[发明专利]基于3D摄像头机器人的人体跟随方法及系统

权利要求书

1.一种基于3D摄像头机器人的人体跟随方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，打开机器人电源，初始化机器人系统；

步骤2，机器人系统驱动3D摄像头初始化；

步骤3，3D摄像头开始进行抓拍，若抓拍到物体，则执行步骤4；若未抓拍到物体，则3D摄像头继续抓拍；

步骤4，3D摄像头得到深度数据量和颜色数据量并发送给机器人；

步骤5，机器人根据深度数据量和颜色数据量计算分析得到物体的特征值，并通过物体的特征值判断是人体或者是非人体，若判断是人体，则执行步骤6；若判断为非人体，则返回执行步骤3；

步骤6，机器人将人体的特征值和位置信息记录下来，且3D摄像头构建周围环境的空间坐标系，并将该坐标系映射到机器人的屏幕上；

步骤7，机器人根据空间坐标与3D摄像头映射到人体的点计算出人体中心坐标；

步骤8，机器人根据人体中心坐标计算出与人体的距离，且根据距离决定跟随人体的速度；

步骤9，机器人跟随人体的同时扫描周围环境，绘制地图并保存地图。

2.根据权利要求1所述的基于3D摄像头机器人的人体跟随方法，其特征在于，所述步骤6记录人体的特征值的具体过程为：

步骤61，将机器人检测人体的特征值中的图像数据进行灰度化处理；

步骤62，采用Gamma校正法对输入的图像数据进行颜色空间标准化；

步骤63，计算图像数据中每个像素的梯度；

步骤64，将图像数据划分为多个cell；

步骤65，统计每个cell的梯度直方图，形成每个cell的descriptor；

步骤66，将每几个cell的梯度直方图组成一个block，一个block内的所有cell的特征descriptor串联后得到该block的特征descriptor；

步骤67，将图像数据内所有block的特征descriptor串联后得到该图像的HOG特征descriptor，且该图像的HOG特征descriptor供分类使用的特征向量。

3.根据权利要求1所述的基于3D摄像头机器人的人体跟随方法，其特征在于，所述步骤5中，机器人的分析过程为：调用IPP数据库和PCL数据库，采用detect算法对深度数据量和颜色数据量进行计算分析。

4.根据权利要求1所述的基于3D摄像头机器人的人体跟随方法，其特征在于，所述步骤8中，机器人在跟随人体的过程中保持常量距离。

5.根据权利要求1所述的基于3D摄像头机器人的人体跟随方法，其特征在于，所述步骤3中，3D摄像头的抓拍速度为每秒60帧。

6.根据权利要求2所述的基于3D摄像头机器人的人体跟随方法，其特征在于，所述步骤64中，每个cell为6*6像素，所述步骤66中，一个block中有3*3个cell。

7.一种基于3D摄像头机器人的人体跟随系统，其特征在于，包括设置在机器人上的3D摄像头、中央处理器和屏幕，所述3D摄像头和屏幕均与中央处理器交互连接；

所述3D摄像头抓拍到物体后，所述3D摄像头得到深度数据量和颜色数据量，且所述3D摄像头将深度数据量和颜色数据量发送给中央处理器处理，所述中央处理器根据深度数据量和颜色数据量计算分析得到物体的特征值，并通过物体的特征值判断是人体或者是非人体，若判断为非人体，则3D摄像头继续抓拍；若判断是人体，则中央处理器记录人体的特征值和位置信息，且3D摄像头构建周围环境的空间坐标系，并将该坐标系映射到屏幕上，所述中央处理器根据空间坐标与3D摄像头映射到人体的点计算出人体中心坐标，所述中央处理器根据人体中心坐标计算出与人体的距离，且根据距离决定跟随人体的速度。

8.根据权利要求7所述的基于3D摄像头机器人的人体跟随系统，其特征在于，所述3D摄像头的抓拍速度为每秒60帧。