基于单目视觉的松软地面星球车车轮滑转率估计丨JME文章推荐

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星球车已经成为了星球探测的主要工具，星球探测任务要求星球车在复杂的地形具有良好的移动能力。轮地相互作用对星球车移动性能有着重要的影响，一般来说，松软地面比硬质地面能够为车轮提供的反作用力要小，通过性较差。星球车在沙土地面上行进时，容易发生车轮打滑现象，从而造成时间和能量的浪费，甚至引发陷车。车轮滑转率是评价和预测轮地相互作用情况的关键变量。滑转率检测对于星球车的运动控制、星球车导航和防止星球车沉陷具有重要意义。

为利用星球车车载相机获得的车轮-地面图像估计车轮滑转率，帮助星球车进行运动控制、导航和预防沉陷，哈尔滨工业大学的吕凤天、高海波、李楠、丁亮、邓宗全和瑞尔森大学的刘光军《机械工程学报》2020年第2期发表了《基于单目视觉的松软地面星球车车轮滑转率估计》一文，对本文内容感兴趣的朋友可速戳屏幕下方的“阅读原文”，可免费获取原文。

引用本文

吕凤天, 高海波, 李楠, 丁亮, 邓宗全, 刘光军. 基于单目视觉的松软地面星球车车轮滑转率估计[J]. 机械工程学报, 2020, 56(2): 77-85. 

Lü Fengtian, GAO Haibo, LI Nan, DING Liang, DENG Zongquan, LIU Guangjun. Monocular Vision-based Estimation of Wheel Slip Ratio for Planetary Rovers in Soft Terrain[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2020, 56(2): 77-85.

试验设备

 (a)  单轮试验台     

(b)  车轮

试验方法

采用带有视觉采集系统的轮地作用测试台进行滑转率估计试验。测试台装有带动车轮转动的驱动电机，拖拽车轮沿导轨运动的拖拽电机。拖拽电机带动车轮向前行驶，模拟星球车的车体运动，驱动电机带动车轮转动，通过控制拖拽电机和驱动电机的转速来控制车轮的滑转率，利用视觉采集系统获取车轮-地面图像。试验车轮半径为140 mm，宽度为150 mm，装有28个贯通式直轮刺，轮刺高度为15 mm。

车轮前进速度设定为10 mm/s，通过调整车轮角速度控制车轮滑转率。考虑到滑转率很大时，车轮轮辙痕迹叠压严重，车辙特征不明显，故在实验中，设计滑转率范围为0至0.8，第一组试验滑转率为0，每组实验在前一组滑转率基础上增加0.05，共进行17组试验，每组实验重复3次，共51次试验。轮地作用测试台的滑转率经过标定，可以认为是准确的。试验中每隔1 s采集一张图像。每次试验滑转率选取12张图片进行处理，获得6个滑转率估计值，通过每个滑转率下的3次重复试验，可以获得对应的18个滑转率估计值，分别计算18个值得平均值、最大值、最小值以及标准差。

重要结论

(1) 根据车轮-地面图像，建立了两种滑转率估计模型：第一种利用编码器估计车轮角速度，利用单目相机估计车轮线速度，计算车轮滑转率；第二种只利用单目视觉手段估计车轮角速度和线速度，计算车轮滑转率。

(2) 提出了高亮度车辙弱边界的提取方法，利用不同时刻图像中的车辙边界，估计了车轮前进位移及线速度。提出了车轮标记点提取方法，利用不同时刻图像中的车轮标记点，估计了车轮旋转角度及角速度。

(3) 利用单轮测试试验台进行了滑转率估计试验，试验结果说明两种方法的滑转率估计误差均低于9%，滑转率估计具有较高的精度。

(4) 当车轮线速度较大时，车轮在1s内前进位移较大，由拍照时间误差引起的车轮速度估计误差比较小，此时采用第一种方法能够更快地得到滑转率估值；而在线速度较小时，由拍照时间误差引起的车轮速度估计误差比较大，利用第二种方法能够得到更精确滑转率估计。

(5) 为了实现利用车轮-地面图像对车轮前进位移和旋转角的估计，在两个相邻图像获取的时间内，车轮旋转角度要小于标记点间夹角的一半，车轮前进位移要小于两相邻刺间的车轮轮缘弧长。对于试验所用车轮，车轮旋转速度要低于0.523rad/s，前进速度低于31.4mm/s。

(6) 当光源亮度不足时，采集的地面-车轮图像会比较暗，不利于车辙弱边界的提取，此时可以通过图像增强手段，如直方图规定化、灰度分段线性变换等，来提高图像的整体灰度值及强弱边界的对比。图像的处理方法需要作一步研究，面向野外环境，开展针对复杂光照条件的车轮-地面图像处理方法研究，提高本方法对环境的适应能力。

课题研究过程中遇到的问题及解决办法

问题1：车轮-地面图像中车辙边界为高亮度弱边界，目前存在的边界提取算法无法实现只提取图像中的弱边界不提取强边界，因此，无法提取出高亮度车辙弱边界。

解决办法：根据车辙边界为高亮度弱边界这一特点，对“Canny”算法进行了修改优化，使之从车轮-地面图像中能够提取的边界大部分为车辙边界，小部分为噪声边界，通过滤波消除边界噪声，得到车辙边界。具体算法见论文正文第2节。

问题2：在利用车辙边界和车轮标记点分别计算车轮前进位移和转动角度时，由于相机拍照时光轴可能不与车轮轴线平行，引起车轮标记点所在圆周在图像中不为圆形，和图像中车辙边界与车轮之间的相对位置关系不正确，这会造成车轮前进位移和转动角度估计不正确，滑转率估计误差变大。

解决办法：根据相机成像原理，推导了图像校正公式，得到图像校正模型，对图像进行校正，解决由相机位置引起的车轮前进位移和转动角度估计不正确得问题。具体方法见论文2.3节。

前景与应用

基于车轮-地面图像估计车轮滑转率可以为星球车发出滑转沉陷预警信息，避免陷车。同时，滑转率是星球车控制的关键变量，滑转率估计可以帮助星球车根据滑转率大小来调整控制策略，提高星球车路径跟踪精度。另外，车轮-地面图像还可以用来检测沉陷量，因此，将来可以利用车轮-地面图像同时实现星球车车轮沉陷量和滑转率的估计，这两个参数可以帮助星球车计算轮地相互作用力，使得星球车实现基于地面力学的移动控制，提高自主移动能力。

团队学术带头人

邓宗全，男，1956年出生，中国工程院院士，宇航空间机构及控制技术国防重点学科实验室主任，哈尔滨工业大学教授，博士生导师。研究方向包括特殊机器人和航空航天机构及控制。主要学术兼职有：国务院学位委员会机械工程学科评议组成员、“863计划”先进制造领域专家、教育部机械基础课程指导委员会主任委员、中国宇航学会深空探测技术专业委员会副主任委员等。作为第一完成人获国家技术发明二等奖2项、国家科技进步三等奖1项，省部级奖8项；获国家教学成果二等奖3项，国家教学名师奖，著书3部；发表SCI/EI论文400余篇，授权发明专利58项。国内最早从事月球车研究的学者之一，与航天科研院所长期合作，在“嫦娥二号”、“嫦娥三号”重大科技工程中做出了突出贡献，受到国家表彰。

作者简介

吕凤天，男，1990年出生，博士研究生。主要研究方向为星球车轮地作用和机器视觉研究。

高海波，男，1970年出生，博士生，教授，博士研究生导师。主要研究方向为移动机器人和深空探测研究。

李楠(通信作者)，男，1986年出生，博士生。主要研究方向为星球车轮地作用和机器视觉研究。

编辑：金程  校对：张彤

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