基于双计算机的仿人机器人的视觉跟踪系统

　　引言

　　仿人机器人的头部视觉跟踪系统利用视觉信息作为反馈，来规划机器人的头部运动使其能实时的跟踪运动目标。视觉跟踪是仿人机器人的重要功能之一，它的研究对于仿人机器人的自主导航、人机交互以及视觉伺服都具有极其重要的意义。

　　视觉跟踪的实时性是仿人机器人的重要性能要求之一。针对这一系统要求，近年来有很多学者设计出了多种系统结构。文[1]中作者设计了一种基于CAN总线的分布式的仿人机器人的控制系统，其中的视觉系统通过无线局域网与控制系统进行通讯。日本仿人机器人ASIMO的运动控制系统采用集中式控制方式，视觉系统通过网络与运动控制系统通讯[2]。一台计算机难以满足视觉跟踪的实时性要求，为了实现实时跟踪，本文提出并实现了一种基于MemoLink通讯的双计算机的视觉跟踪系统。该系统通讯可靠、体积小，便于将两台计算机安置于仿人机器人的胸腔内。

　　目标分割的稳定性是机器人视觉跟踪系统的重要要求之一，近几年来很多学者对这个领域进行了研究，大多数的机器人目标跟踪系统选用了单一的图像信息，有的采用了物体的颜色信息[3]，有的采用了物体的轮廓信息[4]。然而在复杂的非结构化的室内背景下，单一的图像信息不能保证系统稳定的分割出目标。多种图像信息的融合是解决目标物体识别稳定性的方法之一[5]。本文中作者提出了一种集成深度、颜色和形状信息的逐步逼近目标区域的快速目标分割方法

　　1 系统结构

　　仿人机器人BHR1的系统结构如图1所示，其全身有32个自由度，其中头部有2个自由度，可以在两个方向上自由转动，即左右转动和上下转动。面部放置两只CCD摄像头作为视觉传感器来模拟人的眼睛。采用SVS立体视觉处理系统处理视觉信息，SVS系统提供了每帧图像的深度图像。

　　图1 仿人型机器人(BHR1)跟踪系统的系统结构

　　两台计算机置于机器人的胸腔内，其中一台计算机负责视觉信息的处理，另外一台负责机器人的运动控制。前者被称之为信息处理子系统，后者被称为运动控制子系统, 两台计算机通过Memolink进行通讯。信息处理子系统利用Windows强大的多媒体功能来处理立体视觉信息，实现目标的快速分割以及物体的运动估计和预测。运动控制子系统以Linux/RT-Linux实时操作系统作为平台，保证了机器人控制系统的实时性。除了头部运动关节，运动控制系统负责仿人机器人全部关节的控制。Memolink 是系统间进行快速通信的一种有效解决方案,是连接信息处理子系统和运动控制子系统的桥梁。具有通信速度快和通信前无需握手的优点。