第一章 緒論
1.1 前言
隨著科技的進步，自走車避障以及路徑規劃[1-3]已朝向越來越熱門的趨勢。
若在自走式機器人上加裝各類的感測器，就能夠讓自走式機器人成為一個多用途 的工具，不僅能夠探索未知的環境，更能應用於救災或是執行危險的任務，如爆 裂物清除、外太空探險等功用。除了探勘機器人外，保全機器人[4-5]、娛樂方面 的機器人或巡邏式機器人等一般家用型機器人也逐漸崛起，而這些機器人也成為 國內外各專家學者研究的目標。其中，在巡邏的方面，研究學者已經成功利用自 製的履帶型自走式機器人，如圖 1-1，搭配紅外線感測器，克服自走車上下樓梯 的困難，完成各樓層之間的校園巡邏功能。
這些研究的目的是希望以安全且有效率的自走車來取代人工作業，有效地降 低人力資源，甚至人員傷亡的機率，朝著自動化控制機器人的目標邁進。因此在 各類環境中，發展出一套能夠自我規劃避障路徑，完成任務的自走式機器人，是 非常必要的。
圖 1-1 履帶型巡邏式機器人
2
3
過去的研究中，會使用光流法來檢測障礙物[18]，或者是同時利用攝影機以及其 他感測器進行機器人避障[19]，也有利用圖像分割法，將相同特徵的各像素點組 合成新的超級像素，並依據資料庫，判定是否為垂直分類的像素，以此來取得障 礙物資訊[20-21]。視覺障礙物檢測好處在於不太需要知道障礙物的先決條件，對 障礙物是否在移動也不受限制，故成為近幾年來越來越多人研究的方向。
檢測出障礙物後，通常還要搭配影像量測法，才能得到障礙物的距離資訊，
最常用的影像量測法為雙目視覺立體量測法[22-23]，這是採用兩台攝影機置於同 一平面，藉由左右各拍攝一張，利用影像上位置的視差，計算兩張圖像的差異量，
再由三角測量的方式得到物景深度，該方法的缺點就是需要較多的計算量，圖像 處理的速率需求高，並且需要複雜的校準過程。
在電腦視覺的路徑規劃主要分為局部規劃和全域規劃兩種，局部規劃通常應 用在未知的環境中，如太空的探險車，此方法是利用機器人上的視覺系統，設計 一條路徑給機器人行走，若遇到障礙物則判定是否能夠通過並避開它，等到行徑 至下一點時，再重新規劃新的路徑提供給機器人，如此反覆執行使得機器人能夠 安全的抵達目的地[24]。全域規劃則是應用於已知的環境內，如走廊、實驗室等 地點，這些規劃法通常是將環境切割成網格[25]，藉由搜尋可以行進的網格，來 找出最佳化的路徑，如 D*、A*、D* Lite [26]等知名的路徑規劃法。也有研究應 用遺傳演算法的概念於全域路徑規劃上[27]，結合機器人的行動控制，找出最短 行徑路徑。
4
1.3 研究動機與目的
自走式機器人的路徑規劃通常分為三個步驟。首先，利用感測器將前方障礙 物找出，其次，計算機器人與障礙物之間的距離，最後，設計一條路徑供機器人 行走。本論文以視覺感測器來進行實驗，將網路攝影機所擷取出來的影像，用影 像處理的方式找出障礙物，並將障礙物資訊回傳到程式中。而本實驗的距離量測 法是利用單一攝影機做距離量測。使用單攝影機的好處在於其成本低廉，且相較 於雙目視覺量測法，單攝影機的參數設置簡單，程式運行的速率也較快。
在路徑規劃上，分成局部和全域規劃。本論文所實現的動態路徑規劃就是局 部規劃的結果，首先，利用影像處理的方式找出障礙物的位置和牆壁邊線，並與 自走車結合取得車子的位置及車子的偏移角度，最後運用平行線距離量測系統來 獲得障礙物的真實位置，藉此設計一條避障路徑讓自走車能夠通過。而在靜態路 徑規劃中，用上述方法獲得障礙物的真實距離後，將避障路徑回傳到事先建構的 二維地圖上，使得自走車能夠依照規劃的路徑前行。
5 Measurement System, IBDMS)及平行線距離量測系統(Parallel Line Distance Measuring System, PLDMS)來進行障礙物的距離量測，並在 最後用實例驗證。