基于视觉反馈的磁性微型机器人自主导航控制*

张鹏松,樊启高,于振中

(1.江南大学 物联网工程学院,江苏 无锡 214122；2.哈工大机器人(合肥)国际创新研究院,安徽 合肥 230011)

0 引 言

过去的十几年中,用于生物医学的微型机器人引起了越来越多学者的兴趣,它已极大地扩展了人类在生物医学和微纳操作中的应用范围[1]。磁性微型机器人可用于药物输送、生物传感、微创手术等[2],目前有一些在液体通道如血管和微流控芯片中微型机器人运动控制的研究,通过使用简单的位置闭环控制器令微型机器人沿着预定轨迹行走[3],但是在复杂而狭窄的通道中实现微型机器人的无人工协助的自主导航控制仍然是一个尚未解决的挑战。

与无人驾驶汽车类似,微型机器人的“无人驾驶”也需要感知、规划和控制这三种基本模块[4]。感知方面,本文通过语义分割方法来进行显微镜视野下的环境分割建立语义地图；规划方面,在RRT-connect的基础上改进了约束条件和平滑策略；控制方面,基于强化学习构建了微型机器人的轨迹跟踪控制器。

1 环境视觉感知算法

1.1 环境全局语义地图构建

图像的畸变是影响地图重建的重要因素之一[5],显微视觉成像和普通相机一样也会产生畸变,本文采用了张正友标定方法对畸变进行矫正[6],对于矫正后的图像进行语义分割。

如图1所示为本文设计的基于卷积神经网络语义分割框架,其中骨干网络基于MobileNetV3结构[7],语义分割部分主要分为三个步骤,1)利用特征融合后的C4特征图L表示一个粗略的语义分割,预测结果并定义为M1,…,Mk代表软物体区域；……