[發明專利]一種機器人主動搜索目標的方法及智能機器人

有效

• 申請號: 202110471862.2
• 申請日: 2021-04-29
• 公開（公告）號: CN113126629B
• 公開（公告）日: 2022-11-29
• 發明（設計）人: 王家政;張樂;辜雅婷;曾龍;高望;王中煜;周梅;文家偉;周俊池
• 申請（專利權）人: 清華大學深圳國際研究生院
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 深圳新創友知識產權代理有限公司 44223
• 代理人: 孟學英

本發明提供一種機器人主動搜索目標的方法及智能機器人，方法包括：對于機器人所在的場景進行同步定位與建圖掃描并構建能夠遍歷場景每個位置的路徑；按照路徑行走時實時獲取場景的圖像并處理得到圖像的處理結果；根據圖像的處理結果確定目標所在方位，根據方位調整機器人的移動方向和速率對目標進行趨向移動與跟隨；當獲取目標的正面圖像時，對目標的正面圖像進行人臉識別并根據識別到的人臉圖像信息生成人臉特征信息并儲存，判斷在預設時間內是否與目標進行過互動，如沒有，則對目標發出互動請求；如有，則放棄目標，重新尋找目標；在發出互動請求后的預設時間內若沒有接收到目標的響應則放棄目標；若接收到目標的響應則繼續與用戶互動。

技術領域

本發明涉及零售服務機器人技術領域，尤其涉及一種機器人主動搜索目標的方法及智能機器人。

背景技術

隨著人工智能、機器人等新興技術的普及，當前服務機器人的應用領域不斷擴大，如辦公樓、科技館、游樂園等等。克服了傳統販賣機無法移動的困難之后，當前仍有許多問題待解決：(1)排隊和休息區場景中的消費者需要購買商品但因排隊原因無法離開當前位置；(2)休息區電子產品的使用頻繁但針對充電寶租賃歸還的服務并不完善；(3)主動趨向目標人群進行叫賣的售賣機器人在以上場景下的應用有待開發。(4)目前主流的排隊場景均在以實體排隊到線上排隊方式過渡，隨著未來線上排隊系統的普及，休息區的服務會逐漸被重視。

現有技術中缺乏一種使用方便、高效的機器人。

以上背景技術內容的公開僅用于輔助理解本發明的構思及技術方案，其并不必然屬于本專利申請的現有技術，在沒有明確的證據表明上述內容在本專利申請的申請日已經公開的情況下，上述背景技術不應當用于評價本申請的新穎性和創造性。

發明內容

本發明為了解決現有的問題，提供一種機器人主動搜索目標的方法及智能機器人。

為了解決上述問題，本發明采用的技術方案如下所述：

一種機器人主動搜索目標的方法，包括如下步驟：S1：對于機器人所在的場景進行同步定位與建圖掃描并構建能夠遍歷所述場景每個位置的路徑；S2：所述機器人按照所述路徑行走時，實時獲取所述場景的圖像并通過深度學習算法對所述圖像進行分割與人體檢測處理，得到所述圖像的處理結果；S3：根據所述圖像的處理結果確定目標所在方位，根據所述方位調整所述機器人的移動方向和速率對所述目標進行趨向移動與跟隨；S4：當獲取所述目標的正面圖像時，對所述目標的正面圖像進行人臉識別并根據識別到的人臉圖像信息生成人臉特征信息并儲存，根據所述人臉特征信息判斷在預設時間內是否與所述目標進行過互動，如沒有，則對所述目標發出互動請求；如有，則放棄所述目標，重新尋找目標；S5：在發出互動請求后的預設時間內若沒有接收到所述目標的響應則放棄所述目標；若接收到所述目標的響應則繼續與所述用戶互動。

優選地，實時獲取所述場景的圖像并通過深度學習算法對所述圖像進行分割與人體檢測處理，得到所述圖像的處理結果包括如下步驟：S21：實時采集所述機器人所在的所述場景的圖像；S22：對所述圖像進行基于深度學習算法的實例分割與人體檢測，檢測所述圖像內是否有目標人體并對所述目標人體進行圖像分割與標記，預測遮擋的實際人體實例并生成目標人體掩膜；S23：對所有所述目標人體進行排序得到目標排序；S24：使用RNN聚類獲取所述目標排序中排序第一的所述目標人體的圖像像素的中心點并獲取所述目標人體與所述機器人的距離。

優選地，對所有所述目標人體進行排序得到目標排序依據如下指標：根據所述目標人體掩膜所占面積，面積越大優先值越高；對所述目標人體距離所述機器人遠近進行排序，距離越近優先值越高；所述目標名單中去除在所述預設時間內進行過互動的所述目標，剩余目標中加權權重指數最高的所述目標人體為目標。

優選地，采用基于Faster RCNN框架的YOLACT算法對所述圖像進行實時實例分割與補齊預測，并以像素為單位進行圖像大小統計。