CN110794422A - 一种含有tof成像模组的机器人数据采集系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及数据采集技术领域，尤其是一种含有TOF成像模组的机器人数据采集系统及方法。本发明实时获取机器人在T1时间点和T2时间点拍摄的深度图像；根据获取的深度图像，计算T1时间点和T2时间点深度图像的深度差D1，计算机器人在T2‑T1时间段内移动的距离D2，计算D1和D2的差值；根据D1和D2的差值变化状态，对机器人下一步动作做出调控。本发明的一种含有TOF成像模组的机器人数据采集系统及方法，算法简单易行，计算速度迅速，能够收集准确的深度信息，满足机器人开发端或是应用端的使用需求，有效避免错误的深度数据被收集而影响机器人的建模等工作。

Description

一种含有TOF成像模组的机器人数据采集系统及方法
技术领域
本发明涉及数据采集技术领域，尤其是一种含有TOF成像模组的机器人数据采集系统及方法。
背景技术
TOF成像模组：TOF成像模组与普通机器视觉成像过程有类似之处，都是由光源、光学部件、传感器、控制电路以及处理电路等几部分单元组成。与同属于非侵入式三维探测、适用领域非常类似的双目测量系统相比，TOF相机具有本质不同的3D成像机理。双目立体测量通过左右立体像对匹配后，再经过三角测量法来进行立体探测，而TOF相机是通过入射光、反射光探测来获取目标距离的。
利用TOF成像模组获取的深度信息，机器人能够对房间进行数据采集、建模等操作，以便机器人能够智能化地完成清扫房间各个角落的工作。但是由于TOF成像模组的敏感性以及前方出现较近物体时其反馈的深度数据值准确性较低，使得采集的深度数据存在不具备可靠性的缺陷。故为解决这个问题，本专利提出一种数据采集方案，可以获取准确的深度数据，错误的深度数据被收集将直接影响机器人的建模等工作。
发明内容
本发明的目的在于解决上述现有技术中存在的不足，提供一种含有TOF成像模组的机器人数据采集系统及方法，算法简单易行，计算速度迅速，能够收集准确的深度信息，满足机器人开发端或是应用端的使用需求，有效避免错误的深度数据被收集而影响机器人的建模等工作。
本发明的技术方案是：
一种含有TOF成像模组的机器人数据采集方法，包括如下步骤：
(1)实时获取机器人在T1时间点和T2时间点拍摄的深度图像；
(2)根据获取的深度图像，计算T1时间点和T2时间点深度图像的深度差D1，计算机器人在T2-T1时间段内移动的距离D2，计算D1和D2的差值；
(3)根据D1和D2的差值变化状态，对机器人下一步动作做出调控。
进一步的，所述步骤(3)中，当D1和D2的差值未落在标准范围N内时，丢弃当前获取的深度数据，机器人返回其在T1时间点前所处的位置并转动方向，继续下一步的数据采集动作；其中，标准范围N根据数据采集区域的不同、数据采集要求的不同等由技术人员根据需求灵活调整。
进一步的，所述步骤(3)中，当D1和D2的差值落在标准范围N内时，保持机器人的运行方向继续进行数据采集。
进一步的，所述T1时间点为拍摄第n帧深度图像的时间点，所述T2时间点为拍摄第n+1帧深度图像的时间点。
进一步的，所述拍摄第n-1帧深度图像的时间点为T0，当D1和D2的差值未落在标准范围N内时，机器人返回其在T0与T1时间点之间所处的位置并转动方向。
进一步的，所述继续下一步的数据采集动作为重复步骤(1)、(2)、(3)的过程。
进一步的，所述步骤(2)的计算过程中以深度图像中心区域的数据为计算依据。
进一步的，所述机器人匀速移动。
一种含有TOF成像模组的机器人数据采集系统，包括
零点标定模块：用于标定机器人数据采集工作的零点坐标；
TOF成像模组：用于在机器人移动过程中获取深度图像；
数据分析模块：用于分析TOF成像模组获取的深度图像，计算当前帧与前一帧的深度数据变化D1，计算当前移动距离D2，计算D1和D2的差值，判断D1和D2的差值是否符合标准值；
数据存储模块：存储TOF成像模组获取的深度数据；
数据清除模块：用于在D1和D2的差值不符合标准的情况下清除数据存储存储模块中与不符合差值相关的深度数据；
控制模块：根据数据分析模块的分析结果控制机器人下一步数据采集动作。
进一步的，所述数据分析模块还用于计算机器人下一步数据采集动作的运行路径偏转角度。
本发明的有益效果：本发明的一种含有TOF成像模组的机器人数据采集系统及方法，算法简单易行，计算速度迅速，能够收集准确的深度信息，满足机器人开发端或是应用端的使用需求，有效避免错误的深度数据被收集而影响机器人的建模等工作。
附图说明
图1为机器人的TOF成像模组工作状态下与较近物体的其中一种位置分布图；
图2为机器人在移动状态下获取深度图像范围的变化示意图；
图3为含有TOF成像模组的机器人数据采集系统的模块组成示意图；
其中：1TOF成像模组、2第一物体、3第二物体。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、技术特征、发明目的与技术效果易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明。
实施例1一种含有TOF成像模组的机器人数据采集方法
一种含有TOF成像模组的机器人数据采集方法，包括如下步骤：
(1)机器人匀速运动，记录机器人运行时间，实时获取机器人在T1时间点和T2时间点拍摄的深度图像；
本实施例中成像模组帧率为15帧，即每秒拍15幅图像，每1/15s获取一幅图像，机器人运行速度为1m/s，前一帧与当前帧时间间隔1/15s，在这1/15s内机器人移动的距离为1/15m，即67mm；
(2)根据获取的深度图像，计算T1时间点和T2时间点深度图像的深度差D1，计算机器人在T2-T1时间段内移动的距离D2，计算D1和D2的差值；
(3)根据D1和D2的差值变化状态，对机器人下一步动作做出调控；
如图1所示，当TOF成像模组1检测到的第一物体2与第二物体3的深度距离都是正常值，即没有发生物体距离过近引起的过曝而导致的深度数据不准确的情况，此时D1和D2的差值变化落在标准值N内，保持机器人的运行方向继续进行数据采集；
当D1和D2的差值出现较大波动时，表明此时发生了TOF成像模组1与某一物体距离过近的情况，引起了过曝现象，从而导致了深度数据不准确，未落在标准值范围N内，此时丢弃当前获取的深度数据，机器人返回其在T1时间点前所处的位置并转动方向，继续下一步的数据采集动作，即：重复步骤(1)、(2)、(3)的过程。
本实施例中，T1时间点为拍摄第n帧深度图像的时间点，T2时间点为拍摄第n+1帧深度图像的时间点。拍摄第n-1帧深度图像的时间点为T0，当D1和D2的差值未落在标准范围N内时，机器人返回其在T0与T1时间点之间所处的位置并转动方向。
本实施例中，由于TOF成像模组的视场角固定，如图2所示，在向前移动的过程中其获取的视场内物体会逐渐减少，因此步骤(2)的计算过程中以深度图像中心区域的数据为计算依据，本实施例中深度图像中心区域为以深度图像中心点上下左右对称形成一个10×10像素的矩形区域，中心区域的面积大小由技术人员根据需求灵活调整，这样就能够确保不会由于TOF成像模组视场角固定而影响判断的准确性。
实施例2一种含有TOF成像模组的机器人数据采集系统
一种含有TOF成像模组的机器人数据采集系统，如图3所示，包括
零点标定模块，用于标定机器人数据采集工作的零点坐标；
TOF成像模组：用于在机器人移动过程中获取深度图像；
数据分析模块：用于分析TOF成像模组获取的深度图像，计算当前帧与前一帧的深度数据变化D1，计算当前移动距离D2，计算D1和D2的差值，判断D1和D2的差值是否符合标准值，用于计算机器人下一步数据采集动作的运行路径偏转角度；
数据存储模块：存储TOF成像模组获取的深度数据；
数据清除模块：用于在D1和D2的差值不符合标准的情况下清除数据存储存储模块中与不符合差值相关的深度数据；
控制模块：根据数据分析模块的分析结果控制机器人下一步数据采集动作。
综上所述仅为本发明较佳的实施例，并非用来限定本发明的实施范围。即凡依本发明申请专利范围的内容所作的等效变化及修饰，皆应属于本发明的技术范畴。

Claims (10)

1.一种含有TOF成像模组的机器人数据采集方法，其特征在于：包括如下步骤：
(1)实时获取机器人在T1时间点和T2时间点拍摄的深度图像；
(2)根据获取的深度图像，计算T1时间点和T2时间点深度图像的深度差D1，计算机器人在T2-T1时间段内移动的距离D2，计算D1和D2的差值；
(3)根据D1和D2的差值变化状态，对机器人下一步动作做出调控。
2.根据权利要求1所述的一种含有TOF成像模组的机器人数据采集方法，其特征在于：所述步骤(3)中，当D1和D2的差值未落在标准范围N内时，丢弃当前获取的深度数据，机器人返回其在T1时间点前所处的位置并转动方向，继续下一步的数据采集动作。
3.根据权利要求1所述的一种含有TOF成像模组的机器人数据采集方法，其特征在于：所述步骤(3)中，当D1和D2的差值落在标准范围N内时，保持机器人的运行方向继续进行数据采集。
4.根据权利要求1-3任一所述的一种含有TOF成像模组的机器人数据采集方法，其特征在于：所述T1时间点为拍摄第n帧深度图像的时间点，所述T2时间点为拍摄第n+1帧深度图像的时间点。
5.根据权利要求2所述的一种含有TOF成像模组的机器人数据采集方法，其特征在于：所述拍摄第n-1帧深度图像的时间点为T0，当D1和D2的差值未落在标准范围N内时，机器人返回其在T0与T1时间点之间所处的位置并转动方向。
6.根据权利要求2所述的一种含有TOF成像模组的机器人数据采集方法，其特征在于：所述继续下一步的数据采集动作为重复步骤(1)、(2)、(3)的过程。
7.根据权利要求1所述的一种含有TOF成像模组的机器人数据采集方法，其特征在于：所述步骤(2)的计算过程中以深度图像中心区域的数据为计算依据。
8.根据权利要求1所述的一种含有TOF成像模组的机器人数据采集方法，其特征在于：所述机器人匀速移动。
9.一种含有TOF成像模组的机器人数据采集系统，其特征在于：包括零点标定模块：用于标定机器人数据采集工作的零点坐标；
TOF成像模组：用于在机器人移动过程中获取深度图像；
数据分析模块：用于分析TOF成像模组获取的深度图像，计算当前帧与前一帧的深度数据变化D1，计算当前移动距离D2，计算D1和D2的差值，判断D1和D2的差值是否符合标准值；
数据存储模块：存储TOF成像模组获取的深度数据；
数据清除模块：用于在D1和D2的差值不符合标准的情况下清除数据存储存储模块中与不符合差值相关的深度数据；
控制模块：根据数据分析模块的分析结果控制机器人下一步数据采集动作。
10.根据权利要求9所述的一种含有TOF成像模组的机器人数据采集系统，其特征在于：所述数据分析模块还用于计算机器人下一步数据采集动作的运行路径偏转角度。
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