物体信息确定方法、移动机器人系统及电子设备技术方案

本发明专利技术实施例提供了物体信息确定方法、移动机器人系统及电子设备，应用于机器人技术领域。该方法包括：获取移动机器人在针对目标物体进行环绕运动的过程中，所采集的包含有目标物体的多帧图像；针对每一帧所获取的图像，识别移动机器人在采集该帧图像时，与目标物体之间的相对距离；基于移动机器人在采集各帧图像时与目标物体的相对距离以及在世界坐标系中的位置信息，确定目标物体的轮廓信息。通过本方案，可以确定环境中物体的轮廓信息。可以确定环境中物体的轮廓信息。可以确定环境中物体的轮廓信息。

【技术实现步骤摘要】
物体信息确定方法、移动机器人系统及电子设备


[0001]本专利技术涉及移动机器人
，特别是涉及物体信息确定方法、移动机器人系统及电子设备。

技术介绍

[0002]近年来，随着机器人技术的不断发展，移动机器人在生活中扮演着越来越重要的角色，例如家用或商用的扫地机器人、迎宾机器人等。
[0003]为了避免在移动过程中碰撞物体，避障功能是移动机器人所需实现的基础功能，而避障功能的实现，需要移动机器人能够感知环境中物体的轮廓信息。因此，如何确定环境中物体的轮廓信息是亟需解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例的目的在于提供物体信息确定方法、移动机器人系统及电子设备，以确定环境中物体的轮廓信息。具体技术方案如下：
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供一种物体信息确定方法，所述方法包括：
[0006]获取移动机器人在针对目标物体进行环绕运动的过程中，所采集的包含有所述目标物体的多帧图像；
[0007]针对每一帧所获取的图像，识别所述移动机器人在采集该帧图像时，与所述目标物体之间的相对距离；
[0008]基于所述移动机器人在采集各帧图像时与所述目标物体的相对距离以及在世界坐标系中的位置信息，确定所述目标物体的轮廓信息。
[0009]可选的，所述针对每一帧所获取的图像，识别所述移动机器人在采集该帧图像时，与所述目标物体之间的相对距离，包括：
[0010]针对每一帧所获取的图像，确定该帧图像中的第一像素点与第二像素点，在垂直方向上的像素距离，作为第一距离；其中，所述第一像素点为所述目标物体的底部像素点，所述第二像素点为中心像素点；
[0011]基于所述第一距离和所述移动机器人中相机的第一内外参信息，确定所述移动机器人在采集该帧图像时，与所述目标物体的相对距离。
[0012]可选的，所述第一内外参信息包括：所述相机的垂直视角、所述相机采集图像的图像尺寸以及所述相机的光心高度；
[0013]所述基于所述第一距离和所述移动机器人中相机的第一内外参信息，确定所述移动机器人在采集该帧图像时，与所述目标物体的相对距离，包括：
[0014]基于所述第一距离、该帧图像的垂直分辨率以及所述相机的垂直视角，确定下视线夹角；其中，所述下视线夹角为下视线与所述相机的光轴线之间的夹角，所述下视线为：所述相机的光心与所述目标物体的底部之间的连线；
[0015]基于所述下视线夹角和所述相机的光心高度，计算所述移动机器人在采集该帧图
像时，与所述目标物体的相对距离。
[0016]可选的，所述基于所述第一距离、该帧图像的垂直分辨率以及所述相机的垂直视角，确定下视线夹角，包括：
[0017]计算所述第一距离与所述垂直分辨率的比值，作为第一比值；
[0018]基于所述第一比值和所述垂直视角，确定下视线夹角。
[0019]可选的，所述基于所述第一比值和所述垂直视角，确定下视线夹角，包括：
[0020]计算所述第一比值与所述垂直视角的乘积，作为下视线夹角；或者，
[0021]根据预设的关于各像素点与调整系数之间的对应关系，确定与该帧图像中的指定像素点对应的目标调整系数，并计算所述调整系数与所述第一比值的乘积，作为第二比值，以及计算所述第二比值与所述垂直视角的乘积，作为下视线夹角；其中，所述各像素点为所述相机所采集图像中的像素点，所述指定像素点为从关于所述目标物体的底部像素点中所确定的像素点。
[0022]可选的，所述基于所述下视线夹角和所述相机的光心高度，计算所述移动机器人在采集该帧图像时，与所述目标物体的相对距离，包括：
[0023]采用如下公式计算所述移动机器人在采集该帧图像时，与所述目标物体的相对距离：
[0024]d＝tan(90+k
‑
m)*h
[0025]其中，d为所述相对距离，k为所述光轴线与所述移动机器人的移动平面之间的垂直夹角，m为所述下视线夹角，h为所述相机的光心高度。
[0026]可选的，所述基于所述移动机器人在采集各帧图像时与所述目标物体的相对距离以及在世界坐标系中的位置信息，确定所述目标物体的轮廓信息，包括：
[0027]针对每一帧图像，基于所述移动机器人在采集该帧图像时，在世界坐标系中的位置信息以及与所述目标物体的相对距离，确定所述目标物体的目标边缘点的位置，作为该帧图像对应的边缘位置；其中，所述目标边缘点为所述移动机器人在采集该帧图像时位于所述相机的拍摄范围的边缘点；
[0028]基于各帧图像对应的边缘位置，确定所述目标物体的轮廓信息。
[0029]可选的，所述基于各帧图像对应的边缘位置，确定所述目标物体的轮廓信息，包括：
[0030]将各帧图像对应的边缘位置，作为所述目标物体的轮廓信息；或者，
[0031]对各帧图像对应的边缘位置进行曲线拟合，以得到至少一条拟合曲线，并确定所述至少一条拟合曲线上各点的位置，将所确定的各位置，作为所述目标物体的轮廓信息。
[0032]可选的，在获取移动机器人在针对目标物体进行环绕运动的过程中，所采集的包含有所述目标物体的多帧图像之前，所述方法还包括：
[0033]对所述目标物体进行物体类型识别；
[0034]若所述目标物体的物体类型为待识别类型，则执行所述获取移动机器人在针对目标物体进行环绕运动的过程中，所采集的包含有所述目标物体的多帧图像的步骤；其中，所述待识别类型包括：未知的物体类型或非固定形态的物体类型。
[0035]可选的，所述方法还包括：
[0036]若所述目标物体的物体类型为固定形态的物体类型，则确定预设的与所述目标物
体的物体类型对应的初始信息，作为待利用信息；其中，所述初始信息指示各边缘点的初始位置；
[0037]获取所述移动机器人针对所述目标物体采集的图像，并识别在采集所获取图像时，所述移动机器人与所述目标物体之间的相对距离；
[0038]基于识别到的相对位置，对所述待利用信息所指示的各边缘点的初始位置进行调整，得到所述各边缘点的调整后位置，作为所述目标物体的轮廓信息。
[0039]可选的，所述移动机器人针对所述目标物体进行环绕运动的方式包括：
[0040]在所述移动机器人的相机朝向与所述移动机器人的移动方向无关的情况下，所述移动机器人针对所述目标物体进行持续的环形运动；或，
[0041]在所述移动机器人的相机朝向与所述移动机器人的移动方向相关的情况下，所述移动机器人针对所述目标物体进行多段弧形运动。
[0042]可选的，在所述识别所述移动机器人在采集该帧图像时，与所述目标物体之间的相对距离之后，所述方法还包括：
[0043]基于所述移动机器人在采集该帧图像时与所述目标物体之间的相对距离、第二距离和所述相机的第二内外参信息，确定所述目标物体的高度；
[0044]其中，所述第二距离为：该帧图像中所述目标物体的顶部像素点与该帧图像的中心像素本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种物体信息确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取移动机器人在针对目标物体进行环绕运动的过程中，所采集的包含有所述目标物体的多帧图像；针对每一帧所获取的图像，识别所述移动机器人在采集该帧图像时，与所述目标物体之间的相对距离；基于所述移动机器人在采集各帧图像时与所述目标物体的相对距离以及在世界坐标系中的位置信息，确定所述目标物体的轮廓信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每一帧所获取的图像，识别所述移动机器人在采集该帧图像时，与所述目标物体之间的相对距离，包括：针对每一帧所获取的图像，确定该帧图像中的第一像素点与第二像素点，在垂直方向上的像素距离，作为第一距离；其中，所述第一像素点为所述目标物体的底部像素点，所述第二像素点为中心像素点；基于所述第一距离和所述移动机器人中相机的第一内外参信息，确定所述移动机器人在采集该帧图像时，与所述目标物体的相对距离。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一内外参信息包括：所述相机的垂直视角、所述相机采集该帧图像的图像尺寸以及所述相机的光心高度；所述基于所述第一距离和所述移动机器人中相机的第一内外参信息，确定所述移动机器人在采集该帧图像时，与所述目标物体的相对距离，包括：基于所述第一距离、该帧图像的垂直分辨率以及所述相机的垂直视角，确定下视线夹角；其中，所述下视线夹角为下视线与所述相机的光轴线之间的夹角，所述下视线为：所述相机的光心与所述目标物体的底部之间的连线；基于所述下视线夹角和所述相机的光心高度，计算所述移动机器人在采集该帧图像时，与所述目标物体的相对距离。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一距离、该帧图像的垂直分辨率以及所述相机的垂直视角，确定下视线夹角，包括：计算所述第一距离与所述垂直分辨率的比值，作为第一比值；基于所述第一比值和所述垂直视角，确定下视线夹角。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一比值和所述垂直视角，确定下视线夹角，包括：计算所述第一比值与所述垂直视角的乘积，作为下视线夹角；或者，根据预设的关于各像素点与调整系数之间的对应关系，确定与该帧图像中的指定像素点对应的目标调整系数，并计算所述调整系数与所述第一比值的乘积，作为第二比值，以及计算所述第二比值与所述垂直视角的乘积，作为下视线夹角；其中，所述各像素点为所述相机所采集图像中的像素点，所述指定像素点为从关于所述目标物体的底部像素点中所确定的像素点。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述下视线夹角和所述相机的光心高度，计算所述移动机器人在采集该帧图像时，与所述目标物体的相对距离，包括：采用如下公式计算所述移动机器人在采集该帧图像时，与所述目标物体的相对距离：d＝tan(90+k
‑
m)*h
其中，d为所述相对距离，k为所述光轴线与所述移动机器人的移动平面之间的垂直夹角，m为所述下视线夹角，h为所述相机的光心高度。7.根据权利要求1
‑
6任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述移动机器人在采集各帧图像时与所述目标物体的相对距离以及在世界坐标系中的位置信息，确定所述目标物体的轮廓信息，包括：针对每一帧图像，基于所述移动机器人在采集该帧图像时，在世界坐标系中的位置信息以及与所述目标物体的相对距离，确定所述目标物体的目标边缘点的位置，作为该帧图像对应的边缘位置；其中，所述目标边缘点为所述移动机器人在采集该帧图像时位于所述相机的拍摄范围的边缘点；基于各帧图像对应的边缘位置，确定所述目标物体的轮廓信息。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于各帧图像对应的边缘位置，确定所述目标物体的轮廓信息，包括：将各帧图像对应的边缘位置，作为所述目标物体的轮廓信息；或者，对各帧图像对应的边缘位置进行曲线拟合，以得到至少一条拟合曲线，并确定所述至少一条拟合曲线上各点的位置，将所确定的各位置，作为所述目标物体的轮廓信息。9.根据权利要求1
‑
6任一项所述的方法，其特征在于，在获取移动机器人在...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏辉，蒋海青，
申请(专利权)人：杭州萤石软件有限公司，
类型：发明
国别省市：