目标对象的运动控制方法及相关设备技术

本申请适用于通信技术领域，提供了目标对象的运动控制方法及相关设备。目标对象的运动控制方法包括：获取视觉传感器拍摄的图像信息，图像信息包括地图的图像，以及位于地图上的至少一个目标对象的图像以及障碍物的图像，根据图像信息确定每个目标对象在地图上的位置以及障碍物在地图上的位置，根据每个目标对象在地图上的位置以及障碍物在地图上的位置确定每个目标对象的移动路径，根据移动路径向对应的目标对象发送驱动信号，驱动信号用于驱动对应的目标对象运动。由于图像信息是由视觉传感器采集的，移动路径是由电子设备确定的，因此，目标对象上不用安装复杂装置，从而减小目标对象的体积，进而缩小运动控制系统的体积。

【技术实现步骤摘要】
目标对象的运动控制方法及相关设备
本申请属于通信
，尤其涉及目标对象的运动控制方法及相关设备。
技术介绍
通过控制沙盘上的目标对象的运动，可以实现实际场景的模拟，应用于教学或者产品开发的实验阶段中。目标对象可以是位于沙盘上的小车、人形或者轮式机器人等。现有技术中，目标对象采集障碍物信息，根据障碍物信息以及存储的运动控制程序进行路线规划，在沙盘形成的地图上运动。为了保证目标对象正常运动，目标对象上除了安装驱动装置外，还需要安装摄像头、超声波等传感器，以及中央处理器(CentralProcessingUnit，CPU)、图形处理器(GraphicsProcessingUnit，GPU)等处理器，以及无线网路、蓝牙、红外信号收发机构，因此目标对象的体积较大，成本较高，导致整个运动控制系统的体积较大，不便于演示。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供了目标对象的运动控制方法及相关设备，可以缩小目标对象的体积以及成本，进而缩小运动控制系统的体积。本申请实施例的第一方面提供了一种目标对象的运动控制方法，包括：获取视觉传感器拍摄的图像信息，所述图像信息包括地图的图像，以及位于所述地图上的至少一个目标对象的图像以及障碍物的图像；根据所述图像信息确定每个所述目标对象在所述地图上的位置以及所述障碍物在所述地图上的位置；根据每个所述目标对象在所述地图上的位置以及所述障碍物在所述地图上的位置确定每个所述目标对象的移动路径；根据所述移动路径向对应的目标对象发送驱动信号，所述驱动信号用于驱动所述对应的目标对象运动。在一种可能的实现方式中，所述获取视觉传感器拍摄的图像信息，包括：按照预设周期获取视觉传感器拍摄的图像信息。在一种可能的实现方式中，在所述根据每个所述目标对象在所述地图上的位置以及所述障碍物在所述地图上的位置确定每个所述目标对象的移动路径之前，所述目标对象的运动控制方法还包括：获取编程终端发送的路径规划策略；对应地，所述根据每个所述目标对象在所述地图上的位置以及所述障碍物在所述地图上的位置确定每个所述目标对象的移动路径，包括：根据所述路径规划策略、每个所述目标对象在所述地图上的位置以及所述障碍物在所述地图上的位置确定每个所述目标对象的移动路径。在一种可能的实现方式中，所述根据所述图像信息确定每个所述目标对象在所述地图上的位置以及所述障碍物在所述地图上的位置，包括：根据预设的目标检测模型识别所述图像信息中的地图、目标对象以及障碍物；根据识别出的所述地图、所述目标对象以及所述障碍物，确定每个所述目标对象在所述地图上的位置以及所述障碍物在所述地图上的位置。在一种可能的实现方式中，在所述根据预设的目标检测算法识别所述图像信息中的地图、目标对象以及障碍物之前，所述目标对象的运动控制方法还包括：获取训练样本，采用机器学习的算法对初始目标检测模型进行训练，得到所述目标检测模型，所述训练样本包括预先采集的地图图像、目标对象图像以及障碍物图像。在一种可能的实现方式中，所述地图是实物地图或在显示屏上显示的虚拟地图。本申请实施例的第二方面提供了一种目标对象的运动控制装置，包括：获取模块，用于获取视觉传感器拍摄的图像信息，所述图像信息包括地图的图像，以及位于所述地图上的至少一个目标对象的图像以及障碍物的图像；确定模块，用于根据所述图像信息确定每个所述目标对象在所述地图上的位置以及所述障碍物在所述地图上的位置；规划模块，用于根据每个所述目标对象在所述地图上的位置以及所述障碍物在所述地图上的位置确定每个所述目标对象的移动路径；驱动模块，用于根据所述移动路径向对应的目标对象发送驱动信号，所述驱动信号用于驱动所述对应的目标对象运动。在一种可能的实现方式中，所述获取模块具体用于：按照预设周期获取视觉传感器拍摄的图像信息。在一种可能的实现方式中，所述获取模块还用于：获取编程终端发送的路径规划策略；对应地，所述规划模块具体用于：根据所述路径规划策略、每个所述目标对象在所述地图上的位置以及所述障碍物在所述地图上的位置确定每个所述目标对象的移动路径。在一种可能的实现方式中，所述确定模块具体用于：根据预设的目标检测模型识别所述图像信息中的地图、目标对象以及障碍物；根据识别出的所述地图、所述目标对象以及所述障碍物，确定每个所述目标对象在所述地图上的位置以及所述障碍物在所述地图上的位置。在一种可能的实现方式中，所述目标对象的运动控制装置还包括训练模块，所述训练模块用于：获取训练样本，采用机器学习的算法对初始目标检测模型进行训练，得到所述目标检测模型，所述训练样本包括预先采集的地图图像、目标对象图像以及障碍物图像。在一种可能的实现方式中，所述地图是实物地图或在显示屏上显示的虚拟地图。本申请实施例的第三方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的目标对象的运动控制方法。本申请实施例的第四方面提供了一种目标对象的运动控制系统，包括至少一个目标对象、视觉传感器以及如上述第三方面所述的电子设备。本申请实施例的第五方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的目标对象的运动控制方法。本申请实施例的第六方面提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的目标对象的运动控制方法。本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：电子设备获取视觉传感器拍摄的图像信息，图像信息包括地图的图像，以及位于地图上的至少一个目标对象的图像以及障碍物的图像，根据图像信息确定每个目标对象在地图上的位置以及障碍物在地图上的位置，根据每个目标对象在地图上的位置以及障碍物在地图上的位置确定每个目标对象的移动路径，根据移动路径向对应的目标对象发送驱动信号，驱动信号用于驱动对应的目标对象运动。由于图像信息是由视觉传感器采集的，移动路径是由电子设备确定的，因此，目标对象上不用安装图像采集的装置、用于接收图像的信号收发装置以及用于规划移动路径的处理器，从而减小目标对象的体积，进而缩小运动控制系统的体积。且由于移动路径是由电子设备确定的，电子设备可以同时控制多个目标对象运动，进一步缩小运动控制系统的体积，从而方便演示。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。图1是本申请实施例提供的目标对象的运动控制系统的示意图；图2是本申请实施例提供的目标对象的运动控制方法的实现流程示意图；图3是本申请实施例提供的目标对象的运动控制装置的示意图；图4是本申请实施例提供的电子设备的结构本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标对象的运动控制方法，应用于电子设备，其特征在于，包括：/n获取视觉传感器拍摄的图像信息，所述图像信息包括地图的图像，以及位于所述地图上的至少一个目标对象的图像以及障碍物的图像；/n根据所述图像信息确定每个所述目标对象在所述地图上的位置以及所述障碍物在所述地图上的位置；/n根据每个所述目标对象在所述地图上的位置以及所述障碍物在所述地图上的位置确定每个所述目标对象的移动路径；/n根据所述移动路径向对应的目标对象发送驱动信号，所述驱动信号用于驱动所述对应的目标对象运动。/n

【技术特征摘要】
1.一种目标对象的运动控制方法，应用于电子设备，其特征在于，包括：
获取视觉传感器拍摄的图像信息，所述图像信息包括地图的图像，以及位于所述地图上的至少一个目标对象的图像以及障碍物的图像；
根据所述图像信息确定每个所述目标对象在所述地图上的位置以及所述障碍物在所述地图上的位置；
根据每个所述目标对象在所述地图上的位置以及所述障碍物在所述地图上的位置确定每个所述目标对象的移动路径；
根据所述移动路径向对应的目标对象发送驱动信号，所述驱动信号用于驱动所述对应的目标对象运动。


2.如权利要求1所述的目标对象的运动控制方法，其特征在于，所述获取视觉传感器拍摄的图像信息，包括：
按照预设周期获取视觉传感器拍摄的图像信息。


3.如权利要求1所述的目标对象的运动控制方法，其特征在于，在所述根据每个所述目标对象在所述地图上的位置以及所述障碍物在所述地图上的位置确定每个所述目标对象的移动路径之前，所述目标对象的运动控制方法还包括：
获取编程终端发送的路径规划策略；
对应地，所述根据每个所述目标对象在所述地图上的位置以及所述障碍物在所述地图上的位置确定每个所述目标对象的移动路径，包括：
根据所述路径规划策略、每个所述目标对象在所述地图上的位置以及所述障碍物在所述地图上的位置确定每个所述目标对象的移动路径。


4.如权利要求1所述的目标对象的运动控制方法，其特征在于，所述根据所述图像信息确定每个所述目标对象在所述地图上的位置以及所述障碍物在所述地图上的位置，包括：
根据预设的目标检测模型识别所述图像信息中的地图、目标对象以及障碍物；
根据识别出的所述地图、所述目标对象以及所述障碍物，确定每个所述目标对象在所述地图上的位置以及所述障碍物在所...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩金伯，李开，吴成琳，
申请(专利权)人：深圳市优必选科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44