一种基于机器视觉的机器人主动避障方法及其装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于机器视觉的机器人主动避障方法，包括步骤获取视觉信息，视觉信息解算，障碍物检测、障碍物类型识别。本发明专利技术还涉及一种基于机器视觉的机器人主动避障装置，本发明专利技术将障碍物的检测、识别和避障结合，根据障碍物的不同采用不同的避障的策略。特别的，基于深度相机的障碍物的识别，将障碍物分为行人和非行人两种类型，采用主动式避障，确保避障安全，提高机器人的智能性与交互性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的机器人主动避障方法及其装置
本专利技术涉及机器人避障，具体涉及一种基于机器视觉的机器人主动避障方法及其装置。
技术介绍
随着科技的发展，机器人的用途也越来越广泛，特别是服务机器人在行进的路径上通常会遇到各种不同的障碍物，传统的服务类机器人的避障的方法为利用深度相机、激光雷达、双目视觉系统等获取当前场景的环境信息，然后采用可视图法，栅格图法，拓扑法，人工势场法等获取可通行的路径进而实现避障的功能，这种方式存在以下缺点：1、智能化程度低，不能识别障碍物的类型，不能针对不同的障碍物的类型进行不同的避障动作，且遇到人群比较密集的时候只会停止前进并等待；2、安全性低，面对运动中的障碍物，尤其是移动中的行人，服务机器人表现出的适应性较差，容易同运动的障碍物发生碰撞；3、交互性差，遇到行人目标的障碍物时无任何的交互提示，实际运行时，服务机器人无法主动向周围行人障碍发出警示，提醒行人注意安全，导致人机交互性差。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术存在的以上问题，提供一种基于机器视觉的机器人主动避障方法及其装置，实现智能程度高，安全性高，交互性强的服务机器人避障。为实现上述技本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于机器视觉的机器人主动避障方法，其特征在于，包括以下步骤：获取视觉信息，通过相机采集机器人前行方向视觉信息；视觉信息解算，解算视觉信息得到对应的3D点云图；障碍物检测，判断前进方向上是否存在阻碍机器人前行的障碍，若存在障碍则进入障碍物类型识别，若不存在障碍则机器人按原定的全局规划路径前行；障碍物类型识别，利用视觉信息与行人标准视觉信息模板匹配，判断障碍物是否为行人，若障碍物为行人则进入行人避障模式，若障碍物为非行人则进入非行人避障模式；行人避障模式，计算并修正通行路径，判断路径是否可以通行，若路径可以通行则按计算路径通行并通过语音提醒行人注意安全，若路径不可以通行则语音提示行人进行避让；...

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的机器人主动避障方法，其特征在于，包括以下步骤：获取视觉信息，通过相机采集机器人前行方向视觉信息；视觉信息解算，解算视觉信息得到对应的3D点云图；障碍物检测，判断前进方向上是否存在阻碍机器人前行的障碍，若存在障碍则进入障碍物类型识别，若不存在障碍则机器人按原定的全局规划路径前行；障碍物类型识别，利用视觉信息与行人标准视觉信息模板匹配，判断障碍物是否为行人，若障碍物为行人则进入行人避障模式，若障碍物为非行人则进入非行人避障模式；行人避障模式，计算并修正通行路径，判断路径是否可以通行，若路径可以通行则按计算路径通行并通过语音提醒行人注意安全，若路径不可以通行则语音提示行人进行避让；非行人避障模式，计算并修正通行路径，判断路径是否可以通行，若路径可以通行则按计算路径通行，若路径不可以通行则停止前行并等待。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的机器人主动避障方法，其特征在于：所述的获取视觉信息包括通过深度相机获取机器人前进方向深度图信息。3.根据权利要求2所述的一种基于机器视觉的机器人主动避障方法，其特征在于：所述的视觉信息解算包括利用深度图信息解算3D点云，公式如下，Xworld、Yworld、Zworld对应深度摄像机坐标系下的世界坐标，x、y是深度图图像坐标系下的坐标，deep是深度图中(x,y)点处的深度值，cx、cy对应图像坐标系下相机中心点的坐标，Tx、Ty对应单个像素点x方向和y方向的大小，fx、fy对应x方向和y方向上的焦距信息。4.根据权利要求2所述的一种基于机器视觉的机器人主动避障方法，其特征在于，所述的障碍物类型识别包括以下步骤：提取深度图中障碍物边缘信息，解算边缘信息局部极大值，并以极大值点作为候选的行人头部顶点，与行人标准视觉信息模板匹配，根据匹配结果判断障碍物类型。5.根据权利要求4所述的一种基于机器视觉的机器人主动避障方法，其特征在于：所述的模板匹配方法为基于Chamfer匹...

【专利技术属性】
技术研发人员：余小欢，钱锋，姚金良，张秀达，白云峰，吴旷，
申请(专利权)人：杭州光珀智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33