CN106422223A - 一种智能球形物体回收机器人系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能球形物体回收机器人系统及方法,涉及机器人领域。该系统包括:图像采集装置、中央处理器、回收装置和运动装置;所述中央处理器包括:摄像头定位模块、机器人控制模块和机械臂控制模块;所述摄像头定位模块分别信号连接于图像采集装置、机器人控制模块和机械臂控制模块;所述机器人控制模块信号连接于运动装置;所述机械臂控制模块信号连接于回收装置。该发明具有:识别准确、结构简单、实用性强和成本低等优点。
Description
技术领域
本发明涉及机器人领域,特别涉及一种智能球形物体回收机器人系统及方法。
背景技术
机器人(Robot)是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥,又可以运行预先编排的程序,也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作,例如生产业、建筑业,或是危险的工作。
近年来,随着改革开放的不断深化,人民生活水平有了极大的提高,更多的人参与到体育锻炼中来,运动员的水平也有了飞跃性地上升,在训练、比赛中提高效率显得越来越重要。而在训练场地以及比赛现场,如果能在不需要人工控制的情况下,就自动将练习时击出的大量乒乓球、网球以及可能构成不安全因素的铅球等球类捡回,无疑会减少运动员或工作人员的不必要的劳动,极大地提高训练、比赛的效率。
发明内容
鉴于此,本发明提供了一种智能球形物体回收机器人系统及方法,该发明具有:识别准确、结构简单、实用性强和成本低等优点。
本发明采用的技术方案如下:
一种智能球形物体回收机器人系统,其特征在于,所述系统包括:图像采集装置、中央处理器、回收装置和运动装置;所述中央处理器包括:摄像头定位模块、机器人控制模块和机械臂控制模块;所述摄像头定位模块分别信号连接于图像采集装置、机器人控制模块和机械臂控制模块;所述机器人控制模块信号连接于运动装置;所述机械臂控制模块信号连接于回收装置。
所述摄像头定位模块包括:图像分割模块、空间转换模块、相似度计算模块和判断模块;所述图像分割模块分别信号于图像采集装置和空间转换模块,用于将采集到的原始图像中的球体区域从背景中分离出来;所述空间转换模块信号连接于相似度计算模块,用于将分离出来的球体区域图像从RGB色彩空间转换到YCBCR色彩空间;所述相似度计算模块信号连接于判断模块,用于对YCBCR色彩空间的图像信息进行球色相似度值计算;所述判断模块,用于根据相似度计算模块的计算结果,判断球体的种类,得出判断结果,发送控制命令至各个功能模块。
所述回收装置包括:回收电机、机械臂和箱体;所述回收电机分别信号连接于机械臂控制模块和机械臂,用于根据机械臂控制模块发送过来的控制命令,控制机械臂的运行;所述箱体,用于存放回收的球类物体。
所述运动装置包括:滚轮和步进电机;所述步进电机信号连接于机器人控制模块,用于根据机器人控制模块发送过来的信号控制步进电机进行左转,右转和前进的运动。
所述图像采集装置包括:摄像头和旋转控制装置;所述摄像头信号连接于旋转控制装置,用于获取原始的图像信息;所述旋转控制装置信号连接于摄像头定位模块,用于根据摄像头定位模块发送过来的控制信息控制摄像头进行旋转。
一种基于智能球形物体回收机器人系统的方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
步骤1:图像采集装置通过摄像头观察周围环境,将采集到的原始图像发送给中央处理器,中央处理器对原始图像进行处理后,控制机器人寻找球形物体,当视野中出现一个或多个完整的球形物体时根据近大远小选择最大的一个调整机器人位置使球形物体正好位于机器人视野正中心;
步骤2:机器人控制模块控制机器人运动,在运动过程中不断校正机器人方向,确定使其正对要捡起的球形物体,最后使机器人到达球形物体位置;
步骤3:机器人进入捡球模式,机械臂控制模块控制机器人的机械臂捡起球形物体,使得球形物体落入箱体中;
步骤4:图像采集装置继续扫描其他目标进行捡拾,按远近关系依次捡完球场上所有的球形物体。摄像头观察检测到没有剩余球形物体时找寻返回位置标志返回,完成任务。
所述处理器对原始图像进行处理的方法包括以下步骤:
步骤1:摄像头拍下照片,将原始图像数据信息发送给摄像头定位模块;
步骤2:摄像头定位模块对接收到的原始图像进行图像分割,将原始图像中的球形物体的区域从背景中分离出来;
步骤3:摄像头定位模块对将分离出来的球体区域图像从RGB色彩空间转换到YCBCR色彩空间;
步骤4::摄像头定位模块对YCBCR色彩空间的图像信息进行球色相似度值计算;
步骤5::摄像头定位模块根据相似度计算模块的计算结果,判断球体的种类,得出判断结果,发送控制命令至各个功能模块。
所述摄像头定位模块对YCBCR色彩空间的图像信息进行球色相似度值计算的方法包括以下步骤:
步骤1:根据球体颜色在YCBCR色彩空间的概率分布特性,建立一个搞死球色模型,得到其概率密度函数为:
;其中C为协方差矩阵;
步骤2:求取协方差矩阵在YCBCR色彩空间中各个灰度值的分量为 和 ;
步骤3:根据秋色相似度计算公式: ;计算单个像素的球色相似度值,进而得到整幅图像的最大球色相似度值。每一点像素的球色相似度值除以最大球色相似度值,作为该点的灰度值,从而得到球色相似度。
采用以上技术方案,本发明产生了以下有益效果:
1、结构简单:本发明的机器人结构简单,容易组装,各个部分可以单独生产,适用于工业化生产。
2、成本低:本发明的机器人机械部分结构简单,造价低;大幅度降低了机器人的成本。
3、实用性强:本发明的机器人采用图像识别技术进行控制,比起传统的采用传感器制作而成的机器人,其运行效率更高,对于物体识别更加准确。
采用以上技术方案,本发明产生了以下有益效果:
1、识别准确:本发明的机器人对于球形物体的识别在图像处理的基础上,进行了空间域的转换处理,同时采用球色相似度计算的方法对球形物体进行计算,使得计算和识别结果更加准确。
2、结构简单:本发明的机器人结构简单,容易组装,各个部分可以单独生产,适用于工业化生产。
3、成本低:本发明的机器人机械部分结构简单,造价低;大幅度降低了机器人的成本。
4、实用性强:本发明的机器人采用图像识别技术进行控制,比起传统的采用传感器制作而成的机器人,其运行效率更高,对于物体识别更加准确。
附图说明
图1是本发明实施例中一种智能球形物体回收机器人系统及方法的系统的流程图。
具体实施方式
本说明书中公开的所有特征,或公开的所有方法或过程中的步骤,除了互相排斥的特征和/或步骤以外,均可以以任何方式组合。
本说明书(包括任何附加权利要求、摘要)中公开的任一特征,除非特别叙述,均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即,除非特别叙述,每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。
本发明实施例1中提供了一种智能球形物体回收机器人系统,系统结构图如图1所示:
一种智能球形物体回收机器人系统,其特征在于,所述系统包括:图像采集装置、中央处理器、回收装置和运动装置;所述中央处理器包括:摄像头定位模块、机器人控制模块和机械臂控制模块;所述摄像头定位模块分别信号连接于图像采集装置、机器人控制模块和机械臂控制模块;所述机器人控制模块信号连接于运动装置;所述机械臂控制模块信号连接于回收装置。
所述摄像头定位模块包括:图像分割模块、空间转换模块、相似度计算模块和判断模块;所述图像分割模块分别信号于图像采集装置和空间转换模块,用于将采集到的原始图像中的球体区域从背景中分离出来;所述空间转换模块信号连接于相似度计算模块,用于将分离出来的球体区域图像从RGB色彩空间转换到YCBCR色彩空间;所述相似度计算模块信号连接于判断模块,用于对YCBCR色彩空间的图像信息进行球色相似度值计算;所述判断模块,用于根据相似度计算模块的计算结果,判断球体的种类,得出判断结果,发送控制命令至各个功能模块。
所述回收装置包括:回收电机、机械臂和箱体;所述回收电机分别信号连接于机械臂控制模块和机械臂,用于根据机械臂控制模块发送过来的控制命令,控制机械臂的运行;所述箱体,用于存放回收的球类物体。
所述运动装置包括:滚轮和步进电机;所述步进电机信号连接于机器人控制模块,用于根据机器人控制模块发送过来的信号控制步进电机进行左转,右转和前进的运动。
所述图像采集装置包括:摄像头和旋转控制装置;所述摄像头信号连接于旋转控制装置,用于获取原始的图像信息;所述旋转控制装置信号连接于摄像头定位模块,用于根据摄像头定位模块发送过来的控制信息控制摄像头进行旋转。
本发明实施例2中提供了一种基于智能球形物体回收机器人系统的方法,具体步骤如下:
一种基于智能球形物体回收机器人系统的方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
步骤1:图像采集装置通过摄像头观察周围环境,将采集到的原始图像发送给中央处理器,中央处理器对原始图像进行处理后,控制机器人寻找球形物体,当视野中出现一个或多个完整的球形物体时根据近大远小选择最大的一个调整机器人位置使球形物体正好位于机器人视野正中心;
步骤2:机器人控制模块控制机器人运动,在运动过程中不断校正机器人方向,确定使其正对要捡起的球形物体,最后使机器人到达球形物体位置;
步骤3:机器人进入捡球模式,机械臂控制模块控制机器人的机械臂捡起球形物体,使得球形物体落入箱体中;
步骤4:图像采集装置继续扫描其他目标进行捡拾,按远近关系依次捡完球场上所有的球形物体。摄像头观察检测到没有剩余球形物体时找寻返回位置标志返回,完成任务。
所述处理器对原始图像进行处理的方法包括以下步骤:
步骤1:摄像头拍下照片,将原始图像数据信息发送给摄像头定位模块;
步骤2:摄像头定位模块对接收到的原始图像进行图像分割,将原始图像中的球形物体的区域从背景中分离出来;
步骤3:摄像头定位模块对将分离出来的球体区域图像从RGB色彩空间转换到YCBCR色彩空间;
步骤4::摄像头定位模块对YCBCR色彩空间的图像信息进行球色相似度值计算;
步骤5::摄像头定位模块根据相似度计算模块的计算结果,判断球体的种类,得出判断结果,发送控制命令至各个功能模块。
所述摄像头定位模块对YCBCR色彩空间的图像信息进行球色相似度值计算的方法包括以下步骤:
步骤1:根据球体颜色在YCBCR色彩空间的概率分布特性,建立一个搞死球色模型,得到其概率密度函数为:
;其中C为协方差矩阵;
步骤2:求取协方差矩阵在YCBCR色彩空间中各个灰度值的分量为 和 ;
步骤3:根据秋色相似度计算公式:;计算单个像素的球色相似度值,进而得到整幅图像的最大球色相似度值。每一点像素的球色相似度值除以最大球色相似度值,作为该点的灰度值,从而得到球色相似度。
本发明实施例3中提供了一种智能球形物体回收机器人系统及方法,系统结构图如图1所示:
一种智能球形物体回收机器人系统,其特征在于,所述系统包括:图像采集装置、中央处理器、回收装置和运动装置;所述中央处理器包括:摄像头定位模块、机器人控制模块和机械臂控制模块;所述摄像头定位模块分别信号连接于图像采集装置、机器人控制模块和机械臂控制模块;所述机器人控制模块信号连接于运动装置;所述机械臂控制模块信号连接于回收装置。
所述摄像头定位模块包括:图像分割模块、空间转换模块、相似度计算模块和判断模块;所述图像分割模块分别信号于图像采集装置和空间转换模块,用于将采集到的原始图像中的球体区域从背景中分离出来;所述空间转换模块信号连接于相似度计算模块,用于将分离出来的球体区域图像从RGB色彩空间转换到YCBCR色彩空间;所述相似度计算模块信号连接于判断模块,用于对YCBCR色彩空间的图像信息进行球色相似度值计算;所述判断模块,用于根据相似度计算模块的计算结果,判断球体的种类,得出判断结果,发送控制命令至各个功能模块。
所述回收装置包括:回收电机、机械臂和箱体;所述回收电机分别信号连接于机械臂控制模块和机械臂,用于根据机械臂控制模块发送过来的控制命令,控制机械臂的运行;所述箱体,用于存放回收的球类物体。
所述运动装置包括:滚轮和步进电机;所述步进电机信号连接于机器人控制模块,用于根据机器人控制模块发送过来的信号控制步进电机进行左转,右转和前进的运动。
所述图像采集装置包括:摄像头和旋转控制装置;所述摄像头信号连接于旋转控制装置,用于获取原始的图像信息;所述旋转控制装置信号连接于摄像头定位模块,用于根据摄像头定位模块发送过来的控制信息控制摄像头进行旋转。
一种基于智能球形物体回收机器人系统的方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
步骤1:图像采集装置通过摄像头观察周围环境,将采集到的原始图像发送给中央处理器,中央处理器对原始图像进行处理后,控制机器人寻找球形物体,当视野中出现一个或多个完整的球形物体时根据近大远小选择最大的一个调整机器人位置使球形物体正好位于机器人视野正中心;
步骤2:机器人控制模块控制机器人运动,在运动过程中不断校正机器人方向,确定使其正对要捡起的球形物体,最后使机器人到达球形物体位置;
步骤3:机器人进入捡球模式,机械臂控制模块控制机器人的机械臂捡起球形物体,使得球形物体落入箱体中;
步骤4:图像采集装置继续扫描其他目标进行捡拾,按远近关系依次捡完球场上所有的球形物体。摄像头观察检测到没有剩余球形物体时找寻返回位置标志返回,完成任务。
所述处理器对原始图像进行处理的方法包括以下步骤:
步骤1:摄像头拍下照片,将原始图像数据信息发送给摄像头定位模块;
步骤2:摄像头定位模块对接收到的原始图像进行图像分割,将原始图像中的球形物体的区域从背景中分离出来;
步骤3:摄像头定位模块对将分离出来的球体区域图像从RGB色彩空间转换到YCBCR色彩空间;
步骤4::摄像头定位模块对YCBCR色彩空间的图像信息进行球色相似度值计算;
步骤5::摄像头定位模块根据相似度计算模块的计算结果,判断球体的种类,得出判断结果,发送控制命令至各个功能模块。
所述摄像头定位模块对YCBCR色彩空间的图像信息进行球色相似度值计算的方法包括以下步骤:
步骤1:根据球体颜色在YCBCR色彩空间的概率分布特性,建立一个搞死球色模型,得到其概率密度函数为:
;其中C为协方差矩阵;
步骤2:求取协方差矩阵在YCBCR色彩空间中各个灰度值的分量为 和 ;
步骤3:根据秋色相似度计算公式: ;计算单个像素的球色相似度值,进而得到整幅图像的最大球色相似度值。每一点像素的球色相似度值除以最大球色相似度值,作为该点的灰度值,从而得到球色相似度。
本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合,以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。
Claims (8)
1.一种智能球形物体回收机器人系统,其特征在于,所述系统包括:图像采集装置、中央处理器、回收装置和运动装置;所述中央处理器包括:摄像头定位模块、机器人控制模块和机械臂控制模块;所述摄像头定位模块分别信号连接于图像采集装置、机器人控制模块和机械臂控制模块;所述机器人控制模块信号连接于运动装置;所述机械臂控制模块信号连接于回收装置。
2.如权利要求1所述的智能球形物体回收机器人系统,其特征在于,所述摄像头定位模块包括:图像分割模块、空间转换模块、相似度计算模块和判断模块;所述图像分割模块分别信号于图像采集装置和空间转换模块,用于将采集到的原始图像中的球体区域从背景中分离出来;所述空间转换模块信号连接于相似度计算模块,用于将分离出来的球体区域图像从RGB色彩空间转换到YCBCR色彩空间;所述相似度计算模块信号连接于判断模块,用于对YCBCR色彩空间的图像信息进行球色相似度值计算;所述判断模块,用于根据相似度计算模块的计算结果,判断球体的种类,得出判断结果,发送控制命令至各个功能模块。
3.如权利要求2所述的智能球形物体回收机器人系统,其特征在于,所述回收装置包括:回收电机、机械臂和箱体;所述回收电机分别信号连接于机械臂控制模块和机械臂,用于根据机械臂控制模块发送过来的控制命令,控制机械臂的运行;所述箱体,用于存放回收的球类物体。
4.如权利要求3所述的智能球形物体回收机器人系统,其特征在于,所述运动装置包括:滚轮和步进电机;所述步进电机信号连接于机器人控制模块,用于根据机器人控制模块发送过来的信号控制步进电机进行左转,右转和前进的运动。
5.如权利要求4所述的智能球形物体回收机器人系统,其特征在于,所述图像采集装置包括:摄像头和旋转控制装置;所述摄像头信号连接于旋转控制装置,用于获取原始的图像信息;所述旋转控制装置信号连接于摄像头定位模块,用于根据摄像头定位模块发送过来的控制信息控制摄像头进行旋转。
6.一种基于权利要求1至5之一所述的智能球形物体回收机器人系统的方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
步骤1:图像采集装置通过摄像头观察周围环境,将采集到的原始图像发送给中央处理器,中央处理器对原始图像进行处理后,控制机器人寻找球形物体,当视野中出现一个或多个完整的球形物体时根据近大远小选择最大的一个调整机器人位置使球形物体正好位于机器人视野正中心;
步骤2:机器人控制模块控制机器人运动,在运动过程中不断校正机器人方向,确定使其正对要捡起的球形物体,最后使机器人到达球形物体位置;
步骤3:机器人进入捡球模式,机械臂控制模块控制机器人的机械臂捡起球形物体,使得球形物体落入箱体中;
步骤4:图像采集装置继续扫描其他目标进行捡拾,按远近关系依次捡完球场上所有的球形物体;
摄像头观察检测到没有剩余球形物体时找寻返回位置标志返回,完成任务。
7.如权利要求6所述的智能球形物体回收机器人系统的方法,其特征在于,所述处理器对原始图像进行处理的方法包括以下步骤:
步骤1:摄像头拍下照片,将原始图像数据信息发送给摄像头定位模块;
步骤2:摄像头定位模块对接收到的原始图像进行图像分割,将原始图像中的球形物体的区域从背景中分离出来;
步骤3:摄像头定位模块对将分离出来的球体区域图像从RGB色彩空间转换到YCBCR色彩空间;
步骤4::摄像头定位模块对YCBCR色彩空间的图像信息进行球色相似度值计算;
步骤5::摄像头定位模块根据相似度计算模块的计算结果,判断球体的种类,得出判断结果,发送控制命令至各个功能模块。
8.如权利要求7所述的智能球形物体回收机器人系统及方法,其特征在于,所述摄像头定位模块对YCBCR色彩空间的图像信息进行球色相似度值计算的方法包括以下步骤:
步骤1:根据球体颜色在YCBCR色彩空间的概率分布特性,建立一个搞死球色模型,得到其概率密度函数为:
;其中C为协方差矩阵;
步骤2:求取协方差矩阵在YCBCR色彩空间中各个灰度值的分量为和;
步骤3:根据秋色相似度计算公式:;计算单个像素的球色相似度值,进而得到整幅图像的最大球色相似度值;
每一点像素的球色相似度值除以最大球色相似度值,作为该点的灰度值,从而得到球色相似度。
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