本發(fā)明涉及機器視覺和自動化控制，具體為基于機器視覺的動態(tài)避障控制系統(tǒng)。

背景技術：

1、在現(xiàn)代自動化和智能化的發(fā)展進程中，機器在各種復雜環(huán)境中的運行面臨著諸多挑戰(zhàn)，尤其是在動態(tài)環(huán)境中，機器需要實時感知周圍的障礙物、準確評估任務的復雜程度以及自身的運行狀態(tài)，以實現(xiàn)高效、安全的避障和任務執(zhí)行。然而，目前的技術在處理這些問題時往往存在一定的局限性。

2、現(xiàn)有技術中，一些動態(tài)避障系統(tǒng)主要通過傳感器獲取環(huán)境信息，然后根據這些信息進行障礙物檢測和距離測量，部分系統(tǒng)還會結合機器的運行數(shù)據，通過預設的算法來計算避障路徑和調整運行速度，在任務復雜程度評估方面，可能會根據任務的目標數(shù)量、時間要求等因素進行簡單的分級評估。

3、現(xiàn)有的傳感器技術在某些復雜環(huán)境下可能存在精度不足、易受干擾等問題，現(xiàn)有系統(tǒng)在計算避障路徑和調整運行速度時，往往缺乏對任務復雜程度和運行阻礙的綜合考慮，導致在任務復雜或障礙物較多的情況下，系統(tǒng)的適應性和效率較低，現(xiàn)有技術對于障礙物影響范圍的計算不夠準確，難以全面考慮各種因素的影響，容易出現(xiàn)誤判或漏判的情況，在處理預測延誤時間和自適應調整方面，現(xiàn)有技術不夠靈活和智能，難以滿足不同任務和環(huán)境的需求。

技術實現(xiàn)思路

1、（一）解決的技術問題

2、針對現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明提供了基于機器視覺的動態(tài)避障控制系統(tǒng)，通過采用信息采集模塊結合機器視覺技術，實時獲取全面數(shù)據，提高環(huán)境感知精度與可靠性；克服現(xiàn)有系統(tǒng)缺乏綜合考慮的不足，通過計算運行影響系數(shù)數(shù)據、障礙物影響范圍以及任務復雜指數(shù)，并進一步得到運行阻礙指數(shù)，在此基礎上結合機器環(huán)境參數(shù)閾值、圖像信息數(shù)據、預測延誤時間、自適應任務速值計算出自適應轉向角度，能夠適應更復雜的任務，進而解決現(xiàn)有技術中因考慮因素較少，而導致機器運行時易出現(xiàn)誤判或漏判，出現(xiàn)障礙物干擾機器運行的事故問題。

3、（二）技術方案

4、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術方案予以實現(xiàn)：基于機器視覺的動態(tài)避障控制系統(tǒng)，包括：

5、信息采集模塊，用于獲取周圍環(huán)境的圖像信息數(shù)據、機器基礎運行數(shù)據、任務目標數(shù)據以及實時運行數(shù)據；

6、圖像處理模塊，用于根據圖像信息數(shù)據以及機器基礎運行數(shù)據，計算障礙物影響范圍；根據任務目標數(shù)據以及障礙物影響范圍，計算任務復雜指數(shù)；根據機器基礎運行數(shù)據計算運行影響系數(shù)數(shù)據，根據運行影響系數(shù)數(shù)據、障礙物影響范圍以及任務復雜指數(shù)，計算運行阻礙指數(shù)；

7、數(shù)據調整模塊，用于根據運行阻礙指數(shù)與運行阻礙指數(shù)閾值的比較結果，判斷是否會對機器運輸產生阻礙；當判斷為會產生阻礙時，根據運行阻礙指數(shù)、實時運行數(shù)據以及任務目標數(shù)據，計算預測延誤時間；根據任務目標數(shù)據和實時運行數(shù)據，計算自適應任務速值；設置機器環(huán)境參數(shù)閾值，根據機器環(huán)境參數(shù)閾值、圖像信息數(shù)據、預測延誤時間、自適應任務速值以及實時運行阻礙指數(shù)，計算自適應轉向角度；

8、控制決策模塊，用于根據預測延誤時間與延誤時間閾值集合的比較結果，判斷是否影響正常工作，在影響正常工作的情況下，調整為自適應任務速值和自適應轉向角度，機器依據調整后的運行狀態(tài)和路徑進行作業(yè)。

9、在上述基于機器視覺的動態(tài)避障控制系統(tǒng)的優(yōu)選方案中：計算障礙物影響范圍的具體步驟為：

10、圖像信息數(shù)據包括障礙物的邊界點坐標以及障礙物速度向量；

11、機器基礎運行數(shù)據包括機器速度向量和到達障礙物的預測時間；

12、根據障礙物的邊界點坐標，計算障礙物的質心坐標，所依據的具體公式如下：

13、

14、

15、其中，表示障礙物第個邊界點的橫坐標值，表示障礙物第個邊界點的縱坐標值，的取值為，代表邊界點的總數(shù)；

16、根據障礙物的質心坐標，計算等效半徑，所依據的具體公式如下：

17、

18、根據障礙物速度向量以及機器速度向量，計算相對速度向量，所依據的具體公式如下：

19、

20、根據相對速度向量，計算相對速度，所依據的具體公式如下：

21、

22、機器基礎運行數(shù)據還包括到達障礙物的預測時間；

23、根據等效半徑、相對速度以及達障礙物的預測時間，計算障礙物影響范圍，所依據的具體公式如下：

24、。

25、在上述基于機器視覺的動態(tài)避障控制系統(tǒng)的優(yōu)選方案中：計算任務復雜指數(shù)的具體步驟為：

26、任務目標數(shù)據包括復雜程度、任務執(zhí)行區(qū)域大小、障礙物密度、任務截止時間以及預計完成任務時間；

27、設置障礙物最大影響范圍；

28、根據任務目標數(shù)據、障礙物最大影響范圍以及障礙物影響范圍，計算任務復雜指數(shù)，所依據的具體公式如下：

29、

30、其中，是第個功能模塊的復雜程度，的取值范圍為，代表功能模塊的總數(shù)，為綜合調整系數(shù)，取值為，為障礙物影響范圍的調整參數(shù)，取值為。

31、在上述基于機器視覺的動態(tài)避障控制系統(tǒng)的優(yōu)選方案中：計算運行影響系數(shù)數(shù)據的具體步驟為：

32、運行影響系數(shù)數(shù)據包括性能影響系數(shù)、穩(wěn)定性影響系數(shù)、任務適應性影響系數(shù)以及環(huán)境適應性影響系數(shù)；

33、機器基礎運行數(shù)據還包括性能數(shù)據、穩(wěn)定性數(shù)據、任務適應性數(shù)據以及環(huán)境適應性數(shù)據；

34、性能數(shù)據包括機器平均運行速度、機器最大運行速度、機器負載能力以及機器最大負載能力；

35、根據性能數(shù)據，計算性能影響系數(shù)，所依據的具體公式如下：

36、

37、其中，為平均運行速度的調節(jié)系數(shù)，取值為＞0；為機器負載能力的調節(jié)系數(shù)，取值為＞0；

38、穩(wěn)定性數(shù)據包括機器振動幅度以及機器噪聲水平；

39、根據穩(wěn)定性數(shù)據計算穩(wěn)定性影響系數(shù)，所依據的具體公式如下：

40、

41、其中，為機器振動幅度的調節(jié)系數(shù)，取值為＞0；為機器噪聲水平的調節(jié)系數(shù)，取值為＞0；

42、任務適應性數(shù)據包括歷史任務成功率、歷史最高任務成功率以及歷史任務完成時間；

43、根據任務適應性數(shù)據計算任務適應性影響系數(shù)，所依據的具體公式如下：

44、

45、其中，為歷史任務成功率的調節(jié)系數(shù)，取值為＞0；為歷史任務完成時間的調節(jié)系數(shù)，取值為＞0；

46、環(huán)境適應性數(shù)據包括當前環(huán)境溫度、當前環(huán)境濕度、歷史最高適應溫度、歷史最低適應溫度、歷史最高適應濕度以及歷史最低適應濕度；

47、根據環(huán)境適應性數(shù)據，計算環(huán)境適應性影響系數(shù)，所依據的具體公式如下：

48、

49、其中，為當前環(huán)境溫度的調節(jié)系數(shù)，取值為＞0；為當前環(huán)境濕度的調節(jié)系數(shù)，取值為＞0。

50、在上述基于機器視覺的動態(tài)避障控制系統(tǒng)的優(yōu)選方案中：計算運行阻礙指數(shù)的具體步驟為：

51、運行影響系數(shù)數(shù)據、障礙物影響范圍以及任務復雜指數(shù)，計算運行阻礙指數(shù)，所依據的具體公式如下：

52、。

53、在上述基于機器視覺的動態(tài)避障控制系統(tǒng)的優(yōu)選方案中：判斷是否會對機器運輸產生阻礙的具體步驟為：

54、設置運行阻礙指數(shù)閾值；

55、當運行阻礙指數(shù)≤時，不對機器運輸產生阻礙，按原路線執(zhí)行；

56、當運行阻礙指數(shù)>時，對機器運輸產生阻礙，并進行下一步驟。

57、在上述基于機器視覺的動態(tài)避障控制系統(tǒng)的優(yōu)選方案中：計算預測延誤時間的具體步驟為：

58、實時運行數(shù)據包括機器運行過程中的實時時間；

59、根據實時運行數(shù)據、任務目標數(shù)據以及運行阻礙指數(shù)，計算預測延誤時間，所依據的具體公式如下：

60、

61、其中，為預測延誤時間的調整系數(shù)，取值為實數(shù)。

62、在上述基于機器視覺的動態(tài)避障控制系統(tǒng)的優(yōu)選方案中：計算自適應任務速值的具體步驟為：

63、實時運行數(shù)據還包括實時剩余路程；

64、根據任務截止時間、實時時間以及實時剩余路程，計算自適應任務速值，所依據的具體公式如下：

65、

66、其中，取值為>0。

67、在上述基于機器視覺的動態(tài)避障控制系統(tǒng)的優(yōu)選方案中：計算自適應轉向的具體步驟為：

68、機器環(huán)境參數(shù)閾值包括最大可接受延誤時間、最大運行阻礙指數(shù)、機器最大速度以及最大障礙物影響范圍半徑；

69、根據機器環(huán)境參數(shù)閾值、等效半徑、預測延誤時間、自適應任務速值以及實時運行阻礙指數(shù)，自適應轉向角度，所依據的具體公式如下：

70、

71、其中，代表預測延誤時間的權重系數(shù)，取值為0.1<≤0.3，為實時運行阻礙指數(shù)的權重系數(shù)，取值范圍為0.3≤≤0.6，為自適應任務速值的權重系數(shù)，取值為0.2≤≤0.5，且++=1。

72、在上述基于機器視覺的動態(tài)避障控制系統(tǒng)的優(yōu)選方案中：判斷是否影響正常工作的具體步驟為：

73、設置延誤時間閾值；

74、當預測延誤時間≤時，不觸發(fā)超時報警通知；

75、當＜預測延誤時間時，觸發(fā)超時報警通知，更換自適應任務速值和自適應轉向角度。

76、（三）有益效果

77、本發(fā)明提供了基于機器視覺的動態(tài)避障控制系統(tǒng)，具備以下有益效果：

78、（1）能夠全面實時地獲取周圍環(huán)境的圖像信息數(shù)據、機器基礎運行數(shù)據以及任務目標數(shù)據，為整個系統(tǒng)提供了準確而及時的信息基礎，使得系統(tǒng)可以充分了解機器所處的環(huán)境狀況以及任務要求，為后續(xù)的處理和決策提供可靠的依據。

79、（2）計算障礙物影響范圍有助于機器提前感知可能的碰撞風險區(qū)域，以便及時采取規(guī)避措施，提高機器在復雜環(huán)境中的安全性；計算任務復雜指數(shù)能夠讓系統(tǒng)了解任務的難度程度，合理分配資源和調整策略，提高任務完成的效率和質量；計算運行阻礙指數(shù)，綜合考慮了運行影響系數(shù)數(shù)據、障礙物影響范圍和任務復雜指數(shù)等多方面因素，為系統(tǒng)評估運行阻礙程度提供了量化指標，便于系統(tǒng)做出更合理的決策。

80、（3）根據運行阻礙指數(shù)與閾值比較判斷是否對機器運輸產生阻礙，并設定避障路線，能夠及時規(guī)劃機器的行動路徑，確保機器在復雜環(huán)境下安全運行，提高系統(tǒng)的可靠性；計算預測延誤時間，通過綜合運行阻礙指數(shù)、實時運行數(shù)據以及任務目標數(shù)據，能夠準確預測任務可能的延誤情況，使系統(tǒng)提前做好應對準備；計算自適應任務速值和自適應轉向角度可以根據實際情況動態(tài)調整機器的運行速度和轉向，提高機器在不同環(huán)境和任務條件下的適應性和靈活性，確保任務的高效完成。

81、(4)根據預測延誤時間與延誤時間閾值集合比較判斷是否影響正常工作，能夠及時發(fā)現(xiàn)任務執(zhí)行中的問題，采取相應措施進行調整，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運行，在影響正常工作的情況下調整為自適應任務速值和自適應轉向角度，能夠快速響應問題，優(yōu)化任務執(zhí)行策略，提高系統(tǒng)的整體性能和適應性。