實驗方法說明

4.1.1 視覺辨識地形模擬實驗

在實驗規劃初期，我們先使用一般市售之網路攝影機(Webcam)做為攝影 機搭配 RoboRealm 軟體做視覺辨識可行性的初步測詴。此處以一模擬隨機地 形 CAD 上視圖為原始圖形，如圖 4-1，以網路攝影機在地形垂直方向擷取影 像後，使用 RoboRealm 對擷取到的影像做處理，透過顏色過濾、侵蝕以及影 像分割成群組之後，可以獲得隨機地形上同顏色的各點在畫面中的座標，圖 4-2 是針對藍色河石踏點做色彩過濾後的範例。

圖 4-1 隨機地形上視圖 圖 4-2 對 Webcam 擷取的影像 針對藍色過濾處理後之結果

過濾出藍色河石踏點的圖形之後，再用 RoboRealm 做影像分割，將不相 鄰的藍色河石踏點分割為獨立的群組，進而可以個別算出每個藍色河石踏點 的面積與圖形重心，以及每個藍色圖形重心分別在畫面上的位置座標。此處 設定以計算後之重心位置為圓心標示出藍色圓形方便觀察，從圖 4-3 的重心 計算結果與 WebCAM 所截取到的畫面重疊比較，可以看到辨識結果完全的 與原始擷取影像重合，表示可以有效的計算出每個河石踏點在畫面上的位 置。

圖 4-3 重心處理計算結果與原始畫面重疊比較圖

由於影像辨識會受攝影角度及攝影機鏡頭好壞的影響，造成影像產生梯 形或筒形的變形，而必頇在程式中手動修正影像角度參數不會在辨識時產生 誤差。另外，光線的明暗也會影響辨識的效果：當採用顏色過濾法時，亮度 的變化會讓物體被拍攝的顏色產生改變，如黃色河石踏點在圖 4-3 中看起來

接近白色，故後期的實作實驗改以紅藍為踏點顏色；而過亮或過暗造成影像 在二值化時難以選擇臨界值。因此當機器人系統與攝影機整體架構組裝完成 時，還必頇考慮攝影機架設位置與實驗環境光線加以修正影像辨識程式參數，

以減少誤差的產生。

4.1.2 隨機地形設計與影像擷取配置規劃

論文中的隨機步態，是表示當機器人詴圖穿越隨機河石地形時，由於地 形中可供落腳的河石踏點的位置與高度是不固定的，機器人必頇利用影像擷 取裝置偵測地形狀態，經由視覺辨識程式處理辨識可供踩踏的河石位置並計 算路徑，因此機器人將在面對不同地形下做步伐步態的轉變，才得以踩著這 些點，沿著計算好的路徑前進。在這個過程中，機器人必頇能正確的辨識地 形。

圖 4-4 具有高度差之隨機地形

在使用視覺辨識方式探測地形的實驗規劃中，為了簡化計算模型，並方

其中最大的差異之處是改以單板電腦 DM&P RoBoard RB-100 為機器人端控

制電腦，利用嵌入式系統的可攜式之特點，取代在原始設計中的 Basic Atom 單晶片或連接桌上型電腦的有線控制，以單板電腦負責複雜的運算，並可使 用 USB 介面來連結擴充各式的裝置，如安裝無線網路卡以達成無線控制的功 能。

圖 4-5 重新設計之四足機器人 NC-F4-2010 架構

單板電腦上運行的嵌入式作業系統為 Windows Embedded，相容 Windows XP，可以直接相容執行 Windows 的軟體，使其可搭配本實驗室前代機器人 所應用的伺服機控制軟體，因此新型四足機器人 NC-F4-2010 的伺服馬達控 制將以 Visual Sequencer 軟體做為機器人伺服機控制之動作編輯與播放。另外，

雖然單板電腦 RB-100 上具有 24 組 PWM 訊號輸出可以控制伺服馬達，但為 了配合本實驗室所開發之動作產生程式理論，因此仍沿用 Visual Sequencer

國立交通大學 NC-F4-2010 電腦整合設計與製造實驗室 指導教授：鄭璧瑩 博士 研究生：簡漢嘉

2010 年 7 月

搭配伺服機控制板 SSC-32 作為本實驗的控制方式。而伺服機控制板 SSC-32

聯起來，組成一個連續的實驗程式規劃流程。而與本實驗室過去團隊所開發 的 NC-F4-09 機器人系統比較，這次研究新加入的部分主要是使用 RoboRealm 對地形作影像辨識處理，以及將視覺辨識的結果與 MATLAB 的動作產生程 式相結合，即為圖 4-6 的虛線框起部分，本論文將會對此詳細說明。