[发明专利]一种机器人对人嘴的识别定位方法

说明书

本发明属于自动化控制技术领域，涉及一种机器人对人嘴的识别定位方法。本发明通过深度彩色图像识别定位人脸关键特征点，进而计算建立人嘴坐标系，再计算相机相对人脸的最佳观测位置主动感知，最终准确定位口腔空间位置。具体步骤为：获取相机的深度彩色图像；将彩色图像输入到集成回归树中，计算出人脸特征点坐标；将彩色图像与深度图像耦合，坐标变换得到相机系中特征点的坐标；提取关键特征点计算建立人嘴坐标系；根据人嘴坐标最佳观测位置移动机械臂。本方法提高了深度相机的定位精度的问题，为机器人基于深度相机进行位置判断、采集数据等提供了坚实基础。

技术领域

本发明属于自动化控制技术领域，涉及一种机器人对人嘴的识别定位方法，尤其涉及一种基于深度相机的机器人人嘴识别定位的主动感知方法。

背景技术

传统的运用深度相机定位人脸的方式，往往专注于提高数据处理方式的精度，但却忽略了其测量的精度与准度也往往受到相机相对人脸的位置、角度等环境因素影响，在实际操作中，这种误差往往不可量化，造成实际测量过程中的风险增加。例如，专利CN108764089B《基于深度相机的人体背部脊柱中线识别方法》采取三次样条插值法处理获取曲率坐标；但数据点的获取精度依赖于观测角度与位置。在许多场景中，尤其是对于测量的精度与准度都有着很高要求的应用场景，这种误差引起的风险是不可接受的。本实用新型在采用传统的图像识别的方法提高精度而外，还能自主运动到最佳的观测位置，从数据本身和处理方式两方面提升深度相机的功效。

发明内容

本发明的目的是提出一种机器人对人嘴的识别定位方法，以克服传统技术的缺点，在各类高精度要求的应用场景中，能够自主寻找最优拍摄位置，以使人脸识别误差最小化，有效提高相机主动感知和识别定位的精度的。

本发明提出的机器人对人嘴的识别定位方法，首先获取相机的深度彩色图像，将彩色图像输入到集成回归树中，计算出人脸特征点坐标，将彩色图像与深度图像耦合，坐标变换得到相机系中特征点的坐标，提取关键特征点，计算建立人嘴坐标系，根据人嘴坐标最佳观测位置移动机械臂。

本发明提出的机器人对人嘴的识别定位方法，其优点是：

本发明的机器人对人嘴的识别定位方法，通过深度彩色图像识别定位人脸关键特征点，进而计算建立人嘴坐标系，再计算相机相对人脸的最佳观测位置主动感知，最终准确定位口腔空间位置。本发明的识别定位方法，较好地解决了人脸识别和定位的精度问题，有效降低了深度相机的测量误差，为医疗机器人的系统搭建、数据采集、实验分析打下了坚实的基础。

附图说明

图1是本发明提出的机器人对人嘴识别定位方法的流程框图。

图2是深度彩色图像到相机坐标系坐标变换示意图。

具体实施方式

本发明提出的机器人对人嘴的识别定位方法，首先获取相机的深度彩色图像，将彩色图像输入到集成回归树中，计算出人脸特征点坐标，将彩色图像与深度图像耦合，坐标变换得到相机系中特征点的坐标，提取关键特征点，计算建立人嘴坐标系，根据人嘴坐标最佳观测位置移动机械臂。

上述识别定位方法的流程框图如图1所示，具体包括以下步骤：

(1)利用深度相机获取人脸的深度彩色图像(简称RGBD图像)，深度彩色图像的深度坐标为z；

(2)采用梯度提升树算法，学习得到一个集成回归树；

(3)将步骤(1)的彩色图像输入到步骤(2)的集成回归树中，计算出人脸的多个特征点在彩色图像上的二维坐标(x_v,y_v)；

(4)将步骤(3)的二维坐标(x_v,y_v)和相应的步骤(1)的深度坐标z转换为深度相机坐标系下的三维坐标(x,y,z)，其中为深度相机焦距(以像素为单位)，h为彩色图像的像素高度，θ是深度相机的视野角度，如图2所示；