探测机器人煤矿井下地图创建
来源： 作者： 发布时间：2016-09-07 06:43:22 浏览量：
图1地图单元组成
3.2栅格定位及坐标变换
通过立体视觉系统的感知，可以获得现场地形的三维点集合，这些离散的点集合可以用于描述地形环境的表面轮廓，从而构成了目标地形的三维点云描述，其中点的坐标描述了该视差点相对摄像机的位置。对于局部地图的创建，需要将这些三维点云描述首先由立体相机坐标系转化到机器人坐标系当中，并以此作为机器人此次路径规划的局部环境描述。而后，在进行全局路径规划之前，需要将上述坐标从机器人坐标系转换到世界坐标系，即井下环境全局地图坐标系当中，这主要通过机器人的定位及姿态估算信息进行推算，完成坐标变换后，进而可以完成局部地图与全局地图的融合。坐标系的定义及转换关系如图2.
当机器人在未知环境中进行自主导航时，若没有外部提供的全局定位信息，一般采用自主导航开始时，机器人的初始位置为世界坐标系的零点。用立体摄像机采集图像就是将客观世界的3D场景投影到2D像平面上，这个场景可以用成像变换来描述。成像变换涉及到不同坐标系统之间的变换，立体摄像机进行图像采集的最终结果是要得到计算机里的数字图像，因此在成像变换时需要用到以下坐标系。以机器人的姿态确定各坐标轴的方向。如图2所示，本文采用机器人的前向作为z轴，以处在相同水平面的指向机器人右侧与z轴垂直的方向作为x轴，最后以右手法则确定y轴。
世界坐标系：Xw，Yw，Zw，为基准坐标系，刻度单位为物理单位
图像坐标系：(u,v)，(x,y)
(u,v)：为以像素为单位的图像坐标系的坐标，表示像素在图像中的行数和列数
(x,y)：以物理单位表示的图像坐标系
图2世界坐标系和摄像机坐标系
摄像机坐标系：Xc，Yc，Zc
其原点O位于摄像机的光心，Xc,Yc分别与图像坐标系的x,y轴平行，Zc为摄像机的光轴，且与图像平面相互垂直。光轴与图像平面的交点为图像坐标系的原点。
机器人坐标系：Xr,Yr,Zr
安装在机器人上的立体视觉系统与机器人是固连的，根据以上坐标轴的定义，若以右摄像机的光心为摄像机坐标系的原点，则摄像机坐标系与机器人坐标系之间的转换关系为
Xc=Xr+l;Yc=Yr+h;Zc=Zr(1)
其中，l为右摄像机光心与机器人坐标系原点（一般为机器人质心）之间的水平距离，h为右摄像机光心与机器人坐标系原点之间的垂直距离。转换为齐次坐标转换为
（2）当需要将三维点的坐标由机器人坐标系转化到世界坐标系中时，如图3所示，需要机器人自定位功能提供机器人的位置与姿态信息，假设机器人的位置在世界坐标系中的三维坐标为（x0,y0,z0）,即机器人坐标系的原点。则机器人坐标系与世界坐标系之间的平移矩阵为T：
（4）若以任务开始时机器人的位置与朝向定义为全局坐标系的原点，则机器人坐标系中的点P(Xr,Yr,Zr)到全局坐标系中对应点P’(Xw,Yw,Zw)的转换如式如下：
具体的实现过程可以由图3-13所示。其中图3-13(a)为一对立体视觉图像中右摄像机获得的图像。图3-13(b)为根据立体匹配方法获得视差图。基于三角法，可以计算得到相对与摄像机坐标系的地形轮廓三维点云描述()CCCCPx,y,z，如图3-13(c)中所示。其为摄像机前方扇形区域内的地形轮廓。根据式（3-13）可将()CCCCPx,y,z转化为相对机器人的描述()RRRRPx,y,z。在此基础上，可以为每个数据点确定其所属的栅格。最后，根据式（6）计算栅格的高度，得到位于机器人前方扇形区域内的环境2.5D栅格地图描述。环境的全局2.5D栅格地图由机器人在各个不同的位置获得的局部2.5D栅格地图，依据自主定位获得的机器人位姿信息拼接而成。环境局部2.5D栅格地图与全局2.5D栅格地图的数据转换依据式（5）进行。
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