一种用于机器人控制的意识跟踪识别算法制造技术

本发明专利技术提供了一种用于机器人控制的意识跟踪识别算法，控制机构启动，并通过图像采集机构对机器人目标进行持续跟踪并采集图像；将采集到的图像通过图像预处理机构进行图像预处理；将预处理后的目标图像通过图像分割机构进行分割；将分割后的图像通过图像特征提取机构获得预处理图像；将预处理后的图像通过图像分类机构进行图像分类并识别出目标物。本发明专利技术所述的一种用于机器人控制的意识跟踪识别算法，其算法识别效果好，运行时间短，通过跟踪识别算法对机器人控制目标能有效提高控制效果，从而提高机器人的工作效率。

【技术实现步骤摘要】
一种用于机器人控制的意识跟踪识别算法
本专利技术属于机器人跟踪识别控制领域，尤其是涉及一种用于机器人控制的意识跟踪识别算法。
技术介绍
机器人指能自动运行任务的人造机器设备，包括一切模拟人类行为或思想与模拟其他生物的机械，用以取代或协助人类工作，目标的识别和定位是机器人的首要任务和设计难点，识别和定位的准确性关系到机器人的工作效率。传统的跟踪识别系统是先跟踪后识别，而且跟踪和识别被看作两个完全独立的模块，它们分别采用不同的模型，系统只是只完成简单意义上的跟踪和识别，跟踪的结果就直接影响识别的精度，但识别却不能反过来影响跟踪结果，另外，国内外学者提出了一种基于边缘曲率的方法识别重叠目标，对于轻微遮挡的重叠目标的识别正确率为90.9％。然而，这些研究都是针对静态条件下的，静态识别的方法并不能完全适用于机器人目标在运动过程的动态控制。后经实验证明利用前后图像的相关性能够有效减少图像处理的时间。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术旨在提出一种用于机器人控制的意识跟踪识别算法，以便于机器人控制目标时，不可避免的遇到控制目标重叠、图像处本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于机器人控制的意识跟踪识别算法，其特征在于：包括如下步骤：/n步骤一：将控制机构(1)启动，并通过图像采集机构(2)对机器人目标进行持续跟踪并采集图像；/n步骤二：将采集到的图像输入到图像预处理机构(3)，所述图像预处理机构(3)采用中值滤波算法对机器人的目标图像进行图像预处理；/n步骤三：将预处理后的目标图像通过图像分割机构(4)进行分割；/n步骤四：将分割后的图像通过图像特征提取机构(5)获得预处理图像；/n步骤五：将预处理后的图像输入到图像分类机构(6)，所述图像分类机构(6)采用KNN算法对机器人的目标图像进行图像分类并识别出目标物。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于机器人控制的意识跟踪识别算法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤一：将控制机构(1)启动，并通过图像采集机构(2)对机器人目标进行持续跟踪并采集图像；
步骤二：将采集到的图像输入到图像预处理机构(3)，所述图像预处理机构(3)采用中值滤波算法对机器人的目标图像进行图像预处理；
步骤三：将预处理后的目标图像通过图像分割机构(4)进行分割；
步骤四：将分割后的图像通过图像特征提取机构(5)获得预处理图像；
步骤五：将预处理后的图像输入到图像分类机构(6)，所述图像分类机构(6)采用KNN算法对机器人的目标图像进行图像分类并识别出目标物。


2.根据权利要求1所述的一种用于机器人控制的意识跟踪识别算法，其特征在于：所述控制机构(1)为PLC。


3.根据权利要求1所述的一种用于机器人控制的意识跟踪识别算法，其特征在于：所述图像采集机构(2...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘则，
申请(专利权)人：天津市微卡科技有限公司，
类型：发明
国别省市：天津;12