一种用于智能机器人的测距方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种用于智能机器人的测距方法及系统。方法包括：以当前视点获取图像信息数据；解析所述图像信息数据，确定待测距目标物；从数据库中选取与所述待测距目标物匹配的特征记录；从所述图像信息数据中解析出所述待测距目标物的图像特征；对比所述图像特征与所述特征记录，根据对比结果计算与所述待测距目标物之间的距离。根据本发明的方法及系统，可以精确的测量机器人与指定的待测距目标物之间的距离。相较于现有技术，测量过程简单，所需硬件标准低，具有较高的实用价值以及较低的推广难度。
【专利说明】
一种用于智能机器人的测距方法及系统
技术领域
[0001]本发明涉及机器人领域，具体说涉及一种用于智能机器人的测距方法及系统。
【背景技术】
[0002]随着计算机技术的不断发展以及人工智能技术的不断进步，在家用领域小型智能机器人的应用也越来越广泛，面向家用的智能机器人正在迅猛发展。
[0003]在机器人与用户的交互过程中，机器人为了判断自身所处的位置状态经常需要获取自身与特定物体之间的距离。在现有技术中，机器人通常借助超声波等测距传感器来进行测距，其测距结果的精度被传感器的硬件属性制约，如果要提高精度，势必大大增加机器人的成本。
[0004]进一步的，超声波测距只能定向测量前方无遮盖的目标物，无法做到灵活测量指定目标物。如果在目标物与机器人之间存在遮挡，则会严重影响测距结果。例如，在机器人正前方存在物体A，物体A后面存在物体B，如果需要测量物体B与机器人之间的距离，那么测距过程就会被物体A干扰，实际测量到的为物体A的距离。
[0005]综上，在现有技术中，机器人的测距行为不仅无法精确指定目标物，而且测距结果很容易被干扰。这大大影响了机器人的交互行为输出的准确程度，降低了用户体验。因此，为了提高机器人的用户体验，拓展机器人的应用范围，用于智能机器人的测距方法亟需被改善。
【发明内容】
[0006]为了提高机器人的用户体验，拓展机器人的应用范围，本发明提供了一种用于智能机器人的测距方法，所述方法包括:
[0007]以当前视点获取图像信息数据；
[0008]解析所述图像信息数据，确定待测距目标物；
[0009]从数据库中选取与所述待测距目标物匹配的特征记录；
[0010]从所述图像信息数据中解析出所述待测距目标物的图像特征；
[0011]对比所述图像特征与所述特征记录，根据对比结果计算与所述待测距目标物之间的距离。
[0012]在一实施例中，还包括:
[0013]结合与所述待测距目标物之间的距离，输出多模态数据。
[0014]在一实施例中，解析所述图像信息数据，确定待测距目标物，包括:
[0015]解析所述外界图像信息以判断所述图像信息数据中是否存在人脸图像数据；
[0016]当存在所述人脸图像数据时将所述人脸作为所述待测距目标物。
[0017]在一实施例中，当将所述人脸作为所述待测距目标物时，其中:
[0018]解析所述人脸图像数据以确定用户属性，所述用户属性包括年龄以及性别；
[0019]根据所述用户属性从所述数据库中选取匹配的面部图像的特征记录。
[0020]在一实施例中，当不存在所述人脸图像数据时，还包括:
[0021]确定其他待测目标物；
[0022]获取所述其他待测距目标物的特征属性；
[0023]根据所述待测距目标物的特征属性从所述数据库中选取匹配的所述特征记录。
[0024]在一实施例中，所述特征记录为结合所述待测距目标物在设定距离下的图像大小以及所述设定距离而构造的特征记录；
[0025]所述从所述图像信息数据中解析出所述待测距目标物的图像特征，具体包括:
[0026]从所述图像信息数据中解析出所述待测距目标物的当前图像大小；
[0027]所述对比所述图像特征与所述特征记录，根据对比结果计算与所述待测距目标物之间的距离，具体包括:
[0028]对比所述当前图像大小与所述在设定距离下的图像大小，根据对比结果计算与所述待测距目标物之间的距离。
[0029]本发明还提出了一种用于智能机器人的测距系统，包括:
[0030]图像采集装置，其配置为以当前视点获取图像信息数据；
[0031 ]目标物确定装置，其配置为解析所述图像信息数据，确定待测距目标物；
[0032]数据存储器，其配置为存储多个不同的特征记录，每个所述特征记录对应一个预期中的待测距目标物；
[0033]特征记录获取装置，其配置为从数据存储器中选取与当前的所述待测距目标物匹配的特征记录；
[0034]图像特征解析装置，其配置为从所述图像信息数据中解析出所述待测距目标物的图像特征；
[0035]距离计算装置，其配置为对比所述图像特征与所述特征记录，根据对比结果计算与所述待测距目标物之间的距离。
[0036]在一实施例中，所述目标物确定装置配置为:
[0037]解析所述外界图像信息以判断所述图像信息数据中是否存在人脸图像数据；
[0038]当存在所述人脸图像数据时将所述人脸作为所述待测距目标物。
[0039]在一实施例中:
[0040]所述图像特征解析装置还配置为:当将所述人脸作为所述待测距目标物时，解析所述人脸图像数据以确定用户属性，所述用户属性包括年龄以及性别；
[0041]所述特征记录获取装置配置为:根据所述用户属性从所述数据存储器中选取匹配的面部图像的特征记录。
[0042]在一实施例中:
[0043]所述数据存储器配置为存储预期中的所述待测距目标物在设定距离下的图像大小以及所述设定距离；
[0044]所述图像特征解析装置配置为从所述图像信息数据中解析出所述待测距目标物的当前图像大小；
[0045]所述距离计算装置配置为对比所述当前图像大小与所述在设定距离下的图像大小，根据对比结果计算与所述待测距目标物之间的距离。
[0046]本发明的方法及系统，可以精确的测量机器人与指定的待测距目标物之间的距离。相较于现有技术，本发明的系统可以基于现有机器人硬件实现，测量过程简单，所需硬件标准低，具有较高的实用价值以及较低的推广难度。
[0047]本发明的其它特征或优点将在随后的说明书中阐述。并且，本发明的部分特征或优点将通过说明书而变得显而易见，或者通过实施本发明而被了解。本发明的目的和部分优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的步骤来实现或获得。
【附图说明】
[0048]附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例共同用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中:
[0049]图1和图3分别是根据本发明不同实施例的方法流程图；
[0050]图2是根据本发明一实施例的部分方法流程图；
[0051]图4是根据本发明一实施例的系统结构简图。
【具体实施方式】
[0052]以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此本发明的实施人员可以充分理解本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程并依据上述实现过程具体实施本发明。需要说明的是，只要不构成冲突，本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。
[0053]在机器人与用户的交互过程中，机器人为了判断自身所处的位置状态经常需要获取自身与特定物体之间的距离。在现有技术中，机器人通常借助超声波等测距传感器来进行测距，其测距结果的精度被传感器的硬件属性制约，如果要提高精度，势必大大增加机器人的成本。
[0054]进一步的，超声波测距只能定向测量前方无遮盖的目标物，无法做到灵活测量指定目标物。如果在目标物与机器人之间存在遮挡，则会严重影响测距结果。例如，在机器人正前方存在物体A，物体A后面存在物体B，如果需要测量物体B与机器人之间的距离，那么测距过程就会被物体A干扰，实际测量到的为物体A的距离。
[0055]为了更加方便准确进行测距，本发明提出了一种用于智能机器人的测距方法。当前大多数机器人都构建有图像采集装置，为了尽可能的降低硬件成本，降低测距功能的实现难度，本发明的方法主要基于图像分析来进行测距。
[0056]机器人在进行图像采集时，由于通常图像采集装置是构造在机器人躯体上的，因此采集到的图像是以机器人当前位置为视角的。针对一个确定目标物，其在机器人的视野(所采集到的图像数据)中会呈现出一系列可以量化表示的状态属性。而随着目标物与机器人之间的距离发生变化，其在机器人的视野(所采集到的图像数据)中呈现出的状态属性的量化值也会发生相应变化。那么如果预先测量获取目标物在机器人的视野(所采集到的图像数据)中呈现出的状态属性的量化值与目标物与机器人之间的距离的对应关系，那么之后就可以根据目标物在机器人的视野(所采集到的图像数据)中呈现出的状态属性的量化值计算获取目标物与机器人之间的距离。
[0057]基于上述原理，在本发明一实施例中，首先以当前视点获取图像信息数据;然后解析图像信息数据，从中确定待测距目标物;接着从数据库中选取与待测距目标物匹配的特征记录；同时，从图像信息数据中解析出待测距目标物的图像特征，图像特征与特征记录相对应;最后，对比图像特征与特征记录，根据对比结果计算与待测距目标物之间的距离。
[0058]在上述流程中，图像特征与特征记录相对应，其均对应目标物的一种或几种状态属性。图像特征的具体参数是当前在机器人视野中目标物所呈现的状态属性的量化值。特征记录则包含该状态属性的量化值与目标物和机器人间距离的对应关系。
[0059]具体的，在本发明一实施例中，图像特征与特征记录主要对应目标物大小，这里的大小是指机器人视野中目标物所呈现的相对大小(并不是实际大小测量值，例如目标物在机器人视野中所占据的比例，具体举例，例如机器人视野为1024*1024像素，目标物占据50*50像素的一个矩形区域)。特征记录包含与特定距离(目标物与机器人之间)对应的目标物相对大小(例如，当目标物距离机器人5米时，其在机器人视野中占据100*100像素)(特征记录是预先实际测量获取的)。
[0060]由于目标物在机器人视野中所呈现的相对大小与距机器人的距离呈线性关系(距离机器人越远，其在机器人失业中占据的比例越小)，因此对比目标物当前的相对大小与特征记录中的相对大小，就可以根据对比结果通过特征记录中的特定距离计算获取当前目标物距离机器人的距离。
[0061 ]上述过程可以概括为:结合待测距目标物在设定距离下的图像大小以及设定距离而构造待测距目标物的特征记录;从图像信息数据中解析出待测距目标物的当前图像大小;对比当前图像大小与在设定距离下的图像大小，根据对比结果计算与待测距目标物之间的距离。
[0062]接下来基于附图来详细描述根据本发明多个实施例的具体执行流程。附图的流程图中示出的步骤可以在包含诸如一组计算机可执行指令的机器人系统中执行。虽然在流程图中示出了各步骤的逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
[0063]如图1所示，在本发明一实施例中，机器人系统首先以SlOO开始。在本发明一实施例中，在步骤SlOO中，机器人接收到测距指令并解析测距指令获取待测距目标物的描述。测距指令可以是直接来自外部输入的，也可以是机器人基于当前交互环境生成的。
[0064]接着执行步骤S110，获取图像信息数据，获取机器人当前视点的图像数据。
[0065]在步骤SllO之后执行步骤S120，确定待测距目标物。具体的，在本实施例中，步骤S120主要是确定当前机器人视野中是否存在待测距目标物。
[0066]在本发明一实施例中，步骤S120的具体执行流程如图2所示，在获取了图像信息数据(步骤S110)之后执行步骤S221，确定是否有待测距目标物。具体的，解析图像信息数据以判断其中是否包含可以匹配测距对象描述的图像。
[0067]当机器人视野中不存在待测距目标物，则可能是机器人的视线方向错误，此时执行步骤S222，判别是否存在未探测的视线朝向(考虑到实际环境中，通常一次图像采集不会同时采集全部角度的图像，只会采集一定视角范围内的图像)。如果存在未探测的视线朝向，则执行步骤S223，改变视线朝向，控制机器人改变图像采集装置的朝向，并再次执行步骤S210，获取新的图像信息数据。当机器人所有朝向的视野中均不存在待测距目标物(步骤S222中不存在未探测的视线朝向)时，则无需执行测距操作。
[0068]当图像信息数据中包含可以匹配测距对象描述的图像(待测距目标物图像)时，执行步骤S130，解析图像特征，解析待测距目标物图像获取待测距目标物在机器人当前视野内所呈现的图像特征。
[0069]接着执行步骤S140，获取特征记录，获取待测距目标物预存的特征记录。最后对比待测距目标物在机器人当前视野内所呈现的图像特征与预存的特征记录从而计算获取待测距目标物与机器人间的距离(步骤S150)。
[0070]在本发明一实施例中，特征记录预存在数据库中。根据实际需求，在数据库中为不同的目标物(可能会作为待测距目标物的物体)建立分类条目。针对每个目标物进行实地测量获取目标物的特征描述以及用于计算距离的具体量化值与目标物和机器人间距离的对应关系。在步骤S140中，根据获取到的测距对象描述从数据库中调用匹配的目标物特征描述从而确定目标物，进而调出对应的量化值与目标物和机器人间距离的对应关系。
[0071]进一步的，考虑到解析测距指令获取到的测距对象描述并不具体。依据测距对象描述并不能从数据库中很好的匹配目标物特征描述从而确定目标物。例如，由于不同种类的椅子的详细特征差别是很大的(例如折叠椅和老板椅，其体积大小相差悬殊)，数据库中是按照椅子的详细种类进行分类条目保存的(例如分为折叠椅、老板椅等)。当机器人需要获取其与前方“椅子”间的距离时，解析测距命令或测距需求获取到的测距对象描述只是“椅子”这一描述，如果不能更进一步的辨别前方需要测距的“椅子”的详细种类，那么就无法匹配数据库中的目标物特征描述从而确定目标物。
[0072]基于上述考虑，在本发明一实施例中，步骤S130中不仅解析获取用于对比的特征记录图像特征，还会解析用于匹配调用特征记录的目标物详细描述。以上面描述的椅子为例，解析图像信息数据后可以判断其中包含椅子的图像，然后进一步解析椅子图像以判别椅子的类型。
[0073]进一步的，在步骤S150之后，机器人根据获取到的与待测距目标物之间的距离，输出相应多模态数据。在机器人与用户的交互过程中，为了获取较高的用户体验，机器人在进行很多交互行为的输出时需要获取与用户的距离。例如在与用户交谈过程中，机器人需要控制与用户之间的间距，在跟随用户的过程中，机器人需要维持与用户之间的间距。在上述情况下，距离过近或过远都会影响到用户体验。
[0074]因此，在本发明一实施例中，将用户，特别的，主要是用户头部(脸部)作为待测距目标物(即机器人根据交互环境生成将用户头部(脸部)作为待测距目标物的测距指令)。具体的，当获取到外界图像信息数据后，解析外界图像信息以判断所述图像信息数据中是否存在人脸图像数据;当存在人脸图像数据时将人脸作为待测距目标物。
[0075]本发明一实施例的执行流程如图3所示，当获取到外界图像信息数据(步骤S110)后，首先解析图像信息数据以确定是否包含有人形(S321)。当图像信息数据中包含人形时，将进一步解析图像以确定图像信息数据中是否包含人脸图像(人类面部图像)。当图像信息数据中不包含人形或者不包含人脸图像时，变换视线朝向，再次执行步骤S110，获取新的图像信息数据。
[0076]当图像信息数据中包含人脸图像时将用户脸部作为待测距目标物，基于人脸图像进行测距操作。具体的，执行步骤S332，解析人脸图像获取用户属性。在本实施例中，步骤S332主要是解析获取用户的年龄以及性别。
[0077]在步骤S332中解析获取用户的年龄以及性别之后，就可以执行步骤S340，获取人脸特征记录。在本实施例中，数据库中预存有不同年龄以及性别的人类的脸部距离摄像头指定距离时在摄像头取景框中的预览图片中面积。例如:男，28岁，距离(Do)18cm，脸部面积
(&)400*400像素。上述数据为在实际中通过采样获得。假设在步骤S332中确定用户为28岁男性，那么就可以从数据库中调出匹配的特征记录:距离(Do)18cm，脸部面积(&)400*400像素。
[0078]需要说明的是，在本实施例中，采用像素数表明脸部面积的相对大小，其中，单目摄像头预览图片的默认像素大小为(So) 1080*1920像素。在本发明其他实施例中，可以采用其他方式表征脸部面积的相对大小。
[0079]同时，系统基于图像信息数据解析人脸图像获取图像特征(步骤S331)。具体的，将摄像头当前采集的图片(图像信息数据)作为参数，调用人脸识别算法。人脸识别算法返回图片(图像信息数据)中人脸的坐标矩阵信息，例如顶点坐标Po(X^y1),以及长(1)和宽(wo)。那么当前人脸的面积S2为:
[0080]S2 = lo*wo (式I);
[0081 ]人与机器人的距离D1的计算公式为:
[0082]Di = Do*(S2/Si)(式 2)。
[0083]进一步的，在本实施例中，单目摄像头将以每秒大概20帧的采集频率(根据业务确定)实时获取图像信息数据，从而机器人实时获取自身与用户之间的距离。
[0084]进一步的，在本发明其他实施例中，可以将用户以外的其他物体作为待测距目标物。具体的测距流程包括:确定其他待测目标物;获取其他待测距目标物的特征属性;根据待测距目标物的特征属性从数据库中选取匹配的特征记录。
[0085]综上，根据本发明的方法，可以精确的测量机器人与指定的待测距目标物之间的距离。相较于现有技术，测量过程简单，具有较高的实用价值以及较低的推广难度。
[0086]基于本发明的方法，本发明还提出了一种机器人系统。本发明的机器人系统可以通过图像采集分析来实现测距。在本发明一实施例中，系统基本结构如图4所示，系统包括:
[0087]测距需求获取装置400，其配置为获取并解析测距指令以获取当前的测距对象描述；
[0088]图像采集装置410，其配置为以当前视点获取图像信息数据；
[0089]目标物确定装置420，其配置为解析所述图像信息数据，根据当前的测距对象描述确定待测距目标物；
[0090]数据存储器411，其配置为存储多个不同的特征记录，每个特征记录对应一个预期中的待测距目标物；
[0091]特征记录获取装置440，其配置为从数据存储器441中选取与当前的待测距目标物匹配的特征记录；
[0092]图像特征解析装置430，其配置为从图像信息数据中解析出待测距目标物的图像特征；
[0093]距离计算装置450，其配置为对比图像特征与特征记录，根据对比结果计算与待测距目标物之间的距离。
[0094]具体的，在本发明一实施例中:
[0095]数据存储器441配置为存储预期中的待测距目标物在设定距离下的图像大小以及设定距离；
[0096]图像特征解析装置430配置为从图像信息数据中解析出待测距目标物的当前图像大小；
[0097]距离计算装置450配置为对比当前图像大小与在设定距离下的图像大小，根据对比结果计算与待测距目标物之间的距离。
[0098]进一步的，在本发明一实施例中，目标物确定装置420配置为:
[0099]解析外界图像信息以判断图像信息数据中是否存在人脸图像数据;并且，当存在人脸图像数据时将所述人脸作为待测距目标物。
[0100]相应的，图像特征解析装置430还配置为:当将人脸作为待测距目标物时，解析人脸图像数据以确定用户属性，用户属性包括年龄以及性别;特征记录获取装置440配置为:根据用户属性从数据存储器441中选取匹配的面部图像的特征记录。
[0101]综上，根据本发明的系统，可以精确的测量机器人与指定的待测距目标物之间的距离。相较于现有技术，本发明的系统可以基于现有机器人硬件实现，测量过程简单，所需硬件标准低，具有较高的实用价值以及较低的推广难度。
[0102]虽然本发明所公开的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。本发明所述的系统还可有其他多种实施例。在不背离本发明实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变或变形，但这些相应的改变或变形都应属于本发明的权利要求的保护范围。
【主权项】
1.一种用于智能机器人的测距方法，其特征在于，所述方法包括: 以当前视点获取图像信息数据； 解析所述图像信息数据，确定待测距目标物； 从数据库中选取与所述待测距目标物匹配的特征记录； 从所述图像信息数据中解析出所述待测距目标物的图像特征； 对比所述图像特征与所述特征记录，根据对比结果计算与所述待测距目标物之间的距离。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括: 结合与所述待测距目标物之间的距离，输出多模态数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，解析所述图像信息数据，确定待测距目标物，包括: 解析所述外界图像信息以判断所述图像信息数据中是否存在人脸图像数据； 当存在所述人脸图像数据时将所述人脸作为所述待测距目标物。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，当将所述人脸作为所述待测距目标物时，其中: 解析所述人脸图像数据以确定用户属性，所述用户属性包括年龄以及性别； 根据所述用户属性从所述数据库中选取匹配的面部图像的特征记录。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，当不存在所述人脸图像数据时，还包括: 确定其他待测目标物； 获取所述其他待测距目标物的特征属性； 根据所述待测距目标物的特征属性从所述数据库中选取匹配的所述特征记录。6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述特征记录为结合所述待测距目标物在设定距离下的图像大小以及所述设定距离而构造的特征记录； 所述从所述图像信息数据中解析出所述待测距目标物的图像特征，具体包括: 从所述图像信息数据中解析出所述待测距目标物的当前图像大小； 所述对比所述图像特征与所述特征记录，根据对比结果计算与所述待测距目标物之间的距离，具体包括: 对比所述当前图像大小与所述在设定距离下的图像大小，根据对比结果计算与所述待测距目标物之间的距离。7.一种用于智能机器人的测距系统，其特征在于，包括: 图像采集装置，其配置为以当前视点获取图像信息数据； 目标物确定装置，其配置为解析所述图像信息数据，确定待测距目标物； 数据存储器，其配置为存储多个不同的特征记录，每个所述特征记录对应一个预期中的待测距目标物； 特征记录获取装置，其配置为从数据存储器中选取与当前的所述待测距目标物匹配的特征记录； 图像特征解析装置，其配置为从所述图像信息数据中解析出所述待测距目标物的图像特征； 距离计算装置，其配置为对比所述图像特征与所述特征记录，根据对比结果计算与所述待测距目标物之间的距离。8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述目标物确定装置配置为: 解析所述外界图像信息以判断所述图像信息数据中是否存在人脸图像数据； 当存在所述人脸图像数据时将所述人脸作为所述待测距目标物。9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于: 所述图像特征解析装置还配置为:当将所述人脸作为所述待测距目标物时，解析所述人脸图像数据以确定用户属性，所述用户属性包括年龄以及性别； 所述特征记录获取装置配置为:根据所述用户属性从所述数据存储器中选取匹配的面部图像的特征记录。10.根据权利要求7-9中任一项所述的系统，其特征在于: 所述数据存储器配置为存储预期中的所述待测距目标物在设定距离下的图像大小以及所述设定距离； 所述图像特征解析装置配置为从所述图像信息数据中解析出所述待测距目标物的当前图像大小； 所述距离计算装置配置为对比所述当前图像大小与所述在设定距离下的图像大小，根据对比结果计算与所述待测距目标物之间的距离。
【文档编号】G06F17/30GK105841675SQ201610285713
【公开日】2016年8月10日
【申请日】2016年5月3日
【发明人】王合心
【申请人】北京光年无限科技有限公司