[發明專利]一種面向六足機器人的地形分類方法

在審

• 申請號: 201910254116.0
• 申請日: 2019-03-30
• 公開（公告）號: CN110008894A
• 公開（公告）日: 2019-07-12
• 發明（設計）人: 陳銳東;魏武;王棟梁;丁旭
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 何淑珍;江裕強

1.一種面向六足機器人的地形分類方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一、利用六足機器人本體攜帶的攝像頭，獲取機器人所處環境的地形圖片，并將地形圖片分類，形成地形數據集；

步驟二、基于視覺詞袋模型對地形圖片特征向量化；

步驟三、對識別模型進行離線訓練；

步驟四、六足機器人利用訓練好的模型，對圖片進行在線實時分類，根據分類的結果，選擇合適的步態，實現六足機器人的運動。

2.根據權利要求1所述一種面向六足機器人的地形分類方法，其特征在于，地形圖片分為水泥地、草地、沙地、泥地和礫石地五大類，圖片大小為255*255*3，每類圖片含有多張圖。

3.根據權利要求1所述一種面向六足機器人的地形分類方法，其特征在于，所述步驟二具體包括以下步驟：

（1）對地形數據集的地形圖片采用SIFT特征描述子提取128維圖像特征，得到圖像的所有特征集合；

（2）利用K-Means即K均值聚類算法，對步驟一提取到的特征集合聚類，從而構造視覺詞典；

（3）利用視覺詞典對步驟（1）中提取的特征進行量化，然后統計每個視覺單詞所包含的特征的個數，最后用特征在對應視覺單詞上的頻率分布直方圖表示圖像，從而實現地形圖片特征向量化處理。

4.根據權利要求1所述一種面向六足機器人的地形分類方法，其特征在于，所述識別模型包括支持向量機模型、隨機森林模型和GBDT模型。

5.根據權利要求1所述一種面向六足機器人的地形分類方法，其特征在于，所述步驟三的離線訓練過程為：利用向量化的地形圖片特征訓練支持向量機模型、隨機森林模型和GBDT模型，采用堆疊模型融合支持向量機模型、隨機森林模型和GBDT模型。

6.根據權利要求1所述一種面向六足機器人的地形分類方法，其特征在于，所述步態包括三角步態、四足步態和波浪步態；六足機器人根據實際所在的地形環境，切換步態。

7.根據權利要求6所述一種面向六足機器人的地形分類方法，其特征在于，地形識別結果為水泥地時采用三角步態；地形識別結果為草地時采用四足步態；地形識別結果為沙地、泥地或者礫石地時采用波浪步態。