本發(fā)明屬于生物運動仿生技術領域，具體涉及一種大型蜘蛛三維運動觀測及智能跟蹤裝置。

背景技術：

仿生機器人是模仿自然界中生物的外部形態(tài)特征或某些機能的機器人系統(tǒng)，是將運動仿生、感知仿生、控制仿生、能量仿生、材料仿生等仿生技術完美綜合與全面應用的產物。蜘蛛作為仿生學的重要研究對象，其形態(tài)結構特征的觀察以及運動參數的測量可以給仿生機器人的研究提供數據支持。現有的觀測平臺相對簡單一些，主要有兩種：標本觀測和活體觀測，其中對標本觀測：如CN100434954C專利，公開的是一份名為昆蟲標本觀測裝置的專利，由三個直角支架、結合三個轉動軸、以及底盤組成，該專利結構相對復雜，操作不方便，需雙手協(xié)調擺動支架才能完成。而在CN201796186U專利中，公開了一種小型昆蟲三維觀測臺的實用新型專利，其主體由一底座、一彈性軸座的支柱、帶柄導軸、以及針眼座組成，可僅通過雙手實現對標本方位的調節(jié)。但是昆蟲標本的觀測平臺僅能對昆蟲的外形特征進行觀測，不能實現對運動數據的實時觀測?；铙w觀測現階段采用的是高速攝像機拍攝運動昆蟲獲取序列圖像，然后進行三維重構得到測量參數，如在2011年Wang等人所建立的三維觀測平臺，采用一臺高速攝像機、一條通道、以及通道兩側的平面鏡來觀測蜘蛛的運動行為，但是這種觀測平臺沒有一套蜘蛛運動的刺激裝置，無法保證蜘蛛運動的可控性，沒有跟蹤裝置，不能實現實時拍攝，另外該平臺在拍攝盲區(qū)不能得到蜘蛛的運動信息。

技術實現要素：

本發(fā)明的目的是針對現有技術的不足，為了方便、快捷獲取大型蜘蛛的結構特征、運動參數，提供一種方便、高效的大型蜘蛛三維運動觀測及智能跟蹤裝置，不僅可以實現常規(guī)的三維觀測，而且可以刺激大型蜘蛛的動作，采用圖像處理技術與傳感器技術來對大型蜘蛛的運動進行跟蹤觀測，實現對大型蜘蛛運動參數的精度測量，在大型蜘蛛靜止、爬行、跳躍等運動時的序列圖像數據的獲取方面效用上佳，為蜘蛛仿生機器人的研究提供運動參數。

本發(fā)明包括觀測箱、影像智能追蹤裝置、強光刺激裝置和計算機；所述的觀測箱底部安放一個通道，通道劃分為陣列排布的方格；對通道進行坐標設定。所述的通道兩側均設置反光鏡，反光鏡通過鏡面傾角調節(jié)裝置調節(jié)與通道之間的夾角。所述的影像智能追蹤裝置包括圖像采集模塊、執(zhí)行機構和傳感器追蹤系統(tǒng)；所述的圖像采集模塊采用高速攝像機；所述的執(zhí)行機構包括蓋板、滾珠絲杠、攝像機安裝臺、運動滑道、伺服電機、電機驅動模塊和單片機控制中心。蓋板設置在觀測箱頂部；滾珠絲杠通過軸承支承在觀測箱上，并與伺服電機的輸出軸通過聯(lián)軸器連接；兩個運動滑道關于滾珠絲杠對稱設置，且均固定在觀測箱上；所述的攝像機安裝臺與滾珠絲杠構成螺旋副，且與兩個運動滑道均構成滑動副；高速攝像機安裝在攝像機安裝臺上；所述的電機驅動模塊與伺服電機通過電源線和信號線連接；所述的傳感器追蹤系統(tǒng)由無線發(fā)射平臺和無線接收平臺組成，無線發(fā)射平臺捆綁在蜘蛛背部，無線接收平臺安裝在觀測箱一側。高速攝像機將采集圖像傳給計算機；所述的單片機控制中心通過串口接收計算機內的圖像處理模塊得到的蜘蛛輪廓形心與采集圖像中心的差值或接收計算機對無線接收平臺傳遞數據處理后得到的位移信號，并將接收到的數據進行處理產生數字信號，將數字信號輸入電機驅動模塊。

所述的無線發(fā)射平臺是基于MEMS加速度傳感器的感應裝置，包括RF無線發(fā)射芯片、外部儲存芯片以及紐扣電池；MEMS加速度傳感器的型號為ADXL345，RF無線發(fā)射芯片的型號為NRF24E1，外部儲存芯片的型號為UFDFPN5，紐扣電池的型號為MS621。所述的無線接收平臺安裝在攝像機安裝平臺上，接收無線發(fā)射平臺所發(fā)射的數據，并通過串口與計算機連接。計算機采用加速度積分算法將無線接收平臺傳遞的加速度數據進行兩次積分即可得到蜘蛛移動的位移。

所述的強光刺激裝置采用脈沖強光發(fā)射器，安裝在觀測箱箱壁上，脈沖頻率和光譜輸出范圍可調節(jié)，脈沖強光發(fā)射器的發(fā)射口與水平面的夾角為90°。

所述的鏡面傾角調節(jié)裝置包括角度標尺、鉸鏈、支架和推桿。反光鏡背面固定支架；所述的支架與推桿內端用鉸鏈連接，反光鏡底部與觀測箱箱底用鉸鏈連接；推桿的外螺紋與觀測箱側壁的螺紋孔連接；反光鏡一端設置角度標尺；所述的推桿外端伸出觀測箱外。

所述的方格呈邊長為10mm的正方形。

所述通道設定的坐標最小刻度值為1mm。

本發(fā)明的有益效果：

1.本發(fā)明根據大型蜘蛛的喜陰特性，采用脈沖強光發(fā)射器作為刺激裝置，能夠根據實際需要調節(jié)脈沖頻率和光譜的輸出范圍，可實現對大型蜘蛛運動的控制，滿足觀測對象的可控性。與其他觀測裝置相比，本發(fā)明可控性好，觀測更加方便。

2.本發(fā)明采用影像智能追蹤裝置，能夠對觀測對象實施動態(tài)追蹤觀測，并且采用圖像追蹤與傳感器追蹤相結合的方式，使追蹤定位更加準確。與普通的觀測平臺相比，本發(fā)明在能夠實現觀測對象的實時觀測，觀測數據更加準確。

3.本發(fā)明采用一臺高速攝像機與可調傾角的反光鏡結合，實現三維觀測。鏡面傾角調節(jié)裝置可在實驗過程中調節(jié)鏡面傾角，滿足不同傾角的觀測，得到更加全面的觀測數據。

4.本發(fā)明采用滾珠絲杠運動副作為影像追蹤系統(tǒng)的運動單元，結構簡單有效，安裝、維護方便。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的結構示意圖；

圖2為本發(fā)明中鏡面傾角調節(jié)裝置的示意圖；

圖3為本發(fā)明中影像智能追蹤裝置的流程圖。

具體實施方式

下面結合附圖及實施例對本發(fā)明作進一步說明。

如圖1、2所示，一種大型蜘蛛三維運動觀測及智能跟蹤裝置，包括觀測箱1、影像智能追蹤裝置2、強光刺激裝置3和計算機4；觀測箱1底部安放一個通道1-1，通道1-1劃分為陣列排布的方格，方格呈邊長為10mm的正方形；對通道1-1進行坐標設定，最小刻度值為1mm，通道靠近強光刺激裝置3的頂部短邊中心作為坐標原點A。通道1-1兩側均設置反光鏡1-2-5，反光鏡1-2-5通過鏡面傾角調節(jié)裝置1-2調節(jié)與通道1-1之間的夾角。

影像智能追蹤裝置2包括圖像采集模塊2-1、執(zhí)行機構2-2和傳感器追蹤系統(tǒng)；影像智能追蹤裝置2采用圖像追蹤與傳感器系統(tǒng)追蹤相結合的方式進行追蹤。圖像采集模塊2-1采用高速攝像機；圖像采集模塊2-1用于觀測目標的拍攝；執(zhí)行機構2-2包括蓋板2-2-1、滾珠絲杠2-2-2、攝像機安裝臺2-2-3、運動滑道2-2-4、伺服電機2-2-5、電機驅動模塊2-2-6和單片機控制中心2-2-7。蓋板2-2-1設置在觀測箱1頂部；滾珠絲杠2-2-2通過軸承支承在觀測箱1上，并與伺服電機2-2-5的輸出軸通過聯(lián)軸器連接；兩個運動滑道2-2-4關于滾珠絲杠2-2-2對稱設置，且均固定在觀測箱1上；攝像機安裝臺2-2-3與滾珠絲杠2-2-2構成螺旋副，且與兩個運動滑道2-2-4均構成滑動副；高速攝像機安裝在攝像機安裝臺2-2-3上；電機驅動模塊2-2-6與伺服電機通過電源線和信號線連接；傳感器追蹤系統(tǒng)由無線發(fā)射平臺2-3-2和無線接收平臺2-3-1組成，無線發(fā)射平臺捆綁在大型蜘蛛5(圖1中用方框示意，本實施例中的大型蜘蛛為狼蛛)頭胸部，無線接收平臺2-3-1安裝在觀測箱1一側。單片機控制中心2-2-7通過串口接收計算機4內的圖像處理模塊得到的蜘蛛輪廓形心與采集圖像中心的差值或接收計算機4對無線接收平臺2-3-1傳遞數據處理后得到的位移信號，并將接收到的數據進行處理產生數字信號，將數字信號輸入電機驅動模塊2-2-6，電機驅動模塊2-2-6驅動伺服電機2-2-5，使動滾珠絲杠2-2-2轉動，并帶動高速攝像機移動。

為了提高對蜘蛛追蹤的準確度，本發(fā)明在圖像追蹤的基礎上采用傳感器系統(tǒng)追蹤：在蜘蛛頭胸部捆綁無線發(fā)射平臺2-3-2，無線發(fā)射平臺是基于MEMS加速度傳感器的感應裝置，包括RF無線發(fā)射芯片、外部儲存芯片以及紐扣電池，在焊接無線發(fā)射平臺時采用雙面緊湊型焊接，尺寸在1cm以下，以減小對蜘蛛運動的影響；MEMS加速度傳感器的型號為ADXL345，RF無線發(fā)射芯片的型號為NRF24E1(超緊湊型)，外部儲存芯片的型號為意法半導體公司的UFDFPN5，紐扣電池的型號為MS621。本發(fā)明為避免觀測箱對無線裝置的屏蔽作用將無線接收平臺2-3-1安裝在攝像機安裝平臺2-2-3上，接收無線發(fā)射平臺2-3-2所發(fā)射的數據，并通過串口與計算機4連接。計算機4在算法處理上采用加速度積分算法計算蜘蛛移動的位移。

強光刺激裝置3采用脈沖強光發(fā)射器3-1，安裝在觀測箱1箱壁上，脈沖頻率和光譜輸出范圍可調節(jié)，脈沖強光發(fā)射器3-1的發(fā)射口與水平面的夾角為90°。

如圖2所示，鏡面傾角調節(jié)裝置1-2包括角度標尺1-2-1、鉸鏈1-2-2、支架1-2-3和推桿1-2-4。反光鏡1-2-5背面固定支架1-2-3；支架1-2-3與推桿1-2-4內端用鉸鏈1-2-2連接，反光鏡1-2-5底部與觀測箱箱底用鉸鏈1-2-2連接；推桿1-2-4的外螺紋與觀測箱1側壁的螺紋孔連接；反光鏡1-2-5一端設置角度標尺1-2-1，方便反光鏡傾角的設定。推桿1-2-4外端伸出觀測箱1外，轉動推桿1-2-4可實現反光鏡1-2-5繞鉸鏈1-2-2轉動，從而實現反光鏡1-2-5不同傾角的觀測。因高速攝像機在通道1-1的正上方，對蜘蛛的側面拍攝需要平面鏡反射的畫面來呈現。在拍攝過程中為了減少由于攝像頭本身造成的誤差和平面鏡的發(fā)射對算法效果的影響，只取圖像正中央的200mm×200mm區(qū)域進行算法計算，從而實現整幅圖像的匹配計算。

下面結合圖3說明影像智能追蹤裝置工作流程：

本發(fā)明中影響影像智能跟蹤裝置對蜘蛛的跟蹤觀測是在特定環(huán)境下實現的，傳感器系統(tǒng)追蹤和圖像追蹤在工作中干擾較少，影像智能追蹤裝置的工作流程如下：

步驟一、執(zhí)行機構2-2帶動高速攝像機定位到使蜘蛛處于高速攝像機的攝像范圍內，高速攝像機和傳感器追蹤系統(tǒng)同時開始工作。

步驟二、計算機采用加速度積分算法將無線接收平臺傳遞的加速度數據進行兩次積分即可得到蜘蛛移動的位移。開始拍攝時，高速攝像機處于靜態(tài)背景的拍攝環(huán)境中，并且高速攝像機所拍攝的相鄰兩幀圖像公共背景部分具有很大相關性，同時圖像背景僅存在平移變化且變化很小；計算機對高速攝像機的采集圖像進行截取正中央的200mm×200mm區(qū)域、濾波去噪、邊緣強化預處理，采用幀差法背景建模并提取前景目標，采用Canny算子對目標邊緣檢測，并對目標輪廓進行提取，得到蜘蛛輪廓的形心，將蜘蛛輪廓的形心與預處理后的采集圖像中心進行做差，并將差值通過串口發(fā)送給單片機控制中心2-2-7。本發(fā)明為了方便蜘蛛腿部動作數據的處理，需在采集圖像上判別腿尖點，具體處理如下：

1)判別“類腿前尖點”：在腿部輪廓序列中取一個輪廓點定義為第一計算點，與第一計算點兩側間隔二十二個輪廓點的兩個輪廓點定義為第二計算點，第一計算點與兩個第二計算點分別生成向量和通過計算向量和的夾角α余弦值，進而計算得到夾角α的值，當夾角α＜30°時，將第一計算點作為“類腿前尖點”；對所有輪廓點均進行判別是否為“類腿前尖點”。

2)為了避免計算機將“類腿前尖點”誤認為是要獲得的腿尖點，需要計算腿輪廓點到蜘蛛輪廓形心的距離，將得到的距離波峰點與“類腿前尖點”進行與運算即可準確判斷出腿尖點。

預先設定蜘蛛輪廓形心與采集圖像中心的第一閾值，第一閾值為100mm。蜘蛛持續(xù)運動，蜘蛛輪廓形心與采集圖像中心的偏差大于第一閾值時，進入步驟三。

步驟三、單片機控制中心2-2-7發(fā)出轉動命令給電機驅動模塊2-2-6；電機驅動模塊2-2-6驅動伺服電機2-2-5轉動，使得滾珠絲杠2-2-2轉動，并帶動高速攝像機移動。

步驟四、高速攝像機移動時處于動態(tài)背景的拍攝環(huán)境中，計算機采用動態(tài)背景補償法將動態(tài)背景轉化為靜態(tài)背景，提取追蹤目標，得到蜘蛛形心；設定蜘蛛形心與采集圖像中心的第二閾值，第二閾值為30mm；當觀測到的蜘蛛形心與采集圖像中心的偏差小于第二閾值，并且計算機判斷攝像機的移動距離與蜘蛛運動位移的差值絕對值小于30mm時，進入步驟五。

步驟五、單片機控制中心2-2-7發(fā)出停止命令給電機驅動模塊2-2-6；電機驅動模塊2-2-6控制伺服電機2-2-5停止，高速攝像機停止移動，計算機將計算位移值清零，此時高速攝像機重新處于靜態(tài)背景的拍攝環(huán)境中，重復步驟二。