一种基于多传感器的人体跟随方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多传感器的人体跟随方法，其属于机器人领域的技术，包括：步骤S1，通过图像采集模块获得环境图像，以及通过激光雷达获得激光数据点；步骤S2，判断融合图像中是否存在人体；步骤S3，判断人体是否为跟踪目标；步骤S4，判断环境图像中是否存在所述跟踪目标；步骤S5，判断所述环境图像中是否存在所述人体；步骤S6，获得所述跟踪目标的当前位置；步骤S7，判断跟踪目标是否满足第一跟踪条件；步骤S8，判断环境图像中的所述人体是否满足第二跟踪条件；步骤S9，所述移动机器人跟随所述跟踪目标。该技术方案的有益效果是：本发明专利技术根据多种传感器达来识别跟踪目标，并能够对跟踪目标进行精确的定位，从而根据跟踪目标的位置进行跟随。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多传感器的人体跟随方法
本专利技术涉及的是一种机器人领域的技术，具体是一种基于多传感器的人体跟随方法。
技术介绍
移动机器人的研究始于20世纪60年代末期，移动机器人是迅速发展起来的一种综合技术，集成了计算机、电子、自动控制以及人工智能等多学科的最新研究成果。移动机器人主要是利用多传感器融合技术获取机器人自身及其所处环境中的各种信息，并将这些信息综合起来进行融合分析处理，从而使得机器人能够实时了解当前的自身及外部环境，并实时做出运动控制决策，实现躲避障碍物和寻找最优路径，进行自主移动和路径跟踪等基本功能。根据移动机器人从环境感知到行为控制过程的特点，可以把系统分为感知、数据处理、路径规划与运动控制四部分，这四部分又可分为多个相互协调的子模块。随着传感器技术的不断突破和信息科技的高速发展，机器人相关技术被广泛而深入的研究。机器人已经被广泛应用与各行各业，并开始走入寻常百姓家。在很多场景中，例如家庭环境，希望机器人具有自主跟随人体的能力，既省去了控制机器人的繁琐，也可以体现机器人与人的交流互动。目前人体跟随技术主要分两种，一种是依靠人体佩戴信号发射装置，机器人通过定位信号源来定位人体位置；另一种是通过传感器直接检测人体。使用佩戴式信号发射装置的人体跟随方案虽然技术简单，但需要被跟随的人佩戴一个额外的装置，比较不方便，跟随其他人时需要重新佩戴该装置，不具有通用性。现有的使用传感器进行人体跟随的方案主要通过检测人脸、头肩或人体骨骼等，计算出人体的方向和距离，进而控制机器人移动跟随。这种方案有两个缺点：首先，单一传感器往往有很多限制，例如深度相机的视野角很小，当机器人离目标人体很近时，人体的横向走动或转弯很容易超出相机的视野；激光雷达的有效检测距离与角分辨率有关，角分辨率越小，打到人体或人腿的激光点越多，有效检测距离越远，但激光雷达也越昂贵，而且激光检测人体的准确度远不及视觉，很容易将障碍杂物等检测成人体；所以使用单一的传感器易导致机器人跟丢或跟错。其次，现有的方案往往只是通过传感器计算出人体的位置，然后控制机器人到达预定位置，这种方式对于同时有多个人体时往往会失效或极易跟错，对于人体被短暂遮挡、检测丢失、多个人体交叉等情况亦无法处理。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术存在的上述不足，提出一种基于多传感器的人体跟随方法。本专利技术根据多种传感器达来识别跟踪目标，并能够对跟踪目标进行精确的定位，从而根据跟踪目标的位置进行跟随。本专利技术是通过以下技术方案实现的：本专利技术涉及一种基于多传感器的人体跟随方法，其中，应用于移动机器人，所述移动机器人设有一图像采集模块和一激光雷达；还包括以下步骤：步骤S1，通过所述图像采集模块获得当前时刻的环境图像，以及通过所述激光雷达获得当前时刻的激光数据点；步骤S2，获得根据所述环境图像和所述激光数据点融合形成的一融合图像，并判断所述融合图像中是否存在人体：若存在所述人体，则进行步骤S3；若不存在所述人体，则返回步骤S1；步骤S3，根据所述融合图像判断所述人体是否为跟踪目标：若是，则转向步骤S4；若否，则转向步骤S5；步骤S4，判断所述环境图像中是否存在所述跟踪目标：若是，则转向步骤S6；若否，则转向步骤S7；步骤S5，判断所述环境图像中是否存在所述人体：若是，则转向步骤S8；若否，则返回步骤S1；步骤S6，根据所述融合图像获得所述跟踪目标的当前位置，随后转向步骤S9；步骤S7，判断所述跟踪目标是否满足第一跟踪条件：若是，根据所述融合图像获得所述跟踪目标的当前位置，随后转向步骤S9；若否，则返回步骤S1；步骤S8，判断所述环境图像中的所述人体是否满足第二跟踪条件：若是，则以所述融合图像中的所述人体作为跟踪目标，并根据所述融合图像获得所述跟踪目标的当前位置，随后转向步骤S9；若否，则返回步骤S1；步骤S9，所述移动机器人根据所述跟踪目标的当前位置跟随所述跟踪目标。优选的，该基于多传感器的人体跟随方法，其中，每一所述跟踪目标赋予一唯一的识别ID。优选的，该基于多传感器的人体跟随方法，其中，在所述步骤S7中，当所述跟踪目标不满足所述第一跟踪条件时，在返回步骤S1之前释放所述跟踪目标并删除所述跟踪目标的所述识别ID。优选的，该基于多传感器的人体跟随方法，其中，在所述步骤S7中，所述第一跟踪条件为：所述跟踪目标的当前位置与所述跟踪目标在上一时刻的位置之间的距离小于一预设值。优选的，该基于多传感器的人体跟随方法，其中，在所述步骤S8中，所述第二跟踪条件为：在所述当前时刻之前的一预设时段内的所述环境图像中均存在所述人体。优选的，该基于多传感器的人体跟随方法，其中，获得所述跟踪目标的所述当前位置后通过一卡尔曼滤波器对所述当前位置进行校正。优选的，该基于多传感器的人体跟随方法，其中，在所述步骤S5中，根据一图像识别模型识别所述环境图像中的所述人体。优选的，该基于多传感器的人体跟随方法，其中，所述图像识别模型为人脸检测模型、头肩模型或卷积神经网络模型。上述技术方案的有益效果是：本专利技术根据多种传感器达来识别跟踪目标，并能够对跟踪目标进行精确的定位，从而根据跟踪目标的位置进行跟随。附图说明图1为本专利技术的较佳的实施例中，一种基于多传感器的人体跟随方法流程示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步说明，但不作为本专利技术的限定。本实施例涉及一种基于多传感器的人体跟随方法，通过多个传感器来识别所要跟随的人体。人体跟随方法应用于移动机器人，移动机器人中设有图像采集模块以及激光雷达，图像采集模块用于采集当前环境的环境图像，激光雷达用于获得当前环境的激光数据点。图像采集模块可以为普通的相机，也可以为深度相机。如图1所示，本实施例中的人体跟随方法，包括以下步骤：步骤S1，通过所述图像采集模块获得当前时刻的环境图像，以及通过所述激光雷达获得当前时刻的激光数据点。通过移动机器人上设有的图像采集模块采集当前环境的当前时刻的环境图像。通过移动机器人上设有的激光雷达采集当前环境的当前时刻的激光数据点，当前时刻的环境图像和激光数据点相对应。步骤S2，获得根据所述环境图像和所述激光数据点融合形成的一融合图像，并判断所述融合图像中是否存在人体：若存在所述人体，则进行步骤S3；若不存在所述人体，则返回步骤S1。只要环境图像和激光数据点中一者存在人体，则融合图像中也必然存在人体。对环境图像和激光数据点进行融合，通过一融合图像识别模型来识别所述融合图像中的是否存在所述人体。若存在所述人体则进行步骤S3，即判断所述人体是否为跟踪目标。若不存在所述人体，说明移动机器人的环境中不存在人体，则回到步骤S1进行重新的检测。步骤S3，根据所述融合图像判断所述人体是否为跟踪目标：若是，则转向步骤S4；若否，则转向步骤S5。所述移动机器人中储存有跟踪目标的特征以及跟踪目标的识别ID。提取融合图像中的人体的特本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多传感器的人体跟随方法，应用于移动机器人，其特征在于，所述移动机器人设有一图像采集模块和一激光雷达；还包括以下步骤：步骤S1，通过所述图像采集模块获得当前时刻的环境图像，以及通过所述激光雷达获得当前时刻的激光数据点；步骤S2，获得根据所述环境图像和所述激光数据点融合形成的一融合图像，并判断所述融合图像中是否存在人体：若存在所述人体，则进行步骤S3；若不存在所述人体，则返回步骤S1；步骤S3，根据所述融合图像判断所述人体是否为跟踪目标：若是，则转向步骤S4；若否，则转向步骤S5；步骤S4，判断所述环境图像中是否存在所述跟踪目标：若是，则转向步骤S6；若否，则转向步骤S7；步骤S5，判断所述环境图像中是否存在所述人体：若是，则转向步骤S8；若否，则返回步骤S1；步骤S6，根据所述融合图像获得所述跟踪目标的当前位置，随后转向步骤S9；步骤S7，判断所述跟踪目标是否满足第一跟踪条件：若是，根据所述融合图像获得所述跟踪目标的当前位置，随后转向步骤S9；若否，则返回步骤S1；步骤S8，判断所述环境图像中的所述人体是否满足第二跟踪条件：若是，则以所述融合图像中的所述人体作为跟踪目标，并根据所述融合图像获得所述跟踪目标的当前位置，随后转向步骤S9；若否，则返回步骤S1；步骤S9，所述移动机器人根据所述跟踪目标的当前位置跟随所述跟踪目标。...

【技术特征摘要】
2018.02.28 CN 20181016928981.一种基于多传感器的人体跟随方法，应用于移动机器人，其特征在于，所述移动机器人设有一图像采集模块和一激光雷达；还包括以下步骤：步骤S1，通过所述图像采集模块获得当前时刻的环境图像，以及通过所述激光雷达获得当前时刻的激光数据点；步骤S2，获得根据所述环境图像和所述激光数据点融合形成的一融合图像，并判断所述融合图像中是否存在人体：若存在所述人体，则进行步骤S3；若不存在所述人体，则返回步骤S1；步骤S3，根据所述融合图像判断所述人体是否为跟踪目标：若是，则转向步骤S4；若否，则转向步骤S5；步骤S4，判断所述环境图像中是否存在所述跟踪目标：若是，则转向步骤S6；若否，则转向步骤S7；步骤S5，判断所述环境图像中是否存在所述人体：若是，则转向步骤S8；若否，则返回步骤S1；步骤S6，根据所述融合图像获得所述跟踪目标的当前位置，随后转向步骤S9；步骤S7，判断所述跟踪目标是否满足第一跟踪条件：若是，根据所述融合图像获得所述跟踪目标的当前位置，随后转向步骤S9；若否，则返回步骤S1；步骤S8，判断所述环境图像中的所述人体是否满足第二跟踪条件：若是，则以所述融合图像中的所述人体作为跟踪目标，并根据所述融合图像获得所述跟踪目标的当...

【专利技术属性】
技术研发人员：都业贵，罗方龙，许少强，
申请(专利权)人：弗徕威智能机器人科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31