一種機器人識別障礙物的方法技術

本發明專利技術公開了一種機器人識別障礙物的方法，步驟一：建立障礙物識別模型；機器人在利用視覺識別障礙物的過程中，當視覺傳感器的視線投射在障礙物上時，其成像過程符合三角形成像原理，設置Lz為機器人視覺傳感器距離障礙物的距離，由機器人頭部的超聲波傳感器測得，并已知β為機器人視覺角度，Y1為圖像的長度，h為圖像中障礙物的長度；并求得障礙物的高度H公式；采用Hough變換的方法對障礙物進行識別；本發明專利技術改進算法能夠提高機器人視覺的準確率和速度，取得了令人滿意的效果。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及一種機器人識別障礙物的方法，屬于機器人視覺

技術介紹
隨著機器人技術的快速發展，機器人的應用范圍也越來越廣泛。對于機器人來說，利用視覺傳感器進行障礙物的識別是其核心技術，機器人只有準確對障礙物進行識別，才能躲避障礙物，并順利通過各種復雜的地形。機器人視覺中的障礙物識別與地形環境中的障礙物分布與形狀密切相關，如何實時準確的對地形環境中的障礙物進行準確識別，是機器人能否順利通過復雜地形的關鍵，也是機器人領域中的一個熱點研究課題，受到了越來越多人們的重視。
技術實現思路
目的：為了克服現有技術中存在的不足，本專利技術提供一種機器人識別障礙物的方法。技術方案：為解決上述技術問題，本專利技術采用的技術方案為：一種機器人識別障礙物的方法，包括步驟如下：步驟一：建立障礙物識別模型；機器人在利用視覺識別障礙物的過程中，當視覺傳感器的視線投射在障礙物上時，其成像過程符合三角形成像原理，設置Lz為機器人視覺傳感器距離障礙物的距離，由機器人頭部的超聲波傳感器測得，并已知β為機器人視覺角度，Y1為圖像的長度，h為圖像中障礙物的長度；由三角形成像原理能夠得到下述公式：求得障礙物的高度H公式如下：步驟二：對障礙物的直線進行準確檢測；利用小波變換對檢測障礙物的輪廓信息進行干擾噪聲消除；采用微分算子對障礙物圖像二值化處理；采用Hough變換的方法對障礙物進行識別。作為優選方案，所述采用Hough變換的方法對障礙物進行識別步驟如下：2a：任意選取一個非零點A(xa,ya)作為基點確定障礙物識別的子區域R(r×r)；2b:在這個子區域內依次搜索其它非零點Bi(xi,yi)，利用下述公式4計算每個非零點A(xa,ya)和Bi(xi,yi)隸屬直線的參數(ρi,θi)其中，ρi為障礙物圖像坐標原點o與直線l的距離，θi為坐標原點o到直線l的垂直線與水平方向的夾角；2c:對障礙物圖像的局部區域的閥值進行對比：設置ρ的變化區間為Δρ，θ的變化區間為Δθ，若所有參數的變化區間(ρi+Δρi,θi+Δθi)中的參數對的數目是ni，搜索出現最大值nmax的變化區間，設置閥值為Lt，判斷Lt與nmax之間的關系，若nmax＞Lt，則以參數(ρi,θi)作為通過點A(xa,ya)的參數；若nmax≤Lt，則將點A(xa,ya)清零；2d：擴大搜索范圍，并將A(xa,ya)清零，直至障礙物圖像中沒有非零點為止；2e：對障礙物區域中所有的閥值進行比較，若比Lt大，則檢測到直線，反之，則檢測不到直線。有益效果：本專利技術提供的一種機器人識別障礙物的方法，針對傳統算法存在的缺陷，提出一種基于Hough變換的機器人視覺中障礙物的識別方法。利用機器人頭部的超聲波傳感器獲得機器人與障礙物的距離，利用三角形成像原理建立障礙物的識別模型，利用Hough變換的方法確定障礙物在機器人視覺采集的圖像中的直線邊緣，利用約束條件獲得障礙物的最大高度和最大寬度，完成了障礙物的準確識別。改進算法能夠提高機器人視覺的準確率和速度，取得了令人滿意的效果。具體實施方式一種機器人識別障礙物的方法，包括步驟如下：步驟一：建立障礙物識別模型；機器人在利用視覺識別障礙物的過程中，當視覺傳感器的視線投射在障礙物上時，其成像過程符合三角形成像原理，設置Lz為機器人視覺傳感器距離障礙物的距離，由機器人頭部的超聲波傳感器測得，并已知β為機器人視覺角度，Y1為圖像的長度，h為圖像中障礙物的長度；由三角形成像原理能夠得到下述公式：求得障礙物的高度H公式如下：步驟二：對障礙物的直線進行準確檢測；利用小波變換對檢測障礙物的輪廓信息進行干擾噪聲消除；采用微分算子對障礙物圖像二值化處理；采用Hough變換的方法對障礙物進行識別。作為優選方案，所述采用Hough變換的方法對障礙物進行識別步驟如下：2a：任意選取一個非零點A(xa,ya)作為基點確定障礙物識別的子區域R(r×r)；2b:在這個子區域內依次搜索其它非零點Bi(xi,yi)，利用下述公式4計算每個非零點A(xa,ya)和Bi(xi,yi)隸屬直線的參數(ρi,θi)其中，ρi為障礙物圖像坐標原點o與直線l的距離，θi為坐標原點o到直線l的垂直線與水平方向的夾角；2c:對障礙物圖像的局部區域的閥值進行對比：設置ρ的變化區間為Δρ，θ的變化區間為Δθ，若所有參數的變化區間(ρi+Δρi,θi+Δθi)中的參數對的數目是ni，搜索出現最大值nmax的變化區間，設置閥值為Lt，判斷Lt與nmax之間的關系，若nmax＞Lt，則以參數(ρi,θi)作為通過點A(xa,ya)的參數；若nmax≤Lt，則將點A(xa,ya)清零；2d：擴大搜索范圍，并將A(xa,ya)清零，直至障礙物圖像中沒有非零點為止；2e：對障礙物區域中所有的閥值進行比較，若比Lt大，則檢測到直線，反之，則檢測不到直線。以上所述僅是本專利技術的優選實施方式，應當指出：對于本
的普通技術人員來說，在不脫離本專利技術原理的前提下，還可以做出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應視為本專利技術的保護范圍。本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種機器人識別障礙物的方法，其特征在于：包括步驟如下：步驟一：建立障礙物識別模型；機器人在利用視覺識別障礙物的過程中，當視覺傳感器的視線投射在障礙物上時，其成像過程符合三角形成像原理，設置Lz為機器人視覺傳感器距離障礙物的距離，由機器人頭部的超聲波傳感器測得，并已知β為機器人視覺角度，Y1為圖像的長度，h為圖像中障礙物的長度；由三角形成像原理能夠得到下述公式：Hh=2HcY1---(1)]]>Hc≈Lztanβ2---(2)]]>求得障礙物的高度H公式如下：H=Lz2Lztanβ2Y1×h---(3)]]>步驟二：對障礙物的直線進行準確檢測；利用小波變換對檢測障礙物的輪廓信息進行干擾噪聲消除；采用微分算子對障礙物圖像二值化處理；采用Hough變換的方法對障礙物進行識別。

【技術特征摘要】
1.一種機器人識別障礙物的方法，其特征在于：包括步驟如下：步驟一：建立障礙物識別模型；機器人在利用視覺識別障礙物的過程中，當視覺傳感器的視線投射在障礙物上時，其成像過程符合三角形成像原理，設置Lz為機器人視覺傳感器距離障礙物的距離，由機器人頭部的超聲波傳感器測得，并已知β為機器人視覺角度，Y1為圖像的長度，h為圖像中障礙物的長度；由三角形成像原理能夠得到下述公式：Hh=2HcY1---(1)]]>Hc≈Lztanβ2---(2)]]>求得障礙物的高度H公式如下：H=Lz2Lztanβ2Y1×h---(3)]]>步驟二：對障礙物的直線進行準確檢測；利用小波變換對檢測障礙物的輪廓信息進行干擾噪聲消除；采用微分算子對障礙物圖像二值化處理；采用Hough變換的方法對障礙物進行識別。2.根據權利要求1所述的一種機器人識別障礙物的方法，其特征在于：所述采用Hough變換的方法對障礙物進行識別步驟如下：2a：任意選取一個非零點A(xa,ya)作為基點確定障礙物識別的子區域R...

【專利技術屬性】
技術研發人員：錢進，
申請(專利權)人：江蘇華航威泰機器人科技有限公司，
類型：發明
國別省市：江蘇;32