素的值為之前多張路面圖像中對(duì)應(yīng)像素的值的平均值、或者所述背景圖像中各個(gè)像素的值為前一張路面圖像中對(duì)應(yīng)像素的值；圖像差分裝置，用于將當(dāng)前路面圖像與背景圖像進(jìn)行差分處理得到垃圾圖像；統(tǒng)計(jì)裝置，用于統(tǒng)計(jì)垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數(shù)量；自主變速裝置，用于根據(jù)垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數(shù)量控制車(chē)體的車(chē)速和清掃機(jī)的轉(zhuǎn)速。優(yōu)選地，所述圖像提取裝置將所述路面圖像的中央部分提取出作為所述目標(biāo)區(qū)域的圖像。根據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)方面，還提供一種基于機(jī)器視覺(jué)的智能道路清掃車(chē)的控制方法，包括如下步驟:-設(shè)置第一光源和第二光源，其中，第一光源的照射方向垂直向下，第二光源的照射方向斜向向下；-獲取路面圖像；-從所述路面圖像中提取出目標(biāo)區(qū)域的圖像，其中，所述第一光源和第二光源的照射方向均指向所述目標(biāo)區(qū)域；-對(duì)所述目標(biāo)區(qū)域的圖像進(jìn)行灰度調(diào)整并二值化處理后生成二值圖像，然后遍歷所述二值圖像對(duì)應(yīng)的二維數(shù)組以統(tǒng)計(jì)二維數(shù)組中值為I的元素個(gè)數(shù)；-判斷所述值為I的元素個(gè)數(shù)是否大于預(yù)定值；-當(dāng)?shù)谝慌袛嘌b置的判斷結(jié)果為是時(shí)向車(chē)體發(fā)出車(chē)體右轉(zhuǎn)指令，當(dāng)?shù)谝慌袛嘌b置的判斷結(jié)果為否時(shí)向車(chē)體發(fā)出車(chē)體左轉(zhuǎn)指令。優(yōu)選地，還包括如下步驟:-生成背景圖像，其中:所述背景圖像中各個(gè)像素的值為之前多張路面圖像中對(duì)應(yīng)像素的值的平均值、或者所述背景圖像中各個(gè)像素的值為前一張路面圖像中對(duì)應(yīng)像素的值；-將當(dāng)前路面圖像與背景圖像進(jìn)行差分處理得到垃圾圖像；-統(tǒng)計(jì)垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數(shù)量；-根據(jù)垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數(shù)量控制車(chē)體的車(chē)速和清掃機(jī)的轉(zhuǎn)速。優(yōu)選地，將所述路面圖像的中央部分提取出作為所述目標(biāo)區(qū)域的圖像。根據(jù)本發(fā)明的又一個(gè)方面，還提供一種基于機(jī)器視覺(jué)的智能道路清掃車(chē)，包括設(shè)置有清掃機(jī)的車(chē)體，還包括設(shè)置于車(chē)體上的如下裝置:第一光源，第一光源的照射方向垂直向下；圖像獲取裝置，用于獲取路面圖像；圖像提取裝置，用于從所述路面圖像中提取出目標(biāo)區(qū)域的圖像，其中，所述第一光源的照射方向指向所述目標(biāo)區(qū)域；
圖像處理裝置，用于對(duì)所述目標(biāo)區(qū)域的圖像進(jìn)行灰度調(diào)整并提取出路沿邊緣；自主轉(zhuǎn)向裝置，用于根據(jù)路沿邊緣在目標(biāo)區(qū)域的圖像中的位置向車(chē)體發(fā)出車(chē)體右轉(zhuǎn)指令或者車(chē)體左轉(zhuǎn)指令。優(yōu)選地，還包括設(shè)置于車(chē)體上的如下裝置:背景圖像生成裝置，用于生成背景圖像，其中:所述背景圖像中各個(gè)像素的值為之前多張路面圖像中對(duì)應(yīng)像素的值的平均值、或者所述背景圖像中各個(gè)像素的值為前一張路面圖像中對(duì)應(yīng)像素的值；圖像差分裝置，用于將當(dāng)前路面圖像與背景圖像進(jìn)行差分處理得到垃圾圖像；統(tǒng)計(jì)裝置，用于統(tǒng)計(jì)垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數(shù)量；自主變速裝置，用于根據(jù)垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數(shù)量控制車(chē)體的車(chē)速和清掃機(jī)的轉(zhuǎn)速。優(yōu)選地，將所述路面圖像的中央部分提取出作為所述目標(biāo)區(qū)域的圖像根據(jù)本發(fā)明的再一個(gè)方面，還提供一種基于機(jī)器視覺(jué)的智能道路清掃車(chē)的控制方法，其特征在于，包括如下步驟:-設(shè)置第一光源，其中，第一光源的照射方向垂直向下；-獲取路面圖像；-從所述路面圖像中提取出目標(biāo)區(qū)域的圖像，其中，所述第一光源的照射方向指向所述目標(biāo)區(qū)域；-對(duì)所述目標(biāo)區(qū)域的圖像進(jìn)行灰度調(diào)整并并提取出路沿邊緣；-根據(jù)路沿邊緣在目標(biāo)區(qū)域的圖像中的位置向車(chē)體發(fā)出車(chē)體右轉(zhuǎn)指令或者車(chē)體左轉(zhuǎn)指令。優(yōu)選地，還包括如下步驟:-生成背景圖像，其中:所述背景圖像中各個(gè)像素的值為之前多張路面圖像中對(duì)應(yīng)像素的值的平均值、或者所述背景圖像中各個(gè)像素的值為前一張路面圖像中對(duì)應(yīng)像素的值；-將當(dāng)前路面圖像與背景圖像進(jìn)行差分處理得到垃圾圖像；-統(tǒng)計(jì)垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數(shù)量；-根據(jù)垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數(shù)量控制車(chē)體的車(chē)速和清掃機(jī)的轉(zhuǎn)速。優(yōu)選地，將所述路面圖像的中央部分提取出作為所述目標(biāo)區(qū)域的圖像與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明基于機(jī)器視覺(jué)、通過(guò)下位機(jī)實(shí)現(xiàn)街道清掃車(chē)智能清掃的方法。上位機(jī)配有兩個(gè)攝像頭進(jìn)行圖像的實(shí)時(shí)采集，其中右側(cè)的攝像頭為自主轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的傳感器；前方的為自主變速系統(tǒng)的傳感器。自主轉(zhuǎn)向系統(tǒng)用于控制小車(chē)沿人行道邊緣行駛，自主變速系統(tǒng)調(diào)節(jié)車(chē)速與垃圾速度負(fù)相關(guān)。實(shí)驗(yàn)表明，具有實(shí)際推廣的價(jià)值。


通過(guò)閱讀參照以下附圖對(duì)非限制性實(shí)施例所作的詳細(xì)描述，本發(fā)明的其它特征、目的和優(yōu)點(diǎn)將會(huì)變得更明顯:圖1為典型工業(yè)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)；
圖2為本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中的自主轉(zhuǎn)向功能的原理示意圖；圖3為圖像獲取、圖像提取、圖像處理、以及自主轉(zhuǎn)向指令發(fā)送的流程示意圖；圖4為下位機(jī)自主轉(zhuǎn)向指令執(zhí)行的原理示意圖；圖5為背景圖像生成的流程示意圖；圖6為背景差分與自主變速指令發(fā)送的流程示意圖；圖7為本發(fā)明的另一個(gè)實(shí)施例中的自主轉(zhuǎn)向功能的原理示意圖。圖中:I為目標(biāo)區(qū)域；2為目標(biāo)區(qū)域的明亮部分；3為目標(biāo)區(qū)域的黑暗部分；4為第一光源；5為第二光源。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。以下實(shí)施例將有助于本領(lǐng)域的技術(shù)人員進(jìn)一步理解本發(fā)明，但不以任何形式限制本發(fā)明。應(yīng)當(dāng)指出的是，對(duì)本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進(jìn)。這些都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。如圖2所示，在一個(gè)實(shí)施例中，根據(jù)本發(fā)明提供的基于機(jī)器視覺(jué)的智能道路清掃車(chē)，包括設(shè)置有清掃機(jī)的車(chē)體，還包括設(shè)置于車(chē)體上的如下裝置:第一光源，第一光源的照射方向垂直向下；第二光源，第二光源的照射方向斜向向下；圖像獲取裝置，用于獲取路面圖像；圖像提取裝置，用于從所述路面圖像中提取出目標(biāo)區(qū)域的圖像，其中，所述第一光源和第二光源的照射方向均指向所述目標(biāo)區(qū)域，優(yōu)選地，將所述路面圖像的中央部分提取出作為所述目標(biāo)區(qū)域的圖像；圖像處理裝置，用于對(duì)所述目標(biāo)區(qū)域的圖像進(jìn)行灰度調(diào)整并二值化處理后生成二值圖像，然后遍歷所述二值圖像對(duì)應(yīng)的二維數(shù)組以統(tǒng)計(jì)二維數(shù)組中值為I的元素個(gè)數(shù)；第一判斷裝置，用于判斷所述值為I的元素個(gè)數(shù)是否大于預(yù)定值；自主轉(zhuǎn)向裝置，用于當(dāng)?shù)谝慌袛嘌b置的判斷結(jié)果為是時(shí)向車(chē)體發(fā)出車(chē)體右轉(zhuǎn)指令，當(dāng)?shù)谝慌袛嘌b置的判斷結(jié)果為否時(shí)向車(chē)體發(fā)出車(chē)體左轉(zhuǎn)指令；背景圖像生成裝置，用于生成背景圖像，其中，所述背景圖像中各個(gè)像素的值為之前多張路面圖像中對(duì)應(yīng)像素的值的平均值；圖像差分裝置，用于將當(dāng)前路面圖像與背景圖像進(jìn)行差分處理得到垃圾圖像；統(tǒng)計(jì)裝置，用于統(tǒng)計(jì)垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數(shù)量；自主變速裝置，用于根據(jù)垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數(shù)量控制車(chē)體的車(chē)速和清掃機(jī)的轉(zhuǎn)速。如圖7所示，在本發(fā)明的另一個(gè)實(shí)施例中，根據(jù)本發(fā)明提供的基于機(jī)器視覺(jué)的智能道路清掃車(chē)，包括設(shè)置有清掃機(jī)的車(chē)體，還包括設(shè)置于車(chē)體上的如下裝置:
第一光源，第一光源的照射方向垂直向下；圖像獲取裝置，用于獲取路面圖像；圖像提取裝置，用于從所述路面圖像中提取出目標(biāo)區(qū)域的圖像，其中，所述第一光源的照射方向指向所述目標(biāo)區(qū)域；圖像處理裝置，用于對(duì)所述目標(biāo)區(qū)域的圖像進(jìn)行灰度調(diào)整并提取出路沿邊緣；自主轉(zhuǎn)向裝置，用于根據(jù)路沿邊緣在目標(biāo)區(qū)域的圖像中的位置向車(chē)體發(fā)出車(chē)體右轉(zhuǎn)指令或者車(chē)體左轉(zhuǎn)指令；背景圖像生成裝置，用于生成背景圖像，其中:所述背景圖像中各個(gè)像素的值為之前多張路面圖像中對(duì)應(yīng)像素的值的平均值、或者所述背景圖像中各個(gè)像素的值為前一張路面圖像中對(duì)應(yīng)像素的值；圖像差分裝置，用于將當(dāng)前路面圖像與背景圖像進(jìn)行差分處理得到垃圾圖像；統(tǒng)計(jì)裝置，用于統(tǒng)計(jì)垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數(shù)量；自主變速裝置，用于根據(jù)垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數(shù)量控制車(chē)體的車(chē)速和清掃機(jī)的轉(zhuǎn)速。具體地，所述基于機(jī)器視覺(jué)的智能道路清掃車(chē)的硬件可以通過(guò)?？四狝PPC-12T-N2600工業(yè)平板電腦、AVR公司出品的MEGA128單片機(jī)、USB攝像頭、⑶CEE6645數(shù)碼高清攝像頭實(shí)現(xiàn)。其中，工業(yè)平板電腦就是工業(yè)上常說(shuō)的觸摸屏，整機(jī)性能完善，具備市場(chǎng)常見(jiàn)的商用電腦的性能。區(qū)別在于內(nèi)部的硬件，多數(shù)針對(duì)工業(yè)方面的產(chǎn)品選擇都是工業(yè)主板，它與商用主板的區(qū)別在于非量產(chǎn)，產(chǎn)品型號(hào)比較穩(wěn)定。由此也可以看到，工業(yè)主板的價(jià)格也較商用主板價(jià)格高，另外就是RISC架構(gòu)。工業(yè)方面需求比較簡(jiǎn)單單一，性能要求也不高，但是穩(wěn)定性特別好。MEGA128單片機(jī)作為下位機(jī)，具有如下特點(diǎn):128K字節(jié)的系統(tǒng)內(nèi)可編程Flash (具有在寫(xiě)的過(guò)程中還可以讀的能力，即RWW)、4K字節(jié)的EEPR0M、4K字節(jié)的SRAM、53個(gè)通用I/O 口線、32個(gè)通用工作寄存器、實(shí)時(shí)時(shí)鐘RTC、4個(gè)靈活的具有比較模式和PWM功能的定時(shí)器/計(jì)數(shù)器(T/C)、兩個(gè)USART、面向字節(jié)的兩線接口 TW1、8通道10位ADC (具有可選的可編程增益)、具有片內(nèi)振蕩器的可編程看門(mén)狗定時(shí)器、SPI串行端口、與IEEE1149.1規(guī)范兼容的JTAG測(cè)試接口，以及六種可以通過(guò)軟件選擇的省電模式?？臻e模式時(shí)CPU停止工作，而SRAM、T/C、SPI端口以及中斷系統(tǒng)繼續(xù)工作；掉電模式時(shí)晶體振蕩器停止振蕩，所有功能除了中斷和硬件復(fù)位之外都停止工作，寄存器的內(nèi)容則一直保持；省電模式時(shí)異步定時(shí)器繼續(xù)運(yùn)行，以允許用戶維持時(shí)間基準(zhǔn)，器件的其他部分則處于睡眠狀態(tài);ADC噪聲抑制模式時(shí)CPU和所有的I/O模塊停止運(yùn)行，而異步定時(shí)器和ADC繼續(xù)工作，以減少ADC轉(zhuǎn)換時(shí)的開(kāi)關(guān)噪聲；Standby模式時(shí)振蕩器工作而其他部分睡眠，使得器件只消耗極少的電流，同時(shí)具有快速啟動(dòng)能力；擴(kuò)展Standby模式則允許振蕩器和異步定時(shí)器繼續(xù)工作。器件是以Atmel的高密度非易失性內(nèi)存技術(shù)生產(chǎn)的。片內(nèi)ISP Flash可以通過(guò)SPI接口、通用編程器，或引導(dǎo)程序多次編程。引導(dǎo)程序可以使用任何接口來(lái)下載應(yīng)用程序到應(yīng)用Flash存儲(chǔ)器。在更新應(yīng)用Flash存儲(chǔ)器時(shí)引導(dǎo)Flash區(qū)的程序繼續(xù)運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)Rffff操作。更為具體地，所述基于機(jī)器視覺(jué)的智能道路清掃車(chē)的軟件系統(tǒng)可以通過(guò)MATLAB軟件和 ELECTRONIC 公司的 BASCOM (Beginner’s All-purpose Symbolic InstructionCode) AVR單片機(jī)開(kāi)發(fā)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)。其中，利用MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)圖像處理功能，將采集到的圖片灰度化、對(duì)比度強(qiáng)化、二值化。MATLAB是由美國(guó)mathworks公司發(fā)布的主要面對(duì)科學(xué)計(jì)算、可視化以及交互式程序設(shè)計(jì)的高科技計(jì)算環(huán)境。它將數(shù)值分析、矩陣計(jì)算、科學(xué)數(shù)據(jù)可視化以及非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的建模和仿真等諸多強(qiáng)大功能集成在一個(gè)易于使用的視窗環(huán)境中，為科學(xué)研究、工程設(shè)計(jì)以及必須進(jìn)行有效數(shù)值計(jì)算的眾多科學(xué)領(lǐng)域提供了一種全面的解決方案，并在很大程度上擺脫了傳統(tǒng)非交互式程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言(如C、Fortran)的編輯模式，代表了當(dāng)今國(guó)際科學(xué)計(jì)算軟件的先進(jìn)水平。MATLAB和Mathematica、Maple、MathCAD并稱(chēng)為四大數(shù)學(xué)軟件。它在數(shù)學(xué)類(lèi)科技應(yīng)用軟件中在數(shù)值計(jì)算方面首屈一指。MATLAB可以進(jìn)行矩陣運(yùn)算、繪制函數(shù)和數(shù)據(jù)、實(shí)現(xiàn)算法、創(chuàng)建用戶界面、連接其他編程語(yǔ)言的程序等，主要應(yīng)用于工程計(jì)算、控制設(shè)計(jì)、信號(hào)處理與通訊、圖像處理、信號(hào)檢測(cè)、金融建模設(shè)計(jì)與分析等領(lǐng)域。MATLAB的基本數(shù)據(jù)單位是矩陣，它的指令表達(dá)式與數(shù)學(xué)、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB來(lái)解算問(wèn)題要比用C，F(xiàn)ORTRAN等語(yǔ)言完成相同的事情簡(jiǎn)捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等軟件的優(yōu)點(diǎn)，使MATLAB成為一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)學(xué)軟件。在新的版本中也加入了對(duì)C，F(xiàn)ORTRAN, C++，JAVA的支持?？梢灾苯诱{(diào)用，用戶也可以將自己編寫(xiě)的實(shí)用程序?qū)氲組ATLAB函數(shù)庫(kù)中方便自己以后調(diào)用，此外許多的MATLAB愛(ài)好者都編寫(xiě)了一些經(jīng)典的程序，用戶可以直接進(jìn)行下載就可以用。MATLAB包括擁有數(shù)百個(gè)內(nèi)部函數(shù)的主包和三十幾種工具包(Toolbox)。工具包又可以分為功能性工具包和學(xué)科工具包。功能工具包用來(lái)擴(kuò)充MATLAB的符號(hào)計(jì)算，可視化建模仿真，文字處理及實(shí)時(shí)控制等功能。學(xué)科工具包是專(zhuān)業(yè)性比較強(qiáng)的工具包，控制工具包、信號(hào)處理工具包、通信工具包等都屬于此類(lèi)。開(kāi)放性使MATLAB廣受用戶歡迎.除內(nèi)部函數(shù)外，所有MATLAB主包文件和各種工具包都是可讀可修改的文件，用戶通過(guò)對(duì)源程序的修改或加入自己編寫(xiě)程序構(gòu)造新的專(zhuān)用工具包。AVR單片機(jī)開(kāi)發(fā)平臺(tái)使用basic語(yǔ)言，簡(jiǎn)單易學(xué)，是國(guó)際上通用的一種計(jì)算機(jī)高級(jí)語(yǔ)言。具有程序設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單易學(xué)、用簡(jiǎn)單的語(yǔ)句可實(shí)現(xiàn)較復(fù)雜的功能等特點(diǎn)。其開(kāi)發(fā)平臺(tái)的使用簡(jiǎn)潔方便，并具有實(shí)物圖形化的仿真平臺(tái)，可以直觀地仿真程序的運(yùn)行結(jié)果，是AVR單片機(jī)初學(xué)者快速入門(mén)的最佳工具。進(jìn)一步地，自主轉(zhuǎn)向功能的原理如圖2所示，粗線矩形框內(nèi)的區(qū)域?yàn)槟繕?biāo)區(qū)域，自給光源(包括第一光源和第二光源)在人行道作用下在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)形成明亮部分與黑暗部分兩部分。設(shè)目標(biāo)區(qū)內(nèi)光亮面積比上綜合面積為k，當(dāng)車(chē)體與路沿距離減小時(shí)，k減??；反之k增大?？刂苉為一定值即控制車(chē)體與路沿距離一定，從而實(shí)現(xiàn)自主轉(zhuǎn)向沿著人行道行駛。在一個(gè)實(shí)施例中，根據(jù)本發(fā)明提供的基于機(jī)器視覺(jué)的智能道路清掃車(chē)的控制方法，包括如下步驟:-設(shè)置第一光源和第二光源，其中，第一光源的照射方向垂直向下，第二光源的照射方向斜向向下；-獲取路面圖像；-從所述路面圖像中提取出目標(biāo)區(qū)域的圖像，其中，所述第一光源和第二光源的照射方向均指向所述目標(biāo)區(qū)域；-對(duì)所述目標(biāo)區(qū)域的圖像進(jìn)行灰度調(diào)整并二值化處理后生成二值圖像，然后遍歷所述二值圖像對(duì)應(yīng)的二維數(shù)組以統(tǒng)計(jì)二維數(shù)組中值為I的元素個(gè)數(shù)；
-判斷所述值為I的元素個(gè)數(shù)是否大于預(yù)定值；-當(dāng)?shù)谝慌袛嘌b置的判斷結(jié)果為是時(shí)向車(chē)體發(fā)出車(chē)體右轉(zhuǎn)指令，當(dāng)?shù)谝慌袛嘌b置的判斷結(jié)果為否時(shí)向車(chē)體發(fā)出車(chē)體左轉(zhuǎn)指令。優(yōu)選地，還包括如下步驟:-生成背景圖像，其中，所述背景圖像中各個(gè)像素的值為之前多張路面圖像中對(duì)應(yīng)像素的值的平均值；-將當(dāng)前路面圖像與背景圖像進(jìn)行差分處理得到垃圾圖像；-統(tǒng)計(jì)垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數(shù)量；-根據(jù)垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數(shù)量控制車(chē)體的車(chē)速和清掃機(jī)的轉(zhuǎn)速。優(yōu)選地，將所述路面圖像的中央部分提取出作為所述目標(biāo)區(qū)域的圖像。在另一個(gè)實(shí)施例中，根據(jù)本發(fā)明提供的基于機(jī)器視覺(jué)的智能道路清掃車(chē)的控制方法，包括如下步驟:-設(shè)置第一光源，其中，第一光源的照射方向垂直向下；-獲取路面圖像；-從所述路面圖像中提取出目標(biāo)區(qū)域的圖像，其中，所述第一光源的照射方向指向所述目標(biāo)區(qū)域；-對(duì)所述目標(biāo)區(qū)域的圖像進(jìn)行灰度調(diào)整并并提取出路沿邊緣；-根據(jù)路沿邊緣在目標(biāo)區(qū)域的圖像中的位置向車(chē)體發(fā)出車(chē)體右轉(zhuǎn)指令或者車(chē)體左轉(zhuǎn)指令。優(yōu)選地，還包括如下步驟:-生成背景圖像，其中:所述背景圖像中各個(gè)像素的值為之前多張路面圖像中對(duì)應(yīng)像素的值的平均值、或者所述背景圖像中各個(gè)像素的值為前一張路面圖像中對(duì)應(yīng)像素的值；-將當(dāng)前路面圖像與背景圖像進(jìn)行差分處理得到垃圾圖像；-統(tǒng)計(jì)垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數(shù)量；-根據(jù)垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數(shù)量控制車(chē)體的車(chē)速和清掃機(jī)的轉(zhuǎn)速。以上對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施例進(jìn)行了描述。需要理解的是，本發(fā)明并不局限于上述特定實(shí)施方式，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以在權(quán)利要求的范圍內(nèi)做出各種變形或修改，這并不影響本發(fā)明的實(shí)質(zhì)內(nèi)容。
權(quán)利要求
1.一種基于機(jī)器視覺(jué)的智能道路清掃車(chē)，包括設(shè)置有清掃機(jī)的車(chē)體，其特征在于，還包括設(shè)置于車(chē)體上的如下裝置: 第一光源，第一光源的照射方向垂直向下； 第二光源，第二光源的照射方向斜向向下； 圖像獲取裝置，用于獲取路面圖像； 圖像提取裝置，用于從所述路面圖像中提取出目標(biāo)區(qū)域的圖像，其中，所述第一光源和第二光源的照射方向均指向所述目標(biāo)區(qū)域； 圖像處理裝置，用于對(duì)所述目標(biāo)區(qū)域的圖像進(jìn)行灰度調(diào)整并二值化處理后生成二值圖像，然后遍歷所述二值圖像對(duì)應(yīng)的二維數(shù)組以統(tǒng)計(jì)二維數(shù)組中值為I的元素個(gè)數(shù)； 第一判斷裝置，用于判斷所述值為I的元素個(gè)數(shù)是否大于預(yù)定值； 自主轉(zhuǎn)向裝置，用于當(dāng)?shù)谝慌袛嘌b置的判斷結(jié)果為是時(shí)向車(chē)體發(fā)出車(chē)體右轉(zhuǎn)指令，當(dāng)?shù)谝慌袛嘌b置的判斷結(jié)果為否時(shí)向車(chē)體發(fā)出車(chē)體左轉(zhuǎn)指令。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺(jué)的智能道路清掃車(chē)，其特征在于，還包括設(shè)置于車(chē)體上的如下裝置: 背景圖像生成裝置，用于生成背景圖像，其中:所述背景圖像中各個(gè)像素的值為之前多張路面圖像中對(duì)應(yīng)像素的值的平均值、或者所述背景圖像中各個(gè)像素的值為前一張路面圖像中對(duì)應(yīng)像素的值； 圖像差分裝置，用于將當(dāng)前路面圖像與背景圖像進(jìn)行差分處理得到垃圾圖像； 統(tǒng)計(jì)裝置，用于統(tǒng)計(jì)垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數(shù)量； 自主變速裝置，用于根據(jù)垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數(shù)量控制車(chē)體的車(chē)速和清掃機(jī)的轉(zhuǎn)速。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺(jué)的智能道路清掃車(chē)，其特征在于，所述圖像提取裝置將所述路面圖像的中央部分提取出作為所述目標(biāo)區(qū)域的圖像。
4.一種基于機(jī)器視覺(jué)的智能道路清掃車(chē)的控制方法，其特征在于，包括如下步驟: -設(shè)置第一光源和第二光源，其中，第一光源的照射方向垂直向下，第二光源的照射方向斜向向下； -獲取路面圖像； -從所述路面圖像中提取出目標(biāo)區(qū)域的圖像，其中，所述第一光源和第二光源的照射方向均指向所述目標(biāo)區(qū)域； -對(duì)所述目標(biāo)區(qū)域的圖像進(jìn)行灰度調(diào)整并二值化處理后生成二值圖像，然后遍歷所述二值圖像對(duì)應(yīng)的二維數(shù)組以統(tǒng)計(jì)二維數(shù)組中值為I的元素個(gè)數(shù)； -判斷所述值為I的元素個(gè)數(shù)是否大于預(yù)定值； -當(dāng)?shù)谝慌袛嘌b置的判斷結(jié)果為是時(shí)向車(chē)體發(fā)出車(chē)體右轉(zhuǎn)指令，當(dāng)?shù)谝慌袛嘌b置的判斷結(jié)果為否時(shí)向車(chē)體發(fā)出車(chē)體左轉(zhuǎn)指令。
5.根據(jù)權(quán)利要求4 所述的基于機(jī)器視覺(jué)的智能道路清掃車(chē)的控制方法，其特征在于，還包括如下步驟: -生成背景圖像，其中:所述背景圖像中各個(gè)像素的值為之前多張路面圖像中對(duì)應(yīng)像素的值的平均值、或者所述背景圖像中各個(gè)像素的值為前一張路面圖像中對(duì)應(yīng)像素的值； -將當(dāng)前路面圖像與背景圖像進(jìn)行差分處理得到垃圾圖像；-統(tǒng)計(jì)垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數(shù)量； -根據(jù)垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數(shù)量控制車(chē)體的車(chē)速和清掃機(jī)的轉(zhuǎn)速。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于機(jī)器視覺(jué)的智能道路清掃車(chē)的控制方法，其特征在于，將所述路面圖像的中央部分提取出作為所述目標(biāo)區(qū)域的圖像。
7.一種基于機(jī)器視覺(jué)的智能道路清掃車(chē)，包括設(shè)置有清掃機(jī)的車(chē)體，其特征在于，還包括設(shè)置于車(chē)體上的如下裝置: 第一光源，第一光源的照射方向垂直向下； 圖像獲取裝置，用于獲取路面圖像； 圖像提取裝置，用于從所述路面圖像中提取出目標(biāo)區(qū)域的圖像，其中，所述第一光源的照射方向指向所述目標(biāo)區(qū)域； 圖像處理裝置，用于對(duì)所述目標(biāo)區(qū)域的圖像進(jìn)行灰度調(diào)整并提取出路沿邊緣； 自主轉(zhuǎn)向裝置，用于根據(jù)路沿邊緣在目標(biāo)區(qū)域的圖像中的位置向車(chē)體發(fā)出車(chē)體右轉(zhuǎn)指令或者車(chē)體左轉(zhuǎn)指令。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于機(jī)器視覺(jué)的智能道路清掃車(chē)，其特征在于，還包括設(shè)置于車(chē)體上的如下裝置: 背景圖像生成裝置，用于生成背景圖像，其中:所述背景圖像中各個(gè)像素的值為之前多張路面圖像中對(duì)應(yīng)像素的值的平均值、或者所述背景圖像中各個(gè)像素的值為前一張路面圖像中對(duì)應(yīng)像素的值； 圖像差分裝置，用于將當(dāng)前路面圖像與背景圖像進(jìn)行差分處理得到垃圾圖像； 統(tǒng)計(jì)裝置，用于統(tǒng)計(jì)垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數(shù)量； 自主變速裝置，用于根據(jù)垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數(shù)量控制車(chē)體的車(chē)速和清掃機(jī)的轉(zhuǎn)速。
9.一種基于機(jī)器視覺(jué)的智能道路清掃車(chē)的控制方法，其特征在于，包括如下步驟: -設(shè)置第一光源，其中，第一光源的照射方向垂直向下； -獲取路面圖像； -從所述路面圖像中提取出目標(biāo)區(qū)域的圖像，其中，所述第一光源的照射方向指向所述目標(biāo)區(qū)域； -對(duì)所述目標(biāo)區(qū)域的圖像進(jìn)行灰度調(diào)整并并提取出路沿邊緣； -根據(jù)路沿邊緣在目標(biāo)區(qū)域的圖像中的位置向車(chē)體發(fā)出車(chē)體右轉(zhuǎn)指令或者車(chē)體左轉(zhuǎn)指令。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于機(jī)器視覺(jué)的智能道路清掃車(chē)的控制方法，其特征在于，還包括如下步驟: -生成背景圖像，其中:所述背景圖像中各個(gè)像素的值為之前多張路面圖像中對(duì)應(yīng)像素的值的平均值、或者所述背景圖像中各個(gè)像素的值為前一張路面圖像中對(duì)應(yīng)像素的值； -將當(dāng)前路面圖像與背景圖像進(jìn)行差分處理得到垃圾圖像； -統(tǒng)計(jì)垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數(shù)量； -根據(jù)垃圾圖像的二值圖像中值為I的像素的數(shù)量控制車(chē)體的車(chē)速和清掃機(jī)的轉(zhuǎn)速。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種基于機(jī)器視覺(jué)的智能道路清掃車(chē)，包括設(shè)置有清掃機(jī)的車(chē)體，還包括裝置第一光源；第二光源；圖像獲取裝置；圖像提取裝置，用于從所述路面圖像中提取出目標(biāo)區(qū)域的圖像；圖像處理裝置，用于對(duì)所述目標(biāo)區(qū)域的圖像進(jìn)行灰度調(diào)整并二值化處理后生成二值圖像，然后遍歷所述二值圖像對(duì)應(yīng)的二維數(shù)組以統(tǒng)計(jì)二維數(shù)組中值為1的元素個(gè)數(shù)；第一判斷裝置，用于判斷所述值為1的元素個(gè)數(shù)是否大于預(yù)定值；自主轉(zhuǎn)向裝置，用于當(dāng)?shù)谝慌袛嘌b置的判斷結(jié)果為是時(shí)向車(chē)體發(fā)出車(chē)體右轉(zhuǎn)指令，當(dāng)?shù)谝慌袛嘌b置的判斷結(jié)果為否時(shí)向車(chē)體發(fā)出車(chē)體左轉(zhuǎn)指令。本發(fā)明基于機(jī)器視覺(jué)，能夠自主轉(zhuǎn)向和變速，具有實(shí)際推廣的價(jià)值。
文檔編號(hào)E01H1/00GK103161133SQ20131005758
公開(kāi)日2013年6月19日 申請(qǐng)日期2013年2月22日 優(yōu)先權(quán)日2013年2月22日
發(fā)明者陸廣琴, 唐思文, 陸廣華 申請(qǐng)人:上海市金山區(qū)青少年活動(dòng)中心