[發明專利]一種基于機器人視覺的邊緣定位方法及裝置

在審

• 申請號: 202010526849.8
• 申請日: 2020-06-10
• 公開（公告）號: CN111652897A
• 公開（公告）日: 2020-09-11
• 發明（設計）人: 李夢男;支濤
• 申請（專利權）人: 北京云跡科技有限公司
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13;G06K9/62;G06K9/46
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 李飛

本申請實施例提供一種基于機器人視覺的邊緣定位方法及裝置，涉及機器人領域，該方法包括：獲取拍攝圖像；檢測拍攝圖像中是否包括樓梯；當拍攝圖像中包括樓梯時，根據拍攝圖像提取樓梯邊緣信息；根據樓梯邊緣信息進行邊緣定位，得到邊緣定位信息。可見，實施這種實施方式，能夠識別場景中的樓梯場景，并根據樓梯場景中的信息進行邊緣定位，從而避免機器人出現意外跌落等事故的發生。

技術領域

本申請涉及機器人領域，具體而言，涉及一種基于機器人視覺的邊緣定位方法及裝置。

背景技術

目前，機器人行業發展地越來越快，越來越的智能機器人開始融入到我們的生活當中。其中，比較典型的機器人就包括掃地機器人、搬運機器人等等。但是，在實踐中發現，大部分機器人都只是應用于同一平面當中，這就使得機器人在遇到縱向場景的時候容易出現跌落的情況，從而導致機器人跌落，甚至于損壞。

發明內容

本申請實施例的目的在于提供一種基于機器人視覺的邊緣定位方法，能夠識別場景中的樓梯場景，并根據樓梯場景中的信息進行邊緣定位，從而避免機器人出現意外跌落等事故的發生。

本申請實施例第一方面提供了一種基于機器人視覺的邊緣定位方法，所述方法包括

獲取拍攝圖像；

檢測所述拍攝圖像中是否包括樓梯；

當所述拍攝圖像中包括所述樓梯時，根據所述拍攝圖像提取樓梯邊緣信息；

根據所述樓梯邊緣信息進行邊緣定位，得到邊緣定位信息。

在上述實現過程中，該方法可以優先獲取拍攝圖像；然后再檢測拍攝圖像中是否包括樓梯；并在拍攝圖像中包括樓梯時，根據拍攝圖像提取樓梯邊緣信息；以使方法可以進一步根據樓梯邊緣信息進行邊緣定位，得到邊緣定位信息。可見，實施這種實施方式，能夠優先在拍攝圖像中檢測是否存在樓梯，以使邊緣定位可以具有一定依據，避免無謂的工作消耗；同時在根據拍攝圖像中的樓梯進行邊緣定位，得到準確的定位結果，從而使得機器人可以得知自己與邊緣之間的距離，從而避免意外跌落等事故的發生。

進一步地，所述檢測所述拍攝圖像中是否包括樓梯的步驟包括：

對所述拍攝圖像進行灰度化處理，得到灰度化圖像；

提取所述灰度化圖像中包括的紋理特征；

根據所述紋理特征判斷所述拍攝圖像中是否包括樓梯；

當所述拍攝圖像中包括樓梯時，觸發執行所述根據所述拍攝圖像提取樓梯邊緣信息。

在上述實現過程中，該方法可以在檢測拍攝圖像中是否包括樓梯的步驟中優先對拍攝圖像進行灰度化處理，得到灰度化圖像；再提取灰度化圖像中包括的紋理特征；然后再根據紋理特征判斷拍攝圖像中是否包括樓梯；并在拍攝圖像中包括樓梯時，根據拍攝圖像提取樓梯邊緣信息。可見，實施這種實施方式，能夠優先對拍攝圖像進行處理，以使圖像中所包括的紋理特征可以被準確獲取，從而在判斷拍攝圖像中是否包括樓梯的過程中提高判斷的準確程度。

進一步地，所述提取所述灰度化圖像中包括的紋理特征的步驟包括：

計算與所述灰度化圖像相匹配的灰度共生矩陣；

在所述灰度共生矩陣中提取對比度特征、熵特征以及能量特征；其中，所述對比度特征、所述熵特征以及所述能量特征用于表示所述灰度化圖像紋理特征。

在上述實現過程中，該方法在提取灰度化圖像中包括的紋理特征的過程中可以優先計算與灰度化圖像相匹配的灰度共生矩陣；然后再在灰度共生矩陣中提取對比度特征、熵特征以及能量特征；其中，對比度特征、熵特征以及能量特征用于表示灰度化圖像紋理特征。可見，實施這種實施方式，能夠通過計算灰度共生矩陣來獲取準確有效的數值化特征參數，以使該些參數可以表現出拍攝圖像的問題特征，從而提高判斷樓梯是否存在的判斷精度。