[发明专利]一种机器人控制方法及电子设备

权利要求书

1.一种机器人控制方法，其特征在于，包括：

获取环境图像，并在所述环境图像中截取目标局部图像；

提取所述目标局部图像的纹理特征；

根据机器学习算法，识别所述纹理特征的纹理类型；

根据所述纹理类型，控制所述机器人。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述环境图像中截取目标局部图像包括：

在所述环境图像中绘制处在预设高度处的水平线；

根据所述水平线，截取图像高度小于或等于所述预设高度的图像作为目标局部图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设高度由以下公式计算得到：H＝k1*d+k2*h，其中，H为预设高度，k1、k2为正超参数，d为机器人与前方可识别物的预设距离，h为所述机器人的摄像模组距离地面的高度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述目标局部图像的纹理特征包括：

使用Gabor滤波器提取所述目标局部图像的纹理特征。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据机器学习算法，识别所述纹理特征的纹理类型包括：

聚类所述目标局部图像中纹理特征相同的像素集合；

根据机器学习算法，识别所述像素集合的纹理类型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述聚类所述目标局部图像中纹理特征相同的像素集合包括：

根据K-means聚类算法，分割所述目标局部图像的像素；

聚类纹理特征相同的像素，得到像素集合。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据机器学习算法，识别所述像素集合的纹理类型包括：

根据机器学习算法，将所述像素集合中聚类质心的纹理特征输入SVM分类器，得到所述像素集合属于目标物体的概率；

判断所述概率是否大于或等于预设阈值；

若是，则所述像素集合属于所述目标物体；

若否，则所述像素集合不属于所述目标物体。

8.根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，在提取所述目标局部图像的纹理特征之前，所述方法还包括：

剔除所述目标局部图像中的障碍物。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述剔除所述目标局部图像中的障碍物包括：

将包含在所述目标局部图像中障碍物的像素值设为最高障碍物掩模值。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至9任一项所述的机器人控制方法。