【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人控制，特别是基于毫米波和视觉双控制的服务机器人控制方法及系统。
技术介绍
1、随着机器人技术的不断发展，许多餐饮行业或者服务行业都开始使用机器人进行对应的服务，例如在接收到指令后移动到对应位置为用户提供服务，例如饮料的购买，料理的运输或者为用户提供对应的地图信息等。
2、但是某些服务是需要基于图像识别采用进行后续的运作，例如通过用户的手势以及内设的手势指令来确定机器人的动作，而在识别用户手势时，容易受到光照和环境的影响，从而限制了机器人在餐厅及公共场合下运作。因此如何降低环境影响，确保机器人在光照环境下能够识别出用户手势的方法亟待出现。
技术实现思路
1、针对上述缺陷，本专利技术的目的在于提出一种基于毫米波和视觉双控制的服务机器人控制方法及系统，提高了服务机器人在不同环境下的实用性。
2、为达此目的，本专利技术采用以下技术方案：，基于毫米波和视觉双控制的服务机器人控制方法，包括如下步骤：
3、步骤s1：获取任务指令，解析任务指令确定服务机器人所要移动的目标位置；
4、步骤s2：根据目标位置与机器人的位置构建出移动路线，驱动服务机器人至目标位置；
5、步骤s3：当服务机器人到达目标位置后，判断当前光照是否满足运用条件，若满足，则启动所述视觉摄像头获取用户手势，若不满足，则启动毫米波雷达，获取当前环境下的雷达数据，根据雷达数据解析出用户手势；
6、步骤s4：服务机器人根据用户手势做出相应的服务。
7、优选的，所述任务指令为蓝牙数据。
8、优选的，步骤s2中建出移动路线的步骤具体如下：
9、根据服务的位置构建出对应的节点，并确定节点之间的邻接关系；
10、创建待搜索队列以及已搜索队列；
11、将服务机器人当前位置作为起始节点，目标位置作为最终节点；
12、搜索起始节点的邻接节点，将起始节点和邻接节点放入到已搜索队列，其他节点放入到待搜索队列；
13、搜索已搜索队列中节点的邻接节点，将待搜索队列的邻接节点放入到已搜索队列，其他节点放入到待搜索队列，重复步骤，直至终节点出现在已搜索队列时，根据已搜索队列中节点之间的父节点构建出所述移动路线。
14、优选的，执行所述步骤s3前还需要执行如下步骤：
15、对不同手势雷达数据进距离维度处理和多普勒维度处理，得到距离-多普勒特征图；
16、去除距离-多普勒特征图中的干扰以及对动目标点进行筛选，得到手势识别的特征图；
17、将手势识别的特征图输入到卷积神经网络中进行学习和分类。
18、优选的，所述卷积神经网络包括两个卷积层、两个最大汇聚层、一个平坦层和两个完全连通的层组成，所述卷积神经网络的输出与lstm网络输入连接；
19、其中第一个卷积层为coordconv层，在输入中增加了两个包含坐标信息的通道。
20、基于毫米波和视觉双控制的服务机器人控制系统，使用所述于毫米波和视觉双控制的服务机器人控制方法，包括指令获取模块、驱动模块、手势判断模块以及服务模块；
21、所述指令获取模块用于：获取任务指令，解析任务指令确定服务机器人所要移动的目标位置；
22、所述驱动模块用于根据目标位置与机器人的位置构建出移动路线，驱动服务机器人至目标位置；
23、所述手势判断模块用于当服务机器人到达目标位置后，判断当前光照是否满足运用条件，若满足，则启动所述视觉摄像头获取用户手势，若不满足，则启动毫米波雷达，获取当前环境下的雷达数据，根据雷达数据解析出用户手势；
24、所述服务模块用于根据用户手势驱动服务机器人做出相应的服务。
25、优选的，所述驱动模块包括构建子模块、搜索子模块以及路线子模块；
26、所述构建子模块用于根据服务的位置构建出对应的节点，并切点节点之间的邻接关系；
27、创建待搜索队列以及已搜索队列；
28、将服务机器人当前位置作为起始节点，目标位置作为最终节点；
29、所述搜索子模块用于搜索起始节点的邻接节点，将邻接节点放入到已搜索队列，其他节点放入到待搜索队列；
30、搜索已搜索队列中节点的邻接节点，将邻接节点放入到已搜索队列，其他节点放入到待搜索队列；
31、所述路线子模块当最终节点出现在已搜索队列时，根据节点之间的父节点构建出所述移动路线。
32、优选的，所述手势判断模块包括雷达数据判断子模块；
33、所述雷达数据判断子模块用于对不同手势雷达数据进距离维度处理和多普勒维度处理，得到距离-多普勒特征图；
34、去除距离-多普勒特征图中的干扰以及对动目标点进行筛选，得到手势识别的特征图；
35、将手势识别的特征图输入到卷积神经网络中进行学习和分类。
36、上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：通过毫米波和视觉双控制的结合，使得服务机器人的运用范围更加广，提高了服务机器人在不同环境下的实用性。
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1.基于毫米波和视觉双控制的服务机器人控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于毫米波和视觉双控制的服务机器人控制方法，其特征在于，所述任务指令为蓝牙数据。
3.根据权利要求1所述的基于毫米波和视觉双控制的服务机器人控制方法，其特征在于，步骤S2中建出移动路线的步骤具体如下：
4.根据权利要求1所述的基于毫米波和视觉双控制的服务机器人控制方法，其特征在于，执行所述步骤S3前还需要执行如下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于毫米波和视觉双控制的服务机器人控制方法，其特征在于，所述卷积神经网络包括两个卷积层、两个最大汇聚层、一个平坦层和两个完全连通的层组成，所述卷积神经网络的输出与LSTM网络输入连接；
6.基于毫米波和视觉双控制的服务机器人控制系统，其特征在于，使用权利要求1～5任一项所述于毫米波和视觉双控制的服务机器人控制方法，包括指令获取模块、驱动模块、手势判断模块以及服务模块；
7.根据权利要求6所述的基于毫米波和视觉双控制的服务机器人控制系统，其特征在于，所述驱动模块包括构建子模
8.根据权利要求6所述的基于毫米波和视觉双控制的服务机器人控制系统，所述手势判断模块包括雷达数据判断子模块；
...【技术特征摘要】
1.基于毫米波和视觉双控制的服务机器人控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于毫米波和视觉双控制的服务机器人控制方法，其特征在于，所述任务指令为蓝牙数据。
3.根据权利要求1所述的基于毫米波和视觉双控制的服务机器人控制方法，其特征在于，步骤s2中建出移动路线的步骤具体如下：
4.根据权利要求1所述的基于毫米波和视觉双控制的服务机器人控制方法，其特征在于，执行所述步骤s3前还需要执行如下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于毫米波和视觉双控制的服务机器人控制方法，其特征在于，所述卷积神经网络包括两个...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘建文，李泽沁，林瑾，谭德立，杨恢先，赵勇，巩如悦，
申请(专利权)人：广东东软学院，
类型：发明
国别省市：
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