一种机器人的控制方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种机器人的控制方法及装置，涉及控制技术领域，可用于金融领域或其他技术领域。所述方法包括：计算深度相机与拍摄目标之间的距离误差；基于预设距离误差校正模型对所述距离误差进行校正，输出距离误差校正结果；根据所述距离误差校正结果对所述原始图像数据进行深度误差标定，并对标定后得到的深度图进行图像处理，得到优化深度图；根据所述优化深度图计算所述深度相机与所述拍摄目标之间的距离值，并根据所述距离值控制承载所述深度相机的机器人向所述拍摄目标进行移动。所述装置执行上述方法。本发明专利技术实施例提供的机器人的控制方法及装置，能够精确计算深度相机与拍摄目标之间的距离值，从而实现对机器人的移动进行精准控制。进行精准控制。进行精准控制。

【技术实现步骤摘要】
一种机器人的控制方法及装置


[0001]本专利技术涉及控制
，具体涉及一种机器人的控制方法及装置。

技术介绍

[0002]随着数字成像技术的发展，相机作为一种传感器被广泛使用与研究。三维深度感知设备作为一种新型的视觉传感器，可实时获取深度图信息，广泛应用在智能汽车、医疗和机器人等领域。ToF(Time of Flight)深度相机通过发射信号和接收信号之间的相位差，间接计算出光的飞行时间，进而计算距离。因而选择将深度相机固定到机器人上，以便于定位机器人的移动距离。
[0003]在ToF深度相机的测量距离过程中，测量结果和测量精度会受到相机系统内部和外界环境等诸多因素的影响，为了获取更高精度的距离信息，对ToF深度相机进行深度标定及优化变得尤为重要，但是，现有技术采用的对ToF深度相机进行深度标定及优化的方法，距离精度还是有待进一步提高。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中的问题，本专利技术实施例提供一种机器人的控制方法及装置，能够至少部分地解决现有技术中存在的问题。
[0005]一方面，本专利技术提出一种机器人的控制方法，包括：
[0006]计算深度相机与拍摄目标之间的距离误差；所述距离误差为所述深度相机拍摄原始图像数据的距离测量值与距离真实值之间的差值；
[0007]基于预设距离误差校正模型对所述距离误差进行校正，输出距离误差校正结果；所述预设距离误差校正模型为包括反映不同像素点差异的影响因子的谐波误差计算模型；
[0008]根据所述距离误差校正结果对所述原始图像数据进行深度误差标定，并对标定后得到的深度图进行图像处理，得到优化深度图；
[0009]根据所述优化深度图计算所述深度相机与所述拍摄目标之间的距离值，并根据所述距离值控制承载所述深度相机的机器人向所述拍摄目标进行移动。
[0010]其中，所述影响因子为像素距离和与所述像素距离对应的模型参数之积；所述像素距离为深度相机拍摄原始图像数据中各像素点分别与图像像素中心点之间的像素距离，相应的，所述基于预设距离误差校正模型对所述距离误差进行校正，包括：
[0011]基于预设距离误差校正模型对与各像素距离分别对应的距离误差进行校正。
[0012]其中，所述对标定后得到的深度图进行图像处理，得到优化深度图，包括：
[0013]对标定后得到的深度图进行滤波处理，得到优化深度图。
[0014]其中，所述拍摄目标为目标客户；相应的，在所述根据所述距离值控制承载所述深度相机的机器人向所述拍摄目标进行移动的步骤之后，所述机器人的控制方法还包括：
[0015]若确定所述机器人移动至目标位置，则控制所述机器人针对所述目标客户执行预设迎宾处理动作。
[0016]其中，在所述控制所述机器人针对所述目标客户执行预设迎宾处理动作的步骤之后，所述机器人的控制方法还包括：
[0017]响应所述目标客户触发的业务办理请求和业务办理方式，提取所述业务办理请求中的语音特征；所述业务办理方式包括语音交互业务办理方式；
[0018]基于预设语音识别模型对所述语音特征进行识别，得到语音识别结果，并控制所述机器人根据所述语音识别结果执行业务办理动作；其中，所述预设语音识别模型为完成训练的自然语音处理模型。
[0019]其中，所述根据所述语音识别结果执行业务办理动作，包括：
[0020]通过显示屏结合语音合成的方式进行业务流程显示及办理。
[0021]其中，所述语音合成的方式为基于序列生成模型的语音合成方式。
[0022]一方面，本专利技术提出一种机器人的控制装置，包括：
[0023]计算单元，用于计算深度相机与拍摄目标之间的距离误差；所述距离误差为所述深度相机拍摄原始图像数据的距离测量值与距离真实值之间的差值；
[0024]校正单元，用于基于预设距离误差校正模型对所述距离误差进行校正，输出距离误差校正结果；所述预设距离误差校正模型为包括反映不同像素点差异的影响因子的谐波误差计算模型；
[0025]标定单元，用于根据所述距离误差校正结果对所述原始图像数据进行深度误差标定，并对标定后得到的深度图进行图像处理，得到优化深度图；
[0026]控制单元，用于根据所述优化深度图计算所述深度相机与所述拍摄目标之间的距离值，并根据所述距离值控制承载所述深度相机的机器人向所述拍摄目标进行移动。
[0027]再一方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，其中，
[0028]所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；
[0029]所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如下方法：
[0030]计算深度相机与拍摄目标之间的距离误差；所述距离误差为所述深度相机拍摄原始图像数据的距离测量值与距离真实值之间的差值；
[0031]基于预设距离误差校正模型对所述距离误差进行校正，输出距离误差校正结果；所述预设距离误差校正模型为包括反映不同像素点差异的影响因子的谐波误差计算模型；
[0032]根据所述距离误差校正结果对所述原始图像数据进行深度误差标定，并对标定后得到的深度图进行图像处理，得到优化深度图；
[0033]根据所述优化深度图计算所述深度相机与所述拍摄目标之间的距离值，并根据所述距离值控制承载所述深度相机的机器人向所述拍摄目标进行移动。
[0034]本专利技术实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，包括：
[0035]所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如下方法：
[0036]计算深度相机与拍摄目标之间的距离误差；所述距离误差为所述深度相机拍摄原始图像数据的距离测量值与距离真实值之间的差值；
[0037]基于预设距离误差校正模型对所述距离误差进行校正，输出距离误差校正结果；所述预设距离误差校正模型为包括反映不同像素点差异的影响因子的谐波误差计算模型；
[0038]根据所述距离误差校正结果对所述原始图像数据进行深度误差标定，并对标定后得到的深度图进行图像处理，得到优化深度图；
[0039]根据所述优化深度图计算所述深度相机与所述拍摄目标之间的距离值，并根据所述距离值控制承载所述深度相机的机器人向所述拍摄目标进行移动。
[0040]本专利技术实施例提供的机器人的控制方法及装置，计算深度相机与拍摄目标之间的距离误差；所述距离误差为所述深度相机拍摄原始图像数据的距离测量值与距离真实值之间的差值；基于预设距离误差校正模型对所述距离误差进行校正，输出距离误差校正结果；所述预设距离误差校正模型为包括反映不同像素点差异的影响因子的谐波误差计算模型；根据所述距离误差校正结果对所述原始图像数据进行深度误差标定，并对标定后得到的深度图进行图像处理，得到优化深度图；根据所述优化深度图计算所述深度相机与所述拍摄目标之间的距离值，并根据所述距离值控制承载所述深度相机的机器人向所述拍摄目标进行移本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器人的控制方法，其特征在于，包括：计算深度相机与拍摄目标之间的距离误差；所述距离误差为所述深度相机拍摄原始图像数据的距离测量值与距离真实值之间的差值；基于预设距离误差校正模型对所述距离误差进行校正，输出距离误差校正结果；所述预设距离误差校正模型为包括反映不同像素点差异的影响因子的谐波误差计算模型；根据所述距离误差校正结果对所述原始图像数据进行深度误差标定，并对标定后得到的深度图进行图像处理，得到优化深度图；根据所述优化深度图计算所述深度相机与所述拍摄目标之间的距离值，并根据所述距离值控制承载所述深度相机的机器人向所述拍摄目标进行移动。2.根据权利要求1所述的机器人的控制方法，其特征在于，所述影响因子为像素距离和与所述像素距离对应的模型参数之积；所述像素距离为深度相机拍摄原始图像数据中各像素点分别与图像像素中心点之间的像素距离，相应的，所述基于预设距离误差校正模型对所述距离误差进行校正，包括：基于预设距离误差校正模型对与各像素距离分别对应的距离误差进行校正。3.根据权利要求1所述的机器人的控制方法，其特征在于，所述对标定后得到的深度图进行图像处理，得到优化深度图，包括：对标定后得到的深度图进行滤波处理，得到优化深度图。4.根据权利要求1所述的机器人的控制方法，其特征在于，所述拍摄目标为目标客户；相应的，在所述根据所述距离值控制承载所述深度相机的机器人向所述拍摄目标进行移动的步骤之后，所述机器人的控制方法还包括：若确定所述机器人移动至目标位置，则控制所述机器人针对所述目标客户执行预设迎宾处理动作。5.根据权利要求4所述的机器人的控制方法，其特征在于，在所述控制所述机器人针对所述目标客户执行预设迎宾处理动作的步骤之后，所述机器人的控制方法还包括：响应所述目...

【专利技术属性】
技术研发人员：卫莉丽，陈永录，韩晔，张翔宇，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：