[发明专利]基于视觉特征点的转向角度控制方法

权利要求书

1.一种基于视觉特征点的转向角度控制方法，包括智能机器人(1)，所述的智能机器人(1)内部设置进行集中控制的微处理器(2)，所述的智能机器人前端设置进行图像采集的摄像头(3)；所述的微处理器(2)分别与摄像头(3)和智能机器人(1)的运动控制系统信号连接；其特征是：所述摄像头(3)将实时采集的图像信息传输到微处理器(2)，所述微处理器(2)通过内置转向角度计算方法对机器人进行转向角度的计算；

所述的基于视觉特征点的转向角度控制方法包括以下步骤：

①根据需要设定一个转向角度阈值；

②采集连续两帧图像，并根据SURF算法对两帧图像进行特征点检测，获取两帧图像的特征点；

③选择两帧图像的特征点进行匹配，获取匹配特征点；

④绘制匹配特征点，并且求取匹配特征点之间水平移动的距离；

⑤利用转向角度计算公式计算转向角度，将计算的角度与转向角度阈值比较，若达到阈值范围，就停止转向，若还没达到阈值，就进行下一步骤；

⑥提取下一帧图像与前一帧图像，并重复步骤③至步骤⑤的过程；

⑦将步骤⑥中每次计算的角度值相互累加后，再与转向角度阈值进行比较，若达到阈值范围，就停止转向，若还没达到阈值，转到步骤⑥，直到角度相加的值达到事先设定的阈值。

2.根据权利要求1所述的基于视觉特征点的转向角度控制方法，其特征是：在步骤①中，所述的转向角度阈值根据不同智能机器人的工作需要进行设定。

3.根据权利要求1所述的基于视觉特征点的转向角度控制方法，其特征是：在步骤②中，所述的SURF算法通过如下步骤实现：

首先、选择连续两帧图像内不同大小的盒子型滤波器建立图像的尺度空间；

其次、使用Hession矩阵检测出各层图像上的极值点；

最后、对与极值点相相邻的26个像素点进行比较，获取极大值点和极小值点，并对极大值点和极小值点精确定位后获取稳定的特征点。

4.根据权利要求3所述的基于视觉特征点的转向角度控制方法，其特征是：26个像素点为极值点同层相邻的8个像素点、极值点上层的9个像素点以及极值点下层的9个像素点。

5.根据权利要求1所述的基于视觉特征点的转向角度控制方法，其特征是：在步骤③中，匹配特征点的选择步骤如下：

首先、选取两帧图像中心区域的特征点进行欧氏距离计算；

其次、选择其中一帧图像中的一个特征点，计算该特征点到另一帧图像中心区域所有特征点之间的欧氏距离，当该特征点的最近欧氏距离和次近距离小于0.6时，确定该特征点为匹配特征点；

最后、确定中心区域中所有的匹配特征点。

6.根据权利要求5所述的基于视觉特征点的转向角度控制方法，其特征是：在步骤④中，将步骤③的匹配特征点所求的欧氏距离从小到大排序；

取距离的中位数作为图像水平移动的距离，即匹配特征点视角在横坐标x上的移动偏差d_x。

7.根据权利要求6所述的基于视觉特征点的转向角度控制方法，其特征是：在步骤⑤中，通过线性算法公式进行角度检测；

式中，d_x为步骤④中特征点视角在横坐标X上的移动偏差，W为采集图像的显示宽度，为摄像头镜头的视野宽度，η为修正系数。

8.根据权利要求1所述的基于视觉特征点的转向角度控制方法，其特征是：在步骤⑥中，当转向角度还未达到步骤①设定的转向角度阈值时，再提取下一帧的图像，对下一帧图像进行特征点的提取，并将下一帧图像与其上一帧图像进行匹配特征点的提取，再进行匹配特征点水平移动距离的计算，最后再计算这两帧图像的转向角度。

9.根据权利要求1所述的基于视觉特征点的转向角度控制方法，其特征是：在步骤⑦中，将每次计算的转向角度相加，再与转向角度阈值进行比较，若达到阈值范围，智能机器人就停止转向，若还没达到阈值，智能机器人继续转向，直到转向角度达到事先设定的阈值。