[发明专利]一种服务机器人目标识别与定位的方法

说明书

技术领域

本发明涉及机器人领域，尤其是涉及一种服务机器人目标识别与定位的方法。

背景技术

服务机器人目标识别与定位是机器人系统的基本功能之一，正确的对目标进行识别与定位是服务机器人系统稳定关键所在，因此服务机器人视觉系统是机器人系统的重要组成部分。

服务机器人视觉系统是通过连续的获取彩色图像，分析彩色图像，找出图像中系统感兴趣的区域。很多物体之间最大的特征就是有不相同的颜色，如果能先将物体的颜色区分出来，再获取物体的形状，就给图像中物体的辨认和立体数据的查找带来很多的方便。先将所需要的物体的颜色在图像中标识出来，图像中其它的信息便可以全部略去。然后再从标识的颜色块中提取所要的物体的边缘，根据边缘的特征判断。最后获取多组数据并进行下一步计算。

从图像中获取目标物体的信息，关健在于对图像进行有效的分割，图像分割的好坏直接影响识别结果。目前，传统的图像分割方法基本上是通过为系统设置某一固定阈值，遍历整个图像选取满足条件的像素点。由于服务机器人活动环境复杂、光照条件不均匀等因素的影响，采用固定阈值的方法不能对图像进行有效的分割。因此，本发明提出了基于四色块与K-L变换的两次Otsu阈值法来实时地获取图像分割阈值，即服务机器人在活动时，实时更新阈值以便获取最佳的图像分割阈值。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种减少光照条件复杂、不均匀等因素的影响，很大程度上提高了图像分割的有效性与准确性的服务机器人目标识别与定位的方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：一种服务机器人目标识别与定位的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1)两相同的CCD摄像机同时观察一个目标点，以获取该目标点在不同视角下的感知图像，并通过几何成像原理计算图像像素间的位置偏差，得到目标点的三维信息；2)图像处理器对感知图像进行处理，利用转换公式将RGB颜色空间转换到HIS颜色空间；3)通过Otsu阈值法得到图像分割阈值；4)利用图像分割阈值将感知图像分割成相应的连通区域，并用颜色特征来标记图像感兴趣的区域，完成对目标的识别与定位。

所述的步骤2)中的转换公式为：

H=arccos((R-G)+R2(R-G)2+(R-B)(G-B)),B≤G2π-arccos((R-G)+R2(R-G)2+(R-B)(G-B)),B>G]]>