滑动检测方法、装置、介质、设备制造方法及图纸

本申请公开了一种滑动检测方法、装置、介质、设备，涉及人工智能技术领域，主要目的在于改善现有由于仅采集触觉方面的数据进行滑动检测，种类单一且干扰较多，导致滑动检测的精度以及鲁棒性较低的技术问题。包括：在视触觉传感器与目标对象相互接触的过程中，通过所述视触觉传感器中设置的双目相机实时采集多帧连续的视触觉检测图像；基于边缘特征提取算法分别对各帧所述视触觉检测图像进行边缘提取处理，得到各帧所述视触觉检测图像的边缘点区域；根据各帧所述视触觉检测图像的边缘点区域的重合度、边缘点区域的灰度参数的连续度以及边缘点区域的深度参数的连续度，生成所述视触觉传感器和所述目标对象的滑动检测结果。觉传感器和所述目标对象的滑动检测结果。觉传感器和所述目标对象的滑动检测结果。

【技术实现步骤摘要】
滑动检测方法、装置、介质、设备


[0001]本申请涉及人工智能
，特别是涉及一种滑动检测方法、装置、介质、设备。

技术介绍

[0002]随着人工智能技术的发展，人们放在智能机器人研发方面的精力也日渐增多。其中，抓取任务作为许多如拾起、搬运等任务的基础任务在智能机器人的研发中占有十分重要的地位。在智能机器人的抓取过程中，滑动检测可以起到协助智能机器人调整抓取力度以及抓取策略的作用，以保证抓取的稳定性，从而实现更加灵巧和精确地抓取控制。此外，通过检测初始滑动还可以很大程度上避免滑动的发生，这也为在智能机器人抓取过程中实现更加稳定的操作提供了直接的判断信息。
[0003]目前，针对滑动检测的研究大多集中在通过触觉模态感知来检测滑动。然而，由于获取到的数据中往往包含了许多干扰，并且仅采集触觉方面的数据，种类单一，进而导致滑动检测的精度以及鲁棒性较低。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请提供一种滑动检测方法、装置、介质、设备，主要目的在于改善现有由于仅采集触觉方面的数据进行滑动检测，种类单一且干扰较多，导致滑动检测的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种滑动检测方法，应用于智能机器人控制端，其特征在于，包括：在视触觉传感器与目标对象相互接触的过程中，通过所述视触觉传感器中设置的双目相机实时采集多帧连续的视触觉检测图像；基于边缘特征提取算法分别对各帧所述视触觉检测图像进行边缘提取处理，得到各帧所述视触觉检测图像的边缘点区域；根据各帧所述视触觉检测图像的边缘点区域的重合度、边缘点区域的灰度参数的连续度以及边缘点区域的深度参数的连续度，生成所述视触觉传感器和所述目标对象的滑动检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各帧所述视触觉检测图像的边缘点区域的重合度、边缘点区域的灰度参数的连续度以及边缘点区域的深度参数的连续度，生成所述视触觉传感器和所述目标对象的滑动检测结果，具体包括：根据各帧所述视触觉检测图像的边缘点区域的重合度，生成所述视触觉传感器和所述目标对象的第一滑动检测结果；若所述第一滑动检测结果为未发生滑动，则根据各帧所述视触觉检测图像的边缘点区域的灰度参数的连续度，生成所述视触觉传感器和所述目标对象的第二滑动检测结果；若所述第二滑动检测结果为未发生滑动，则根据各帧所述视触觉检测图像的边缘点区域的深度参数的连续度，生成所述视触觉传感器和所述目标对象的第三滑动检测结果；根据所述第三滑动检测结果，生成所述视触觉传感器和所述目标对象的滑动检测结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各帧所述视触觉检测图像的边缘点区域的重合度，生成所述视触觉传感器和所述目标对象的第一滑动检测结果，具体包括：获取各帧所述视触觉检测图像的边缘点区域的重合区域；若所述重合区域中不存在共同标记点位，或所述重合区域中所包含的标记点位的数量发生变化，则所述视触觉传感器和所述目标对象的第一滑动检测结果为发生滑动；否则，所述第一滑动检测结果为未发生滑动。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各帧所述视触觉检测图像的边缘点区域的灰度参数的连续度，生成所述视触觉传感器和所述目标对象的第二滑动检测结果，具体包括：获取所述重合区域中所包含的共同标记点位在各帧所述视触觉检测图像中的灰度参数；分别计算各个所述共同标记点位在相邻两帧所述视触觉检测图像中的灰度参数差分；计算多个所述共同标记点位在相邻两帧所述视触觉检测图像中的灰度参数差分的和，得到相邻两帧所述视触觉检测图像中所有共同标记点位的灰度参数差分和；将多个所述相邻两帧所述视触觉检测图像中所有共同标记点位的灰度参数差分和进行求和处理，得到灰度参数差分累加值；若所述灰度参数差分累加值超过预设灰度参数差分累加阈值，则所述视触觉传感器和所述目标对象的第二滑动检测结果为发生滑动；否则，所述第二滑动检测结果为未发生滑动。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各帧所述视触觉检测图像的边缘
点区域的深度参数的连续度，生成所述视触觉传感器和所述目标对象的第三滑动检测结果，具体包括：获取各个标记点位在各帧所述视触觉检测图像中的视差参数，根据所述视差参数确定各个所述标记点位在各帧所述视触觉检测图像中的深度参数；分别计算各个所述标记点位在相邻两帧所述视触觉检测图像中的深度参数差分；计算多个所述标记点位在相邻两帧所述视触觉检测图像中的深度参数差分的和，得到相邻两帧所述视触觉检测图像中所有标记点位的深度参数差分和；将多个所述相邻两帧视触觉检测图像中所有标记点位的深度参数差分和进行求和处理，得到深度参数差分累加值；若所述深度参数差分累加值超过预设深度参数差分累加阈值，则所述视触觉传感器和所述目标对象的第三滑动检测结果为发生滑动；否则，所述第三滑动检测结果为未发生滑动。6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述基于边缘特征提取算法分别对各帧所述视触觉检测图像进行边缘提取处理，得到各帧所述视触觉检测图像的边缘点区域，具体包括：基于非极大值抑制算法确定所述视触觉检测图像的灰度参数的梯度幅值以及梯度方向；对所述梯度幅值进行非极大值抑制...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶姗姗，张勇，陈宇，
申请(专利权)人：珠海视熙科技有限公司，
类型：发明
国别省市：