CN106737653A - 一种机器人视觉中障碍物刚柔性的判别方法 - Google Patents

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    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
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Abstract

本发明公开了一种机器人视觉中障碍物刚柔性的判别方法，该方法将视频图像的帧图序列进行处理和叠加后提取边缘轮廓，对边缘上选取的特征点进行曲线拟合，得到最佳曲线拟合模型，再计算出物体的带权柔度，通过带权柔度和柔度阈值的比较，从而判定物体的刚柔性。本发明的机器人视觉中障碍物刚柔性的判别方法在进行避障处理之前，首先对检测到的障碍物进行刚柔性判定，从而去除不需要进行避障处理的柔性物体的方法。这种方法可以减少避障物体的数量，缩短避障路径的规划时间，提高避障的实时性。

Description

一种机器人视觉中障碍物刚柔性的判别方法
技术领域
本发明涉及一种机器人视觉中障碍物刚柔性的判别方法，属于机器人视觉技术领域。
背景技术
田间机器人是一种应用于农业的新型机器人，这种智能机器人可以代替人在环境复杂的田间进行作业，从而可以大大地减轻工人的工作强度，有效地保障工人的人身安全。田间机器人在自主导航的过程中，除了保持运动的平稳性，还要能够避免与静态或动态障碍物发生碰撞。田间机器人在野外进行工作时，环境中的柔性物体不会对机器人造成伤害，所以对这些柔性物体不需要进行避障处理。目前大多数的避障研究是对检测到的障碍物直接进行避障处理。田间机器人在野外工作时，环境的复杂性导致障碍物种类较多、数目较大，这就大大增加了避障的难度例。本发明提出了一种机器人视觉中障碍物刚柔性的判别方法，在进行避障处理之前，首先对检测到的障碍物进行刚柔性判定，从而去除不需要进行避障处理的柔性物体的方法。这种方法可以减少避障物体的数量，缩短避障路径的规划时间，提高避障的实时性。
发明内容
（一）要解决的技术问题
为解决上述问题，本发明提出了一种机器人视觉中障碍物刚柔性的判别方法，在进行避障处理之前，首先对检测到的障碍物进行刚柔性判定，从而去除不需要进行避障处理的柔性物体的方法。这种方法可以减少避障物体的数量，缩短避障路径的规划时间，提高避障的实时性。
（二）技术方案
本发明的机器人视觉中障碍物刚柔性的判别方法；包括如下步骤
第一步，提取障碍物图像信息得到障碍物形变叠加图的轮廓；
第二步，对从轮廓上提取的特征点进行曲线拟合；
第三步，通过特征曲线的方程式计算出柔度，求带权柔度，根据带权柔度和柔度阈值的比较结果进行物体刚柔性的判别，找到不需要避障的柔性物体；
第四步，拍摄植物在有风环境下形态变化的过程，从拍摄的视频图像中提取出一系列帧图；随机选取一帧彩色图像，根据其灰度值方图选取合适的灰度级，将所有帧图转换为二值图像；
第五步，叠加图像，提取轮廓；
第六步，将视频图像的帧图序列进行处理和叠加后提取边缘轮廓，对边缘上选取的特征点进行曲线拟合，得到最佳曲线拟合模型，再计算出物体的带权柔度，通过带权柔度和柔度阈值的比较，从而判定物体的刚柔性。
进一步地，所述的植物为狗尾巴草。
进一步地，所述的拍摄植物在有风环境下形态变化的过程拍摄角度选取垂直于风向的方向。
进一步地，所述的叠加图像是将经过二值处理的帧图序列进行叠加。
进一步地，所述的提取轮廓采用Canny边缘检测算法提取出全部帧图叠加后的图像的边缘轮廓。
（三）有益效果
与现有技术相比，本发明的机器人视觉中障碍物刚柔性的判别方法，在进行避障处理之前，首先对检测到的障碍物进行刚柔性判定，从而去除不需要进行避障处理的柔性物体的方法。这种方法可以减少避障物体的数量，缩短避障路径的规划时间，提高避障的实时性。
具体实施方式
一种机器人视觉中障碍物刚柔性的判别方法，包括如下步骤
第一步，提取障碍物图像信息得到障碍物形变叠加图的轮廓；
第二步，对从轮廓上提取的特征点进行曲线拟合；
第三步，通过特征曲线的方程式计算出柔度，求带权柔度，根据带权柔度和柔度阈值的比较结果进行物体刚柔性的判别，找到不需要避障的柔性物体；
第四步，拍摄植物在有风环境下形态变化的过程，从拍摄的视频图像中提取出一系列帧图；随机选取一帧彩色图像，根据其灰度值方图选取合适的灰度级，将所有帧图转换为二值图像；
第五步，叠加图像，提取轮廓；
第六步，将视频图像的帧图序列进行处理和叠加后提取边缘轮廓，对边缘上选取的特征点进行曲线拟合，得到最佳曲线拟合模型，再计算出物体的带权柔度，通过带权柔度和柔度阈值的比较，从而判定物体的刚柔性。其中，所述的植物为狗尾巴草。所述的拍摄植物在有风环境下形态变化的过程拍摄角度选取垂直于风向的方向。所述的叠加图像是将经过二值处理的帧图序列进行叠加。所述的提取轮廓采用Canny边缘检测算法提取出全部帧图叠加后的图像的边缘轮廓。
上面所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的构思和范围进行限定。在不脱离本发明设计构思的前提下，本领域普通人员对本发明的技术方案做出的各种变型和改进，均应落入到本发明的保护范围，本发明请求保护的技术内容，已经全部记载在权利要求书中。

Claims (5)

1.一种机器人视觉中障碍物刚柔性的判别方法，其特征在于，包括如下步骤：
第一步，提取障碍物图像信息得到障碍物形变叠加图的轮廓；
第二步，对从轮廓上提取的特征点进行曲线拟合；
第三步，通过特征曲线的方程式计算出柔度，求带权柔度，根据带权柔度和柔度阈值的比较结果进行物体刚柔性的判别，找到不需要避障的柔性物体；
第四步，拍摄植物在有风环境下形态变化的过程，从拍摄的视频图像中提取出一系列帧图；随机选取一帧彩色图像，根据其灰度值方图选取合适的灰度级，将所有帧图转换为二值图像；
第五步，叠加图像，提取轮廓；
第六步，将视频图像的帧图序列进行处理和叠加后提取边缘轮廓，对边缘上选取的特征点进行曲线拟合，得到最佳曲线拟合模型，再计算出物体的带权柔度，通过带权柔度和柔度阈值的比较，从而判定物体的刚柔性。
2.根据权利要求1所述的机器人视觉中障碍物刚柔性的判别方法，其特征在于：所述的植物为狗尾巴草。
3.根据权利要求1所述的机器人视觉中障碍物刚柔性的判别方法，其特征在于：所述的拍摄植物在有风环境下形态变化的过程拍摄角度选取垂直于风向的方向。
4.根据权利要求1所述的机器人视觉中障碍物刚柔性的判别方法，其特征在于：所述的叠加图像是将经过二值处理的帧图序列进行叠加。
5. 根据权利要求1所述的机器人视觉中障碍物刚柔性的判别方法，其特征在于：所述的提取轮廓采用Canny边缘检测算法提取出全部帧图叠加后的图像的边缘轮廓。
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