[發(fā)明專利]一種空間繩系機器人抓捕區(qū)域內(nèi)的障礙物檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410342218.5
• 申請日: 2014-07-17
• 公開（公告）號: CN104156946B
• 公開（公告）日: 2017-04-19
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 黃攀峰;張彬;蔡佳;孟中杰;劉正雄
• 申請（專利權(quán)）人: 西北工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13;G06T17/00;G06K9/00
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責(zé)任公司61200
• 代理人: 蔡和平

1.一種空間繩系機器人抓捕區(qū)域內(nèi)的障礙物檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)利用空間繩系機器人上的雙目相機對目標(biāo)進行圖像采集；

采集到目標(biāo)的左圖像I_L和右圖像I_R；

2)在左圖像I_L上，以抓捕點O為中心設(shè)置一個矩形抓捕區(qū)域R，作為處理的感興趣區(qū)域R；

3)在感興趣區(qū)域R內(nèi)計算該圖像的梯度，并計算梯度模值和直線方向角；

4)根據(jù)圖像的像素梯度模值的大小，利用偽序法對圖像的像素進行排序；

5)按照偽序排列結(jié)果，選取種子像素，按照區(qū)域增長方法計算直線段候選區(qū)域Re；

6)劃分出直線段候選區(qū)域Re后，采用外接矩形法描述和判定直線段候選區(qū)域Re，并且計算外接矩形的短軸和長軸的方向以及端點坐標(biāo)；

7)采用外接矩形長短軸之比與閾值進行比較的方法，確定出所要檢測障礙物的直線段邊緣；

8)遍歷障礙物直線段邊緣上的像素點，對其進行三維重建，并計算與抓捕點O之間的三維距離，得出最近的距離和最近的障礙物點的三維坐標(biāo)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的空間繩系機器人抓捕區(qū)域內(nèi)的障礙物檢測方法，其特征在于：所述的步驟3)中，計算梯度模值和直線方向角的具體步驟如下：

3-1)：對于感興趣區(qū)域R中的像素(x,y)，其x，y方向上的梯度g_x(x,y)，g_y(x,y)定義為：

$g_x(x,y)=\frac{I(x+1,y)+I(x+1,y+1)-I(x,y)-I(x,y+1)}{2}$

$g_y(x,y)=\frac{I(x,y+1)+I(x+1,y+1)-I(x,y)-I(x+1,y)}{2}---\left(1\right)$

式中，I(x,y)為像素(x,y)的灰度值；

3-2)：計算梯度的模值G(x,y)，公式如下：

$G(x,y)=\sqrt{\left({g^2}_x\right(x,y)+{g^2}_y(x,y\left)\right)}---\left(3\right)$

直線方向角θ定義為：

$\mathrm{\θ}=arctan\left(\frac{g_x(x,y)}{-g_y(x,y)}\right).$