[發明專利]一種機器人的跟蹤方法和裝置

在審

• 申請號: 202110209206.5
• 申請日: 2021-02-24
• 公開（公告）號: CN113065392A
• 公開（公告）日: 2021-07-02
• 發明（設計）人: 鐘火炎
• 申請（專利權）人: 蘇州盈科電子有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06T7/50;G05D1/02
• 代理公司: 北京林達劉知識產權代理事務所(普通合伙) 11277
• 代理人: 劉新宇

1.一種機器人的跟蹤方法，其特征在于，所述機器人上設置有三維視覺傳感器，包括：

利用所述三維視覺傳感器獲取檢測范圍內的圖像數據和深度數據；

根據所述圖像數據和所述深度數據，確定待跟蹤的目標對象及所述目標對象的位置信息；

根據所述目標對象的位置信息，確定機器人的目標速度和目標方向，并控制所述機器人按照所述目標速度和目標方向行駛。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述圖像數據和深度數據，確定待跟蹤的目標對象及所述目標對象的位置信息，包括：

將所述圖像數據輸入目標檢測模型，經所述目標檢測模型輸出標注有目標對象的圖像數據，其中，所述目標檢測模型被設置為利用圖像數據與標注有目標對象的圖像數據之間的對應關系訓練獲得；

根據所述標注有目標對象的圖像數據和所述深度數據，確定待跟蹤的目標對象及所述目標對象的位置信息。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在所述目標對象包括多個的情況下，所述根據所述標注有目標對象的圖像數據和所述深度數據，確定待跟蹤的目標對象及所述目標對象的位置信息，包括：

將所述標注有目標對象的圖像數據輸入至多目標標識模型，經所述多目標標識模型，輸出包含有目標對象標識信息的圖像數據，所述多目標標識模型被設置為利用標注有目標對象的圖像數據與包含有目標對象標識信息的圖像數據之間的對應關系訓練獲得；

根據包含有目標對象標識信息的圖像數據和所述深度數據，確定待跟蹤的目標對象及所述目標對象的位置信息。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據包含有目標對象識別信息的圖像數據和所述深度數據，確定待跟蹤的目標對象及所述目標對象的位置信息，包括：

接收用戶指定的待跟蹤的目標對象的標識信息；

根據所述標識信息和所述深度數據，確定與所述標識信息相匹配的目標對象及所述目標對象的位置。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述圖像數據和所述深度數據，確定待跟蹤的目標對象及所述目標對象的位置信息，包括：

獲取待跟蹤的目標對象的身體特征信息；

從所述圖像數據中確定與所述身體特征信息相匹配的目標對象；

根據所述目標對象及所述深度數據，確定所述目標對象的位置信息。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述圖像數據和所述深度數據，確定待跟蹤的目標對象及所述目標對象的位置信息，包括：

根據所述圖像數據，確定待跟蹤的目標對象及其在圖像中的位置；

根據所述目標對象在圖像中的位置，確定與所述位置相匹配的深度數據；

根據所述深度數據，確定待跟蹤的目標對象相對于機器人的位置。

7.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述目標檢測模型被設置為利用圖像數據與標注有目標對象的圖像數據之間的對應關系訓練獲得，包括：

獲取圖像樣本集合，所述圖像樣本集合包括多個標注有目標對象的圖像樣本；

構建目標檢測模型，所述目標檢測模型中設置有訓練參數；

分別將所述圖像樣本輸入至所述目標檢測模型，生成預測結果；

基于所述預測結果與標注有目標對象的圖像樣本之間的差異，對所述訓練參數進行迭代調整，直至所述差異滿足預設要求。

8.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述多目標標識模型被設置為利用標注有目標對象的圖像數據與包含有目標對象標識信息的圖像數據之間的對應關系訓練獲得，包括：

獲取標注有目標對象的圖像樣本集合，所述圖像樣本集合中包括多個標注有目標對象標識信息的圖像樣本；

構建多目標標識模型，所述多目標標識模型中設置有訓練參數；

分別將所述圖像樣本輸入至所述多目標標識模型，生成預測結果；

基于所述預測結果與標注有目標對象標識信息的圖像樣本之間的差異，對所述訓練參數進行迭代調整，直至所述差異滿足預設要求。