基于景深距离的机器人跟随方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种基于景深距离的机器人跟随方法及装置，用于根据对景深距离的判断结果控制机器人的移动。该方法包括：获取跟踪目标的第一景深距离；判断所述第一景深距离是否满足预设跟随条件；如果判断所述第一景深距离满足预设跟随条件，则执行确定机器人的跟随方向，并据其控制机器人移动的操作。本申请解决了由于景深距离的处理能力弱造成的跟随效果差的技术问题。

Robot following method and device based on depth of field distance

The application discloses a robot following method and device based on depth of field distance for controlling the movement of a robot according to the result of judging the depth of field distance. The method includes: obtaining the first depth-of-field distance of the tracking target; determining whether the first depth-of-field distance meets the preset following condition; and performing the operation of determining the following direction of the robot and controlling the movement of the robot according to the first depth-of-field distance if the preset following condition is satisfied. This application solves the technical problem of poor tracking effect due to the weak processing depth of the depth of field.

【技术实现步骤摘要】
基于景深距离的机器人跟随方法及装置
本申请涉及机器人领域，具体而言，涉及一种基于景深距离的机器人跟随方法及装置。
技术介绍
随着机器人领域的快速深入发展，人机交互技术也越来越成为研究的热点之一。其中智能人体跟随是移动机器人领域中主要的研究部分，该技术可以更好的服务用户，提高并完善人机交互的智能性，对用户发出的指令做出有效的应答。目前应用于机器人的跟随方法有多种，例如基于超声波处理、基于红外处理、基于视觉图像处理等。倘若采用超声波处理方法很难确定跟随特定目标，而采用红外处理方法又有很多局限性，如探测距离短、特定目标难确定等问题，使得人体跟踪易受到干扰而跟踪失败。若基于视觉图像处理可以在一定程度上解决上述问题，但是若采用kinect的人体骨骼识别跟随，又会出现骨骼识别慢，中途目标丢失很难重新捕获等问题，而使得跟随效果差。因此，机器人在跟随过程中不能跟随特定目标以及目标获取慢，在一定程度上影响机器人跟随的连续性与平滑性。针对相关技术中景深距离的处理能力弱造成的跟随效果差的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本申请的主要目的在于提供一种基于景深距离的机器人跟随方法及装置，以解决景深距离的处理能力弱造成的跟随效果差的问题。为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种基于景深距离的机器人跟随方法，用于根据对景深距离的判断结果控制机器人的移动。根据本申请的基于景深距离的机器人跟随方法包括：获取跟踪目标的第一景深距离；判断所述第一景深距离是否满足预设跟随条件；如果判断所述第一景深距离满足预设跟随条件，则执行确定机器人的跟随方向，并据其控制机器人移动的操作。进一步的，获取跟踪目标的第一景深距离包括：获取第一视频图像数据；确定所述第一视频图像数据的跟踪目标，其中，所述跟踪目标用于作为机器人的跟随对象；根据所述第一视频图像数据得到所述跟踪目标的第一景深距离，其中，所述第一景深距离用于作为控制机器人的参数。进一步的，确定所述第一视频图像数据的跟踪目标包括：通过kinect追踪所述第一视频图像数据的第一人体图像；对所述第一人体图像按照时间节点排序；选择排序后预设时间节点处的第一人体图像作为所述跟踪目标。进一步的，所述kinect为所述机器人的视觉系统，包括：彩色摄像装置、左摄像装置和右摄像装置。进一步的，根据所述第一视频图像数据得到所述跟踪目标的第一景深距离包括：获取所述第一视频图像数据的第一图像深度信息；根据所述第一图像深度信息提取所述跟踪目标的第一人体深度信息pi(x,y)；根据所述第一人体深度信息pi(x,y)计算所述第一景深距离，其中，n表示目标人体的像素点的个数，d为景深距离。进一步的，还包括：对kinect中的左、右摄像装置执行标定操作；得到左摄像装置中左相机的内参矩阵为：得到右摄像装置中右相机的内参矩阵为：为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种基于景深距离的机器人跟随装置，用于根据对景深距离的判断结果控制机器人的移动。根据本申请的基于景深距离的机器人跟随装置包括：获取单元，用于获取跟踪目标的第一景深距离；判断单元，用于判断所述第一景深距离是否满足预设跟随条件；执行单元，用于如果判断所述第一景深距离满足预设跟随条件，则执行确定机器人的跟随方向，并据其控制机器人移动的操作。进一步的，所述获取单元，包括：图像模块，用于获取第一视频图像数据；确定模块，用于确定所述第一视频图像数据的跟踪目标，其中，所述跟踪目标用于作为机器人的跟随对象；处理模块，用于根据所述第一视频图像数据得到所述跟踪目标的第一景深距离，其中，所述第一景深距离用于作为控制机器人的参数。进一步的，所述确定单元包括：追踪模块，用于通过kinect追踪所述第一视频图像数据的第一人体图像；排序模块，用于对所述第一人体图像按照时间节点排序；选择模块，用于选择排序后预设时间节点处的第一人体图像作为所述跟踪目标。进一步的，所述处理单元包括：深度获取模块，用于获取所述第一视频图像数据的第一图像深度信息；提取模块，用于根据所述第一图像深度信息提取所述跟踪目标的第一人体深度信息pi(x,y)；计算模块，用于根据所述第一人体深度信息pi(x,y)计算所述第一景深距离，其中，n表示目标人体的像素点的个数，d为景深距离。在本申请实施例中，采用判断跟随的方式，通过对景深距离是否满足预设跟随条件的判断，达到了机器人可跟随跟踪目标移动以及自动控制移动方向的目的，从而实现了提升景深距离的处理能力的技术效果，进而解决了由于景深距离的处理能力弱造成的跟随效果差的技术问题。附图说明构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1是根据本申请第一实施例的图像处理方法流程示意图；图2是根据本申请第二实施例的图像处理方法流程示意图；图3是根据本申请第三实施例的图像处理方法流程示意图；图4是根据本申请第四实施例的图像处理方法流程示意图；图5是根据本申请第五实施例的图像处理方法流程示意图；图6是根据本申请第一实施例的图像处理装置结构示意图；图7是根据本申请第二实施例的图像处理装置结构示意图；图8是根据本申请第三实施例的图像处理装置结构示意图；图9是根据本申请第四实施例的图像处理装置结构示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。在本申请中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“中”、“竖直”、“水平”、“横向”、“纵向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系。这些术语主要是为了更好地描述本技术及其实施例，并非用于限定所指示的装置、元件或组成部分必须具有特定方位，或以特定方位进行构造和操作。并且，上述部分术语除了可以用于表示方位或位置关系以外，还可能用于表示其他含义，例如术语“上”在某些情况下也可能用于表示某种依附关系或连接关系。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解这些术语在本专利技术中的具体含义。此外，术语“安装”、“设置”、“设有”、“连接”、“相连”、“套接”应做广义理解。例如，可以是固定连接，可拆卸连接，或整体式构造；可以是机械连接，或电连接；可以是直接相连，或者是通过中间媒介间接相连，又或者是两个装置、元件或组成部分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于景深距离的机器人跟随方法，其特征在于，用于根据对景深距离的判断结果控制机器人的移动，该方法包括：获取跟踪目标的第一景深距离；判断所述第一景深距离是否满足预设跟随条件；如果判断所述第一景深距离满足预设跟随条件，则执行确定机器人的跟随方向，并据其控制机器人移动的操作。

【技术特征摘要】
1.一种基于景深距离的机器人跟随方法，其特征在于，用于根据对景深距离的判断结果控制机器人的移动，该方法包括：获取跟踪目标的第一景深距离；判断所述第一景深距离是否满足预设跟随条件；如果判断所述第一景深距离满足预设跟随条件，则执行确定机器人的跟随方向，并据其控制机器人移动的操作。2.根据权利要求1所述的机器人跟随方法，获取跟踪目标的第一景深距离包括：获取第一视频图像数据；确定所述第一视频图像数据的跟踪目标，其中，所述跟踪目标用于作为机器人的跟随对象；根据所述第一视频图像数据得到所述跟踪目标的第一景深距离，其中，所述第一景深距离用于作为控制机器人的参数。3.根据权利要求2所述的机器人跟随方法，其特征在于，确定所述第一视频图像数据的跟踪目标包括：通过kinect追踪所述第一视频图像数据的第一人体图像；对所述第一人体图像按照时间节点排序；选择排序后预设时间节点处的第一人体图像作为所述跟踪目标。4.根据权利要求3所述的机器人跟随方法，其特征在于，所述kinect为所述机器人的视觉系统，包括：彩色摄像装置、左摄像装置和右摄像装置。5.根据权利要求2所述的机器人跟随方法，其特征在于，根据所述第一视频图像数据得到所述跟踪目标的第一景深距离包括：获取所述第一视频图像数据的第一图像深度信息；根据所述第一图像深度信息提取所述跟踪目标的第一人体深度信息pi(x,y)；根据所述第一人体深度信息pi(x,y)计算所述第一景深距离，其中，n表示目标人体的像素点的个数，d为景深距离。6.根据权利要求1至5中任一项所述的机器人跟随方法，其特征在于，还包括：对kine...

【专利技术属性】
技术研发人员：张伟民，汤月娟，李明珠，
申请(专利权)人：北京理工华汇智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11