一种基于激光人体检测高效跟随方法技术

本实发明专利技术公开了一种基于激光人体检测高效跟随方法，包括激光雷达；数据处理装置以及控制装置，控制装置可用于控制机器人运动，激光雷达用于采集环境中的点云信息，点云信息传入数据处理装置，数据处理装置根据事先通过机器学习训练得到的人腿识别模型的人腿识别器进行点云分类，同时，所述数据处理装置可输出备选的人腿信息，本发明专利技术具有对行人检测和识别精确度更高，灵活性更强的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于激光人体检测高效跟随方法
本专利技术涉及人体检测
，特别涉及一种基于激光人体检测高效跟随方法。
技术介绍
中国专利技术专利《基于UWB和激光雷达混合定位的行人跟随系统及方法》(公开号：CN107765220A)提出了一种基于UWB和激光雷达混合定位的行人跟随系统及方法，虽然该方法涉及了利用激光雷达进行人体检测，但是却具有以下的缺点：缺点1：该专利提到通过激光雷达检测人体时需依赖UWB信息，若UWB装置出现故障，则该激光雷达检测人体的功能失效。缺点2：该专利提及激光雷达仅通过UWB信息去筛选每帧激光点云中人腿点云，但实际上因为UWB的特性，受到遮挡后求解出来的数据是不准确的，获取到的人腿点云数据也不一定是准确的，则该方法容易出现误识别。缺点3：该专利没有提及进行人体跟随时涉及到用户后退、用户绕行转弯等情况的处理。另外与本专利技术相近的通过其他传感器实现人体跟随的现有技术也具有以下缺点：缺点1：若使用摄像头采集人体图像并进行识别的技术，在光照不足的场景下容易出现无法识别以及误识别的情况。缺点2：若使用摄像头采集人体图像并进行识别的技术，图像信息比激光雷达丰富，CPU、内存占用率大。缺点3：若使用蓝牙、UWB等外源定位装置，受限于目前的技术水平，该方式的定位精度并不精确，会影响跟随效果。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种对行人检测和识别精确度更高，灵活性更强的基于激光人体检测高效跟随方法。为了解决上述技术问题，本专利技术的技术方案为：一种基于激光人体检测高效跟随方法，包括激光雷达；数据处理装置以及控制装置，所述控制装置可用于控制机器人运动，所述激光雷达用于采集环境中的点云信息，所述点云信息传入数据处理装置，所述数据处理装置根据事先通过机器学习训练得到的人腿识别模型的人腿识别器进行点云分类，同时，所述数据处理装置可输出备选的人腿信息。优选的，所述数据处理装置中设置有跟随控制器，所述跟随控制器根据行人的运动方式控制机器人执行不同的动作。优选的，所述人腿识别器可识别出人体信息，所述人腿识别器将识别出的人体信息传送给运行在所述数据处理装置中的跟随控制器。优选的，所述数据处理装置中还设置有推理模型。采用上述技术方案，由于采用机器学习算法进行人体识别，相较于传统人工设计的模型，通过机器学习训练得到的模型准确率更高，更可靠。采用激光雷达进行人体识别和避障，无须借助其他传感器，系统构成更简洁，制造和维护成本更低。能够实现的跟随控制器，覆盖了各种行人运动行为模式，并针对不同模式都有不同的方式，因此跟随效率更高，机器人跟随动作更灵活。附图说明图1为本专利技术的方法应用示意；图2为本专利技术激光人体检测跟随方法流程示意图。图中，1-激光雷达，2-数据处理装置，3-控制装置。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步说明。在此需要说明的是，对于这些实施方式的说明用于帮助理解本专利技术，但并不构成对本专利技术的限定。此外，下面所描述的本专利技术各个实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。在本实施例中，一种基于激光人体检测高效跟随方法，如图1和图2所示，包括激光雷达；数据处理装置以及控制装置，且控制装置可用于控制机器人运动，激光雷达用于采集环境中的点云信息，点云信息传入数据处理装置，数据处理装置根据事先通过机器学习训练得到的人腿识别模型的人腿识别器进行点云分类，同时，数据处理装置可输出备选的人腿信息。其中，数据处理装置中设置有跟随控制器，跟随控制器根据行人的运动方式控制机器人执行不同的动作。其次，人腿识别器可识别出人体信息，人腿识别器将识别出的人体信息传送给运行在数据处理装置中的跟随控制器。在本实施例中，数据处理装置中还设置有推理模型。激光雷达采集环境中的点云信息，传入到数据处理装置中，数据处理装置根据事先通过机器学习训练得到的人腿识别模型的人腿识别器进行点云分类，并输出备选的人腿信息。具体的，事先采集大量的人腿点云正样本和负样本，输入到机器学习训练器中进行训练，最终可得到一个只需输入点云信息，就可识别出该点云是否是人腿的推理模型，该模型运行在数据处理装置中。行人事先站在激光雷达前方一定距离内，人腿识别器识别出人体信息并传送给运行在数据处理装置的跟随控制器，跟随控制器根据行人的运动方式控制机器人执行不同的动作。当行人前进时，跟随控制器采用包含时变弹性带法的路径规划器进行路径规划，并和行人保持一定距离。包含时变弹性带法的路径规划器可根据行人的位置、周围环境的激光点云数据规划一条无碰路径。当行人后退时，跟随控制器向机器人运动装置后退指令，控制机器人同步后退，当检测到后方一定范围内有障碍物时，机器人将停止后退，避免碰撞。此处的检测后方有无障碍物的传感器不一定用激光雷达，也可以是其他距离传感器。当行人以机器人为中心，绕机器人行走时，跟随控制器向机器人运动装置发出旋转指令，控制机器人同步旋转。具体的，首先求解激光数据帧中的行人位置相对于上一帧的坐标偏差(Δx，Δy)，若Δx＞0，且(角度45°)时，则判定行人为前进行为；若Δx＜0，且(角度45°)，则判定行人为后退行为；若(角度45°)，则判定行人为绕行行为。激光人体检测高效跟随方法的具体流程。本专利技术行人位置的获取方式：基于激光雷达，采用机器学习算法对点云数据进行处理，获得行人的位置信息。本专利技术跟随动作的判断方式：通过比较前后两次行人位置信息，推断出行人的运动模式。判断方式中的阈值设置可根据实际情况设置。本专利技术激光雷达的安装方式：不一定需安装在机器人运动装置上，也可以固定安装在周围的环境中。本专利技术人体检测算法输出结果不一定输入到机器人运动装置中，也可以输出到其他装置，以作他用。以上结合附图对本专利技术的实施方式作了详细说明，但本专利技术不限于所描述的实施方式。对于本领域的技术人员而言，在不脱离本专利技术原理和精神的情况下，对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，仍落入本专利技术的保护范围内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于激光人体检测高效跟随方法，其特征在于：包括激光雷达；数据处理装置以及控制装置，所述控制装置可用于控制机器人运动，所述激光雷达用于采集环境中的点云信息，所述点云信息传入数据处理装置，所述数据处理装置根据事先通过机器学习训练得到的人腿识别模型的人腿识别器进行点云分类，同时，所述数据处理装置可输出备选的人腿信息。/n

【技术特征摘要】
20190917 CN 201921541206X1.一种基于激光人体检测高效跟随方法，其特征在于：包括激光雷达；数据处理装置以及控制装置，所述控制装置可用于控制机器人运动，所述激光雷达用于采集环境中的点云信息，所述点云信息传入数据处理装置，所述数据处理装置根据事先通过机器学习训练得到的人腿识别模型的人腿识别器进行点云分类，同时，所述数据处理装置可输出备选的人腿信息。


2.根据权利要求1所述的一...

【专利技术属性】
技术研发人员：佘元博，
申请(专利权)人：隆博科技常熟有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32