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主動式手推導盲小車.pdf

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主動 推導 小車
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摘要
申請專利號:

CN201510230269.3

申請日:

20150508

公開號:

CN106109188A

公開日:

20161116

當前法律狀態:

有效性:

失效

法律詳情:
IPC分類號: A61H3/06,G01C21/34 主分類號: A61H3/06,G01C21/34
申請人: 丁麒木,馬飛龍
發明人: 丁麒木
地址: 100081 北京市海淀區中關村南大街5號北京理工大學光電學院04111202班
優先權: CN201510230269A
專利代理機構: 代理人:
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201510230269.3

授權公告號:

法律狀態公告日:

法律狀態類型:

摘要

主動式手推導盲小車所屬交通工具領域。涉及深度圖像獲取、處理及自主控制導向避障技術。?盲人只需要通過語音下達目的地信息,主動式手推導盲小車可以自主查詢目的地位置,自動規劃路徑,帶領盲人沿盲道到達目的地。行走過程中,遇到障礙物主動式手推導盲小車可以自動規劃避障路徑,越過障礙后再引導盲人走回盲道,繼續向目的地行進。

權利要求書

1.Kinect的深度圖像處理主動式手推避障小車在使用Kinect測量深度時,首先要對其深度數據進行預處理,一方面校正由實際距離與深度值之間非線性關系帶來的誤差,另一方面需要對返回值為-8的區域進行正確的深度填充,以達到深度數據準確可信的要求。深度值校正為根據實驗所得數據選取如下7個采樣點,采用線性差值的方法,即可一定程度上消除Kinect測量值的誤差,實現深度值校正。消除白色區域是利用深度圖像與RGB圖像的對應關系,在RGB圖像中求得一點,使該點位于白色點的鄰域內,且該點的顏色與白色點在RGB圖像中對應點的顏色最為接近,則以該點的深度值作為白色點的深度值填充。2.深度圖像處理與避障系統主動式手推避障小車避障就是對1中處理后的數據進行加工,最后生成避障方式,這里面有三個過程,首先生成3D點云數據,然后障礙標記及合并,最后尋找通路。因為Kinect返回的深度還不能滿足后面避障程序的要求,因此需要先將它們變為3D點云數據,便于后續處理。當生成現實空間的(x,y,z)數據后,x1-x2表示障礙的寬度(或通路的寬度),y表示障礙的距離,z代表障礙的高度,若z=0表示地面,z<0表示凹陷,z>0表示凸起的障礙。由于深度誤差、透鏡像差以及Kinect姿態的原因,表示地面的點的z值在0上下有一個浮動。所以將z>50和z<-50的點全部標記為障礙。Kinect返回的深度圖像大小為640x480=307200,而我們生成的xyz關系共有5000x4000=20000000個點。這么多數據一方面加大了計算機的運算負擔,另一方面過于離散的障礙點不利于處理。所以我們對上一步中標記的障礙進行合并。具體做法是對20厘米深度范圍內的障礙進行縱向合并,這樣使得運算量大大減少,處理速度明顯提高。我們設定70厘米為小車和盲人的安全通過寬度。首先檢測正前方2米處70厘米范圍內是否存在障礙,若存在障礙,則進行避障,否則接收下一幀圖像重新處理。3.色彩圖像處理與盲道識別主動式手推避障小車首先通過大量的數據生成有關盲道的圖像特征,首先是確認視野內有沒有盲道,然后確定盲道和自己的相對位置。如果視野內有盲道,則判斷盲道與自己的相對位置,如果識別出自己已經在盲道上走了,則結束;如果發現自己不在,則生成走上盲道的方法,然后通過控制舵機引導盲人走上盲道。如果視野內沒有盲道則提醒。

說明書

技術領域

主動式手推導盲小車所屬交通工具領域。涉及深度圖像獲取、處理及自主控制導向避障技術。

背景技術

從現有的成熟技術以及研究來看,帶有自動避障功能的導盲工具大多采用的是發射、接受紅外線或超聲波,并通過蜂鳴提醒來實現避障功能。就現有成果的工作原理來看,通過檢測發射與接收的時間差計算障礙物的方向與位置,得到的只是對真實路況的數據模擬,并不能夠完全客觀地進行描述,直觀性欠佳。同時,紅外線或超聲波手杖大多功能單一,只能針對3-5米范圍內的道路進行預警,較遠距離的導航功能較弱甚至缺失。而且,現有手杖缺少能實現人機交互的語音提示,用戶體驗不佳。即在現有基礎之上仍存在著很大的改進空間。

基于上述認識,我們查閱了相關領域的大量文獻資料,得到以下創新思路。利用視場中各個物體的深度信息來判斷視場中有無障礙,并尋找出最佳的通路,即設計出一種具有實時避障功能的盲人專用的語音提示型智能導盲小車。

發明內容

本發明(如圖1)是一個輔助盲人在盲道上行走的導盲車。盲人用這個車時,首先打開手機上的APP,說出自己要去哪個地方,如去天安門廣場。然后手機會識別盲人說出來的話,最后生成一個路徑,這個路徑會存儲下來。以后當導盲車識別出拐彎節點,就會調用路徑,判斷應該向哪個方向拐彎,然后控制舵機自動往那個方向轉一定的角度。

當盲人推著這個車出行時,這個車就會自動識別視野范圍內的盲道,然后引導盲人走向盲道。當盲人在盲道上遇到障礙時,這個車就會自動控制舵機轉過一定的角度。繞過障礙物后再重新回到盲道上。

分為如下幾個步驟。

1、識別障礙

Kinect是由微軟公司生產的一款體感設備,原本是為配合Xbox360游戲機共同使用,但因其低廉的價格和深度成像的特色被迅速應用到了自動化、醫學、教育等多種領域。Kinect獲取深度數據的原理如下:紅外投影機的普通激光源投射出一道激光,這道激光經過磨砂玻璃和紅外濾光片,覆蓋Kinect的可視范圍,紅外攝像頭接收反射光線,識別目標物體的深度場。最終得到的數據通過USB線傳輸到計算機。

生成3D點云數據

Kinect深度攝像頭的物像關系如圖2所示。

根據下面的公式可以得到現實空間的3D點云數據。

其中,(x,y,z)是現實空間的坐標,人所在位置為原點,x軸水平向右,y軸向外,z軸豎直向上;d 是深度值變量;u和v是圖像中的像素坐標變量;u0和v0圖像中心點的像素坐標,值為320pi和240pi;z0是攝像頭相對于地面的高度;fx和fv是紅外攝像頭焦距的另一種表現形式,或者說是一種比例系數,值為

障礙標記及合并

當生成現實空間的(x,y,z)數據后,x1-x2表示障礙的寬度(或通路的寬度),y表示障礙的距離,z代表障礙的高度,若z=0表示地面,z<0表示凹陷,z>0表示凸起的障礙。由于深度誤差、透鏡像差以及Kinect姿態的原因,表示地面的點的z值在0上下有一個浮動。所以將z>50和z<-50的點全部標記為障礙。

Kinect返回的深度圖像大小為640x480=307200,而我們生成的xyz關系共有5000x4000=20000000個點。這么多數據一方面加大了計算機的運算負擔,另一方面過于離散的障礙點不利于處理。所以我們對上一步中標記的障礙進行合并。具體做法是對20厘米深度范圍內的障礙進行縱向合并,這樣使得運算量大大減少,處理速度明顯提高。

尋找通路

我們設定70厘米為小車和盲人的安全通過寬度。通路尋找流程如圖3,通路示意如圖4.

首先檢測正前方2米處70厘米范圍內是否存在障礙,若存在障礙,則進行避障,否則接收下一幀圖像重新處理。

從視場中央分別向左、向右尋找通路,即700個連續沒有被標記為障礙的點。最多得到兩條通路。也有可能一條通路也沒有,這時可以適當放寬對通過寬度的要求,但最低不能少于65厘米。

根據人在避障時優先選擇離自己最近且可以通向最遠處通路的原則,選擇上一步所得通路中可以通向最遠的一條作為最優通路;若都可以通向最遠處4米(Kinect可探測深度的最大值),則選擇更靠近中央的通路。通路選擇如圖5.

2、識別盲道

Kinect生成色彩圖后,通過算法識別出圖像的模式,判斷現有畫面上是否存在盲道,以及盲道在哪個方位。判斷出盲道在哪個方位后,當盲人一開始尋找盲道或為了避障離開盲道后就可以回到盲道。

3、手機導航

手機上的APP界面上主要是“導航”兩個大字,這兩個字做得足夠大使盲人能夠輕易按到這個按鈕,按下導航后,APP里面會與語音提示你說出自己要去的地點,然后里面會重復一遍,提示盲人確認。當盲人確認后就會調用高德地圖的API,生成路線圖。將這個路線圖儲存下來,以后識別出路口就調用這組數據,確定向哪個轉。

附圖說明

圖1是系統軟件整體框圖

圖2是紅外攝像頭物像關系

圖3是通路尋找流程

圖4是通路示意

圖5是通路選擇

圖6是導盲小車基本參數表

圖7是走廊示意圖

圖8是房間示意圖

圖9是門通路示意圖

圖10是實驗截圖示意圖

具體實施方式

本發明是一個輔助盲人在盲道上行走的導盲車。盲人用這個車時,首先打開手機上的APP,說出自己要去哪個地方,如去天安門廣場。然后手機會識別盲人說出來的話,最后生成一個路徑,這個路徑會存儲下來。以后當導盲車識別出拐彎節點,就會調用路徑,判斷應該向哪個方向拐彎,然后控制舵機自動往那個方向轉一定的角度。當盲人推著這個車出行時,這個車就會自動識別視野范圍內的盲道,然后引導盲人走向盲道。當盲人在盲道上遇到障礙時,這個車就會自動控制舵機轉過一定的角度。繞過障礙物后再重新回到盲道上。

室內外多種場景下的實驗結果表明,計算機可以根據3D云數據信息判斷障礙物及通路,并向使用者做出提示。導盲小車基本參數表如圖6

室內結果

1.宿舍走廊

將小車置于宿舍的長走廊中,走廊存在轉角以及死角,在推動小車行走過程中,小車能夠引導盲人在前方死路,旁邊存在通路時,引導實現轉彎,并在完全死路時發出警示,如圖7。

2.雜物擺列的房間

當在房間內使用Kinect小車時,將雜物隨意擺放,預留通路,發現使用導盲小車時,能完全實現避障,并基本按照預留通路行進,如圖8。

3.尋找門的通路

當推動小車行進,前方除了一個門的大小,并無其他通路時,發現Kinect能夠引導盲人通過前方門的通路,如圖9。

室外結果

1.馬路上雜物及馬路沿

將小車推出,并朝向馬路上的垃圾行進時,Kinect能夠識別,并引導避障。

2.障礙物

當人墻站在Kinect前阻擋通路,Kinect能夠向盲人發出警示:前方無通路,如圖10。

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