[发明专利]机器人的爬楼控制方法、装置、存储介质和机器人有效

专利信息
申请号: 201911198984.8 申请日: 2019-11-29
公开(公告)号: CN110919653B 公开(公告)日: 2021-09-17
发明(设计)人: 胡淑萍;程骏;张惊涛;郭渺辰;王东;庞建新;熊友军 申请(专利权)人: 深圳市优必选科技股份有限公司
主分类号: B25J9/16 分类号: B25J9/16;B25J13/00;B62D57/024
代理公司: 深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414 代理人: 翁唱玲
地址: 518000 广东省深圳市南山区*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 机器人 控制 方法 装置 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种机器人的爬楼控制方法,其特征在于,包括:

获取楼梯的RGB彩色图像和深度图像;

从所述RGB彩色图像中提取所述楼梯上目标阶梯的目标区域轮廓;

所述从所述RGB彩色图像中提取所述楼梯上目标阶梯的目标区域轮廓的步骤,包括:将所述RGB彩色图像进行灰度化处理,得到所述RGB彩色图像的灰度图像;获取所述灰度图像的二值化图像;识别所述二值化图像中的轮廓,将识别的轮廓中满足预设轮廓条件的轮廓确定为所述楼梯上目标阶梯的目标区域轮廓;

所述识别所述二值化图像中的轮廓,将识别的轮廓中满足预设轮廓条件的轮廓确定为所述楼梯上目标阶梯的目标区域轮廓的步骤,包括:识别所述二值化图像中的轮廓,根据识别的轮廓得到第一轮廓集合;确定所述第一轮廓集合中的轮廓与预设目标区域轮廓的轮廓相似度;将所述轮廓相似度达到预设相似度阈值的轮廓存入第二轮廓集合;获取所述第二轮廓集合中轮廓与所述RGB彩色图像的底边距离;将所述底边距离最小的轮廓,确定为所述目标阶梯的目标区域轮廓;

根据所述深度图像与所述目标区域轮廓,确定机器人与所述目标阶梯的相对位置信息;

根据所述相对位置信息,控制所述机器人爬上所述目标阶梯。

2.根据权利要求1所述的机器人的爬楼控制方法,其特征在于,在所述从所述RGB彩色图像中提取所述楼梯上目标阶梯的目标区域轮廓的步骤之前,包括:

利用预设定位算法,对所述RGB彩色图像中的楼梯进行定位;

根据所述楼梯的定位,将所述楼梯在所述RGB彩色图像中的区域确定为感兴趣区域;

所述从所述RGB彩色图像中提取所述楼梯上目标阶梯的目标区域轮廓的步骤,包括:

从所述感兴趣区域中提取满足预设轮廓条件的轮廓,并将其确定为所述楼梯上目标阶梯的目标区域轮廓;

若所述感兴趣区域中提取不到满足所述预设轮廓条件的目标区域轮廓,将所述感兴趣区域切换为整幅所述RGB彩色图像。

3.根据权利要求1所述的机器人的爬楼控制方法,其特征在于,所述相对位置信息包括机器人相对所述目标阶梯的高度和距离,所述根据所述深度图像与所述目标区域轮廓,确定机器人与所述目标阶梯的相对位置信息的步骤,包括:

获取所述RGB图像中所述目标区域轮廓中心点的像素坐标;

根据所述深度图像,确定所述RGB彩色图像中所述目标阶梯的图像深度;

构建第一坐标系和第二坐标系,其中,所述第一坐标系是在所述目标阶梯的目标区域所在平面构建的三维坐标系,所述第二坐标系是以所述机器人的相机为原点构建的三维坐标系;

根据所述目标区域轮廓中心点的像素坐标、所述图像深度以及所述第二坐标系,确定所述机器人在所述第一坐标系下的第一坐标;

根据所述第一坐标确定所述机器人相对所述目标阶梯的高度和距离。

4.根据权利要求3所述的机器人的爬楼控制方法,其特征在于,所述根据所述目标区域轮廓中心点的像素坐标、所述图像深度以及所述第二坐标系,确定所述机器人在所述第一坐标系下的第一坐标的步骤,包括:

获取所述机器人的相机的内部参数信息;

根据所述目标区域轮廓中心点的像素坐标、所述相机的内部参数信息以及所述图像深度,确定所述目标区域轮廓中心点在所述第二坐标系下的第二坐标;

获取所述目标区域轮廓在所述第二坐标系下的第一方向向量和第一法向量;

根据所述第一方向向量、第一法向量以及所述第二坐标,确定所述机器人在所述第一坐标系下的第一坐标。

5.根据权利要求4所述的机器人的爬楼控制方法,其特征在于,所述根据所述第一方向向量、第一法向量以及所述第二坐标,确定所述机器人在所述第一坐标系下的第一坐标的步骤,包括:

根据下式确定所述机器人在所述第一坐标系下的第一坐标O1(x,y,z):

其中,x为所述第一坐标系上第一方向的坐标轴,y为所述第一坐标系上第二方向的坐标轴,z为所述第一坐标系上第三方向的坐标轴,O1’为所述目标区域轮廓中心点在所述第二坐标系下的第二坐标,I为所述目标区域轮廓在所述第二坐标系下的第一方向向量,n为所述目标区域轮廓在所述第二坐标系下的第一法向量。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳市优必选科技股份有限公司,未经深圳市优必选科技股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201911198984.8/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top