本发明专利技术公开了一种图像获取和处理方法、图像获取装置及机器人，该方法包括以下步骤：S1：使线激光器发射出不同亮度的线激光，并通过摄像头获取具有不同亮度的线激光的环境图像；S2：基于具有线激光的环境图像，分别实现视觉定位和障碍物信息识别；其中，所述障碍物信息包括距离信息和方位信息。本申请通过采用亮暗线激光控制的方式，提升摄像头检测效果，减少环境光对定位和避障检测功能的干扰。环境光对定位和避障检测功能的干扰。环境光对定位和避障检测功能的干扰。
【技术实现步骤摘要】
一种图像获取和处理方法、图像获取装置及机器人
[0001]本专利技术涉及智能机器人领域，具体涉及一种图像获取和处理方法、图像获取装置及机器人。
技术介绍
[0002]目前室内机器人定位与避障都是强需求，定位用来更好的对机器人进行规划，避障用来避免障碍物阻碍机器人的运行，使机器人看起来更为智能。目前，市面上的机器人存在通过线激光和摄像头获取环境信息。然而现有的通过线激光进行检测时，都是使线激光器发射出一样亮度的线激光，当机器人处于暗环境时，采用一样亮度的线激光进行检测，摄像头自动曝光会让曝光时间加长，导致激光线严重过曝，不好跟踪，还加大环境光对检测的影响。而现有的方法是采用帧间差分法，采用一帧开一帧关的方式，但是这又会使检测帧率下降一半，降低机器人的检测效率。
技术实现思路
[0003]为解决上述问题，本专利技术提供了一种图像获取和处理方法、图像获取装置及机器人，本申请通过采用亮暗线激光控制的方式，提升摄像头检测效果，减少环境光对定位和避障检测功能的干扰。本专利技术的具体技术方案如下：一种图像获取和处理方法，该方法包括以下步骤：S1：使线激光器发射出不同亮度的线激光，并通过摄像头获取具有不同亮度的线激光的环境图像；S2：基于具有线激光的环境图像，分别实现视觉定位和障碍物信息识别；其中，所述障碍物信息包括距离信息和方位信息。
[0004]进一步地，步骤S1中，使线激光器发射出不同亮度的线激光，并通过摄像头获取具有不同亮度的线激光的环境图像，包括以下步骤：机器人使线激光器的功率在摄像头获取每帧图像的消隐时期进行切换，使摄像头获取的每一帧的环境图像中的线激光的亮度都不同。
[0005]进一步地，步骤S2中，基于具有线激光的环境图像，实现视觉定位，包括以下步骤：获取两帧图像，然后提取第二帧图像中的特征点，并通过获取两张图像时的IMU数据和里程计积分来得到机器人位姿；基于第二帧图像中的特征点和机器人位姿获取第二帧图像中的特征点在第一帧图像上的对极线；在对极线上搜索与第二帧图像中的特征点的特征值匹配的点，得到第一帧图像中对应的特征点；基于两帧图像之间匹配的特征点和机器人位姿，通过最小化重投影误差计算，得到两帧图像之间的视觉定位位姿。
[0006]进一步地，从第二帧图像中选取特征点，包括以下步骤：设置用于存储特征点的容器，然后从第二帧图像中，像素灰度值变化大于设定阈值的位置选取角点的位置选取角点，将选取出来的角点作为第二帧图像中识别特征点，然后将识别到的特征点存储到容器中。
[0007]进一步地，最小化重投影误差计算包括以下步骤：通过两帧图像之间匹配的特征点和机器人位姿进行投影计算，得到进行投影后的特征点的像素值；获取两帧图像之间匹
配的特征点的像素值与进行投影后的特征点的像素值的差值；将差值的和进行最小化处理，得到摄像头位姿参数和特征点的三维空间点的坐标，确定视觉定位位姿，实现视觉定位。
[0008]进一步地，步骤S2中，基于具有线激光的环境图像，获取障碍物的方位信息，包括以下步骤：机器人通过校准来获取摄像头的内参，然后通过摄像头的内参来获取线激光平面相对于摄像头的光平面；机器人对获取的图像中的线激光进行跟踪，当发现线激光不位于地平面时，然后从线激光上以线激光的一端的端点为起点，按照特定的间距选取若干点作为计算点；计算过摄像头的中心点和计算点的直线的直线方程，然后基于直线坐标和所述光平面来获取直线与光平面的交点的三维坐标；根据若干计算点相对应的交点的三维坐标得到障碍物的方位信息。
[0009]进一步地，基于直线方程和所述光平面来获取直线与光平面的交点的三维坐标，包括以下步骤：将所述直线方程转换为参数方程，然后将参数方程代入光平面的方程，得到参数方程的参数，再将参数代入参数方程得到交点的三维坐标。
[0010]进一步地，步骤S2中，基于具有线激光的环境图像，获取障碍物的距离信息，包括以下步骤：提前获取线激光在图像上的位置与机器人和障碍物之间的距离的比例；获取具有线激光的环境图像中线激光；根据线激光在图像上的位置和所述比例来得到机器人与障碍物之间的距离，也就是得到障碍物的距离信息。
[0011]一种图像获取装置，所述装置包括摄像头和线激光器模块，所述摄像头以第一预设角度斜向上设置或者水平朝向机器人正前方前设置，所述线激光器模块位于摄像头的上端，该线激光器模块的中轴线以第二预设角度斜向下设置。
[0012]进一步地，所述线激光器模块包括线激光器和N个信号控制开关，所述信号控制开关之间并联设置，所述线激光器与所述信号控制开关串联设置，所述信号控制开关根据接收的信号来导通或者关闭，使线激光器的功率进行切换；其中，N为大于等于2的自然数。
[0013]一种机器人，所述机器人上设有上述的图像获取装置，所述机器人执行上述的图像获取和处理方法。
[0014]与现有的技术相比，本申请的技术方案通过采用单一摄像头同步实现机器人的定位功能和避障功能，降低机器人生产成本同时降低机器人系统复杂度；采用亮暗线激光控制的方式，提升摄像头检测效果，减少环境光对定位和避障检测功能的干扰。
附图说明
[0015]图1为本专利技术的一种实施例所述的图像获取和处理方法的流程图；图2为本专利技术的一种实施例所述的直线和光平面的连接示意图；图3为本专利技术的一种实施例所述的线激光器模块的电路示意图；图4本专利技术的一种实施例所述的机器人的结构示意图。
具体实施方式
[0016]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行详细描述。应当理解，下面所描述的具体实施例仅用于解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本申请。基于本申请提供
的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0017]在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、操作或部件。在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
[0018]如图1所示，一种图像获取和处理方法，主要是机器人通过一个摄像头获取具有线激光的图像来进行障碍物识别和定位，而移动机器人中还包括IMU模块、里程计等必要的传感器外，还包括用于构建清洁地图的激光雷达等等，这些传感器模块的工作方式和获取的数据跟常规的工作方式和获取的数据一样。该方法包括以下步骤：S1：机器人使线激光器发射出不同亮度的线激光，并通过摄像头获取具有不同亮度的线激光的环境图像；S2：机器人基于具有线激光的环境图像，分别实现视觉定位和障碍物信息识别；其中，所述障碍物信息包括距离信息和方位信息。
[0019]作为其中一种实施例，步骤S1中，机器人使线激光器发射本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像获取和处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：使线激光器发射出不同亮度的线激光，并通过摄像头获取具有不同亮度的线激光的环境图像；S2：基于具有线激光的环境图像，分别实现视觉定位和障碍物信息识别；其中，所述障碍物信息包括距离信息和方位信息。2.根据权利要求1所述的图像获取和处理方法，其特征在于，步骤S1中，使线激光器发射出不同亮度的线激光，并通过摄像头获取具有不同亮度的线激光的环境图像，包括以下步骤：机器人使线激光器的功率在摄像头获取每帧图像的消隐时期进行切换，使摄像头获取的每一帧的环境图像中的线激光的亮度都不同。3.根据权利要求1所述的图像获取和处理方法，其特征在于，步骤S2中，基于具有线激光的环境图像，实现视觉定位，包括以下步骤：获取两帧图像，然后提取第二帧图像中的特征点，并通过获取两张图像时的IMU数据和里程计积分来得到机器人位姿；基于第二帧图像中的特征点和机器人位姿获取第二帧图像中的特征点在第一帧图像上的对极线；在对极线上搜索与第二帧图像中的特征点的特征值匹配的点，得到第一帧图像中对应的特征点；基于两帧图像之间匹配的特征点和机器人位姿，通过最小化重投影误差计算，得到两帧图像之间的视觉定位位姿。4.根据权利要求3所述的图像获取和处理方法，其特征在于，从第二帧图像中选取特征点，包括以下步骤：设置用于存储特征点的容器，然后从第二帧图像中，像素灰度值变化大于设定阈值的位置选取角点的位置选取角点，将选取出来的角点作为第二帧图像中识别特征点，然后将识别到的特征点存储到容器中。5.根据权利要求3所述的图像获取和处理方法，其特征在于，最小化重投影误差计算包括以下步骤：通过两帧图像之间匹配的特征点和机器人位姿进行投影计算，得到进行投影后的特征点的像素值；获取两帧图像之间匹配的特征点的像素值与进行投影后的特征点的像素值的差值；将差值的和进行最小化处理，得到摄像头位姿参数和特征点的三维空间点的坐标，确定视觉定位位姿，实现视觉定位。6.根据权利要求1所述的图像获取和处理方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：赖钦伟，
申请(专利权)人：珠海一微半导体股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。