本发明专利技术提供了一种人体目标的跟踪方法及装置、机器人，该方法包括：获取人体目标在当前时间的深度图像和普通图像；对深度图像进行处理，得到对应的深度图像跟踪信息；对普通图像进行处理，得到对应的普通图像跟踪信息；根据深度图像跟踪信息和普通图像跟踪信息综合确定本次跟踪信息，根据有效的本次跟踪信息更新人体目标跟踪信息；根据人体目标跟踪信息对人体目标进行跟踪；其中，若深度图像跟踪信息检测到人体，但普通图像跟踪信息未检测到人体，则认为深度相机检测到的人体是虚假的，本次跟踪信息无效。本发明专利技术提高了人体识别的精度，减少了跟踪过程中跟踪目标出错的情况，优化了运动处理，避免了运动中出现卡顿或死锁的情况。避免了运动中出现卡顿或死锁的情况。避免了运动中出现卡顿或死锁的情况。
【技术实现步骤摘要】
一种人体目标的跟踪方法及装置、机器人
[0001]本专利技术涉及目标跟踪领域，尤指一种人体目标的跟踪方法及装置、机器人。
技术介绍
[0002]目前，机器人跟踪人体目标常借助于机器人身上的深度相机来探测人体骨骼，在识别出人体目标后，深度相机能够提供人体骨骼各个重要关节节点的点云数据(即三维位置信息)，根据某个关节的三维位置信息可以计算出该关节与深度相机的间距和偏向角度。然后机器人下发指令给运动控制模块，进行行进和或旋转的动作，从而控制机器人的行走。但深度相机在面对具有光滑表面的物体，如光滑镜面的大门，铝合金制光滑材质的门框等，由于光的反射作用常出现错误识别出骨骼的情况，从而导致机器人撞上门框等跟踪异常。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的是提供一种人体目标的跟踪方法及装置、机器人，用于解决深度相机在面对光滑表面的物体易出现识别错误，从而导致机器人跟踪异常的问题。
[0004]本专利技术提供的技术方案如下：
[0005]一种人体目标的跟踪方法，包括：获取人体目标在当前时间的深度图像和普通图像；对所述深度图像进行处理，得到对应的深度图像跟踪信息；
[0006]对所述普通图像进行处理，得到对应的普通图像跟踪信息；
[0007]根据所述深度图像跟踪信息和普通图像跟踪信息综合确定本次跟踪信息，根据有效的本次跟踪信息更新人体目标跟踪信息；
[0008]根据所述人体目标跟踪信息对所述人体目标进行跟踪；
[0009]其中，所述的根据所述深度图像跟踪信息和普通图像跟踪信息综合确定本次跟踪信息包括：
[0010]若所述深度图像跟踪信息检测到人体，但所述普通图像跟踪信息未检测到人体，则认为所述深度相机检测到的人体是虚假的，本次跟踪未检测到人体，本次跟踪信息无效。
[0011]在一些实施例中，所述深度图像跟踪信息包括所述人体目标相对所述机器人的第一距离和第一角度信息；所述普通图像跟踪信息包括所有检测到的人体相对所述机器人的第二角度信息；
[0012]所述的根据所述深度图像跟踪信息和普通图像跟踪信息综合确定本次跟踪信息还包括：
[0013]若所述深度图像跟踪信息和所述普通图像跟踪信息都检测到人体，则比较所述第一角度信息与所有的所述第二角度信息；
[0014]若存在一个第二角度信息与所述第一角度信息的偏差在预设偏差范围内，则认为本次跟踪所述深度相机检测到的人体是存在的，本次跟踪信息有效，并根据所述深度图像跟踪信息得到本次跟踪信息。
[0015]在一些实施例中，对所述深度图像进行处理，得到对应的深度图像跟踪信息，包
括：若所述深度图像存在多个人体，且已确定需要跟踪的人体目标，则从已存储的所述人体目标跟踪信息中获取所述人体目标的最新位置信息，从所述深度图像中选择距离所述人体目标的最新位置信息在预设位置范围内的人体作为分析对象，根据所述分析对象的分析结果得到对应的深度图像跟踪信息。
[0016]在一些实施例中，所述的从所述深度图像中选择距离所述人体目标的最新位置信息在预设位置范围内的人体作为分析对象，包括：
[0017]从所述人体目标跟踪信息中获取所述人体目标的跟踪节点的三维位置信息，将其作为参考位置信息；
[0018]获取所述深度图像中每个人体的跟踪节点的三维位置信息；
[0019]遍历所述深度图像中每个人体的跟踪节点的三维位置信息，将其与所述参考位置信息按预设规则进行比较，选择距离所述参考位置信息在预设位置范围内的人体作为分析对象。
[0020]在一些实施例中，所述预设规则为：
[0021]若所述人体的跟踪节点相对所述参考位置信息在垂向的变化在预设位置范围内，且所述人体的跟踪节点相对所述参考位置信息在前后方向的变化在预设位置范围内，则将所述人体作为分析对象。
[0022]在一些实施例中，对所述深度图像进行处理，得到对应的深度图像跟踪信息，还包括：
[0023]若所述深度图像存在多个人体，但尚未确定需要跟踪的人体目标，则从所述深度图像中选择执行预定手势的人体或选择距离所述机器人最近的人体作为人体目标，并根据所述人体目标的分析结果得到对应的深度图像跟踪信息。
[0024]在一些实施例中，对所述普通图像进行处理，得到对应的普通图像跟踪信息，包括：若所述普通图像存在多个人体，则获取每个人体相对所述机器人的第二角度信息，并根据所有第二角度信息得到对应的普通图像跟踪信息。
[0025]在一些实施例中，所述人体目标跟踪信息包括所述人体目标相对所述机器人的第一距离和第一角度信息；
[0026]根据所述人体目标跟踪信息对所述人体目标进行跟踪包括：
[0027]比较本次的人体目标跟踪信息的第一角度信息与上一次的人体目标跟踪信息的第一角度信息；
[0028]若两个第一角度信息之差超过偏向阈值，则机器人进行旋转操作；
[0029]比较本次的人体目标跟踪信息的第一距离与上一次的人体目标跟踪信息的第一距离；
[0030]若两个第一距离之差不超过距离阈值，则不进行新的行进处理，保持原有的行进处理。
[0031]本专利技术还提供一种人体目标的跟踪装置，包括：
[0032]图像获取模块，用于获取人体目标在当前时间的深度图像和普通图像；
[0033]深度图像处理模块，用于对所述深度图像进行处理，得到对应的深度图像跟踪信息；
[0034]普通图像处理模块，用于对所述普通图像进行处理，得到对应的普通图像跟踪信
息；
[0035]综合确定模块，用于根据所述深度图像跟踪信息和所述普通图像跟踪信息综合确定本次跟踪信息，根据有效的本次跟踪信息更新人体目标跟踪信息；
[0036]运动处理模块，用于根据所述人体目标跟踪信息对所述人体目标进行跟踪；
[0037]所述综合确定模块，还用于若所述深度图像跟踪信息检测到人体，但所述普通图像跟踪信息未检测到人体，则认为所述深度相机检测到的人体是虚假的，本次跟踪未检测到人体，本次跟踪信息无效。
[0038]本专利技术还提供一种机器人，包括用于获取深度图像的深度相机、用于获取普通图像的普通相机和跟踪装置；所述跟踪装置用于执行前述的人体目标的跟踪方法。
[0039]与现有技术相比，本专利技术所提供的一种人体目标的跟踪方法及装置、机器人，至少能够带来以下有益效果：
[0040]1、本专利技术通过在机器人上增设普通相机，利用普通相机识别人体并估算人体与机器人的偏向角度，辅助深度相机的跟踪结果，提高了人体识别的精度，有效改善了深度相机因为红外反射造成的人体识别错误，从而导致“撞门”等怪异现象。
[0041]2、本专利技术根据人体目标在短时间的位置变化的有限性，通过判断数据的连续性，减少了跟踪特定人体过程中跟错的情况出现。
[0042]3、本专利技术优化了运动处理，对前后两次的人体目标跟踪信息进行比较，若人体目标的位置变化较小，则不进行新的旋转或行进操作，避免了运动中出现卡顿或进入死锁状态。<本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种人体目标的跟踪方法，其特征在于，包括：获取人体目标在当前时间的深度图像和普通图像；对所述深度图像进行处理，得到对应的深度图像跟踪信息；对所述普通图像进行处理，得到对应的普通图像跟踪信息；根据所述深度图像跟踪信息和普通图像跟踪信息综合确定本次跟踪信息，根据有效的本次跟踪信息更新人体目标跟踪信息；根据所述人体目标跟踪信息对所述人体目标进行跟踪；其中，所述的根据所述深度图像跟踪信息和普通图像跟踪信息综合确定本次跟踪信息包括：若所述深度图像跟踪信息检测到人体，但所述普通图像跟踪信息未检测到人体，则认为所述深度相机检测到的人体是虚假的，本次跟踪未检测到人体，本次跟踪信息无效。2.根据权利要求1所述的人体目标的跟踪方法，其特征在于，所述深度图像跟踪信息包括所述人体目标相对所述机器人的第一距离和第一角度信息；所述普通图像跟踪信息包括所有检测到的人体相对所述机器人的第二角度信息；所述的根据所述深度图像跟踪信息和普通图像跟踪信息综合确定本次跟踪信息还包括：若所述深度图像跟踪信息和所述普通图像跟踪信息都检测到人体，则比较所述第一角度信息与所有的所述第二角度信息；若存在一个第二角度信息与所述第一角度信息的偏差在预设偏差范围内，则认为本次跟踪所述深度相机检测到的人体是存在的，本次跟踪信息有效，并根据所述深度图像跟踪信息得到本次跟踪信息。3.根据权利要求1所述的人体目标的跟踪方法，其特征在于，对所述深度图像进行处理，得到对应的深度图像跟踪信息，包括：若所述深度图像存在多个人体，且已确定需要跟踪的人体目标，则从已存储的所述人体目标跟踪信息中获取所述人体目标的最新位置信息，从所述深度图像中选择距离所述人体目标的最新位置信息在预设位置范围内的人体作为分析对象，根据所述分析对象的分析结果得到对应的深度图像跟踪信息。4.根据权利要求3所述的人体目标的跟踪方法，其特征在于，所述的从所述深度图像中选择距离所述人体目标的最新位置信息在预设位置范围内的人体作为分析对象，包括：从所述人体目标跟踪信息中获取所述人体目标的跟踪节点的三维位置信息，将其作为参考位置信息；获取所述深度图像中每个人体的跟踪节点的三维位置信息；遍历所述深度图像中每个人体的跟踪节点的三维位置信息，将其与所述参考位置信息按预设规则进行比较，选择距离所述参考位置信息在预设位置范围内的人体作为分析对象。5.根据权利要求4所述的人体目标的跟踪方法，其特征在于，所述预设规则为：若所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：程星，
申请(专利权)人：南京阿凡达机器人科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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