[发明专利]用于跟随机器人的跟随方法和装置

说明书

本申请实施例公开了用于跟随机器人的跟随方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取被跟随对象的特征点信息，以及获取目标时段在对被跟随对象进行跟随的过程中所拍摄的至少一个跟随图像，其中，目标时段为从当前时刻之前的预设时刻起到当前时刻所形成的时间段；基于特征点信息和至少一个跟随图像，确定被跟随对象是否丢失；响应于确定出被跟随对象丢失，获取用于对被跟随对象进行定位的定位信息；基于定位信息，确定被跟随对象的移动信息，以及利用移动信息，对被跟随对象进行重跟随。该实施方式保证了跟随机器人对被跟随对象进行跟随的流畅性。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于跟随机器人的跟随方法和装置。

背景技术

跟随机器人是一种通过对目标对象进行识别，从而确定目标对象的位置以实现对目标对象的跟随功能的机器人。相关的用于跟随机器人的跟随方法主要通过如下方式对目标对象进行跟随：通过深度学习方法对目标对象的整体或者部分特征点进行记录，或者直接识别目标对象的预先设定的特殊图像或者具有特点的图像信息；获得并记录目标对象的信息后，通过拍摄到的图像进行搜索从而寻找目标对象，根据目标对象和跟随机器人的相对位置以控制跟随机器人实现跟随功能。

发明内容

本申请实施例提出了用于跟随机器人的跟随方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于跟随机器人的跟随方法，包括：获取被跟随对象的特征点信息，以及获取目标时段在对被跟随对象进行跟随的过程中所拍摄的至少一个跟随图像，其中，目标时段为从当前时刻之前的预设时刻起到当前时刻所形成的时间段；基于特征点信息和至少一个跟随图像，确定被跟随对象是否丢失；响应于确定出被跟随对象丢失，获取用于对被跟随对象进行定位的定位信息；基于定位信息，确定被跟随对象的移动信息，以及利用移动信息，对被跟随对象进行重跟随。

在一些实施例中，定位信息包括传感器信息，传感器信息包括被跟随对象的当前位置信息以及以下至少一项：在目标时段内针对被跟随对象的位置进行上报的上报频率，针对被跟随对象连续上报的至少两个位置信息；以及基于定位信息，确定被跟随对象的移动信息，以及利用移动信息，对被跟随对象进行重跟随，包括：基于上报频率和/或至少两个位置信息，确定当前位置信息是否可用；响应于确定出当前位置信息可用，基于被跟随对象的当前位置信息所指示的当前位置和跟随机器人的当前位置，生成对被跟随对象进行跟随的跟随路径，按照跟随路径对被跟随对象进行重跟随。

在一些实施例中，基于上报频率和/或至少两个位置信息，确定当前位置信息是否可用，包括：确定上报频率与预设的上报频率之间的上报频率之差是否小于预设的上报频率差阈值；响应于确定出上报频率之差小于预设的上报频率差阈值，确定当前位置信息为可用。

在一些实施例中，基于上报频率和/或至少两个位置信息，确定当前位置信息是否可用，包括：针对至少两个位置信息中连续上报的两个位置信息，将该连续上报的两个位置信息分别指示的位置之间的距离确定为第一距离；确定所确定出的至少一个第一距离中是否存在大于预设的第一距离阈值的第一距离；响应于确定出至少一个第一距离中不存在大于预设的第一距离阈值的第一距离，确定当前位置信息为可用。

在一些实施例中，定位信息还包括在被跟随对象丢失前的预设时间段内连续拍摄到的被跟随对象的至少两个移动画面；以及在基于上报频率和/或至少两个位置信息，确定当前位置信息是否可用之后，方法还包括：响应于确定出当前位置信息不可用，获取至少两个移动画面中被跟随对象所处区域的预设的路网图，其中，路网图用于表征所处区域内的可通行道路；基于至少两个移动画面的数量和/或至少两个移动画面所指示的被跟随对象的位置，确定至少两个移动画面是否可用；响应于确定出至少两个移动画面可用，基于至少两个移动画面和路网图，利用卡尔曼滤波算法预测被跟随对象的移动方向作为第一移动方向，按照第一移动方向对被跟随对象进行重跟随。