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：煤矿井下环境常年不见日光，在灾后绝大多数情况下井下都是处于断电状态，是不可能有外界照明的。因此，井下机器人对于水体的检测只能依靠其自身照明系统或夜视系统来实现，水体对于来自机器人照明系统灯光的反射由于入射角度的原因与自然光或外部灯光照射下的情况有很大的不同。这里我们热成像仪和视觉传感器相结合的方式检测井下水体。通过不同传感器对水体特征的检测确定疑似水体目标，接下来通过对这些特征数据的信息融合，筛选排除可能性较小的疑似水体目标，最终获得真实水体的位置和大小为机器人的自主导航规划路径提供可靠信息。
采用热成像仪对水体进行检测
热成像仪是一种用于检测远红外热辐射的传感器，我们采用的FLIRPHOTON320热像仪其检测波长范围为2-14μm。通过热像仪可以有效地探测井下物体的红外辐射信号，并将其转换为可以能够进行信息处理的图像信号。
红外成像技术实质上是一种波长转换技术，即把红外辐射分布转换为可视图像的技术。它将来自景物自身各部分红外辐射的差异转换为可见图像的细节，最终形成一幅红外热图。与场景的可见光图像不同，场景的红外辐射并不能由人眼直接观测，而需要借助红外探测器将红外辐射转换为某种可被显示设备显示的信号(如电压、电流等)。红外成像技术的实现设备被称为红外成像系统(热像仪是其中典型的一种)，主要由光学系统、探测器、信号处理器和显示设备等部件组成。
在井下环境中，矿石、轨道、支柱、机械、水体等等目标，由于在物质的内部，电子、原子、分子都在不断的运动着，在有外界的刺激或干扰的情况下，电子、原子、分子会改变运动的状态，就会发生能量的释放——热辐射。在绝对零度(-273℃)以上的物体都不同程度的辐射红外能量。每种物质有其自己独特的能量特征信息，因而不同物质对应的辐射能是不一样的。利用这一区别，就可以检测出井下环境中存在的水域，如图8所示。
需要说明如何进行检测，例如水的热熔比比较高，以及蒸发等现象的存在，导致水体温度往往地域周围的温度，这是检测水体存在的一个重要特征。
图8采用热像仪检测到水体图像（灰度较深部分为水面）
视觉传感器检测水面
在自然环境中，水面一般是具有较高亮度(自然光或较高入射角的灯光环境)，弱纹理（基本无波纹和倒影）的区域。这一点在井下略有不同，机器人本体上携带的灯光相对来说入射角度低，亮度较强，由于水面的起伏度和粗糙度相对于水面周围环境来说要小得多。因此，对于较低入射角来说，水面会由于镜面反射的原因，其表面成像区域的亮度相对较低；而水面周五的土壤、石块、路面等由于存在漫反射的原因，其平均亮度相对较高。另外，一般情况下，相对于水面附近的地面，机械，墙壁等其起伏程度、高程都较低，在非结构化路面条件下其高程差多数比较明显。因此，利用立体视觉技术，将探测区域的亮度、纹理、起伏度和高程等多特征并进行合理的融合，可以获得较为准确的井下水面检测结果。
井下水面亮度特征的提取：
是否考虑使用K均值聚类的方法，这个需要衡量一下，另外，使用K均值聚类可以将多个因素，如亮度、纹理、高程等因素同时考虑实现分类。
聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。
由于井下环境相对于野外环境较为固定，为了更加准确的提取井下水面的亮度特征，采用了自适应的二值分割法。
首先，通过立体视觉传感器采集到井下一般环境的（含水面）的多幅彩色图像组成一个井下环境的图库。将采集到的彩色图像转换成灰度图像，并用人工的方式将水面与其他周围的景物分割开。从图库中统计出井下水面和周围环境图像的灰度值的范围，确定这两类环境的灰度值的中心值的范围——经验阈值。经过多次的实验，调整确定经验阈值，这样在根据亮度检测水体时，能够格更加精确地分类。经过大量的井下实验，水面灰度大致是180左右，周围景物(非水面)的灰度大致是40左右。统计得到了水面和非水面的中心值后，把经验阈值设为水面和非水面的中心值，然后就可以进行对井下环境聚类了。把要检测的灰度图中每一个像素点和中心值比较，根据最近邻法把每个像素点都聚类，聚类完成后就得到了两类；然后按照聚类的结果算出新的两个类的中心点，重新进行聚类；这样就可以不停的把要检测的图片中像素聚类，不断更新得到两类的中心点，可以预见中心点的变化将趋于稳定。当得到的两个中心点前次和后次相当接近的时候，就停止运算(比如说前后两次运算结果得到的中心点的值的比值大于0.999)。通过以上运算，就可以按照亮度把待检测图分割为两个类——水面和其周围环境。
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