[发明专利]一种基于形态特征和单目测量的机器人自主捡球方法

权利要求书

1.一种基于形态特征和单目测量的机器人自主捡球方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1：通过机器人采集存在梯形畸变的羽毛球和球场彩色图像信息，得到正投影形式下的羽毛球及球场彩色图像信息；

S2：对得到的羽毛球及球场彩色图像信息进行数据处理，通过设计一种针对无测距功能的单目摄像头的目标物体位置信息测量方法获得存在梯形畸变羽毛球和球场彩色图像与实际位置距离的映射关系；

S3：利用搭建和训练好的特征提取网络寻找得到目标羽毛球质心的像素点位置，根据步骤S2获得的映射关系得到目标羽毛球的位置信息；

S4：根据目标羽毛球的位置信息，获取目标羽毛球和机器人的实际相对位置，完成机器人的运动路径规划；

S5：上位机根据机器人的运动路径规划结果，控制机器人运动至目标羽毛球位置，并完成机器人对羽毛球的拾取操作；

所述步骤S3具体包括如下过程：

D1：对正投影形式下的羽毛球及球场彩色图像进行打标签操作，得到打好标签的数据集，并记为羽毛球源数据集；

D2：搭建适用于羽毛球的多特征卷积神经网络，并确定网络结构，选择网络优化器并使用羽毛球源数据集与特征数据集对多特征卷积神经网络进行训练，得到训练好的适用于多特征卷积神经网络模型；

D3：根据羽毛球及球场彩色图像与实际位置距离的映射关系，使用训练好的多特征卷积神经网络模型对羽毛球及球场彩色图像进行预测，得到目标羽毛球的位置信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于形态特征和单目测量的机器人自主捡球方法，其特征在于：所述步骤S1中机器人通过单目摄像头采集存在梯形畸变的羽毛球和球场彩色图像信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于形态特征和单目测量的机器人自主捡球方法，其特征在于：所述步骤S2中数据处理的具体方法为：

A1：对采集得到的存在梯形畸变的羽毛球及球场彩色图像信息进行预处理，得到存在梯形畸变的羽毛球及球场彩色图像信息中的羽毛球场边缘信息；

A2：对步骤A1获取的羽毛球场边缘信息进行处理，通过透视变换矫正采集得到的存在梯形畸变的羽毛球及球场彩色图像信息，得到正投影形式下的羽毛球及球场彩色图像信息和羽毛球及球场的实际位置距离和存在梯形畸变的羽毛球及球场彩色图像信息的映射关系。

4.根据权利要求3所述的一种基于形态特征和单目测量的机器人自主捡球方法，其特征在于：所述步骤A1中预处理的方法为：

B1：对采集得到的存在梯形畸变的羽毛球及球场彩色图像信息进行灰度变换，得到并保存存在梯形畸变的羽毛球及球场灰度图像；

B2：使用高斯滤波器对存在梯形畸变的羽毛球及球场灰度图像进行滤波，消除图像数字化时所混入的噪声，简化图像所带的信息，得到滤波处理后的存在梯形畸变的羽毛球及球场灰度图像；

B3：用模板掩码计算滤波处理后的存在梯形畸变的羽毛球及球场灰度图像的灰度的梯度的幅值和方向，并进行非极大值抑制，得到存在梯形畸变的羽毛球及球场灰度边缘图像。

5.根据权利要求3所述的一种基于形态特征和单目测量的机器人自主捡球方法，其特征在于：所述步骤A2的具体方法为：

C1：对存在梯形畸变的羽毛球及球场灰度图像中的羽毛球场边缘进行直线检测，得到存在梯形畸变的羽毛球及球场彩色图像中的羽毛球场边缘的角点像素点坐标；

C2：根据存在梯形畸变的羽毛球及球场彩色图像中的羽毛球场边缘的角点像素点坐标，对存在梯形畸变的羽毛球及球场彩色图像进行投影变换，得到正投影形式下的羽毛球及球场彩色图像信息；

C3：根据正投影形式下的羽毛球及球场彩色图像信息，通过实验得到羽毛球及球场的实际位置距离和存在梯形畸变的羽毛球及球场彩色图像信息的映射关系。