CN106406319A - 一种智能导游机器人 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能导游机器人，包括：地图模块，用于基于GPS定位地图设置导游区域内的路线；驱动模块，用于驱动智能机器人按照所述设置的路线进行导游服务；视觉跟踪模块，用于在导游服务的路线上基于结构相似度的视觉跟踪方法获取导游区域内的目标对象图片；判断模块，用于判断所述目标对象图片是否构建有导游讲解场景数据库；场景输出模块，用于在判断所述目标对象图片构建有导游讲解场景数据库时，基于语音输出单元将导游讲解场景内容输出。通过本发明实施例，通过规划导游路线，自适应匹配场景内容，实现精准识别和定位，满足导游出行。
Description
技术领域
本发明涉及智能制造技术领域，具体涉及一种智能导游机器人。
背景技术
随着科学技术的不断进步和机器人技术的不断发展，智能机器人已逐渐走入千家万户，市场上也出现了不少智能机器人给人们的生活带来便利和乐趣，其中，交互机器人作为智能机器人的一种，能够和人们互动，给人们的生活，尤其是给老人或孩子的生活增添了许多乐趣。
随着社会生产力的发展和生活水平的提高，人们将越来越多的时间用于休闲和娱乐，从而极大的促进了旅游业的发展。近年来，游览博物馆、名人故居等文化圣地成为一种时尚，游客数量剧增。
为了获得更佳的游览体验，通常需要讲解员向游客介绍各种物品、遗迹并对相关的历史故事进行讲解。由于游客数量众多，需分批进入，因此讲解员必须完成多次重复的讲解工作，浪费了时间和人力，增加了工作成本。同时由于人脑的记忆力有限，讲解员有时不能清楚完整的解答游客提出的问题。
现有技术中CN103699126中公开了一种智能导游机器人的导游方法，但这种导游机器人主要根据WIFI实现导航定位，通过识别物品来讲解等，但这种导游机器人场景模式受到很大限制，由于WIFI布局会涉及到大量的网点，其面对于大场景模式时，需要投入大量的网点布局，这种只是适合于小规模场景应用，面对大场景模式下的特定场景模式讲解，比如一个景区内若干个场景馆或者大范围内的景点，其无法实现精准识别和定位，实现自适应场景匹配。
发明内容
本发明提供了一种智能导游机器人，通过规划导游路线，自适应匹配场景内容，实现精准识别和定位，满足导游出行。
本发明提供了一种智能导游机器人，包括：
地图模块，用于基于GPS定位地图设置导游区域内的路线；
驱动模块，用于驱动智能机器人按照所述设置的路线进行导游服务；
视觉跟踪模块，用于在导游服务的路线上基于结构相似度的视觉跟踪方法获取导游区域内的目标对象图片；
判断模块，用于判断所述目标对象图片是否构建有导游讲解场景数据库；
场景输出模块，用于在判断所述目标对象图片构建有导游讲解场景数据库时，基于语音输出单元将导游讲解场景内容输出。
所述驱动模块包括：
定位单元，用于基于GPS定位地图实时获取智能机器人的位置信息；
判断单元，用于基于位置信息判断智能机器人是否处于设置的路线上；
纠正单元，用于在判断智能机器人偏离设置的路线时，及时判断偏离点与路线上邻近点的位置关系，并驱动智能机器人由偏离点向路线上邻近点运动。
所述视觉跟踪模块包括：
预测单元，用于采用卡尔曼滤波器预测目标对象在本帧图像中的大致位置；
搜索单元，用于利用候选目标和模板目标的结构相似度进行迭代搜索，确定目标对象在本帧图像中的位置；
度量单元，用于利用候选目标和模板目标的相似度量值，自适应的调制卡尔曼滤波器参数。
所述智能导游机器人还包括：
场景构建模块，用于构建导游区域内每一目标场景的导游讲解场景；构建每一目标场景所对应的目标对象图片；将目标对象图片与导游讲解场景建立关联匹配关系。
所述智能导游机器人还包括：
红外感应模块，用于基于红外感应器感应周围人群密度；
音量控制模块，用于在感应到周围人群密度大于第一阈值时，提高语音输出单元中的音量值；或者应该到周围人群密度小于第二阈值时，降低语音输出单元中的音量值。
在本发明中，智能导游机器人中的地图模块基于GPS定位地图来设置导游区域的路线，从而使驱动模块可以按照设置的路线进行导游服务，在导游服务过程中，视觉跟踪模块基于视觉跟踪方法可以快速锁定目标对象图片，从而基于目标对象图片解析出所关联的场景数据，使智能导游机器人达到自适应匹配过程，使整个导游服务更加方便的在大场景景点中实现服务，达到了自适应匹配，使整个导游服务更加智能化，节省了人力和物力，减少了大场景区域环境的热点布置。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例中的智能机器人导游的方法流程图；
图2是本发明实施例中的智能导游机器人结构示意图；
图3是本发明实施例中的驱动模块结构示意图；
图4是本发明实施例中的视觉跟踪模块结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
相应的，图1示出了本发明实施例中的智能机器人导游的方法流程图，具体包括如下步骤：
S101、基于GPS定位地图设置导游区域内的路线；
具体实施过程中，GPS定位技术的基本原理是采用测量学中通用的测距交会确定点位的方法，现有的GPS定位技术广泛应用于车载导航中，其可以与车载上的地图实现配置，在设置路线之后，完成相应的路径规划，实现导航路径过程。在实施路径导航过程中，其通过GPS航迹与地图上的矢量化的路段对象进行匹配，寻找出智能机器人当前行驶的道路，并将智能机器人当前GPS定位点投影到路线上，这样可以实现智能机器人在电子地图上的匹配的过程，使智能机器人不至于因为定位误差而在定位时偏离地图路线，通过投影使车辆定位数据仅残留GPS误差在车辆前进路线上的径向分量，从而达到提高定位精度的目的。
S102、驱动智能机器人按照所述设置的路线进行导游服务；
具体实施过程中，基于GPS定位地图实时获取智能机器人的位置信息；基于位置信息判断智能机器人是否处于设置的路线上；在判断智能机器人偏离设置的路线时，及时判断偏离点与路线上邻近点的位置关系，并驱动智能机器人由偏离点向路线上邻近点运动。
S103、在导游服务的路线上基于结构相似度的视觉跟踪方法获取导游区域内的目标对象图片；
具体实施过程中，采用卡尔曼滤波器预测目标对象在本帧图像中的大致位置；利用候选目标和模板目标的结构相似度进行迭代搜索，确定目标对象在本帧图像中的位置；利用候选目标和模板目标的相似度量值，自适应的调制卡尔曼滤波器参数。
具体实施过程中，其通过构造目标对象图片的运动系统模型，基于卡尔曼滤波器进一步预测得到本帧中目标的预测位置，以及根据本帧跟踪结果进行卡尔曼滤波器观测更新；以及在整个目标对象图片运动过程中计算移动方向，计算最优的移动步长；计算最终的候选目标和模板目标的结构相似度值，计算卡尔曼滤波器噪声矩阵的协方差，从而完成整个视觉跟踪，最终锁定一个目标对象图片。
S104、判断所述目标对象图片是否构建有导游讲解场景数据库，如果构建有导游讲解场景数据库，则进入S105，否则继续S103；
具体实施中，首先构建导游区域内每一目标场景的导游讲解场景，即针对每一目标场景的特定点或者视觉效果点建立相应的导游讲解场景模型；构建每一目标场景所对应的目标对象图片，即提供特定点或者视觉效果点作为目标对象图片；将目标对象图片与导游讲解场景建立关联匹配关系。
通过以上匹配关系，在识别出目标对象图片时，可以快速匹配出相对于的导游讲解场景，
S105、在判断所述目标对象图片构建有导游讲解场景数据库时，基于语音输出单元将导游讲解场景内容输出。
具体实施过程中，还可以基于红外感应器感应周围人群密度，在感应到周围人群密度大于第一阈值时，提高语音输出单元中的音量值；或者应该到周围人群密度小于第二阈值时，降低语音输出单元中的音量值。该第一阈值与第二阈值可以相同或者不同，比如人群密度10人为一个等级，进行音量的控制输出，在超过10人时，提高音量值，低过10人时，降低音量值，从而满足不同场景的音量输出，保障人群嘈杂时也能满足相应效果。
由此可见，基于GPS定位地图来设置导游区域的路线，从而可以按照设置的路线进行导游服务，在导游服务过程中，基于视觉跟踪方法可以快速锁定目标对象图片，从而基于目标对象图片解析出所关联的场景数据，达到自适应匹配过程，使整个导游服务更加方便的在大场景景点中实现服务，达到了自适应匹配，使整个导游服务更加智能化，节省了人力和物力，减少了大场景区域环境的热点布置。
相应的，图2还示出了本发明实施例中的智能导游机器人结构示意图，包括：
地图模块，用于基于GPS定位地图设置导游区域内的路线；
驱动模块，用于驱动智能机器人按照所述设置的路线进行导游服务；
视觉跟踪模块，用于在导游服务的路线上基于结构相似度的视觉跟踪方法获取导游区域内的目标对象图片；
判断模块，用于判断所述目标对象图片是否构建有导游讲解场景数据库；
场景输出模块，用于在判断所述目标对象图片构建有导游讲解场景数据库时，基于语音输出单元将导游讲解场景内容输出。
具体的，图3示出了本发明实施例中的驱动模块结构示意图，该驱动模块包括：
定位单元，用于基于GPS定位地图实时获取智能机器人的位置信息；
判断单元，用于基于位置信息判断智能机器人是否处于设置的路线上；
纠正单元，用于在判断智能机器人偏离设置的路线时，及时判断偏离点与路线上邻近点的位置关系，并驱动智能机器人由偏离点向路线上邻近点运动。
具体的，图4示出了本发明实施例中的视觉跟踪模块结构示意图，该视觉跟踪模块包括：
预测单元，用于采用卡尔曼滤波器预测目标对象在本帧图像中的大致位置；
搜索单元，用于利用候选目标和模板目标的结构相似度进行迭代搜索，确定目标对象在本帧图像中的位置；
度量单元，用于利用候选目标和模板目标的相似度量值，自适应的调制卡尔曼滤波器参数。
具体的，该智能导游机器人还包括：
场景构建模块，用于构建导游区域内每一目标场景的导游讲解场景；构建每一目标场景所对应的目标对象图片；将目标对象图片与导游讲解场景建立关联匹配关系。
具体的，该智能导游机器人还包括：
红外感应模块，用于基于红外感应器感应周围人群密度；
音量控制模块，用于在感应到周围人群密度大于第一阈值时，提高语音输出单元中的音量值；或者应该到周围人群密度小于第二阈值时，降低语音输出单元中的音量值。
综上，智能导游机器人中的地图模块基于GPS定位地图来设置导游区域的路线，从而使驱动模块可以按照设置的路线进行导游服务，在导游服务过程中，视觉跟踪模块基于视觉跟踪方法可以快速锁定目标对象图片，从而基于目标对象图片解析出所关联的场景数据，使智能导游机器人达到自适应匹配过程，使整个导游服务更加方便的在大场景景点中实现服务，达到了自适应匹配，使整个导游服务更加智能化，节省了人力和物力，减少了大场景区域环境的热点布置。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)、磁盘或光盘等。
以上对本发明实施例所提供的智能导游机器人进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (6)
1.一种智能导游机器人，其特征在于，包括：
地图模块，用于基于GPS定位地图设置导游区域内的路线；
驱动模块，用于驱动智能机器人按照所述设置的路线进行导游服务；
视觉跟踪模块，用于在导游服务的路线上基于结构相似度的视觉跟踪方法获取导游区域内的目标对象图片；
判断模块，用于判断所述目标对象图片是否构建有导游讲解场景数据库；
场景输出模块，用于在判断所述目标对象图片构建有导游讲解场景数据库时，基于语音输出单元将导游讲解场景内容输出。
2.如权利要求1所述的智能导游机器人，其特征在于，所述驱动模块包括：
定位单元，用于基于GPS定位地图实时获取智能机器人的位置信息；
判断单元，用于基于位置信息判断智能机器人是否处于设置的路线上；
纠正单元，用于在判断智能机器人偏离设置的路线时，及时判断偏离点与路线上邻近点的位置关系，并驱动智能机器人由偏离点向路线上邻近点运动。
3.如权利要求1所述的智能导游机器人，其特征在于，所述视觉跟踪模块包括：
预测单元，用于采用卡尔曼滤波器预测目标对象在本帧图像中的大致位置；
搜索单元，用于利用候选目标和模板目标的结构相似度进行迭代搜索，确定目标对象在本帧图像中的位置；
度量单元，用于利用候选目标和模板目标的相似度量值，自适应的调制卡尔曼滤波器参数。
4.如权利要求1至3任一项所述的智能导游机器人，其特征在于，所述智能导游机器人还包括：
场景构建模块，用于构建导游区域内每一目标场景的导游讲解场景；构建每一目标场景所对应的目标对象图片；将目标对象图片与导游讲解场景建立关联匹配关系。
5.如权利要求4所述的智能导游机器人，其特征在于，所述智能导游机器人还包括：
红外感应模块，用于基于红外感应器感应周围人群密度；
音量控制模块，用于在感应到周围人群密度大于第一阈值时，提高语音输出单元中的音量值；或者应该到周围人群密度小于第二阈值时，降低语音输出单元中的音量值。
6.如权利要求5所述的智能导游机器人，其特征在于，所述第一阈值与第二阈值相同或者不同。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |