CN109397290A - 一种智能家居机器人及其控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能家居机器人及其控制方法，包括横向导轨，滑动设置在横向导轨上的纵向导轨和滑动设置在纵向导轨上的机器人，所述纵向导轨两端固连有横向电机，所述机器人包括纵向电机和固连在纵向电机下的采集器；所述采集器内侧顶部固定安装有无线传输装置和控制器，所述采集器内侧底部中央固定安装有摄像头，所述摄像头外侧的所述采集器底部环绕布置有红外检测装置，所述红外检测装置一侧的所述采集器底部固定安装有麦克风，另一侧安装有扬声器，所述扬声器一侧的所述采集器底部固定安装有显示屏。本发明的机器人具有数据采集精确、功能丰富、不会对人们的日常移动造成障碍等优点。

Description

一种智能家居机器人及其控制方法

技术领域

本发明属于智能家居技术领域，具体是一种智能家居机器人及其控制方法。

背景技术

随着科技的不断发展和进步，计算机和网络技术在人们生活中应用越来越广泛，这一点在家居中得到了体现，智能电视、智能扫地机器人等等产品层出不穷，另外还有一些智能家电管家，通过接收主人的命令或者按照既定程序，对家居中的电器进行智能控制，方便了人们的生活，但是现有的智能家居设备的缺点在于：数据采集不便，传统的智能家居机器人是固定的，后来出现了一些可以在地面进行智能运动的机器人，数据采集较为清晰，但容易被人们走动踢到，即使不被踢到，也会对人们的日常移动造成障碍，现有的智能家居设备控制方法的缺点在于：对大多数设备要求长期处于工作状态，能耗高。

发明内容

为解决现有技术中存在的问题，本发明提供了一种智能家居机器人及其控制方法，该机器人具有数据采集精确、功能丰富、不会对人们的日常移动造成障碍等优点，该控制方法具有设备控制合理、能耗低等优点。

本发明采用的技术方案是：一种智能家居机器人，包括横向导轨，滑动设置在横向导轨上的纵向导轨和滑动设置在纵向导轨上的机器人，所述纵向导轨两端固连有横向电机，所述机器人包括纵向电机和固连在纵向电机下的采集器。

所述采集器为圆柱形，所述采集器内侧顶部固定安装有无线传输装置和控制器，所述采集器内侧底部中央固定安装有摄像头，所述摄像头外侧的所述采集器底部环绕布置有红外检测装置，所述红外检测装置一侧的所述采集器底部固定安装有麦克风，另一侧安装有扬声器，所述扬声器一侧的所述采集器底部固定安装有显示屏，所述麦克风一侧的所述采集器底部固定安装有指示灯。

所述控制器分别与红外检测装置、摄像头、指示灯、麦克风、扬声器、纵向电机、横向电机、显示屏和无线传输装置信号连接。

上述结构中，所述横向导轨安装在房间顶部，所述采集器底部的所述红外检测装置对房间中的人体位置进行检测，所述控制器根据所述红外检测装置检测到的人体位置，在所述控制器内部的坐标点中进行计算，随后控制所述横向电机与所述纵向电机协同工作，驱动所述采集器在横向与纵向位置上移动至人体顶部，使所述显示屏、摄像头、扬声器、麦克风正对人体，所述麦克风采集到语音命令时，所述控制器对所述麦克风采集到的命令进行分析，并通过所述无线传输装置控制相应电器动作。

作为优选，所述纵向导轨包括两条相互平行的导轨座、固定安装在导轨座上的平行导轨，所述平行导轨两侧固定设置有挡块，所述纵向电机两侧通过锥齿轮传动连接有传动轴，所述传动轴末端连接有与所述平行导轨配合的导轮，所述横向导轨与所述横向电机的结构和所述纵向导轨与所述纵向电机的结构一致。

作为优选，所述纵向电机与所述采集器之间设置有旋转座，所述旋转座与所述纵向电机固定连接，所述旋转座底部固定设置有旋转电机，所述旋转电机与所述控制器信号连接。

所述旋转电机的输出端固定安装有主动齿轮，所述旋转座与所述采集器之间设置有环形的上连接板和下连接板，所述上连接板和所述下连接板之间环状布置有多个滚珠，且所述上连接板底环面和所述下连接板顶环面环绕设置有与所述滚珠相匹配的滚珠槽，所述上连接板内环面固定连接有管状的内连接套，所述内连接套内壁设置有与所述主动齿轮相配合的内齿，所述内连接套与所述采集器固定连接，所述下连接板外环面固定连接有管状的外连接套，所述外连接套与所述旋转座固定连接。

作为优选，所述红外检测装置底部环绕等角度布置有六个检测探头。

一种智能家居机器人控制方法，包括以下步骤：

步骤一、通过红外检测装置检测室内，判定室内是否有人，如果是，则将检测到的人体位置信号发送至控制器。反之，在重新进行检测。

步骤二、进行坐标计算，并将计算结果发送至横向电机和纵向电机。

作为优选，还包括以下步骤：

步骤三、向扬声器发送启动指令，5S后发送停止指令。

步骤四、在n秒的时间范围内采集周围的语音信号，并传输至控制器，其中，1<n<5。

步骤五、判断该信号是否异常，如果异常，则返回步骤四，如果不异常，则识别语音信号，根据该信号，向相关电器发出控制指令后返回步骤四。

步骤六、连续m秒信号异常，则向麦克风发出待机指令并返回步骤一，其中，30<m<60。

作为优选，所述步骤二的坐标计算方法为：

步骤1、红外检测装置采集人体图像，并对所采集的图像进行二值化处理和滤波处理。

步骤2、对滤波处理后的图像，计算人体在场景图像中的等效坐标。

步骤3、依据等效坐标，计算机器人距人体的相对位置。

步骤4、依据相对位置，计算室内移动机器人的横向距离和纵向距离，根据横向距离和纵向距离向横向电机和纵向电机发送计算结果。

步骤5、红外检测装置判断机器人是否进入人体顶部位置，如果没有进入，则重复步骤1-4，直至进入人体顶部位置。如果已进入，则停止。

作为优选，所述步骤1中，图像采集使用隔行扫描方式，图像二值化处理后得到场景图像的黑白图像，为步骤2提取人体位置的等效坐标做准备。由于场景中还存在反光物品，反光物品在二值化后的图像中形成高亮像素，所以对二值化后的黑白图像使用中值滤波方法进行滤波处理。

作为优选，所述步骤2中，等效坐标通过计算人体位置得出，等效坐标计算方法如下：

建立场景图像平面直角坐标系，以图像左上角为原点，U轴对应图像的垂直方向，V轴对应图像的水平方向。

步骤2a、首先设定灰度阈值，所述灰度阈值用以区分人体和背景。

步骤2b、从图像第一行开始，逐行扫描步骤1处理后的图像，当出现高于灰度阈值的像素i时，记录当前像素i所在的行号ui和列号vi，i＝1，2，…，n，直至扫描到最后一行最后一列，其中n表示高于灰度阈值的像素的总个数。

步骤2c、分别对行号ui和列号vi按值大小排序，得出最小行号minu、最大行号maxu、最小列号minv和最大列号maxv。

步骤2d、：分别计算高于灰度阈值的像素的总行数Nu和总列数Nv：

Nu＝maxu-minu+1 (1)

Nv＝maxv-minv+1 (2)。

步骤2e、分别计算高于灰度阈值的像素的行号之和Su与列号之和Sv：

步骤2f、人体的等效坐标(u，v)为：

作为优选，在步骤3中，所述相对位置是指室内移动机器人相对当前人体的偏离距离，包括纵向偏离距离和横向偏离距离。

建立单目视觉空间直角坐标系，以图像传感器光轴与焦平面的交点为坐标系原点，所述焦平面为图像传感器内部成像位置处的平面，场景图像即在焦平面成像，所述坐标系原点与场景图像中心点重合，X轴与场景图像水平方向V平行，Z轴与场景图像垂直方向U平行，Y轴沿着光轴向外方向。

所述纵向偏离距离D和横向偏离距离W计算方法如下：

假设路标成像为小孔成像模型，设焦平面上人体成像点与实际人体的连线与图像传感器光轴的夹角弧度在yOz平面上的投影为α，在xOy平面上的投影为β。设焦平面上人体成像点偏离场景图像中心点的垂直距离为r像素，水平距离为s像素。则α与r、β与s的关系为：

α＝r·k1+l1 (6)

β＝s·k2+l2 (7)

公式(6)和公式(7)通过事先实际测量多组α与r、β与s数据，运用线性回归方法拟合得出。其中，k1、k2表示单个像素对应的弧度，l1、l2实际意义表示偏差，用来补偿计算结果。

所述α、β值的测量方法是先实际测量移动机器人距人体的纵向偏离距离Dactual、横向偏离距离Wactual和竖直偏离距离Hactual，其中竖直偏离距离Hactual为图像传感器实际距地面的高度，然后结合三角形边角关系，计算公式：

所述r、s的测量方法是使用场景图像上人体的等效坐标(u，v)计算得出，设场景图像中心点坐标为(uM，vM)，则计算公式为：

r＝u-uM (10)

s＝v-vM (11)

人体在单目视觉空间直角坐标系中的坐标(xB，yB，zB)为：

由单目视觉空间直角坐标系建立规则可知，移动机器人在单目视觉空间直角坐标系中的坐标为(0，0，Hactual)，所以移动机器人距人体的相对位置为两者坐标之差，即：

纵向偏离距离D：

横向偏离距离W：

本发明的有益效果是：

1、通过红外检测装置检测人体位置，从而在控制器内计算出人体坐标点，控制器根据人体坐标点控制横向电机与纵向电机协同工作，使采集器移动至人体上方，采集器在人体顶部采集命令数据，提供更加方便的服务的同时，对于语音命令的采集更加清晰，提高了设备的工作质量。

2、通过摄像头采集的动作信号可实现体感控制，进一步提升控制效果。

3、环形的显示屏能够最大化的利用采集器底部空间，显示效果更好。

4、将麦克风与扬声器通过红外检测装置隔开，两装置工作互不干扰。

5、六个检测探头，检测人体位置更快、更准确。

6、该控制方法对于设备的控制更加精确，扬声器、麦克风均在有限时间内启动工作，降低能耗。

7、该控制方法在连续50秒没有接收到有效语音信号后向麦克风发送停机指令，并重新开始检测人体信号，避免设备始终运行，进一步降低能耗。

附图说明

图1为实施例1的俯视图；

图2为实施例1的机器人的主剖视图；

图3为实施例1的采集器的主剖视图；

图4为实施例1的纵向导轨的主剖视图；

图5为实施例1的电机输出端传动结构示意图；

图6为实施例1的控制原理框图；

图7为实施例1的控制流程图；

图8为实施例2的纵向导轨的主剖视图；

图9为实施例2的旋转座的主剖视图；

图10为实施例3的红外检测装置的仰视图；

附图标记：1、机器人；2、纵向导轨；3、横向电机；4、横向导轨；5、采集器；6、纵向电机；7、摄像头；8、扬声器；9、无线传输装置；10、控制器；11、麦克风；12、指示灯；13、红外检测装置；14、显示屏；15、检测探头；16、导轨座；17、平行导轨；18、挡块；19、导轮；20、传动轴；21、旋转座；22、内连接套；23、下连接板；24、外连接套；25、滚珠；26、上连接板；27、滚珠槽；28、旋转电机；29、主动齿轮。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的实施例进行详细说明。

实施例1：

如图1-图6所示的一种智能家居机器人，包括横向导轨4，滑动设置在横向导轨4上的纵向导轨2和滑动设置在纵向导轨2上的机器人1，纵向导轨2两端固连有横向电机3，机器人1包括纵向电机6和固连在纵向电机6下的采集器5。

纵向导轨2包括两条相互平行的导轨座16、固定安装在导轨座16上的平行导轨17，平行导轨17两侧固定设置有挡块18，纵向电机6两侧通过锥齿轮传动连接传动轴20，传动轴20末端连接有与平行导轨17配合的导轮19，横向导轨4与横向电机3的结构和纵向导轨2与纵向电机6的结构一致。

采集器5为圆柱形，采集器5内侧顶部固定安装有无线传输装置9和控制器10，采集器5内侧底部中央固定安装有摄像头7，摄像头7外侧的采集器5底部环绕布置有红外检测装置13，红外检测装置13一侧的采集器5底部固定安装有麦克风11，另一侧安装有扬声器8，扬声器8一侧的采集器5底部固定安装有显示屏14，麦克风11一侧的采集器5底部固定安装有指示灯12。

控制器10分别与红外检测装置13、摄像头7、指示灯12、麦克风11、扬声器8、纵向电机6、横向电机3、显示屏14和无线传输装置9信号连接。

上述结构中，横向导轨4及纵向导轨2安装在房间顶部，如图7所示，其工作流程为：

步骤一、采集器5底部的红外检测装置13对房间中的人体位置进行检测，并判断室内是否有人，如果判断室内无人，则继续进行检测，如果判断室内有人，则将检测到的人体位置信号发送至控制器10。

步骤二、控制器10根据红外检测装置13检测到的人体位置，在控制器10内部的坐标点中进行计算，计算方法为：

步骤1、红外检测装置13采集人体图像，并对所采集的图像进行二值化处理和滤波处理，步骤1中，图像采集使用隔行扫描方式，图像二值化处理后得到场景图像的黑白图像，为步骤2提取人体位置的等效坐标做准备。由于场景中还存在反光物品，反光物品在二值化后的图像中形成高亮像素，所以对二值化后的黑白图像使用中值滤波方法进行滤波处理。

步骤2、对滤波处理后的图像，计算人体在场景图像中的等效坐标，等效坐标计算方法如下：

建立场景图像平面直角坐标系，以图像左上角为原点，U轴对应图像的垂直方向，V轴对应图像的水平方向。

步骤2a、首先设定灰度阈值，灰度阈值用以区分人体和背景。

步骤2b、从图像第一行开始，逐行扫描步骤1处理后的图像，当出现高于灰度阈值的像素i时，记录当前像素i所在的行号ui和列号vi，i＝1，2，…，n，直至扫描到最后一行最后一列，其中n表示高于灰度阈值的像素的总个数。

步骤2c、分别对行号ui和列号vi按值大小排序，得出最小行号minu、最大行号maxu、最小列号minv和最大列号maxv。

步骤2d、：分别计算高于灰度阈值的像素的总行数Nu和总列数Nv：

Nu＝maxu-minu+1 (1)

Nv＝maxv-minv+1 (2)。

步骤2e、分别计算高于灰度阈值的像素的行号之和Su与列号之和Sv：

步骤2f、人体的等效坐标(u，v)为：

步骤3、依据等效坐标，计算机器人1距人体的相对位置，计算方法如下：

在步骤3中，相对位置是指机器人1相对当前人体的偏离距离，包括纵向偏离距离和横向偏离距离。

建立单目视觉空间直角坐标系，以图像传感器光轴与焦平面的交点为坐标系原点，焦平面为图像传感器内部成像位置处的平面，场景图像即在焦平面成像，坐标系原点与场景图像中心点重合，X轴与场景图像水平方向V平行，Z轴与场景图像垂直方向U平行，Y轴沿着光轴向外方向。

纵向偏离距离D和横向偏离距离W计算方法如下：

假设路标成像为小孔成像模型，设焦平面上人体成像点与实际人体的连线与图像传感器光轴的夹角弧度在yOz平面上的投影为α，在xOy平面上的投影为β。设焦平面上人体成像点偏离场景图像中心点的垂直距离为r像素，水平距离为s像素。则α与r、β与s的关系为：

α＝r·k1+l1 (6)

β＝s·k2+l2 (7)

公式(6)和公式(7)通过事先实际测量多组α与r、β与s数据，运用线性回归方法拟合得出。其中，k1、k2表示单个像素对应的弧度，l1、l2实际意义表示偏差，用来补偿计算结果。

α、β值的测量方法是先实际测量移动机器人距人体的纵向偏离距离Dactual、横向偏离距离Wactual和竖直偏离距离Hactual，其中竖直偏离距离Hactual为图像传感器实际距地面的高度，然后结合三角形边角关系，计算公式：

r、s的测量方法是使用场景图像上人体的等效坐标(u，v)计算得出，设场景图像中心点坐标为(uM，vM)，则计算公式为：

r＝u-uM (10)

s＝v-vM (11)

人体在单目视觉空间直角坐标系中的坐标(xB，yB，zB)为：

由单目视觉空间直角坐标系建立规则可知，机器人1在单目视觉空间直角坐标系中的坐标为(0，0，Hactual)，所以机器人1距人体的相对位置为两者坐标之差，即：

纵向偏离距离D：

横向偏离距离W：

步骤4、依据相对位置，计算机器人1的横向距离和纵向距离，根据横向距离和纵向距离向横向电机3和纵向电机6发送计算结果。

步骤5、红外检测装置13判断机器人1是否进入人体顶部位置，如果没有进入，则重复步骤1-4，直至进入人体顶部位置。如果已进入，则停止；

横向电机3驱动纵向导轨2在横向导轨4上进行横向移动，纵向电机6驱动机器人1在纵向导轨2上进行纵向移动，移动时，纵向电机6通过传动轴20驱动导轮19在平行导轨17上运动，纵向电机6的输出端通过锥齿轮驱动两根传动轴20旋转，挡块18用于避免导轮19脱轨，驱动采集器5在横向与纵向位置上移动至人体顶部，使显示屏14、摄像头7、扬声器8、麦克风11正对人体。

步骤三、控制器10向扬声器8发送启动指令，5S后发送停止指令，即扬声器8播放进入工作提示音5S后关闭。

步骤四、向麦克风11发送工作指令，4S后发送停止指令，麦克风11在4秒的时间范围内采集周围的语音信号，并传输至控制器10。

步骤五、控制器10判断麦克风11信号是否异常，如果异常，则返回步骤四，如果不异常，则识别语音信号，控制器10对麦克风11采集到的命令进行分析，并通过无线传输装置9控制相应电器动作，向相关电器发出控制指令后返回步骤四。

步骤六、连续50秒信号异常，则向麦克风11发出待机指令并返回步骤一。

无线传输装置9还可自动联网进行天气、气温、水温等的显示，方便人们的生活，由于采集器5在人体顶部采集数据，避免了设置在桌面或者地面导致的家具阻隔引起的数据采集不清晰。

实施例2：

如图8和图9所示，实施例2在实施例1的基础上，在纵向电机6与采集器5之间设置有旋转座21，旋转座21与纵向电机6固定连接，旋转座21底部固定设置有旋转电机28，旋转电机28与控制器10信号连接。

旋转电机28的输出端固定安装有主动齿轮29，旋转座21与采集器5之间设置有环形的上连接板26和下连接板23，上连接板26和下连接板23之间环状布置有多个滚珠25，且上连接板26底环面和下连接板23顶环面环绕设置有与滚珠25相匹配的滚珠槽27，上连接板26内环面固定连接有管状的内连接套22，内连接套22内壁设置有与主动齿轮29相配合的内齿，内连接套22与采集器5固定连接，下连接板23外环面固定连接有管状的外连接套24，外连接套24与旋转座21固定连接，旋转座21的设置可以实现采集器5的旋转，使显示屏14正对人体，旋转时，旋转电机28根据控制器10的控制命令驱动主动齿轮29旋转，与之啮合的内连接套22连带着采集器5进行旋转，上连接板26在下连接板23上旋转时，滚珠25在滚珠槽27内起到降低摩擦，减少噪音的作用，同时具有支撑采集器5的作用。

实施例2其余结构和工作原理同实施例1。

实施例3：

如图10所示，实施例3在实施例2的基础上，该红外检测装置13底部环绕等角度布置有六个检测探头15，通过六个检测探头15可以更加准确和快速的对人体位置进行定位，使机器人1的位置调整更加准确和快速。

实施例3其余结构和工作原理同实施例2。

以上所述实施例仅表达了本发明的具体实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种智能家居机器人，其特征在于：包括横向导轨，滑动设置在横向导轨上的纵向导轨和滑动设置在纵向导轨上的机器人，所述纵向导轨两端固连有横向电机，所述机器人包括纵向电机和固连在纵向电机下的采集器；

所述采集器为圆柱形，所述采集器内侧顶部固定安装有无线传输装置和控制器，所述采集器内侧底部中央固定安装有摄像头，所述摄像头外侧的所述采集器底部环绕布置有红外检测装置，所述红外检测装置一侧的所述采集器底部固定安装有麦克风，另一侧安装有扬声器，所述扬声器一侧的所述采集器底部固定安装有显示屏，所述麦克风一侧的所述采集器底部固定安装有指示灯；

所述控制器分别与红外检测装置、摄像头、指示灯、麦克风、扬声器、纵向电机、横向电机、显示屏和无线传输装置信号连接。

2.根据权利要求1所述的一种智能家居机器人，其特征在于：所述纵向导轨包括两条相互平行的导轨座、固定安装在导轨座上的平行导轨，所述平行导轨两侧固定设置有挡块，所述纵向电机两侧通过锥齿轮传动连接有传动轴，所述传动轴末端连接有与所述平行导轨配合的导轮，所述横向导轨与所述横向电机的结构和所述纵向导轨与所述纵向电机的结构一致。

3.根据权利要求2所述的一种智能家居机器人，其特征在于：所述纵向电机与所述采集器之间设置有旋转座，所述旋转座与所述纵向电机固定连接，所述旋转座底部固定设置有旋转电机，所述旋转电机与所述控制器信号连接；

所述旋转电机的输出端固定安装有主动齿轮，所述旋转座与所述采集器之间设置有环形的上连接板和下连接板，所述上连接板和所述下连接板之间环状布置有多个滚珠，且所述上连接板底环面和所述下连接板顶环面环绕设置有与所述滚珠相匹配的滚珠槽，所述上连接板内环面固定连接有管状的内连接套，所述内连接套内壁设置有与所述主动齿轮相配合的内齿，所述内连接套与所述采集器固定连接，所述下连接板外环面固定连接有管状的外连接套，所述外连接套与所述旋转座固定连接。

4.根据权利要求1所述的一种智能家居机器人，其特征在于：所述红外检测装置底部环绕等角度布置有六个检测探头。

5.一种智能家居机器人控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、通过红外检测装置检测室内，判定室内是否有人，如果是，则将检测到的人体位置信号发送至控制器；反之，在重新进行检测；

步骤二、进行坐标计算，并将计算结果发送至横向电机和纵向电机。

6.根据权利要求5所述的智能家居机器人控制方法，其特征在于：还包括以下步骤：

步骤三、向扬声器发送启动指令，5S后发送停止指令；

步骤四、在n秒的时间范围内采集周围的语音信号，并传输至控制器，其中，1<n<5；

步骤五、判断该信号是否异常，如果异常，则返回步骤四，如果不异常，则识别语音信号，根据该信号，向相关电器发出控制指令后返回步骤四；

步骤六、连续m秒信号异常，则向麦克风发出待机指令并返回步骤一，其中，30<m<60。

7.根据权利要求6所述的智能家居机器人控制方法，其特征在于：所述步骤二的计算方法为：

步骤1、红外检测装置采集人体图像，并对所采集的图像进行二值化处理和滤波处理；

步骤2、对滤波处理后的图像，计算人体在场景图像中的等效坐标；

步骤3、依据等效坐标，计算机器人距人体的相对位置；

步骤4、依据相对位置，计算室内移动机器人的横向距离和纵向距离，根据横向距离和纵向距离向横向电机和纵向电机发送计算结果；

步骤5、红外检测装置判断机器人是否进入人体顶部位置，如果没有进入，则重复步骤1-4，直至进入人体顶部位置；如果已进入，则停止。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：所述步骤1中，图像采集使用隔行扫描方式，图像二值化处理后得到场景图像的黑白图像，为步骤2提取人体位置的等效坐标做准备；由于场景中还存在反光物品，反光物品在二值化后的图像中形成高亮像素，所以对二值化后的黑白图像使用中值滤波方法进行滤波处理。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于：所述步骤2中，等效坐标通过计算人体位置得出，等效坐标计算方法如下：建立场景图像平面直角坐标系，以图像左上角为原点，U轴对应图像的垂直方向，V轴对应图像的水平方向；

步骤2a、首先设定灰度阈值，所述灰度阈值用以区分人体和背景；

步骤2b、从图像第一行开始，逐行扫描步骤1处理后的图像，当出现高于灰度阈值的像素i时，记录当前像素i所在的行号ui和列号vi，i＝1，2，…，n，直至扫描到最后一行最后一列，其中n表示高于灰度阈值的像素的总个数；

步骤2c、分别对行号ui和列号vi按值大小排序，得出最小行号minu、最大行号maxu、最小列号minv和最大列号maxv；

步骤2d、：分别计算高于灰度阈值的像素的总行数Nu和总列数Nv：

Nu＝maxu-minu+1(1)

Nv＝maxv-minv+1(2)；

步骤2e、分别计算高于灰度阈值的像素的行号之和Su与列号之和Sv：

步骤2f、人体的等效坐标(u，v)为：

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于：在步骤3中，所述相对位置是指室内移动机器人相对当前人体的偏离距离，包括纵向偏离距离和横向偏离距离；

建立单目视觉空间直角坐标系，以图像传感器光轴与焦平面的交点为坐标系原点，所述焦平面为图像传感器内部成像位置处的平面，场景图像即在焦平面成像，所述坐标系原点与场景图像中心点重合，X轴与场景图像水平方向V平行，Z轴与场景图像垂直方向U平行，Y轴沿着光轴向外方向；

所述纵向偏离距离D和横向偏离距离W计算方法如下：

假设路标成像为小孔成像模型，设焦平面上人体成像点与实际人体的连线与图像传感器光轴的夹角弧度在yOz平面上的投影为α，在xOy平面上的投影为β；设焦平面上人体成像点偏离场景图像中心点的垂直距离为r像素，水平距离为s像素；则α与r、β与s的关系为：

α＝r·k1+l1(6)

β＝s·k2+l2(7)

公式(6)和公式(7)通过事先实际测量多组α与r、β与s数据，运用线性回归方法拟合得出；其中，k1、k2表示单个像素对应的弧度，l1、l2实际意义表示偏差，用来补偿计算结果；

所述α、β值的测量方法是先实际测量移动机器人距人体的纵向偏离距离Dactual、横向偏离距离Wactual和竖直偏离距离Hactual，其中竖直偏离距离Hactual为图像传感器实际距地面的高度，然后结合三角形边角关系，计算公式：

所述r、s的测量方法是使用场景图像上人体的等效坐标(u，v)计算得出，设场景图像中心点坐标为(uM，vM)，则计算公式为：

r＝u-uM(10)

s＝v-vM(11)

人体在单目视觉空间直角坐标系中的坐标(xB，yB，zB)为：

由单目视觉空间直角坐标系建立规则可知，移动机器人在单目视觉空间直角坐标系中的坐标为(0，0，Hactual)，所以移动机器人距人体的相对位置为两者坐标之差，即：纵向偏离距离D：

横向偏离距离W：