[发明专利]基于双目视觉和蚁群算法的捡乒乓球机器人运行方法及设备

说明书

本发明公开了一种基于双目视觉和蚁群算法的捡乒乓球机器人运行方法及设备，方法包括：获取双目摄像机拍摄的RGB图像，从RGB图像中检测出乒乓球并获得各乒乓球的坐标位置；获取双目摄像机的深度数据，得到各乒乓球距离摄像机的距离；计算得到在全局坐标系下乒乓球的坐标点集；对坐标点集使用蚁群算法进行最短遍历路径规划，得到初步的捡球路径；从初步的捡球路径去除多次经过的乒乓球，得到没有冗余路线的路径。本发明使用双目摄像机同时实现了乒乓球的检测和定位，方便高效，同时保证了精度，使得捡球过程更加智能化；对蚁群算法规划出的路径进行冗余路线优化，进一步减少了机器人的行走路径，节约了时间。

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，具体涉及一种基于双目视觉和蚁群算法的捡乒乓球机器人运行方法及设备。

背景技术

随着人工智能技术以及我国社会经济的发展，服务型机器人逐渐走进大众的家庭。乒乓球作为国球，深受人民群众的喜爱。但是随之而来的大量的捡球工作却让人很烦恼，目前乒乓球俱乐部中有专人负责捡球，人力成本较高。而市面上没有一款可以普及的捡乒乓球机器人，仅有的研究也偏重于学术研究，实际的工程应用很少，且大都只有零散的方法。

现有的检测和定位技术复杂繁琐，利用普通的RGB摄像头很难完成对乒乓球的定位任务，因此大多数捡球机器人无法对球进行定位，因而无法实现对所有球的全局遍历路径规划，导航方法很低效。

蚁群算法是一种仿生学算法，主要用于TSP问题，它可在很短时间内求得一个接近最优的解。但是它实际应用在捡球机器人上时，受到机器人宽度的限制，需要进行进一步优化。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提出了一种基于双目视觉和蚁群算法的捡乒乓球机器人运行方法及设备，实现了乒乓球的检测和定位，并对规划出的路径进行冗余路线优化，进一步减少了机器人的行走路径，节约了时间。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于双目视觉和蚁群算法的捡乒乓球机器人运行方法，其特征是，包括以下过程：

建立乒乓球训练场地的全局坐标系；

获取双目摄像机拍摄的场地中地面乒乓球散落情况的RGB图像，从RGB图像中检测出乒乓球并获得各乒乓球的坐标位置；

获取双目摄像机的深度数据，得到各乒乓球距离摄像机的距离；

根据各乒乓球的坐标位置和距离摄像机的距离，计算得到在全局坐标系下乒乓球的坐标点集；

对坐标点集使用蚁群算法进行最短遍历路径规划，得到初步的捡球路径；

从初步的捡球路径去除多次经过的乒乓球，得到没有冗余路线的路径。

进一步的，从RGB图像中检测出乒乓球并获得各乒乓球的坐标位置的具体过程包括：

将RGB图像转换为HSV图像；

将HSV图像转成灰度图，进行高斯模糊；

使用canny算子进行轮廓检测，获得图中所有物体的轮廓；

使用霍夫圆变换检测图中的圆，即可检测出场地中的乒乓球，并计算得到所有乒乓球在图中的坐标位置。

进一步的，根据各乒乓球的坐标位置和距离摄像机的距离计算得到在全局坐标系下乒乓球的坐标点集包括以下过程：

将各乒乓球的坐标位置和距离摄像机的距离，转换到相机三维坐标系下，得到在相机三围坐标系下乒乓球的坐标点集；

再将乒乓球在相机三维坐标系下的坐标转换到机器人坐标系下；

最后将乒乓球在机器人坐标系下的坐标转换到全局坐标系下，得到在全局坐标系下乒乓球的坐标点集。