一种基于感知的机器人主动交互方法技术

本发明专利技术提出一种基于感知的机器人主动交互方法，该方法使用定向距离传感器，作为低级感知系统，感知机器人周边的环境变化；通过低级感知系统的信号，激活高级感知系统；所述高级感知系统为图像识别系统；通过高级感知系统的分析，得出明确的环境信息；根据环境信息，机器人做出行为反馈。本发明专利技术的主动交互方法，当用户（人）靠近机器人时，机器人即时感知到环境的变化，并确认用户的存在和位置，并依据预定的脚本与用户互动。实现了机器人对周边环境变化和人的变化实现感知，能实现机器人与人目光互动。由传统的被动操控，转变为机器人主动与人互动，让机器人变“聪明”起来，大大提高了用户与机器人交互的体验。

【技术实现步骤摘要】
一种基于感知的机器人主动交互方法
本专利技术属于机器人与人的交互
，特别是一种基于感知的机器人主动交互方法。
技术介绍
目前家用服务机器人通常的交互方式是被动式交互，被动式交互由用户发起请求，由机器人响应的方式。在机器人领域典型被动式交互方式有以下三类：1.用户通过界面操作，机器人执行相应指令；2.用户通过语音交互，机器人做出语音和动作反馈；。3.用户通过遥控APP操作，机器人执行响应指令。被动式交互是一种单向交互（用户->机器人->用户），用户体验较差。而用户期待的人和机器人的交互体验能达到人与人的交互体验。
技术实现思路
本专利技术旨在于提出一种基于感知的机器人主动交互方法，该方法能够实现机器人主动与人交互，提高人机交互体验。为实现上述专利技术目的，本专利技术采用以下技术方案：一种基于感知的机器人主动交互方法，包括以下步骤：1）使用定向距离传感器，作为低级感知系统，感知机器人周边的环境变化；2）通过低级感知系统的信号，激活高级感知系统；所述高级感知系统为图像识别系统；3）通过高级感知系统的分析，得出明确的环境信息；4）根据环境信息，机器人做出行为反馈。进一步的，所述距离传感器数量为n组，所述n组距离传感器用于测量机器人周围物体与机器人之间的距离，在T时间点，n组距离传感器分别获得距离参数D1T，D2T……DnT。其中D1T表示D1距离传感器在T时间点的测距数值。更进一步，所述步骤1）中感知机器人周边环境变化的过程为：11）定义数据采集的起始时间为T1，定义数据采集结束时间为Tm，定义数据采集步长为Tx=Tm-T1；则自T1时间开始至Tm时间结束，共能收集到n组距离数据集：D1距离传感器的数据为：D1T1,D1T2……D1Tm；D2距离传感器的数据为：D2T1,D2T2……D2Tm；……Dn距离传感器的数据为：DnT1,DnT2……DnTm；12）通过对步骤11）中采集到的n组距离数据集的计算分析，抽象出外界环境的变化情况：121）以时间为横轴，以距离为纵轴，将原始采集到的n组距离数据数据绘制成n条传感器数据曲线图；122）对每条所述传感器数据曲线图中的相邻数据进行曲线拟合处理，得到n条拟合后的传感器曲线。进一步的，所述步骤2）中激活高级感知系统的过程为：将每条拟合后的传感器曲线的全部上升沿和下降沿，统一定义为低级感知事件，所述各低级感知事件激活高级感知系统；各低级感知事件激活高级感知系统的顺序为随机，或者，从一个初始低级感知事件开始，按照设定顺序激活高级感知系统。进一步的，所述步骤3）中通过高级感知系统的分析，得出明确的环境信息的过程如下：检测视觉高级事件，如果检测到预设的人体特征，机器人跟随该人体特征；如果未检测到预设的人体特征，机器人进入休眠状态。进一步的，所述曲线拟合处理的规则为：1221）若起始点X1开始的i个临近的数据的偏差值小于设定值，则取i个临近数据的均值作为起始点的数值；i为正整数；1222）若起始点开始的i个临近数据的偏差值大于设定值，则向后取点，直到满足条件1221）为止；1223）以起始点的距离记为X1为基准数值，顺序计算第j个点的距离Xj与起始点X1的距离差值的绝对值；若差值的绝对值小于设定值，则将Xj的数值近似为X1。1224）若差值的绝对值大于设定值，则以当前Xj为起点，重复步骤1223），直至所有的数据处理结束。进一步的，所述预设的人体特征包括人脸或人体；所述视觉高级事件定义为搜索人脸或人体。进一步的，对步骤11）采集到的均按照步骤121）和122）的方法对得到n条拟合曲线；n条拟合曲线本专利技术的一种基于感知的机器人主动交互方法，当用户（人）靠近机器人时，机器人即时感知到环境的变化，并确认用户的存在和位置，并依据预定的脚本与用户互动。本专利技术的方法具有以下优点：1、实现了机器人对周边环境变化和人的变化实现感知；2、能实现机器人与人目光互动；3、由传统的被动操控，转变为机器人主动与人互动，让机器人变“聪明”起来。大大提高了用户与机器人交互的体验。附图说明图1为本专利技术方法适用的机器人的一个实施例；图2是本专利技术交互方法中测距原理示意图；图3是采集的原始数据绘制成的曲线图；图4是对数据进行拟合处理后的曲线图；图5是高级感知系统分析流程图。具体实施方式下面结合附图，对本专利技术的一种基于感知的机器人主动交互方法进行详细说明。需要说明的是，本文的“第一”、“第二”等仅为了区分相关的术语，并不表示重要性的高低。如图1所示，在一个实施例中，本专利技术的一种基于感知的机器人主动交互方法，采用的移动机器人在眼部安装有RGB彩色相机1，在腹部安装有超声波测距传感器2。RGB彩色相机1用于获取人及手势的图像数据。超声波测距传感器2用于测量机器人正前方的障碍物距离；超声波测距传感器2也可用，红外测距，激光测距等技术替代本专利技术的一种基于感知的机器人主动交互方法，包括以下步骤：1）使用定向距离传感器，作为低级感知系统，感知机器人周边的环境变化；2）通过低级感知系统的信号，激活高级感知系统；高级感知系统为图像识别系统；3）通过高级感知系统的分析，得出明确的环境信息；4）根据环境信息，机器人做出行为反馈。如图2所示，机器人通过N个单点测距模块（包括但不限于超声波测距模块、红外测距模块、激光测距模块等），进行机器人周围的物体测距。在T时间点，n组距离传感器分别获得距离参数D1T，D2T……DnT。其中D1T表示D1距离传感器在T时间点的测距数值。通过对采集到的n组距离数据集的计算分析，可以抽象出外界环境的变化情况。因为超声波、红外等距离传感器采集到的距离数据受光线、反射角度等环境不确定因素影响，距离数据的稳定程度较差。这里采用在一定时间步长内进行曲线拟合，并分析阈值的方式进行事件判断，具体分析方法如下：11）定义数据采集的起始时间为T1，定义数据采集结束时间为Tm，定义数据采集步长为Tx=Tm-T1；则自T1时间开始至Tm时间结束，共能收集到n组距离数据集：D1距离传感器的数据为：D1T1,D1T2……D1Tm；D2距离传感器的数据为：D2T1,D2T2……D2Tm；……Dn距离传感器的数据为：DnT1,DnT2……DnTm；12）通过对步骤11）中采集到的n组距离数据集的计算分析，抽象出外界环境的变化情况：121）以时间为横轴，以距离为纵轴，将原始采集到的n组距离数据集：D1T1,D1T2……D1Tm；D2T1,D2T2……D2Tm；……；DnT1,DnT2……DnTm数据绘制成n条传感器数据曲线图。如图3所示，是将D1T1,D1T2……D1Tm绘制成的传感器数据曲线图；122）对每条传感器数据曲线图中的相邻数据进行曲线拟合处理，得到n条拟合后的传感器曲线。。图4显示了图3中的曲线拟合处理的结果图。曲线拟合处理的规则为：1221）若起始点X1开始的i个临近的数据的偏差值小于设定值，则取i个临近数据的均值作为起始点的数值。设定值可根据对变化的敏感程度来确定。本实施例中，i取3，设定值为30cm。1222）若起始点开始的3个临近数据的偏差值大于30cm，则向后取点，直到满足条件1221）为止；1223）以起始点的距离记为X1为基准数值，顺序计算第j个点的距离Xj与起始点X1的距离差值的绝对值；若差值的绝对本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于感知的机器人主动交互方法，其特征在于，包括以下步骤：1）使用定向距离传感器，作为低级感知系统，感知机器人周边的环境变化；2）通过低级感知系统的信号，激活高级感知系统；所述高级感知系统为图像识别系统；3）通过高级感知系统的分析，得出明确的环境信息；4）根据环境信息，机器人做出行为反馈。

【技术特征摘要】
1.一种基于感知的机器人主动交互方法，其特征在于，包括以下步骤：1）使用定向距离传感器，作为低级感知系统，感知机器人周边的环境变化；2）通过低级感知系统的信号，激活高级感知系统；所述高级感知系统为图像识别系统；3）通过高级感知系统的分析，得出明确的环境信息；4）根据环境信息，机器人做出行为反馈。2.根据权利要求1所述的基于感知的机器人主动交互方法，其特征在于，所述距离传感器数量为n组，所述n组距离传感器用于测量机器人周围物体与机器人之间的距离，在T时间点，n组距离传感器分别获得距离参数D1T，D2T……DnT。3.根据权利要求2所述的基于感知的机器人主动交互方法，其特征在于，所述步骤1）中感知机器人周边环境变化的过程为：11）定义数据采集的起始时间为T1，定义数据采集结束时间为Tm，定义数据采集步长为Tx=Tm-T1；则自T1时间开始至Tm时间结束，共能收集到n组距离数据集：D1距离传感器的数据为：D1T1,D1T2……D1Tm；D2距离传感器的数据为：D2T1,D2T2……D2Tm；……Dn距离传感器的数据为：DnT1,DnT2……DnTm；12）通过对步骤11）中采集到的n组距离数据集的计算分析，抽象出外界环境的变化情况：121）以时间为横轴，以距离为纵轴，将原始采集到的n组距离数据数据绘制成n条传感器数据曲线图；122）对每条所述传感器数据曲线图中的相邻数据进行曲线拟合处理，得到n条拟合后的传感器曲线。4.根据权利要求3...

【专利技术属性】
技术研发人员：张雷，
申请(专利权)人：南京阿凡达机器人科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32