智能机器人的避障方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种智能机器人的避障方法及装置，所述智能机器人设置多个超声波传感器及至少两个深度摄像机，所述方法包括：在通过深度摄像机及超声波传感器均检测到目标物体时，确定目标物体的深度图像信息；根据所述深度图像信息计算目标物体到智能机器人的距离；根据所述距离控制智能机器人在行走过程中对目标物体进行躲避。以此，可将深度摄像机及超声波传感器相结合对障碍物进行检测，可实现准确且有效的避障效果。

Obstacle avoidance method and device for intelligent robot

The present invention provides a method and apparatus for obstacle avoidance of intelligent robot, the robot is provided with a plurality of ultrasonic sensors and at least two depth camera, the method includes: by the depth camera and ultrasonic sensors were detected object, determine the depth image information of the target object according to the depth of the image; information to calculate the object to the intelligent robot according to the distance; the distance control of intelligent robots during walking on the object to avoid. In this way, the depth camera and ultrasonic sensor can be combined to detect obstacles, which can achieve accurate and effective obstacle avoidance effect.

【技术实现步骤摘要】
智能机器人的避障方法及装置
本专利技术涉及计算机
，特别地，涉及一种智能机器人的避障方法及装置。
技术介绍
随着科技的迅猛发展，智能终端设备越来越普遍的应用于各行各业及人们的生活中，比如智能手机、PAD、智能机器人，等等。以智能机器人为例，可将智能机器人应用于农业、医学、航天、军事等领域，以解放很大一部分的劳动力，并为人们带来更多的便利及创造出更大的社会价值。在智能机器人的使用过程中，其行走状态下可能会遇到各种各样的障碍物，如何躲避障碍物(也可简称为避障)，逐渐成为本领域的研究热点。目前，在智能机器人避障的方案中，比如，可采用超声波来检测障碍物，此种方案中，一方面，超声波是利用压电晶体的谐振来工作的，容易受到不确定干拢而引起误触发，导致机器人机器人错误动作；另一方面，超声波测量障碍物的距离需要障碍物的反射，如果障碍物过小或扁平的情况下，则没有足够的面积反射超声波，也即检测不出障碍物，不能实现有效的避障。再比如，可采用双目视觉避障，比如使用双目相机等，此种方案中，一方面，由于相机视场角有限，不能180度全面视场覆盖，即使在光照条件充足时，也可能存在视觉盲区，以检测不到障碍物；另一方面，当光照条件不足时，相机的成像效果不好，也可能反应不出障碍物的位置、大小等，以不能实现有效的避障。
技术实现思路
本专利技术提供了一种智能机器人的避障方法及装置，可将深度摄像机及超声波传感器相结合对障碍物进行检测，可实现准确且有效的避障。为实现上述目的，本专利技术提出了一种智能机器人的避障方法，所述智能机器人设置多个超声波传感器，所述智能机器人还设置至少两个深度摄像机，所述方法包括：在通过深度摄像机及超声波传感器均检测到目标物体时，确定目标物体的深度图像信息；根据所述深度图像信息计算目标物体到智能机器人的距离；根据所述距离控制智能机器人在行走过程中对目标物体进行躲避。可选的，所述方法还包括：在仅通过超声波传感器检测到目标物体时，获取目标物体的位置信息；根据所述位置信息控制智能机器人在行走过程中对目标物体进行躲避。可选的，根据所述深度图像信息计算目标物体到智能机器人的距离，包括：根据深度图像信息求取掩摸深度图像数据；对掩摸深度图像数据进行降噪处理；对降噪后的掩摸深度图像数据进行二值化处理以得到二值图像数据；在二值图像数据中进行轮廓检索以得到轮廓信息；根据所述轮廓信息获得轮廓到深度摄像机的距离，以作为目标物体到智能机器人的距离。可选的，根据深度图像信息求取掩摸深度图像数据，包括：对深度图像进行掩摸以得到对应的掩摸深度图像数据；将掩摸深度图数据转换为预置数据类型。可选的，对掩摸深度图像数据进行降噪处理，包括：通过运用开运算、闭运算对掩摸深度图像数据进行降噪处理。可选的，在二值图像数据中进行轮廓检索以得到轮廓信息，包括：通过调用用于检索轮廓的函数在二值图像数据中进行轮廓检索。可选你的，根据所述轮廓信息获得轮廓到深度摄像机的距离，包括：根据所述轮廓信息获取轮廓的中心坐标信息；计算中心坐标到深度摄像机的距离；distance(x,y)＝Pix(x,y)/X,其中，Pix(x,y)为目标物体轮廓中心深度像素坐标，X为预置距离阈值。相应的，本专利技术提出了一种智能机器人的避障装置，所述智能机器人设置多个超声波传感器，所述智能机器人还设置至少两个深度摄像机，所述装置包括：深度图像信息确定单元，用于在通过深度摄像机及超声波传感器均检测到目标物体时，确定目标物体的深度图像信息；距离计算单元，用于根据所述深度图像信息计算目标物体到智能机器人的距离；行走单元，用于根据所述距离控制智能机器人在行走过程中对目标物体进行躲避。可选的，所述装置，还包括：位置信息确定单元，用于在仅通过超声波传感器检测到目标物体时，确定目标物体的位置信息；基于此，所述行走单元，还用于根据所述位置信息控制智能机器人在行走过程中对目标物体进行躲避。可选的，所述距离计算单元，具体用于：根据深度图像信息求取掩摸深度图像数据；对掩摸深度图像数据进行降噪处理；对降噪后的掩摸深度图像数据进行二值化处理以得到二值图像数据；在二值图像数据中进行轮廓检索以得到轮廓信息；根据所述轮廓信息获得轮廓到深度摄像机的距离，以作为目标物体到智能机器人的距离。本专利技术实施例提供了一种智能机器人的避障方法及装置，其中，智能机器人可设置多个超声波传感器及至少两个深度摄像机，若通过深度摄像机及超声波传感器都检测到目标物体时，可先确定目标物体的深度图像信息，根据所述深度图像信息计算目标物体与智能机器人的距离，并根据所述距离控制智能机器人在行走过程中对目标物体进行躲避；若仅通过超声波传感器检测到目标物体时，可获取目标物体的位置信息，并根据所述位置信息控制智能机器人在行走过程中对目标物体进行躲避。以此，可通过将深度摄像机与超声波传感器相结合对障碍物进行检测，一方面，通过深度摄像机进行视觉检测，可不受光照影响且测距较为准确，以提高障碍物检测的准确性，进而提高避障效果；另一方面，可通过超声波检测来辅助上述视觉检测，进一步对深度摄像机的视觉盲区进行检测，以提高对视觉盲区等处的检测效果，实现在检测过程中无盲区无死角，以进一步提高障碍物检测的准确性，以提高避障效果。附图说明图1是本专利技术实施例提供的方法流程图；图2是本专利技术实施例提供的装置示意图。具体实施方式为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。在本实施中，可在智能机器人的正面(也就是正对智能机器人行走的方向)设置多个超声波传感器(比如，可设置于智能机器人正面的左、右两侧等位置)及至少两个深度摄像机(比如，可设置于智能机器人正面的左、右两侧相邻于超声波传感器的位置等)，其中，超声波传感器及深度摄像机的位置可根据实际检测需要而设置，以适于检测到智能机器人行走前方的物体等障碍物为宜。参见图1，该实施例提供了一种智能机器人的避障方法。所述方法可以包括如下步骤：S101，在通过深度摄像机及超声波传感器均检测到目标物体时，确定目标物体的深度图像信息。在本实施例中，可同时通过深度摄像机及超声波传感器对智能机器人行走前方的物体、人等障碍物进行检测，若两者同时检测存在目标物体时，则可先忽略超声波传感器的检测结果，优先利用深度摄像机的检测结果(也就是视觉检测结果)为准进行避障。其中，深度摄像机可采用集成有RealSenseR200模块的RGB-D摄像机，以可利用Intel的“主动立体成像原理”，模仿人眼的“视差”原理，通过打出一束红外光，以左、右红外传感器追踪这束红外光的位置，然后利用三角定位原理来计算出被拍摄物体对应的3D图像的“深度”信息，即被拍摄物体与左、右摄像头的角度θ1和θ2，再加上固定的y值(即两个摄像头的中心距)，就可以算出z值(即可反映物体层次的像素值)，也就是物体的层次信息，比如桌子在前面，墙壁在后面等信息，以此可作为所述深度图像信息。S102，根据所述深度图像信息计算目标物体到智能机器人的距离。在本实施例中，S102可具体包括如下步骤：步骤1，根据深度图像信息求取掩摸深度图像数据。在具体实现时，可先读取深度图像数据，深度图像通常是一幅16位的图像，可对该深度图像进行掩摸以求取对应的掩模深度图像数据。可预先设置一个距离阈值本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种智能机器人的避障方法，所述智能机器人设置多个超声波传感器，其特征在于，所述智能机器人还设置至少两个深度摄像机，所述方法包括：在通过深度摄像机及超声波传感器均检测到目标物体时，确定目标物体的深度图像信息；根据所述深度图像信息计算目标物体到智能机器人的距离；根据所述距离控制智能机器人在行走过程中对目标物体进行躲避。

【技术特征摘要】
1.一种智能机器人的避障方法，所述智能机器人设置多个超声波传感器，其特征在于，所述智能机器人还设置至少两个深度摄像机，所述方法包括：在通过深度摄像机及超声波传感器均检测到目标物体时，确定目标物体的深度图像信息；根据所述深度图像信息计算目标物体到智能机器人的距离；根据所述距离控制智能机器人在行走过程中对目标物体进行躲避。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：在仅通过超声波传感器检测到目标物体时，获取目标物体的位置信息；根据所述位置信息控制智能机器人在行走过程中对目标物体进行躲避。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述深度图像信息计算目标物体到智能机器人的距离，包括：根据深度图像信息求取掩摸深度图像数据；对掩摸深度图像数据进行降噪处理；对降噪后的掩摸深度图像数据进行二值化处理以得到二值图像数据；在二值图像数据中进行轮廓检索以得到轮廓信息；根据所述轮廓信息获得轮廓到深度摄像机的距离，以作为目标物体到智能机器人的距离。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据深度图像信息求取掩摸深度图像数据，包括：对深度图像进行掩摸以得到对应的掩摸深度图像数据；将掩摸深度图数据转换为预置数据类型。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对掩摸深度图像数据进行降噪处理，包括：通过运用开运算、闭运算对掩摸深度图像数据进行降噪处理。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在二值图像数据中进行轮廓检索以得到轮廓信息，包括：通过调...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴勇谋，张中月，陈东伟，
申请(专利权)人：深圳前海勇艺达机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44