[發(fā)明專利]一種基于機(jī)器視覺的機(jī)器人主動(dòng)避障方法及其裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710233985.6
• 申請(qǐng)日: 2017-04-11
• 公開（公告）號(hào): CN107092252A
• 公開（公告）日: 2017-08-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 余小歡;錢鋒;姚金良;張秀達(dá);白云峰;吳曠
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 杭州光珀智能科技有限公司
• 主分類號(hào): G05D1/02
• 分類號(hào): G05D1/02
• 代理公司: 廣州市越秀區(qū)哲力專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙)44288
• 代理人: 胡擁軍

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及機(jī)器人避障，具體涉及一種基于機(jī)器視覺的機(jī)器人主動(dòng)避障方法及其裝置。

背景技術(shù)

隨著科技的發(fā)展，機(jī)器人的用途也越來越廣泛，特別是服務(wù)機(jī)器人在行進(jìn)的路徑上通常會(huì)遇到各種不同的障礙物，傳統(tǒng)的服務(wù)類機(jī)器人的避障的方法為利用深度相機(jī)、激光雷達(dá)、雙目視覺系統(tǒng)等獲取當(dāng)前場(chǎng)景的環(huán)境信息，然后采用可視圖法，柵格圖法，拓?fù)浞ǎ斯?shì)場(chǎng)法等獲取可通行的路徑進(jìn)而實(shí)現(xiàn)避障的功能，這種方式存在以下缺點(diǎn)：

1、智能化程度低，不能識(shí)別障礙物的類型，不能針對(duì)不同的障礙物的類型進(jìn)行不同的避障動(dòng)作，且遇到人群比較密集的時(shí)候只會(huì)停止前進(jìn)并等待；

2、安全性低，面對(duì)運(yùn)動(dòng)中的障礙物，尤其是移動(dòng)中的行人，服務(wù)機(jī)器人表現(xiàn)出的適應(yīng)性較差，容易同運(yùn)動(dòng)的障礙物發(fā)生碰撞；

3、交互性差，遇到行人目標(biāo)的障礙物時(shí)無任何的交互提示，實(shí)際運(yùn)行時(shí)，服務(wù)機(jī)器人無法主動(dòng)向周圍行人障礙發(fā)出警示，提醒行人注意安全，導(dǎo)致人機(jī)交互性差。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)存在的以上問題，提供一種基于機(jī)器視覺的機(jī)器人主動(dòng)避障方法及其裝置，實(shí)現(xiàn)智能程度高，安全性高，交互性強(qiáng)的服務(wù)機(jī)器人避障。

為實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)目的，達(dá)到上述技術(shù)效果，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

一種基于機(jī)器視覺的機(jī)器人主動(dòng)避障方法，包括以下步驟：

獲取視覺信息，通過相機(jī)采集機(jī)器人前行方向視覺信息；

視覺信息解算，解算視覺信息得到對(duì)應(yīng)的3D點(diǎn)云圖；

障礙物檢測(cè)，判斷前進(jìn)方向上是否存在阻礙機(jī)器人前行的障礙，若存在障礙則進(jìn)入障礙物類型識(shí)別，若不存在障礙則機(jī)器人按原定的全局規(guī)劃路徑前行；

障礙物類型識(shí)別，利用視覺信息與行人標(biāo)準(zhǔn)視覺信息模板匹配，判斷障礙物是否為行人，若障礙物為行人則進(jìn)入行人避障模式，若障礙物為非行人則進(jìn)入非行人避障模式；

行人避障模式，計(jì)算并修正通行路徑，判斷路徑是否可以通行，若路徑可以通行則按計(jì)算路徑通行并通過語音提醒行人注意安全，若路徑不可以通行則停止前行并語音提示行人進(jìn)行避讓；非行人避障模式，計(jì)算并修正通行路徑，判斷路徑是否可以通行，若路徑可以通行則按計(jì)算路徑通行，若路徑不可以通行則停止前行并等待。進(jìn)一步的，所述的獲取視覺信息包括通過深度相機(jī)獲取機(jī)器人前進(jìn)方向深度圖信息。

進(jìn)一步的，所述的視覺信息解算包括利用深度圖信息解算3D點(diǎn)云，公式如下，

X_world、Y_world、Z_world對(duì)應(yīng)深度攝像機(jī)坐標(biāo)系下的世界坐標(biāo)，x、y 是深度圖圖像坐標(biāo)系下的坐標(biāo)，deep是深度圖中(x,y)點(diǎn)處的深度值，c_x、c_y對(duì)應(yīng)圖像坐標(biāo)系下相機(jī)中心點(diǎn)的坐標(biāo)，T_x、T_y對(duì)應(yīng)單個(gè)像素點(diǎn)x方向和y方向的大小，f_x、f_y對(duì)應(yīng)x方向和y方向上的焦距信息。

進(jìn)一步的，所述的障礙物類型識(shí)別包括以下步驟：提取深度圖中障礙物邊緣信息，解算邊緣信息局部極大值，并以極大值點(diǎn)作為候選的行人頭部頂點(diǎn)，與行人標(biāo)準(zhǔn)視覺信息模板匹配，根據(jù)匹配結(jié)果判斷障礙物類型。

進(jìn)一步的，所述的模板匹配方法為基于Chamfer匹配。

進(jìn)一步的，所述的障礙物類型識(shí)別中視覺信息還包括RGB圖像或灰度圖像。

一種基于機(jī)器視覺的機(jī)器人主動(dòng)避障裝置，包括軟件模塊、硬件模塊；所述的硬件模塊包括一相機(jī)、一語音裝置、一處理器；所述的相機(jī)用于獲取機(jī)器人前行方向視覺信息；所述的語音裝置用于發(fā)出警示語提示行人注意安全或注意避讓；所述的處理器用于搭載軟件模塊，所述的軟件模塊與所述的相機(jī)、語音裝置通過所述的處理器聯(lián)接通訊；所述的軟件模塊用于根據(jù)視覺信息識(shí)別前行過程中的障礙物信息，并根據(jù)障礙物信息判斷選擇避障模式；所述的避障模式包括行人避障模式、非行人避障模式，根據(jù)選擇的避障模式執(zhí)行避障。進(jìn)一步的，所述的相機(jī)為深度相機(jī)。