CN106997207A - 分析路面曲度并结合资料记录的自动行走建议系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种分析路面曲度并结合资料记录的自动行走建议系统，其包括：一图像采集模组，用于采集具有该自动行走建议系统的自主移动设备在行走方向上路面曲度的图像；一路面曲度分析模组，与所述图像采集模组连接，用于接收所述路面曲度的图像并进行处理，提取出所述路面曲度图像中的轮廓特征信息；一姿态预判模组，用于预估所述自主移动设备处于具有所述轮廓特征信息的路面时的姿态信息；一路面曲度资料库，用于存储所述路面曲度图像中的轮廓特征信息及相应地存储所述自主移动设备预估的姿态信息。本发明进一步涉及一种分析路面曲度并结合资料记录的自动行走建议方法。
Description
技术领域
本发明涉及一种分析路面曲度并结合资料记录的自动行走建议系统及方法。
背景技术
目前，即时定位及地图构建（SLAM）是机器人等自主移动设备在定位过程中最常用的一种技术，该SLAM技术是指机器人从未知环境的位置地点出发，在运动过程中通过重复观测到的地图特征定位自身的位置和姿态，再根据自身增量式的构建地图，从而达到同时定位和地图构建的目的。
然，若自主移动设备在运动过程中路面曲度较大，容易造成自主移动位移的偏差，从而影响自主移动的方向和距离，有的甚至会导致该自主移动设备倾倒或损毁。
发明内容
有鉴于此，确有必要提供一种能够使自主移动设备安全顺畅地移动的分析路面曲度并结合资料记录的自动行走建议系统及方法。
一种分析路面曲度并结合资料记录的自动行走建议系统，其包括：一图像采集模组，用于采集具有该自动行走建议系统的自主移动设备在行走方向上路面曲度的图像；一路面曲度分析模组，与所述图像采集模组连接，用于接收所述路面曲度的图像并进行处理，提取出所述路面曲度图像中的轮廓特征信息；一姿态预判模组，用于预估所述自主移动设备处于具有所述轮廓特征信息的路面时的姿态信息；一路面曲度资料库，用于存储所述路面曲度图像中的轮廓特征信息及相应地存储所述自主移动设备预估的姿态信息。
一种分析路面曲度曲度并结合资料记录的自动行走建议方法，其包括以下步骤：提供一具有所述分析路面曲度并结合资料记录的自动行走建议系统的自主移动设备，所述自动行走建议系统包括一图像采集模组，用于采集具有该自动行走建议系统的自主移动设备在行走方向上路面曲度的图像；一路面曲度分析模组，与所述图像采集模组连接，用于接收所述路面曲度的图像并进行处理，提取出所述路面曲度图像中的轮廓特征信息；一姿态预判模组，用于预估所述自主移动设备处于具有所述轮廓特征信息的路面时的姿态信息；一路面曲度资料库，用于存储所述路面曲度图像中的轮廓特征信息及相应地存储所述自主移动设备预估的姿态信息；利用图像采集模组对所述自主移动设备在行走方向上的路面曲度进行图像采集，并将该图像发送至所述路面曲度分析模组；利用所述路面曲度分析模组对所述图像进行处理，提取出所述图像中的轮廓特征信息；所述姿态预判模组结合所述轮廓特征信息预估所述自主移动设备处于所述具有轮廓特征信息的路面时的姿态信息；将所述路面曲度图像的轮廓特征信息与所述路面曲度资料库中已存储的轮廓特征信息进行比对，判断所述路面曲度图像的轮廓特征信息是否已存在于所述路面曲度资料库中，若“是”，则找到所述路面曲度资料库中相同的轮廓特征信息并根据对应的姿态建议所述自主移动设备做相应处置；若“否”，则在所述路面曲度资料库中新增所述路面曲度图像的轮廓特征信息及对应的预估姿态信息；记录本次所述自主移动设备行走的状况。
与现有技术比较，本发明分析路面曲度并结合资料记录的自动行走建议系统及方法，通过边行走边建立路面曲度资料库并不断进行完善，使自主移动设备后续遇到类似的路面环境时能够安全顺畅地移动，以避免自主移动设备倾倒或损毁。
附图说明
图1为本发明分析路面曲度并结合资料记录的自动行走建议系统的模组图。
图2为本发明分析路面曲度并结合资料记录的自动行走建议方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合附图及具体实施例对本发明提供的分析路面曲度并结合资料记录的自动行走建议系统及方法作进一步的详细说明。
请参阅图1，本发明提供一种分析路面曲度并结合资料记录的自动行走建议系统，其包括：一图像采集模组，用于采集具有该自动行走建议系统的自主移动设备在行走方向上路面曲度的图像；一路面曲度分析模组，与所述图像采集模组连接，用于接收所述路面曲度的图像并进行处理，提取出所述路面曲度图像中的轮廓特征信息；一姿态预判模组，用于预估所述自主移动设备处于具有所述轮廓特征信息的路面时的姿态信息；一路面曲度资料库，用于存储所述路面曲度图像中的轮廓特征信息及相应地存储所述自主移动设备预估的姿态信息；一资料验证模组，连接所述路面曲度分析模组和所述路面曲度资料库，用于判断所述提取出的轮廓特征信息是否与所述路面曲度资料库中已储存的轮廓特征信息匹配。
所述自主移动设备为任意能够自身独立移动的设备，可以为机器人、无人驾驶车等。
所述图像采集模组包括一摄像头，该摄像头设置于所述自主移动设备面对行走方向的一面，所述摄像头拍摄所述自主移动设备在行走方向上路面曲度的图像，所述路面曲度包括直线路面、弯曲路面或上下坡路面等。所述摄像头为一般的基于CCD或CMOS的网络摄像头即可。
所述路面曲度分析模组通过一数据线与所述图像采集模组连接，所述图像采集模组采集到的路面曲度图像的信号通过所述数据线传输至所述路面曲度分析模组，基于计算机视觉技术，所述路面曲度分析模组对所述路面曲度图像进行图像处理，进行图像分析的目的是提取路面曲度图像中的轮廓特征信息，其中，对于上下坡路面，该轮廓特征信息可以描述为“路面变高”、“路面变低”等能够明显区分路面曲度的特征信息，对于弯曲路面，根据所述提取出的轮廓特征信息可以计算得到该弯曲路面的弯曲度，所述轮廓特征信息可以描述为“左转70度”、“右转30度”等。
所述姿态预判模组包括一惯性测量装置（IMU），该惯性测量装置包括一陀螺仪(Gyro)，根据所述陀螺仪可以得知所述自主移动设备目前的方位角，在此基础上透过数学预测模式可以推估所述自主移动设备后续行走时方位角的变化，并结合所述路面曲度分析模组提取出的轮廓特征信息，可以预测所述自主移动设备处于所述路面曲度时的姿态。所述数学预测模式可以采用卡尔曼滤波方法。
所述路面曲度资料库储存有多个路面曲度图像的轮廓特征信息及每一个所述路面曲度图像的轮廓特征信息对应的所述自主移动设备的姿态，如“左转70度”，对应的姿态为“加速度30公里/小时”、“左转30度”，对应的姿态为“加速度50公里/小时”。所述路面曲度资料库以分类的方式存储所述多个路面曲度图像的轮廓特征信息，该轮廓特征信息可以为文本形式。一个路面曲度图像的轮廓特征信息分类对应所述自主移动设备预估的一个姿态，同一个轮廓特征信息分类可以在原有分类的基础上不断细化，同一个轮廓特征信息分类对应的姿态也可以通过不断修正，进一步实现自主移动设备移动的安全性与顺畅度。
所述路面曲度资料库是一个从无到有、实时建立并不断完善的过程，所述路面曲度资料库内存储的资料不会重复出现，同样的轮廓特征信息及对应的姿态只会存储一次，防止资料重复繁多造成混乱。
所述资料验证模组连接所述路面曲度分析模组和所述路面曲度资料库，用于判断所述提取出的轮廓特征信息是否与所述路面曲度资料库中已储存的轮廓特征信息匹配，匹配是指所述路面曲度分析模组中的轮廓特征信息与所述路面曲度资料库中已存储的轮廓特征信息相同或相对应。
所述分析路面曲度并结合资料记录的自动行走建议系统进一步包括一定位模组，如GPS，所述定位模组用于得知所述自主移动设备所在路面的位置，所述定位模组结合所述路面曲度资料库将所述自主移动设备在不同环境状况不同时段的姿态输入云端，并进行数据分析，针对同一路段不同环境状况下分析出一个最安全稳定的移动姿态，存储于所述路面曲度资料库，如果其它自主移动设备在该路面曲度行走，只要下载该路面曲度资料库，其它的自主移动设备均能够安全顺畅地通过该路面。所述不同环境为路面积雪、路面结冰等情况。
请参阅图2，本发明进一步提供一种分析路面曲度并结合资料记录的自动行走建议方法，其包括以下步骤：
S1，提供一具有所述分析路面曲度并结合资料记录的自动行走建议系统的自主移动设备；
S2，利用图像采集模组对所述自主移动设备在行走方向上的路面曲度进行图像采集，并将该图像发送至所述路面曲度分析模组；
S3，利用路面曲度分析模组对所述图像进行处理，提取出所述图像中的轮廓特征信息；
S4，所述姿态预判模组结合所述轮廓特征信息预估所述自主移动设备处于所述具有轮廓特征信息的路面时的姿态信息；
S5，将所述路面曲度图像的轮廓特征信息与所述路面曲度资料库中已存储的轮廓特征信息进行比对，判断所述路面曲度图像的轮廓特征信息是否已存在于所述路面曲度资料库中，若“是”，则找到所述路面曲度资料库中相同的轮廓特征信息并根据对应的姿态建议所述自主移动设备做相应处置；若“否”，则在所述路面曲度资料库中新增所述路面曲度图像的轮廓特征信息及对应的预估姿态信息；
S6，记录本次所述自主移动设备行走的状况。
在所述S3步骤中，对所述路面曲度图像进行处理的具体步骤为：
S31，提取所述路面曲度图像中的路面曲度轮廓图像；
S32，划分步态周期，统一路面曲度轮廓图像的大小，提取路面曲度轮廓的特征因子；
S33，求出每个步态周期对应的步态能量图及其特征因子，步态能量图的灰度直方图乘以步态能量图的特征因子得到路面曲度的轮廓特征信息。
在所述S4步骤中，所述姿态信息是指所述自主移动设备处于所述路面时的加速度、仰角、速度等信息。
在所述S6步骤中，所述自主移动设备根据所述路面曲度资料库中的姿态行走，在行走过程中，每隔一段时间读取所述姿态预判模组中陀螺仪的输出数据，并进行数据分析，如建立图表等。如果所述陀螺仪输出的数据均小于一预设的门槛值时，则判断行走状况为“稳定”；如果所述陀螺仪输出的数据大于所述预设的门槛值时，则判断行走状况为“不稳定”，此时，将该行走状况及陀螺仪的数据反馈给所述自主移动设备，并建议其在下次行走同一路面时相对稳定的一个姿态。所述“不稳定”包括所述自主移动设备晃动或倾倒，所述门槛值为人为设置的一数据，该数据被认为是所述自主移动设备稳定行走与不稳定行走时姿态的临界值。
当所述自主移动设备的上次行走不稳定时，所述自主移动设备在下次行走同一路面时，会根据其上次行走的姿态和所述陀螺仪的输出数据，建议其下次行走时相对稳定的一个姿态，并用该姿态替换所述路面曲度资料库中原有的姿态，逐渐优化完善所述路面曲度资料库，使其最终存储的是所述自主移动设备在同一路面曲度相对稳定的一个姿态。
本发明分析路面曲度并结合资料记录的自动行走建议系统及方法，通过边行走边建立路面曲度资料库，并在行走过程中不断完善路面曲度资料库，记录每次行走的状况并反馈给所述自主移动设备，并建议其下一次行走同一路面时的姿态，使自主移动设备后续遇到类似的路面曲度时能够安全顺畅地移动。
另外，本领域技术人员还可在本发明精神内做其他变化，当然，这些依据本发明精神所做的变化，都应包含在本发明所要求保护的范围之内。
Claims (10)
1.一种分析路面曲度并结合资料记录的自动行走建议系统，其包括：一图像采集模组，用于采集具有该自动行走建议系统的自主移动设备在行走方向上路面曲度的图像；一路面曲度分析模组，与所述图像采集模组连接，用于接收所述路面曲度的图像并进行处理，提取出所述路面曲度图像中的轮廓特征信息；一姿态预判模组，用于预估所述自主移动设备处于具有所述轮廓特征信息的路面时的姿态信息；一路面曲度资料库，用于存储所述路面曲度图像中的轮廓特征信息及相应地存储所述自主移动设备预估的姿态信息。
2.如权利要求1所述一种分析路面曲度并结合资料记录的自动行走建议系统，其特征在于，所述路面曲度包括直线路面曲度、弯曲路面曲度或上下坡路面曲度。
3.如权利要求1所述一种分析路面曲度并结合资料记录的自动行走建议系统，其特征在于，所述路面曲度资料库以分类的方式存储所述多个路面曲度图像的轮廓特征信息。
4.如权利要求1所述一种分析路面曲度并结合资料记录的自动行走建议系统，其特征在于，所述轮廓特征信息为文本形式。
5.如权利要求1所述一种分析路面曲度并结合资料记录的自动行走建议系统，其特征在于，所述路面曲度资料库中一个所述路面曲度图像的轮廓特征信息分类对应一个所述自主移动设备应有的姿态，同样的轮廓特征信息及对应的姿态只存储一次。
6.如权利要求1所述一种分析路面曲度并结合资料记录的自动行走建议系统，其特征在于，进一步包括一GPS，该GPS用于得知所述自主移动设备所在路面的位置。
7.一种分析路面曲度并结合资料记录的自动行走建议方法，其包括以下步骤：
提供一具有所述分析路面曲度并结合资料记录的自动行走建议系统的自主移动设备；
利用图像采集模组对所述自主移动设备在行走方向上的路面曲度进行图像采集，并将该图像发送至所述路面曲度分析模组；
利用所述路面曲度分析模组对所述图像进行处理，提取出所述图像中的轮廓特征信息；
所述姿态预判模组结合所述轮廓特征信息预估所述自主移动设备处于所述具有轮廓特征信息的路面时的姿态信息；
将所述路面曲度图像的轮廓特征信息与所述路面曲度资料库中已存储的轮廓特征信息进行比对，判断所述路面曲度图像的轮廓特征信息是否已存在于所述路面曲度资料库中，若“是”，则找到所述路面曲度资料库中相同的轮廓特征信息并根据对应的姿态建议所述自主移动设备做相应处置；若“否”，则在所述路面曲度资料库中新增所述路面曲度图像的轮廓特征信息及对应的预估姿态信息；
记录本次所述自主移动设备行走的状况。
8.如权利要求7所述分析路面曲度并结合资料记录的自动行走建议方法，其特征在于，对所述图像进行处理的具体步骤为：
提取所述路面曲度图像中的路面曲度轮廓图像；
划分步态周期，统一路面曲度轮廓图像的大小，提取路面曲度轮廓的特征因子；
求出每个步态周期对应的步态能量图及其特征因子，步态能量图的灰度直方图乘以步态能量图的特征因子得到路面曲度的轮廓特征信息。
9.如权利要求7所述分析路面曲度并结合资料记录的自动行走建议方法，其特征在于，所述记录本次所述自主移动设备行走状况的具体步骤为：所述自主移动设备根据所述路面曲度资料库中的姿态信息进行移动，每隔一段时间读取所述姿态预判模组中陀螺仪的输出数据，并进行数据分析，如果所述输出数据小于某一预设的门槛值，则判断行走状况为“稳定”；如果所述输出数据大于某一预设的门槛值，则判断行走状况为“不稳定”。
10.如权利要求9所述分析路面曲度并结合资料记录的自动行走建议方法，其特征在于，所述自主移动设备的行走状况判断为不稳定时，将该行走状况及陀螺仪的输出数据反馈给所述自主移动设备，并建议其下一次在同一路面行走时的姿态，同时修正所述路面曲度资料库中已存储的姿态。
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Application publication date: 20170801 |
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| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |