一种机器人的目标跟随方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种机器人的目标跟随方法、装置及具有存储功能的装置。所述方法包括：利用深度传感器获取机器人周边的深度图像信息；对深度图像信息进行目标检测，以获取跟随目标的状态信息；利用跟随目标的状态信息生成控制指令，控制机器人运动以对跟随目标进行跟随。通过上述方式，本申请能够顺利平稳的跟随目标，提高系统的鲁棒性和可靠性。

A robot's target following method and device

The present invention discloses a robot's target following method, device and device with storage function. The method includes: obtaining the depth image information around the robot by using the depth sensor; detecting the depth image information to obtain the state information of the following target; generating control instructions by using the state information of the following target to control the robot movement to follow the following target. Through the above method, the application can smoothly and smoothly follow the target, improve the robustness and reliability of the system.

【技术实现步骤摘要】
一种机器人的目标跟随方法及装置
本申请涉及机器人
，特别是涉及一种机器人的目标跟随方法、装置及具有存储功能的装置。
技术介绍
随着机器人技术的不断发展和人们生活水平的不断提高，机器人似乎在越来越快的渗透到我们生活的方方面面。比如各种家庭监控机器人、社区监控机器人、老人监护机器人、商场导购机器人、前台接待机器人以及用于竞技娱乐的足球机器人等等。然而，这些服务机器人很多都需要跟人进行实时交互，在一些会场、宾馆、商场等促销现场，实现一些自主迎宾、指迎宾辞、动作展示、人机对话功能，实现这些基本功能，需要服务机器人实时跟随人这一控制目标。实现机器人跟人走控制，有很多方法可以实现，如射频跟随技术、基于超声波的跟随系统、蓝牙定位自动跟随等方法。专利201610233103.1提出一种具备蓝牙定位自动跟随机器人的方法，该专利涉及一种跟随机器人，尤指一种使家居智能化以及使户外便利化的一种具备蓝牙定位自动跟随技术的跟随机器人，主要包括主躯体、动力装置、控制装置和定位装置，控制装置与定位装置安装在主躯体内并与动力装置电性连接，动力装置安装在主躯体上形成所述机器人的运动部件；主躯体由半圆球状头部、圆柱状身躯与底盖接合组成，动力装置主要由一对关节臂、承载托盘、滑动轮和驱动装置组成，关节臂顶端轴套安装在主躯体身躯靠近顶部的相对两侧上以形成悬式摇臂，滑动轮安装在主躯体底盖的底部，驱动装置为关节臂与滑动轮的驱动及调控装置；该专利的机器人动作亦较为灵活、承载能力强，同时采用的蓝牙测距与蓝牙定位模块，即可准确检测环境，又可精确定位。专利201410092270.X该专利技术涉及自动导航领域，具体而言，涉及自动跟随方法及其系统。该自动跟随方法，包括：接收无线信号，所述无线信号是设置于被跟随物上的无线发射信标每隔预定的一段时间发出的；每一次接收到所述无线信号时，根据接收到的所述无线信号的强弱，计算跟随物与所述被跟随物的位置关系；记录每一次接收到所述无线信号的接收时间；根据每一次接收到所述无线信号时，得到的跟随物与所述被跟随物的位置关系、预先获取的跟随物的位置信息，以及接收到所述无线信号的接收时间，形成待跟随路线；按照所述待跟随路线和预先设定的速度进行移动。该专利提供的自动跟随方法及自动跟随装置，提高了信号接收的距离，进而增加了跟随距离。专利201710455840.0提出了一种基于ROS机器人操作系统的机器人自动跟随方法，该方法是使用激光雷达采集数据，对数据进行预处理，使用层次聚类算法对数据进行聚类，以行人双腿模型作为行人识别特征，以双腿中间位置代表行人位置，以重采样的方法解决激光雷达特征不明显，识别率低的缺点。本申请的专利技术人在长期的研发过程中，发现上述不同的技术方法各有其局限的地方，如基于激光导航技术来实现机器人自动跟随功能，该方法要求在运动场地内安装有高反光板，机器人依靠旋转激光传感器发射定位激光束，根据预装的反光板反射回来的激光束计算跟随目标当前位置。虽然激光导航技术精度较高，但对机器人工作环境要求也很高，一般只能用于室内定位。另外，激光定位装置的成本也较高。基于视觉导航的方法来实现机器人自动跟随功能。该方法模拟人类的视觉功能，通过机器人周围环境的感知、识别和处理，完成机器人的路径导航。但该方法视觉的视角有限，一般不是360度，容易受不同环境光的影响，会被遮蔽，而且视觉控制器算法运算量巨大，实时性仍有待深入研究。基于超声波、蓝牙、红外线等方法来实现机器人自动跟随功能。该方法比较受环境的限制，比如说红外测距无法识别玻璃和黑色物体。而且这种方法成本高，实现起来麻烦，受环境的约束太多。因此，需要开发一种简单、低成本的机器人的目标跟随方法。
技术实现思路
本申请主要解决的技术问题是提供一种机器人的目标跟随方法、装置及具有存储功能的装置，能够顺利平稳的跟随目标，提高系统的鲁棒性和可靠性。为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种机器人的目标跟随方法，所述方法包括：利用深度传感器获取机器人周边的深度图像信息；对深度图像信息进行目标检测，以获取跟随目标的状态信息；利用跟随目标的状态信息生成控制指令，控制机器人运动以对跟随目标进行跟随。为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种机器人的目标跟随装置，所述装置包括：深度传感器、处理器和通信电路，处理器耦接深度传感器和通信电路，处理器在工作时执行指令，配合深度传感器和通信电路实现上述的目标跟随方法。为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种具有存储功能的装置，所述装置存储有程序，所述程序被执行时实现上述的目标跟随方法。本申请的有益效果是：区别于现有技术的情况，本申请所提供的方案，利用深度传感器获取机器人周边的图像，该图像包含深度信息，能够精确获取目标信息，同时深度图像是利用红外传感器进行采集，可减少光照等因素对目标识别的影响，可以提高系统的鲁棒性和可靠性。使机器人能够顺利平稳的跟随目标，同时，该方法实施简单，成本较低，计算量较低。附图说明图1是本申请机器人的目标跟随方法第一实施方式的流程示意图。图2是本申请机器人的目标跟随方法第二实施方式的流程示意图。图3是本申请机器人从深度图像中提取到的人体骨骼示意图。图4是本申请机器人跟随目标数学模型示意图。图5是本申请机器人的目标跟随方法第三实施方式的流程示意图。图6是本申请机器人在人工势场中的受力示意图。图7是本申请机器人的目标跟随装置第一实施例的结构示意图。图8是本申请具有存储功能的装置第一实施方式的结构示意图。具体实施方式为使本申请的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本申请进一步详细说明。本申请提供一种机器人的目标跟随方法，即可以实现机器人跟人走的控制方法。该方法是基于Kinect而设计，利用Kinect的深度传感器获得跟随目标的坐标信息包括深度信息后，在计算机上进行数据处理，计算机器人本体与跟随目标的相对位置，发送控制指令，通过这样的方式实现本体对设定目标的运动跟随。在进行跟踪的同时从深度图像中判断是否存在障碍物，使用改进的人工势场法进行路径规划，以达到在有障碍物的同时顺利完成跟踪目标的目的。可广泛用于具有礼貌迎宾功能的，能够完成导航任务的，能语音交互的移动服务型机器人。请参阅图1，图1是本申请机器人的目标跟随方法第一实施方式的流程示意图。在该实施方式中，机器人的目标跟随方法包括：S101：利用深度传感器获取机器人周边的深度图像信息。具体地，可通过与机器人相连的体感摄像头对机器人周边环境进行图像采集获取深度图像信息。可以是时时采集，周期性采集或条件触发式采集等。其中，体感摄像头由彩色摄像头，红外摄像头，红外摄影机(红外发射器，红外接收器)、麦克风阵列等组成。其利用红外发射器发射单束红外激光，经光栅产生衍射，形成激光散斑，均匀的投射到测量空间，经测量空间的粗糙物体反射，形成随机的散斑，再通过红外摄影机记录空间的每个散斑，通过晶片计算得到3D深度图像，所得3D图像具有深度信息。在一实施方式中可以利用微软的Kinect传感器来获取上述深度图像信息。S102：对深度图像信息进行目标检测，以获取跟随目标的状态信息。具体地，对获取的深度图像进行处理，以检测当前图像中是否包含跟随目标。其中本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机器人的目标跟随方法，其特征在于，所述方法包括：利用深度传感器获取机器人周边的深度图像信息；对所述深度图像信息进行目标检测，以获取跟随目标的状态信息；利用所述跟随目标的状态信息生成控制指令，控制所述机器人运动以对所述跟随目标进行跟随。

【技术特征摘要】
1.一种机器人的目标跟随方法，其特征在于，所述方法包括：利用深度传感器获取机器人周边的深度图像信息；对所述深度图像信息进行目标检测，以获取跟随目标的状态信息；利用所述跟随目标的状态信息生成控制指令，控制所述机器人运动以对所述跟随目标进行跟随。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取跟随目标的状态信息包括：利用所述跟随目标的骨架信息、坐标信息和深度信息获取所述跟随目标的三维坐标信息、姿态信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用跟随目标的状态信息生成控制指令包括：利用所述跟随目标的三维坐标信息、姿态信息，基于反步法设计出所述机器人的线速度为u＝-k1ecosα,k1>0，角速度为其中，e为所述机器人与所述跟随目标之间的距离，α为所述机器人线速度与e之间的夹角，θ为e与直角坐标系x的夹角，k1,k2,k3为三个可变参数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用反步法设计出所述机器人的速度之后包括：利用五点三次法对所述机器人的线速度进行平滑处理，平滑处理后的线速度为：其中，vi为某一时刻的线速度，vi-1,vi-2为所述时刻的前两个时刻的线速度，vi+1,vi+2所述时刻的后两个时刻的线速度。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对深度图像信息进行目标检测，以获取跟随目标的状态信息之后包括：对所述深度图像信息进行障碍物分析，以获取所述障碍物的坐标信息和深度信息；利用所述障碍物的坐标信息和深度信息，基于人工势场法对所述机器人的跟随路径进行规划。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用障碍物的坐标...

【专利技术属性】
技术研发人员：欧勇盛，张亚辉，江国来，尹磊，徐颖蕾，吴新宇，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44