[发明专利]一种机器人跟随人体的方法及系统

说明书

本发明公开了一种机器人跟随人体的方法及系统，其中方法包括：利用HOG方法，在机器人获取的深度图上检测人体区域；在跟随初始化时，计算被跟踪人体区域所对应的彩色图的表观特征，并进行保存；所述表观特征包括颜色特征和纹理特征；在跟随过程中，根据被跟踪人体区域在连续帧图像中的位置变化判断是否发生穿插；在判断穿插发生后，控制机器人停止运动；同时，在机器人获取的后续帧的图像中搜索与已保存的被跟踪人体区域的表观特征相似的人体区域，直到搜索到该人体区域后，控制机器人跟随该人体区域运动。本发明大大减少了人体区域的误检，能够更加准确地表征被跟踪人体的表观特征，防止跟丢，在穿插发生后可靠的实现持续跟随。

技术领域

本发明涉及机器视觉技术领域，尤其涉及一种机器人跟随人体的方法及系统。

背景技术

当前，基于RGBD传感器(深度视觉传感器)的机器人跟随功能的实现过程中，人体检测是在彩色图上实现的，易受光照变化、对比度等的影响而产生误检和漏检；而且，人体区域的颜色特征及其相似度度量，计算方法简单，不能抵抗自动曝光和自动白平衡导致的颜色变化。因此，当有第三人从机器人和被跟踪人体之间穿插而过时，机器人会跟丢。以上这些问题，使得现有的机器人跟随功能实用性较低，跟随不可靠。

发明内容

基于此，本发明提供了一种基于RGBD(深度视觉)传感器的可穿插的机器人跟随人体的方法及系统，以解决现有技术中存在的机器人跟随功能实用性较低，跟随不可靠的问题。

本发明提供的机器人跟随人体的方法，包括以下步骤：

利用HOG(Histogram of Oriented Gradient，方向梯度直方图)方法，在机器人获取的深度图上检测人体区域；

在跟随初始化时，计算被跟踪人体区域所对应的彩色图的表观特征，并进行保存；所述表观特征包括颜色特征和纹理特征；

在跟随过程中，根据被跟踪人体区域在连续帧图像中的位置变化判断是否发生穿插；

在判断穿插发生后，控制机器人停止运动；同时，在机器人获取的后续帧的图像中搜索与已保存的被跟踪人体区域的表观特征相似的人体区域，直到搜索到该人体区域后，控制机器人跟随该人体区域运动。

作为一种可实施方式，利用HOG方法，在机器人获取的深度图上检测人体区域，包括以下步骤：

基于机器人获取的深度图，计算深度信息的梯度及其直方图，并按照HOG方法生成特征向量，训练用于人体区域检测的分类器；

利用所述分类器在深度图上检测人体区域。

作为一种可实施方式，在跟随过程中，根据被跟踪人体区域在连续帧图像中的位置变化判断是否发生穿插，包括以下步骤：

在检测到当前帧图像中存在某一人体区域与前一帧图像中的被跟踪人体区域的重合面积大于设定面积阈值，并且，前一帧图像与当前帧图像到机器人的距离之差大于设定距离阈值时，则判断为发生穿插。

作为一种可实施方式，在判断穿插发生后，在机器人获取的后续帧的图像中搜索与已保存的被跟踪人体区域的表观特征相似的人体区域，包括以下步骤：

对比当前帧图像中的人体区域的表观特征和已保存的前一帧图像中的被跟踪人体区域的表观特征，并用EMD(Earth Mover's Distance，推土机距离)来度量前后两帧图像的表观特征相似度；

当前后两帧图像的表观特征相似度达到设定相似度阈值时，判断当前帧图像中的人体区域为被跟踪的人体区域。

作为一种可实施方式，本发明的机器人跟随人体的方法，还包括以下步骤：

在跟随初始化后，向机器人发送运动指令，使得被跟踪的人体区域保持在图像水平方向的中心，并且与机器人保持预设距离。