具有顏色識別功能的機器人設計與探究

張洪偉

（南京師范大學附屬中學樹人學校，江蘇 南京 210001）

機器人主要由機械系統、傳感系統以及控制系統三部分構成，設計過程涉及到的知識理論體系涵蓋人工智能、傳感檢測以及機械控制理論等多個層次。隨著科技的進步和需求的多樣化，機器人的概念和功能變得更為寬泛，具備顏色識別功能的機器人得到了大力的推廣和應用，其在應用的過程中視覺技術是關鍵，通過傳感器來實現對周邊環境的感知，進而完成智能的定位和路徑規劃。

1 機器人系統的組成

機器人的基本構成主要為機械、傳感以及控制三大部分，這三大部分當中包含有6個子系統，其中，驅動系統和機械系統是機械部分的主要構成；人機交互系統和控制系統是控制部分的主要構成；而感知系統和機器人環境交互系統是傳感部分的主要構成。這6個子系統在機器人工作的過程中相互影響、相互促進，通過協同合作實現任務的完成。

圖1 機器人系統工作流程示意圖

如今機器人的使用逐漸朝向智能化和定向化的方向發展，智能化的應用在于勞動力的解放、在于商業價值的創造，而定向化在于與實際應用的緊密聯系，通過特定程序的設定來促使目標的實現。但無論在哪一個方向的應用，實現需求的重點皆在于多傳感器、多識別器、多控制器以及先進的控制算法和復雜的機電系統的設計和使用。

2 具有顏色識別功能機器人的設計原理

機器人整個視覺系統的建立以信息獲取、信息轉換、分析處理、輸出顯示、指令完成程序的執行來完成工作的處理，其中信息獲取是第一步也是關鍵的一步，該過程通過對顏色、形狀等信息的獲取來進行環境目標的識別，該過程主要通過攝像頭實現，在攝像頭獲得相應的色彩圖像之后通過計算機系統實現模擬信號的轉換，使其成為可以被計算機處理的數據序列。當然，在機器人視覺系統工作的過程當中，對視覺信息的處理和分析也是十分關鍵的。該過程以圖像處理為基礎，通過對圖像的增強、數據的編碼以及傳輸、特征抽取、理解等一系列的流程實現輸出圖像質量的優化提升，從而更加方便計算機系統對所獲取的圖像進行深度的分析和處理。所以在這樣的過程中實現RGB圖像的獲取和HSI空間模型的轉換才是最基本的設計原理。

3 具有顏色識別功能機器人的設計研究

3.1 整體構架

（1）硬件設計。簡而言之，硬件是看得到摸得到的東西。機器人的研究設計過程當中硬件的設計既包含機械部分也包含電氣部分。可以說整個硬件設計幾乎包含了機器人的所有功能，在設計的過程當中，機械結構要滿足機器人的使用功能，其重點在于各類機械尺寸的選擇、驅動方式的決定以及電機的選擇等，電氣部分是機器人的核心，設計的根本在于信息的接收處理以及對機器人所有動作的指揮。在對具有顏色識別功能的機器人進行設計研究時，電氣設計的難點和重點皆在于視覺識別系統。而實際上視覺識別系統也是一種感知系統，通過對目標的識別來實現信息的傳遞，從而達到對外部環境和內部狀態的理解，為進一步的智能作業提供決策依據。

（2）軟件設計。相比較硬件而言，軟件是一種看不見摸不到的東西，但卻能夠實現具體的運算和控制。整個軟件系統既有原生操作系統、也有感知控制系統，當然也包含SLAM（同步定位與地圖構建）和路徑規劃系統，整個軟件的設計是以硬件為基礎的，設計的核心就在于通過各種程序以及算法的設定和實現，達到對硬件控制的目的，因而在完成機器人的一系列活動同時實現各功能的調試和優化。

3.2 目標識別算法研究

（1）顏色識別算法分析。顏色識別以顏色空間、分量關系為基礎，所以在進行識別的時候，首先要進行的就是顏色空間選取。顏色空間包含基色顏色空間和色亮分離的顏色空間。在RGB顏色空間中，直角坐標空間的變量為紅、綠、藍三個變量，但這三種變數彼此獨立，且性質對等，是其他顏色空間的基礎。

圖2 RGB顏色空間模型

色亮分離的色彩空間結構則主要是將色彩分為表色與表光兩種屬性空間結構，也就是人們常說的HSV(HSB）空間結構，在HSV的空間結構中三種色彩屬性彼此獨立但特性完全不同，在顏色識別算法中一般采用HSI模式的建立方式來對色相、飽和度以及明度進行描述。在機器人對顏色進行識別的過程當中主要就是通過HSI模型來實現有效判斷。

圖3 HSV（左圖）和HSI（右圖）顏色空間模型

實際上，在顏色空間模型的轉換過程實現的就是由RGB實現HSI的轉換。常見的轉換算法由此幾何推導法、坐標轉換法、分段定義法以及標準模型法和Bajon近似法，轉換思路的不同對整個HSI顏色空間模型的轉換會造成不同的結果。其中最為經典最容易理解也最容易計算識別的轉換算法就是幾何推導法，整個幾何算法推導的過程實際上實現的就是亮度信息的分離，最終完成三維空間向二維空間的轉換，這樣一來通過平面內向量點積公式是使用就能夠完成HSI模型色調分量值的計算。RGB轉換到HSI的計算公式如下：首先給定RGB顏色空間的值(R0,G0,B0)其中，則轉換到HSI空間的(H,S,I)值的計算如下：設將(R0,G0,B0)歸一化得(R,G,B)為：

（2）目標定位。機器人通過攝像頭進行RGB彩色圖像采集，且在采集的過程當中會受到光線變化的影響，因此造成RGB值的分布產生一定的變化，這是不利于機器人進行特定顏色識別的。相比較而言，HSI空間更加吻合人眼識別顏色的方式，展現的是一個主觀的顏色識別感覺，所以為了提高識別的穩定性在對顏色識別智能機器人控制系統的設計過程當中需要引入HSI顏色空間。在實現RGB到HSI空間的轉化之后，就可以通過不同H值來完成圖像的二值化處理，二值化的過程實際上是將圖像當中所含有的0～255的二進制像素依照規定的閾值劃分為兩類，經過二值處理完成后的圖像可以實現目標區域外矩形位置的計算，進而實現對圖像的標定，完成機器人的顏色識別。

圖4 圖像處理流程圖

3.3 控制系統設計

（1）設計原則。具有顏色識別功能的機器人控制系統設計的宗旨在于完成圖像識別后實現功能、控制形式和本體三方面的統一確定，整個控制系統可分為單CPU控制方式、二級CPU控制方式以及多CPU控制方式來實現。其中二級CPU控制方式以一級CPU為主機，實現聯機接口和數據的運算，在該過程中一級CPU為兩級CPU提供了數據讀取，而兩級CPU則通過存儲器來完成數據的轉換、擴展、并完成控制工作。多CPU控制器由多微控制器所構成，在每個控制器中都具有自己單獨的CPU來完成設備操作與數據收集。在對系統進行總體設計的過程中，不管采用什么控制系統機構都要堅持簡單構造、便于維修、標準化、便于推廣的總體設計原則，并且還要提高系統設計的安全性，盡量利用成熟的環境進行開發，以免在設計的過程中遇到不必要的麻煩。

（2）電壓電路設計。機器人的工作過程當中需要電源提供動力，但實際上機器人的工作過程當中不同于其他的工作電器，因為機器人的結構構造比較復雜例如說驅動機工作電壓為24V，紅外傳感器的供電為5V，超聲傳感器電壓為12V，所以在電源電壓電路設計的時候需要根據不同需求進行不同等級的電壓設計配備。

（3）處理器的選擇。處理器是整個控制系統的重要構成，在進行選擇時既要考慮到數據處理的能力也要考慮到豐富的外設資源，結合軟件、硬件的開發難度進行處理器的優化和選擇。在該過程當中，需要結合傳感器來實現數據的采集和分析。

4 結語

機器人設計是一門復雜且高深的學科，整個設計過程當中，既有智能控制，也有機械控制，既有軟件設計，也有硬件設計。但實際上在進行顏色識別功能機器人設計時最主要的設計方向就是通過程控制系統的裝置來對機器人進行控制，在這樣的過程當中需要通過攝像頭進行圖像的采集，再由控制系統經過空間轉換利用連通域算法實現位置標定。

實際上無論是何種機器人的設計和研究，歸根結底都是集信息技術和自動化于一體的高新技術，設計研究的過程都離不開計算機和人工智能的發展。因此，在未來，在人工智能、計算機科學以及傳感器的發展基礎上，機器人的設計研發水平也會更上一層樓。