基于双目视觉识别的机器人避障偏差自动控制方法

摘要

为了提高机器人避障的控制精度,本文提出了一种基于双目视觉识别的机器人避障偏差自动控制方法.首先,本文通过构建双目视觉系统,以及利用坐标系对齐和提取视差深度信息等操作,实现机器人对工作环境的深度感知和对障碍物空间坐标的获取;然后,利用鲸鱼算法将机器人环境空间坐标整合到栅格地图中,并采用寻优操作实现避障路径求解;最后,计算跟踪路径与规划路径的偏差,并采用PID控制器动态调整机器人的运动控制输入.测试结果表明,采用本文方法进行避障偏差控制时,算法的旋转角度超调量(低于4°)、机器人执行避障任务的总能耗(低于1 kJ)均显著优于改进海洋捕食者算法和改进BP-PID控制方法;因此,本文方法在机器人自主导航和避障的复杂场景中具有良好的应用价值.

关键词

双目视觉识别 / 机器人 / 避障偏差自动控制 / 鲸鱼算法 / 控制精度