[发明专利]一种教育辅助机器人及其控制方法

权利要求书

1.一种教育辅助机器人的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

从拍摄的图像中捕抓并识别学生人脸，对学生进行考勤；

从拍摄的图像中捕抓教师人脸并确认目标，对教师进行目标跟随。

2.根据权利要求1所述的一种教育辅助机器人的控制方法，其特征在于，所述从拍摄的图像中捕抓并识别学生的人脸，对学生进行考勤包括以下步骤：

接收输入的学生相片建立学生签到表；

通过双目摄像头拍摄实时的图像；

通过深度人脸识别算法从拍摄的图像中捕抓并识别学生人脸；

将识别得到的学生人脸与所述学生签到表的学生相片匹配完成考勤。

3.根据权利要求2所述的一种教育辅助机器人的控制方法，其特征在于，所述通过深度人脸识别算法从拍摄的图像中捕抓并识别学生人脸包括以下步骤：

采用LBP直方图对图像纹理化并提取人脸特征；

利用所述人脸特征通过SVR处理得到二维对齐的二维人脸；

基于所述二维人脸的关键点对人脸狄罗尼三角化并在人脸轮廓边缘处添加三角形；

将三角化的人脸对齐为正面朝前的三维人脸；

将所述三维人脸经过人脸表示、归一化和分类处理，得到学生人脸识别结果。

4.根据权利要求1所述的一种教育辅助机器人的控制方法，其特征在于，所述从拍摄的图像中捕抓教师人脸并确认目标，对教师进行目标跟随包括以下步骤：

构建二维地图；

通过深度人脸识别算法从双目摄像头拍摄的图像中捕抓教师人脸并确认目标；

根据双目摄像头连续拍摄的图像，由目标在图像前一帧所在位置推断出目标在图像后一帧的位置，创建目标的运动轨迹；

根据目标的运动轨迹在所述二维地图上进行局部路径规划以及全局路径规划。

5.根据权利要求4所述的一种教育辅助机器人的控制方法，其特征在于，所述构建二维地图包括以下步骤：

获取机器人的运动姿态和周边图像并从所述周边图像提取地标信息；

根据机器人的运动姿态和所述地标信息生成二维地图。

6.根据权利要求4所述的一种教育辅助机器人的控制方法，其特征在于，所述根据双目摄像头连续拍摄的图像，由目标在图像前一帧所在位置推断出目标在图像后一帧的位置，创建目标的运动轨迹包括以下步骤：

在目标在图像前一帧所在位置的包围框内均匀产生多个样本点；

从图像前一帧向后一帧正向跟踪多个样本点，然后从图像后一帧向前一帧反向跟踪多个样本点，据此计算多个样本点的FB误差；

从多个样本点中选择FB误差小的一半作为最佳追踪点；

根据所述最佳追踪点在后一帧中相对前一帧的坐标变化计算出目标在图像后一帧所在位置的包围框的位置和大小；

重复从目标在图像前一帧所在位置的包围框得到目标在图像后一帧所在位置的包围框的步骤，创建目标的运动轨迹。

7.根据权利要求6所述的一种教育辅助机器人的控制方法，其特征在于，所述根据双目摄像头连续拍摄的图像，由目标在图像前一帧所在位置推断出目标在图像后一帧的位置，创建目标的运动轨迹还包括以下步骤：

通过三个级联的图像元方差分类器、随机蕨分类器和最近邻分类器对包围框内的图像样本分类为正样本和负样本；

通过P-N学习对正样本和负样本进行纠正；

在经过纠正的正样本中产生多个样本点。

8.根据权利要求4所述的一种教育辅助机器人的控制方法，其特征在于，所述局部路径规划具体包括以下步骤：

通过激光传感器检测与障碍物的距离和通过双目摄像头的图像分析得到障碍物的形状；

通过动态窗口法根据障碍物的距离与障碍物的形状确认行进速度和行进方向；以及

所述全局路径规划具体包括以下步骤：

在所述二维地图定义多个节点；

通过查找确认与当前节点直接连接且与当前节点的行进代价最小的目标节点直至最终节点为目标节点，得到最优全局路径。