基于测试地图重建vrep场景的方法及软硬件协同测试平台技术

本发明专利技术公开一种基于测试地图重建vrep场景的方法及软硬件协同测试平台，S1：获取具有房子轮廓的测试地图，然后对获取的测试地图进行图像转化，来得到具有房子轮廓的二值图；S2：对二值图进行图像处理来去除二值图中的噪点，然后通过对去噪点后的二值图进行轮廓查找来获取二值图中的房子的外部轮廓；S3：对二值图中的房子的外部轮廓进行形态学处理来获取二值图中的房子的内部轮廓，然后合并外部轮廓和内部轮廓；S4：通过内部轮廓与外部轮廓合并后的轮廓数据和测试地图的分辨率来构建vrep场景。通过测试地图就可以快速重建出vrep测试场景，简单，方便，快速。快速。快速。

【技术实现步骤摘要】
基于测试地图重建vrep场景的方法及软硬件协同测试平台


[0001]本专利技术涉及机器人测试
，涉及一种基于测试地图重建vrep场景的方法及软硬件协同测试平台。

技术介绍

[0002]基于vrep的软硬件协同测试平台目前在智能机器人测试领域内广泛的使用中，但是随着测试的需求递增，对于测试的场景（家居和办公环境）的需求也在快速递增。随之而来的问题是，这样的测试场景在哪里能获取，怎么样获取比较快，怎么样的场景才是更切合客户日常使用的。而且目前没有从测试地图重建 vrep 测试场景的方法。

技术实现思路

[0003]为了解决上述技术缺陷，本专利技术技术方案公开一种基于测试地图重建vrep场景的方法及软硬件协同测试平台，本申请通过测试地图就可以快速重建出vrep测试场景，简单，方便，快速。具体的技术方案如下：一种基于测试地图重建vrep场景的方法，该方法包括以下步骤：S1：获取具有房子轮廓的测试地图，然后对获取的测试地图进行图像转化，来得到具有房子轮廓的二值图；S2：对二值图进行图像处理来去除二值图中的噪点，然后通过对去噪点后的二本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于测试地图重建vrep场景的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：获取具有房子轮廓的测试地图，然后对获取的测试地图进行图像转化，来得到具有房子轮廓的二值图；S2：对二值图进行图像处理来去除二值图中的噪点，然后通过对去噪点后的二值图进行轮廓查找来获取二值图中的房子的外部轮廓；S3：对二值图中的房子的外部轮廓进行形态学处理来获取二值图中的房子的内部轮廓，然后合并外部轮廓和内部轮廓；S4：通过内部轮廓与外部轮廓合并后的轮廓数据和测试地图的分辨率来构建vrep场景。2.根据权利要求1所述的基于测试地图重建vrep场景的方法，其特征在于，步骤S1中，采用阈值分割来对测试地图进行分割，包括以下步骤：根据测试地图上的房子的轮廓的像素点的灰度值来设置特征阈值；然后根据特征阈值将测试地图中的所有像素点的灰度值划分为0或255；划分完成后，得到测试地图的二值图。3.根据权利要求1所述的基于测试地图重建vrep场景的方法，其特征在于，步骤S2中，通过开运算来去除二值图中的噪点。4.根据权利要求3所述的基于测试地图重建vrep场景的方法，其特征在于，开运算来去除二值图中的噪点包括以下步骤：根据二值图中的房子轮廓来设置结构元素；然后采用结构元素对二值图进行腐蚀处理；然后再采用结构元素对腐蚀处理后的结果进行膨胀处理。5.根据权利要求1所述的基于测试地图重建vrep场景的方法，其特征在于，步骤S2中，通过findContours函数来进行轮廓查找，然后通过特征筛选来从轮廓查找的结果从筛选出外部轮廓；其中，所述外部轮廓为除图像外框外，包络面积最大的轮廓线。6.根据权利要求1所述的基于测试地图重建vrep场景的方法，其特征在于，通过findContours函数来进行轮廓查找包括以下步骤：使用拉普拉斯或Canny边缘检测算子处理图像，获得仅包含边界的二值图像；使用findContorus函数，获取二值图像中所有的边界的连续像素序列，并保存在contours向量中；标示出contours向量中所有的轮廓序列。7.根据权利要求1所述的基于测试地图重建vrep场景的方法，其特征在于，步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈锦杰，黄惠保，周和文，赵一帆，游思遐，张子倩，
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：