【技术实现步骤摘要】
一种机器人获取深度图像数据的方法及其控制系统
本专利技术涉及机器人领域，具体涉及一种机器人获取深度图像数据的方法及其控制系统。
技术介绍
机器人获取深度图像数据的过程中通常存在过曝光或欠曝光进而造成图像数据失常的情况，目前主要通过机器人预先设定积分时间，但是机器人预先设定积分时间的方法，通常存在不同工作环境的光强不同引起机器人获取的深度图像数据质量参差不齐的情况。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术提供了一种机器人获取深度图像数据的方法及其控制系统，大大提高了机器人获取深度图像数据的工作效率，保证机器人获取深度图像数据的质量。本专利技术的具体技术方案如下：一种机器人获取深度图像数据的方法，其特征在于，机器人获取深度图像数据的方法具体步骤包括如下：机器人基于预先设置的校准信息获取当前工作环境的曝光信息；机器人基于预先设置的校准信息和当前工作环境曝光信息进行积分时间自适应调节；机器人基于调节后的积分时间获取深度图像数据；其中，所述预先设置的校准信息是机器人被设置于标准测试环境时，基于预先选择的采...
【技术保护点】
1.一种机器人获取深度图像数据的方法，其特征在于，机器人获取深度图像数据的方法具体步骤包括如下：/n机器人基于预先设置的校准信息获取当前工作环境的曝光信息；/n机器人基于预先设置的校准信息和当前工作环境曝光信息进行积分时间自适应调节；/n机器人基于调节后的积分时间获取深度图像数据；/n其中，所述预先设置的校准信息是机器人被设置于标准测试环境时，基于预先选择的采样区域进行校准获取的信息；所述预先选择的采样区域是预先从机器人红外光强度图像中选择的限定区域。/n
【技术特征摘要】
1.一种机器人获取深度图像数据的方法，其特征在于，机器人获取深度图像数据的方法具体步骤包括如下：
机器人基于预先设置的校准信息获取当前工作环境的曝光信息；
机器人基于预先设置的校准信息和当前工作环境曝光信息进行积分时间自适应调节；
机器人基于调节后的积分时间获取深度图像数据；
其中，所述预先设置的校准信息是机器人被设置于标准测试环境时，基于预先选择的采样区域进行校准获取的信息；所述预先选择的采样区域是预先从机器人红外光强度图像中选择的限定区域。
2.根据权利要求1所述的机器人获取深度图像数据的方法，其特征在于，所述校准信息的获取具体包括如下步骤：
机器人被设置于标准测试环境中；
依次调节机器人积分时间，机器人采集并储存积分时间和其对应的红外光强度图；
基于采集的红外光强度图和预先选择的采样区域，机器人计算红外光强度图中采样区域内红外光强度中值IR_mid；
基于积分时间和其对应的红外光强度图中采样区域内红外光强度中值IR_mid进行曲线拟合，机器人获取积分时间和红外光强度中值的标准曲线关系式；
基于红外光强度图比较得出曝光效果最佳时的图像，机器人获取并储存曝光效果最佳时的红外光强度中值IR_mid。
3.根据权利要求2所述的机器人获取深度图像数据的方法，其特征在于，所述预先选择的采样区域是基于机器人的不同功能对深度数据有不同的需求，从红外光强度图中选择出符合深度数据需求的区域。
4.根据权利要求2所述的机器人获取深度图像数据的方法，其特征在于，所述机器人获取积分时间和红外光强度中值的标准曲线关系式的具体步骤包括：
机器人选择适当的曲线关系式来拟合反映积分时间Integration_time和其对应的红外光强度图中采样区域内红外光强度中值IR_time两变量间的关系，获得积分时间Integration_time和强度中值IR_mid的标准曲线关系式。
5.根据权利要求2所述的机器人获取深度图像数据的方法，其特征在于，所述机器人获取当前工作环境曝光信息的具体步骤包括如下：
机器人采集当前工作环境实时红外光强度图，计算实时红外光强度图中采样区域内红外光强度中值IR_real;
机器人根据当前工作环境实时红外光强度图中采样区域内红外光强度中值IR_real和当前积分时间在校准信息中的标准曲线关系式中对应的标准强度中值IR_standard，计算当前工作环境缩放系数Scale_factor;
机器人根据校准信息...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄丽颖，赖钦伟，肖刚军，
申请(专利权)人：珠海市一微半导体有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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