基于webots的機(jī)器人避障及物體識(shí)別仿真

靳曉英

（北方民族大學(xué)電氣信息工程學(xué)院，甘肅銀川，750021）

基于webots的機(jī)器人避障及物體識(shí)別仿真

靳曉英

（北方民族大學(xué)電氣信息工程學(xué)院，甘肅銀川，750021）

本文運(yùn)用webots對(duì)機(jī)器人在家庭環(huán)境下物體識(shí)別可能遇到的問題進(jìn)行了模擬仿真，驗(yàn)證其可行性。主要完成了對(duì)家庭環(huán)境和機(jī)器人模型的搭建及控制程序的編寫并以此實(shí)現(xiàn)機(jī)器人避障和物體識(shí)別。仿真結(jié)果表明，此方法可行。為今后的算法改進(jìn)奠定了基礎(chǔ)。

webots建模；避障；物體識(shí)別；surf算法；最優(yōu)匹配

0 引言

隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，機(jī)器人被廣泛的應(yīng)用于工業(yè)、家庭、教育等多個(gè)領(lǐng)域。特別是服務(wù)機(jī)器人，發(fā)展前景廣闊。家庭服務(wù)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)商品化勢(shì)在必行。

本文運(yùn)用webots仿真平臺(tái)，通過對(duì)環(huán)境和機(jī)器人的搭建及控制程序的編寫來實(shí)現(xiàn)機(jī)器人自主避障和物體識(shí)別，以此來驗(yàn)證其合理性。

1 Webots仿真軟件簡介

Webots是用于建模，編程和模擬移動(dòng)機(jī)器人的開發(fā)環(huán)境。可以3D 描述機(jī)器人的特性和環(huán)境世界。不僅提供了多種成型機(jī)器人模型，而且支持用戶搭建自己的仿真環(huán)境和機(jī)器人模型，實(shí)現(xiàn)特定情況的仿真。webots支持c，c++、Python等多種編程語言，方便使用者對(duì)機(jī)器人進(jìn)行編程控制。

2 仿真模型的設(shè)計(jì)及運(yùn)動(dòng)控制

2.1 模型搭建

Webots提供了多種模擬現(xiàn)實(shí)世界的節(jié)點(diǎn)，可以根據(jù)需要選擇相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)并通過改變參數(shù)來實(shí)現(xiàn)模型的搭建 。本文中的仿真模型包括場(chǎng)景模型和機(jī)器人模型兩部分。

場(chǎng)景模型依照現(xiàn)實(shí)家庭環(huán)境進(jìn)行搭建。面積選擇8*8m。其中的家庭常見物品則按照現(xiàn)實(shí)中的大小進(jìn)行選取。

機(jī)器人節(jié)點(diǎn)包括機(jī)器人的身體，一個(gè)差動(dòng)輪，兩個(gè)距離傳感器,一個(gè)攝像機(jī)和一支筆。

差動(dòng)輪用于實(shí)現(xiàn)兩輪機(jī)器人，且可提供差動(dòng)轉(zhuǎn)向功能。距離傳感器用于測(cè)量其與障礙物之間的距離。通過檢測(cè)一個(gè)或多個(gè)傳感器射線與環(huán)境中的物體之間的碰撞來執(zhí)行該裝置模擬。 攝像機(jī)用來采集測(cè)試圖像。本文選用“Color”攝像頭。“Color“攝像頭屬于普通攝像頭，主要用來采集彩色圖像。筆主要是用來顯示機(jī)器人的路徑，方便查看實(shí)現(xiàn)情況。

Webots中的機(jī)器人模型的主體結(jié)構(gòu)是一個(gè)由solid節(jié)點(diǎn)連接在一起的樹型結(jié)構(gòu)。其中，差動(dòng)輪節(jié)點(diǎn)可自己作為基礎(chǔ)節(jié)點(diǎn)，也可以選擇機(jī)器人節(jié)點(diǎn)作為根節(jié)點(diǎn)。 任何其他類型的機(jī)器人需要使用機(jī)器人作為基礎(chǔ)節(jié)點(diǎn)。本文中選擇差動(dòng)輪作為基礎(chǔ)節(jié)點(diǎn)， 其他的節(jié)點(diǎn)作為直接子節(jié)點(diǎn)包含在基礎(chǔ)節(jié)點(diǎn)中。

差動(dòng)輪根節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)是以車輪中心的地平面上的投影為基準(zhǔn)，而子節(jié)點(diǎn)以根節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)為基準(zhǔn)。其中兩個(gè)距離傳感器置于機(jī)器人身體節(jié)點(diǎn)的前方，左右各一個(gè)。攝像機(jī)放置于機(jī)器人身體的上方。

2.2 運(yùn)動(dòng)控制

仿真開始后，機(jī)器人以恒定速度運(yùn)動(dòng)。同時(shí)，通過wb_robot_ get_device（）函數(shù)和wb_distance_sensor_enable（），wb_ camera_enable（）函數(shù)來獲取和啟動(dòng)距離傳感器和攝像機(jī)，之后通過wb_distance_sensor_get_value（）和wb_camera_get_ image（），wb_camera_save_image（）獲取距離傳感器的值并實(shí)現(xiàn)圖像的采集和保存。對(duì)于距離傳感器閾值的設(shè)定是依據(jù)webots中提供的有關(guān)距離傳感器的lookupTable表進(jìn)行設(shè)定的。其作用是用于指定設(shè)備的所需響應(yīng)曲線和噪聲。指示如何將由Webots測(cè)量的射線交點(diǎn)距離映射到由函數(shù)wb_distance_sensor_get_value（）返回的響應(yīng)值上。

本文中為了同時(shí)確保避障和識(shí)別的效果，選取閾值為600.當(dāng)兩個(gè)距離傳感器的值均大于600時(shí)，后退并轉(zhuǎn)向90度后繼續(xù)運(yùn)動(dòng)，若只有左邊的傳感器值超過600則向右轉(zhuǎn)，反之向左轉(zhuǎn)。

3 物體識(shí)別

本文采用基于局部特征的方法進(jìn)行物體識(shí)別。目前，較高效的局部特征檢測(cè)算子是SIFT和SURF。SURF算法可以簡單的描述為SIFT算法的升級(jí)版，在保留SIFT優(yōu)秀性能的同時(shí)提升了處理速度。所以，本文采用surf算法。提取出特征點(diǎn)后會(huì)再對(duì)其進(jìn)行篩選，選擇出最佳匹配點(diǎn)進(jìn)行匹配，降低誤匹配率。

由于surf算法屬于高速特征采集算法，且最優(yōu)匹配只匹配有限個(gè)數(shù)的最優(yōu)點(diǎn)，所以該方法兼具了魯棒性和實(shí)時(shí)性。

4 仿真實(shí)驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖1、圖2所示。

圖1 機(jī)器人避障的仿真效果

圖2 最優(yōu)匹配的效果

5 結(jié)束語

本文運(yùn)用webots仿真平臺(tái)，對(duì)家庭環(huán)境和機(jī)器人進(jìn)行建模并對(duì)機(jī)器人避障和物體識(shí)別進(jìn)行仿真，驗(yàn)證其可行性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，此方法可行，為今后機(jī)器人物體識(shí)別的研究和改進(jìn)奠定了基礎(chǔ)。

[1]webots官方網(wǎng)站. http://www.cyberbotics.com/guide.

[2] webots官方網(wǎng)站. http://www.cyberbotics.com/reference.

[3]高越，馬行，周凱，李偉順.基于webots的汽車起重機(jī)建模及控制研究[J].信息與電腦,2016,(6):60-61.

[4]朱曉莉.家庭服務(wù)機(jī)器人物體識(shí)別與抓取的研究[D].浙江：中國計(jì)量學(xué)院，2013.

[6] 趙 燁,蔣建國,洪日昌. 基于空間約束的快速魯棒特征匹配優(yōu)化[J].電子與信息學(xué)報(bào).2014,86(11)：2571-2577.

Simulation of Obstacle Avoidance and Object Recognition by robot Based on Webots

Jin Xiaoying
(School of Electrical and Information Engineering, BeiFang University of Nationalities,Yinchun Gansu,750021)

In this paper, the webots simulation platform is used to simulate the problems that the robot can encounter in the family environment and verify its feasibility. Mainly completed the family environment and robot model to build and control procedures for the preparation and implementation of the robot obstacle avoidance and object recognition. The simulation results show that this method is feasible. Lay the foundation for future algorithm improvement.

webots Modeling;Obstacle avoidance;object recognition;surf algorithm;Optimal match