[发明专利]基于RGBD相机的目标物体识别与定位方法及移动机器人

说明书

本发明适用于物体识别技术领域，提供了一种基于RGBD相机的目标物体识别与定位方法及移动机器人，该方法包括：S1、基于RGBD相机实时获取一帧RGB图像和一帧Depth深度图像；S2、在RGB图像查找与模板图像差异度最低的目标区域；S3、基于目标区域构建包含目标物体的三维点云，并在所述三维点云中剔除支撑面的点集，形成目标物体点云；S4、计算目标物体点云的重心坐标p_g及目标物体的形心坐标p_e；S5、计算重心坐标p_g与形心坐标p_e的差值，若该差值小于预设阈值，则判定目标物体成功识别，返回形心坐标p_e。基于RGBD相机即可实现对目标物体的识别和精确定位，以进行对目标物体的下一步抓取操作。

技术领域

本发明属于物体识别技术领域，提供了一种基于RGBD相机的目标物体识别与定位方法及移动机器人。

背景技术

随着自主移动抓取机器人在服务和仓储物流领域有着越来越广泛的应用，其定位导航技术也越发重要。自主移动抓取机器人主要分为移动平台和机械臂，移动平台的定位导航主要使用激光或视觉SLAM，地图的分辨率比较低，定位精度不高，因此在机械臂对目标物体进行一系列操作之前，必须对目标物体进行识别和精定位。

为了解决上述问题，现有的方案主要包含如下三种：1)标记物识别。在目标物体上贴二维码等标记物，通过视觉图像识别二维码信息，并对二维码进行定位，间接得到目标物体的位姿。2)双目视觉定位。通过使用两个相机在不同位置进行拍摄，然后对拍摄的图像进行匹配，筛选目标物体的匹配点对，根据视差和三角测距原理计算出目标物体的位置。3)深度学习识别与定位。建立目标物体图像的数据集，通过深度学习框架和数据集训练神经网络模型，再用训练好的模型识别图像中的目标物体位置，然而这些方法都存在一定的问题，无法保证目标物体识别和定位的效率和准确性。

发明内容

本发明实施例提供一种基于RGBD相机的目标物体识别与定位方法，基于RGBD相机即可实现对目标物体的识别和精确定位。

本发明是这样实现的，一种基于RGBD相机的目标物体识别与定位方法，所述方法具体包括如下步骤：

S1、基于RGBD相机实时获取一帧RGB图像和一帧Depth深度图像；

S2、在RGB图像查找与模板图像差异度最低的目标区域；

S3、基于目标区域构建包含目标物体的三维点云，并在所述三维点云中剔除支撑面的点集，形成目标物体点云；

S4、计算目标物体点云的重心坐标p_g及目标物体的形心坐标p_e；

S5、计算重心坐标p_g与形心坐标p_e的差值，若该差值小于预设阈值，则判定目标物体成功识别，返回形心坐标p_e。

进一步的，所述目标区域的查找方法具体包括如下步骤：

S21、基于模板图像的尺寸m*n来构建滑动窗，滑动窗在RGB图像上滑动；

S22、计算滑动窗所在区域的RGB图像与模板图像的差异度S(i,j)；

S23、滑动窗遍历整个RGB图像，获取差异度最小的像素原点坐标(u_min,v_min)，则匹配出的目标区域为[(u_min,v_min)，(u_min+m,v_min+n)]。

进一步的，基于目标区域的深度图像imgD及RGB图像来计算包含目标物体的三维点云坐标(x,y,z)，其计算公式具体如下：