一种基于现实场景的机器人模拟演练系统的构建方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于现实场景的机器人模拟演练系统的构建方法，包括：获取现实场景的深度图像信息，并将深度图像信息转化成离散的三维点云数据；将三维点云数据解释成机器人能够理解的语义地图；将离散的三维点云数据输入三维建模软件中对虚拟场景进行几何建模，得到虚拟场景的三维实体模型；将三维实体模型导入到3DS MAX中贴图渲染，得到三维空间场景模型；在3DS MAX中对机器人进行几何建模，得到虚拟机器人模型；以及将三维空间场景模型和虚拟机器人模型导入到OGRE中构建三维空间场景的物理模型和动力模型，建立虚拟的场景仿真系统。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了，包括：获取现实场景的深度图像信息，并将深度图像信息转化成离散的三维点云数据；将三维点云数据解释成机器人能够理解的语义地图；将离散的三维点云数据输入三维建模软件中对虚拟场景进行几何建模，得到虚拟场景的三维实体模型；将三维实体模型导入到3DS MAX中贴图渲染，得到三维空间场景模型；在3DS MAX中对机器人进行几何建模，得到虚拟机器人模型；以及将三维空间场景模型和虚拟机器人模型导入到OGRE中构建三维空间场景的物理模型和动力模型，建立虚拟的场景仿真系统。【专利说明】
本专利技术属于机器视觉及虚拟现实
，具体涉及。
技术介绍
虚拟现实技术的不断发展给危险环境下的机器人远程遥操作带来了福音。基于虚拟现实的机器人作业仿真系统包括操作者、远程危险环境中的遥操作机器人、计算机生成的虚拟作业环境以及交互界面。操作者只需要通过生成的虚拟环境界面以及基于机器人多传感器便能掌控远程机器人作业信息、环境信息，最终实现对机器人在虚拟场景的模拟演练。 构建机器人的模拟演练系统，首先需要构建与现实环境的一致的虚拟环境。长期以来现实环境的三维重建与测量与虚拟环境重建是分离的，往往经过现实环境的图形图像处理、CAD仿真建模和作业环境位姿建立等完成遥操作机器人机器虚拟作业环境的几何建模和运动学建模，虚拟环境建模往往只能靠人工绘制及仿真使其与现实场景尽可能一致，这种虚拟环境建模往往不能真实反映现实机器人作业场景几何实体模型，且人工绘制耗时较长。虚拟现实首先需要对机器人作业现实场景进行三维重建，是机器人分析和理解工作环境的基础，为机器人导航、避障以及现场作业目标操作提供可靠的信息支持。三维重建过程中的无序点云需要解释成实际意义的场景信息，让机器人能够理解其所处的场景信息，这样的过程我们也称之为构建语义地图。地图构建本质上是一个将不同位置、视角下的局部场景进行对齐和融合的过程，对于底层的导航、避障等任务，尺度地图即可满足需求；但对于像人机交互、任务规划之类的高层任务，则需要获取抽象层次更高的场景表示形式，因此，需要借助场景分析手段将三维地图解释成机器人能够理解的语义地图。 现有的基于双目立体视觉的三维重建易受光照、物体表面纹理等因素的影响，重建效果和实时性受限。基于激光测量方法的三维重建缺乏纹理信息，且设备昂贵。 3DS MAX软件是采用反向动力学的直觉特性动画软件，擅长贴图渲染、环境模拟、场景仿真，缺点是建模周期长。模型相对粗糙，构建的模型与设计的产品有一定的出入。而目前机械设计领域常用的三维建模软件具有建模速度快、模型精确的优点，缺点是贴图、渲染能力不足，不具备环境模拟、场景仿真能力。
技术实现思路
本专利技术提供了，能实现三维现实场景直接转换成机器人虚拟作业场景，无需人工绘制及仿真，机器人虚拟作业场景与现实场景的几何模型完全一致。 本专利技术的一个实施例提供了，包括: 获取现实场景的深度图像信息，并将深度图像信息转化成离散的三维点云数据；将三维点云数据解释成机器人能够理解的语义地图；将离散的三维点云数据输入三维建模软件中对虚拟场景进行几何建模，得到虚拟场景的三维实体模型；将三维实体模型导入到3DS MAX中贴图渲染，得到三维空间场景模型；在3DS MAX中对机器人进行几何建模，得到虚拟机器人模型；以及将三维空间场景模型和虚拟机器人模型导入到OGRE中构建三维空间场景的物理模型和动力模型，在ODE中建立虚拟的场景仿真系统。 本专利技术提供的基于现实场景的机器人模拟演练系统的构建方法，利用三维建模软件建模速度快、模型精确的优点和3DS MAX软件擅长贴图渲染、环境模拟、场景仿真的优点，结合3DS MAX软件和三维建模软件对虚拟场景进行几何建模，能实现三维现实场景直接转换成机器人虚拟作业场景，无需人工绘制及仿真，建模所需时间短，机器人虚拟作业场景与现实场景的几何模型完全一致。 【专利附图】【附图说明】 图1所示为本专利技术的基于现实场景的机器人模拟演练系统的构建方法的一个实施例的流程图。 图2所示为基于本专利技术的方法建立的一个基于现实场景的机器人模拟演练系统的示意图。 【具体实施方式】 为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术具体实施例及相应的附图对本专利技术技术方案进行清楚、完整地描述。 参考图1，图1所示为本专利技术的基于现实场景的机器人模拟演练系统的构建方法的一个实施例100的流程图。实施例100包括如下步骤101至106。 在步骤101中，获取现实场景的深度图像信息，并将深度图像信息转化成离散的三维点云数据。 在本专利技术的一个实施例中，可以利用深度传感器Kinect来获取现实场景的深度图像信息，采用光编码技术(light Coding)技术进行3D侦测，获取深度图像信息，通过内置的芯片运算得到完整的点云坐标，并在保留主要的几何特征信息的前提下，采用八叉树方法对点云数据进行精简。 在步骤102中，将三维点云数据解释成机器人能够理解的语义地图。 在本专利技术的一个实施例中，将三维点云数据解释成机器人能够理解的语义地图的步骤进一步包括步骤201~203。 在步骤201中，先对点云场景进行分割，并通过平面检测算法在大规模三维点集中找出大平面，进而去除平面点云完成对点云的初步分割；在步骤202中，提取大平面的特征以及大平面间的关系，识别出地面、墙面和门等房间结构，以及尺寸较大的桌面，并对剩余空间点进行分割、聚簇得到单个物体。 在步骤203中，对单个物体进行特征提取，得到其粗类别以及边界框。由此，将无序点集转换为带有语义信息的三维拓扑地图。 在步骤103中，将离散的三维点云数据输入三维建模软件中对虚拟场景进行几何建模，得到虚拟场景的三维实体模型。三维建模软件可以是UG、Pro/E、sol id works或solidedge等三维建模软件。 在本专利技术的一个实施例中，三维建模软件可以是Pro/E软件。Pro/E在建立模型时允许从一个点集数据文件输入数据，因此很容易实现与点云数据的接口。此类型点云数据文件的名称以Pts为扩展名，此种点云数据文件都遵循如下的一般规则:文件为文本文件，每个点云数据的坐标占一行，空行将被忽略。#用于标记注释行的开始，可置于行的任何位置。系统读取数据行时，#后的内容被忽略。每个点在一行内用它的X、Y、Z三个坐标值表示。可以将Kinect获取的深度数据按照上述格式写成包含人体表面的三维信息的pts点云数据文件后，再利用Pro/E软件进行读取，就可以实现点云数据的可视化。 在本专利技术的一个实施例中，采用Facet Feature小平面特征建模，它可以输入三维坐标测量所获得的点云数据，纠正设备引起的点云错误，可以对点云消噪、平滑滤波，部分点云删除和增补、经过多视拼接、特征线提取、三角网络划分和三角平面处理等操作，最终获得三维实体模型。 在步骤104中，将三维实体模型导入到3DS MAX中贴图渲染，得到三维空间场景模型。 在步骤105中，在3DS MAX中对机器人进行几何建模，得到虚拟机器人模型。 机器人模拟演练的作业仿真平台中，为了保证虚拟机器人能有效模拟实际机器人，首先得要求虚拟机器人外观形状与实际机器人相同，组成虚拟本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于现实场景的机器人模拟演练系统的构建方法，其特征是，包括：获取现实场景的深度图像信息，并将所述深度图像信息转化成离散的三维点云数据；将所述三维点云数据解释成机器人能够理解的语义地图；将离散的三维点云数据输入三维建模软件中对虚拟场景进行几何建模，得到虚拟场景的三维实体模型；将所述三维实体模型导入到3DS MAX中贴图渲染，得到三维空间场景模型；在3DS MAX中对机器人进行几何建模，得到虚拟机器人模型；以及将三维空间场景模型和虚拟机器人模型导入到OGRE中构建三维空间场景的物理模型和动力模型，在ODE中建立虚拟的场景仿真系统。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘桂华，张华，史晋芳，丁飞，刘满禄，张静，肖宇峰，楚红雨，王坤朋，
申请(专利权)人：西南科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51