【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及人工智能，特別涉及一種用于網球撿球機器人自動撿球的感知和規劃方法。
技術介紹
1、現有技術中的撿球方案主要有：
2、方案一：人工操作的手推撿球裝置或手推撿球車，通過手推機構進行網球場地撿球；
3、方案二：利用撿球機器人搭載的相機在局部視野中識別和定位網球，識別到網球后進行撿球；
4、方案三：利用撿球機器人搭載的相機，配合更多傳感器進行全局網球和機器人定位，或事先在網球場進行全局掃描建圖，從而基于全局信息進行撿球路徑的規劃。
5、上述方法的主要不足在于：
6、方案一：人工操作，費時費力，效率取決于人的行走路徑，不自動化。
7、方案二：由于網球場較大，撿球機器人搭載的相機的局部視野有限，遠不能覆蓋整個球場，在局部視野中無球時，無法對未知區域進行有效探索或僅通過原地轉圈的方式進行有限的探索，場地中存在撿球盲區；即使恰好能看到所有有球的區域，撿球機器人也會因為視野的局限性、導致規劃的路徑效率偏低。
8、方案三：需要配合更多傳感器進行全局網球和機器人定位，或事先在網球場進行全局掃描建圖，從而基于全局信息進行撿球路徑的規劃；技術路線更復雜，引入的傳感器導致系統成本更高。
技術實現思路
1、本公開提供一種用于網球撿球機器人自動撿球的感知和規劃方法，基于撿球機器人搭載的相機，在局部視野中利用計算機視覺和人工智能技術，感知識別和定位局部視野中的網球坐標；無需事先全局掃描建圖或依賴全局定位的傳感器，而是結
2、本公開提供的用于網球撿球機器人自動撿球的感知和規劃方法，包括以下步驟：
3、s1，視覺感知：通過安裝在網球撿球機器人上隨機器人移動的攝像裝置，拍攝場景圖片，從圖片中識別當前視野中的若干網球，然后利用事先標定的攝像頭內參數和外參數，將識別到的網球從圖像坐標系轉換到網球撿球機器人坐標系；
4、s2，地圖狀態更新：將拍照時刻撿球機器人坐標系下的網球坐標，轉成當前時刻撿球機器人坐標系下的網球坐標，進而轉成地圖全局坐標；基于地圖全局坐標，將當前時刻視野內網球的當前檢測結果與歷史檢測結果跟蹤融合；基于融合結果，更新地圖球簇狀態；基于機器人當前的位置和視野，更新地圖探索狀態；
5、s3，路徑規劃：基于當前時刻融合后的網球檢測結果，以及當前的地圖探索狀態，從前往未探索區域進行探索、或前去撿球中選擇耗時更小的任務作為路徑規劃目標；
6、s4，機器人運動規劃：根據規劃目標，驅動機器人完成路徑規劃指定的任務。
7、進一步的，所述步驟s2具體包括：
8、s21，全局地圖柵格化，狀態初始化為未探索狀態；
9、s22，開始接收視覺感知數據，即拍照時刻撿球機器人坐標系下的網球檢測結果；
10、s23，獲取網球撿球機器人里程計信息，將拍照時刻撿球機器人坐標系下的網球坐標轉成當前時刻撿球機器人坐標系下的網球坐標；
11、s24，更新拍照時刻視野內地圖柵格探索狀態；
12、s25，當前時刻視野內撿球機器人坐標系下的網球坐標轉成地圖全局坐標；
13、s26，將當前時刻視野內區域的當前檢測結果與歷史檢測結果跟蹤融合，更新地圖內的歷史檢測結果球坐標；
14、s27，基于步驟s26的更新結果，更新地圖內的球簇狀態，所述球簇指一個區域包含多個球，且該區域內所有球的最小外接圓的直徑小于球簇直徑閾值；
15、s28，全局地圖所有柵格是否均被探索，是，則重置地圖狀態至初始化狀態；
16、s29，等待接收下一次視覺感知結果，即重復步驟s22-s29。
17、進一步的，所述步驟s21具體方法包括：
18、將全局地圖均勻地劃分成m*n個較大柵格，較大柵格的劃分需滿足要求：機器人在較大柵格中心原地轉一圈，視野能夠覆蓋整個較大柵格；
19、然后，將每個較大柵格再均勻地分成k*k個較小柵格，當一個較大柵格內的所有較小柵格的探索狀態均為“已探索”時，則該較大柵格的探索狀態置為“已探索”；
20、狀態初始化將刪除全局地圖中所有記錄的網球坐標，并且將所有較大柵格和較小柵格的探索狀態置為未探索。
21、進一步的，所述步驟s24具體方法包括：
22、根據當前時刻網球撿球機器人在全局地圖中的位置和位姿矩陣h_global，結合相機視野，遍歷計算機器人所在位置附近的較小柵格，將被當前相機視野完全覆蓋的較小柵格的探索狀態置為“已探索”；
23、當某個較大柵格內的所有較小柵格的探索狀態均為“已探索”時，將該較大柵格的探索狀態置為“已探索”。
24、進一步的，所述步驟s26具體方法包括：
25、提取當前時刻視野所覆蓋區域中網球的歷史檢測結果；
26、在全局坐標系下，將當前時刻視野所覆蓋的歷史檢測結果與當前時刻視野內的n個網球檢測結果進行位置匹配；
27、對匹配上的網球，將其歷史檢測結果更新為當前時刻的全局坐標；
28、將連續三次被視野覆蓋且未被成功匹配的所有歷史檢測結果從歷史檢測結果中刪除，然后將未被成功匹配的所有當前時刻檢測結果作為新增結果，添加到歷史檢測結果中。
29、進一步的，所述步驟s3具體包括：
30、s31，首先判斷地圖中是否存在球簇或球，若不存在球簇或球：
31、(1)判斷地圖中是否存在未完成探索的較大柵格，若不存在，則不進行規劃；若存在，則從未完成探索的較大柵格中選出效率權重最優的較大柵格，作為當前狀態下暫定探索目標；
32、(2)判斷上次路徑規劃的目標是不是進行探索：
33、若不是，則直接將當前狀態下暫定探索目標作為探索目標；
34、若是，則比較前往當前狀態下暫定探索目標的機器人運動理論耗時+探索時間閾值、與前往上次路徑規劃的探索目標對應的機器人運動理論耗時，選擇其中更小的作為探索目標；
35、(3)然后判斷機器人當前位置是否處在作為探索目標的較大柵格中心：
36、若是，將路徑規劃的目標定義為機器人原地自轉一周，發送該路徑規劃結果給機器人運動規劃模塊；
37、若不是，則直接將前往探索目標進行探索作為路徑規劃目標，并發送路徑規劃結果給機器人運動規劃模塊；
38、s32，當路徑規劃的第一步判斷地圖中存在球簇或球時：
39、(1)根據設計的運動規劃算法，從中選出耗時最優的球簇或球作為當前狀態下暫定撿球目標；
40、然后，判斷上次路徑規劃的目標是不是進行撿球：
41、如果不是，則直接將當前狀態下暫定撿球目標作為撿球目標；
42、如果是，則比較當前狀態下暫定撿球目標對應的機器人運動理論耗時加上撿球時間閾值、與上次路本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種用于網球撿球機器人自動撿球的感知和規劃方法，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S1中，將識別到的網球從圖像坐標系轉換到網球撿球機器人坐標系的具體方法包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S2具體包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述步驟S21具體方法包括：
5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述步驟S23具體方法包括：
6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述步驟S24具體方法包括：
7.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述步驟S26具體方法包括：
8.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述步驟S3具體包括：
9.根據權利要求8所述的方法，其特征在于，所述步驟S3中，從未完成探索的較大柵格中選出效率權重最優的較大柵格的方法包括：
10.根據權利要求8所述的方法，其特征在于，所述步驟S3中，
【技術特征摘要】
1.一種用于網球撿球機器人自動撿球的感知和規劃方法，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟s1中，將識別到的網球從圖像坐標系轉換到網球撿球機器人坐標系的具體方法包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟s2具體包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述步驟s21具體方法包括：
5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述步驟s23具體方法包括：<...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張海波，賀琪欲，張文，曹勇洋，劉福川，
申請(專利權)人：上海創屹科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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