本發(fā)明涉及機(jī)器人
技術(shù)領(lǐng)域：
，具體涉及一種視覺性能優(yōu)良的智能機(jī)器人。
背景技術(shù)：
：智能機(jī)器人作為一種包含相當(dāng)多科學(xué)知識(shí)的技術(shù)，幾乎是伴隨著人工智能所產(chǎn)生的。而智能機(jī)器人在當(dāng)今社會(huì)變得越來越重要，越來越多的領(lǐng)域和崗位都需要智能機(jī)器人參與，這使得智能機(jī)器人的研究也越來越頻繁。在不久的將來，隨著智能機(jī)器人技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟，隨著眾多科研人員的不懈努力，智能機(jī)器人必將走進(jìn)千家萬戶，更好的服務(wù)人們的生活，讓人們的生活更加舒適和健康。然而，現(xiàn)有的機(jī)器人大多只針對(duì)特定的場(chǎng)合為人類服務(wù)，且機(jī)器人缺乏視覺裝置，智能化程度低，可控性差，大多是針對(duì)特定的場(chǎng)合為人類提供服務(wù)，提供的功能相對(duì)比較單一。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：針對(duì)上述問題，本發(fā)明旨在提供一種視覺性能優(yōu)良的智能機(jī)器人。本發(fā)明的目的采用以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)：提供了一種視覺性能優(yōu)良的智能機(jī)器人，包括電源模塊、視覺裝置、控制系統(tǒng)和機(jī)器人本體，所述電源模塊用于向所述視覺裝置和控制系統(tǒng)供電，所述視覺裝置用于獲取目標(biāo)圖像，并輸出識(shí)別結(jié)果，所述控制系統(tǒng)用于根據(jù)所述識(shí)別結(jié)果控制機(jī)器人本體做出相應(yīng)動(dòng)作。本發(fā)明的有益效果為：實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人的智能化和有效控制。附圖說明利用附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說明，但附圖中的實(shí)施例不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的任何限制，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)以下附圖獲得其它的附圖。圖1是本發(fā)明的結(jié)構(gòu)連接示意圖。附圖標(biāo)記：電源模塊1、視覺裝置2、控制系統(tǒng)3、機(jī)器人本體4、存儲(chǔ)裝置5。具體實(shí)施方式結(jié)合以下實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步描述。參見圖1，本實(shí)施例的一種視覺性能優(yōu)良的智能機(jī)器人，包括電源模塊1、視覺裝置2、控制系統(tǒng)3和機(jī)器人本體4，所述電源模塊1用于向所述視覺裝置2和控制系統(tǒng)3供電，所述視覺裝置2用于獲取目標(biāo)圖像，并輸出識(shí)別結(jié)果，所述控制系統(tǒng)3用于根據(jù)所述識(shí)別結(jié)果控制機(jī)器人本體4做出相應(yīng)動(dòng)作。本實(shí)施例實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人的智能化和有效控制。優(yōu)選的，還包括存儲(chǔ)裝置5，用于存儲(chǔ)所述視覺裝置獲取的目標(biāo)圖像。本優(yōu)選實(shí)施例實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)圖像的存儲(chǔ)。優(yōu)選的，所述電源模塊1為蓄電池。本優(yōu)選實(shí)施例機(jī)器人無需接線，移動(dòng)更為方便，提升了客戶體驗(yàn)。優(yōu)選的，所述視覺裝置2用于對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，包括圖像采集模塊、一次處理模塊、二次處理模塊和視覺識(shí)別模塊，所述圖像采集模塊用于獲取目標(biāo)圖像，所述一次處理模塊用于提取目標(biāo)圖像的顏色特征，所述二次處理模塊根據(jù)所述顏色特征獲取顏色直方圖，所述視覺識(shí)別模塊用于對(duì)所述顏色直方圖進(jìn)行賦權(quán)，并根據(jù)所述賦權(quán)的顏色直方圖對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行識(shí)別。本實(shí)施例智能機(jī)器人能夠準(zhǔn)確對(duì)圖像中的目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別。優(yōu)選的，所述一次處理模塊包括第一轉(zhuǎn)化單元和第二分割單元，所述第一轉(zhuǎn)化單元用于將圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到CIELab顏色空間，所述轉(zhuǎn)化公式為：上述式子中，EH、EM、CS分別為RGB顏色空間中的紅色、綠色、藍(lán)色分量值，L為CIELab顏色空間中的亮度，a為CIELab顏色空間中的綠色到紅色的相對(duì)色度，b為CIELab顏色空間中的藍(lán)色到黃色的相對(duì)色度，其中，函數(shù)所述第二分割單元用于將圖像劃分為大小相等的矩形子塊，用于劃分子塊的圖像I表示為：上述式子中，Ui表示圖像的任意子塊，ZC表示圖像分割因子，ZC∈[2,5]且ZC為整數(shù)，i按照從左到右，從上向下的順序依次取值為1到ZC2。本優(yōu)選實(shí)施例智能機(jī)器人通過一次處理模塊將目標(biāo)圖像轉(zhuǎn)化到更符合人類視覺特征的CIELab顏色空間，可以更為準(zhǔn)確地反映出不同色彩之間的視覺差異程度，通過對(duì)圖像進(jìn)行劃分并設(shè)定圖像分割因子，可以兼顧圖像識(shí)別準(zhǔn)確性和識(shí)別效率，進(jìn)一步提高了智能機(jī)器人的服務(wù)水平。優(yōu)選的，所述二次處理模塊，具體為：第一步：對(duì)CIELab顏色空間進(jìn)行劃分，采用如下劃分方法：當(dāng)L分量大于閾值T1時(shí)或者小于閾值T2時(shí)，不再考慮a分量和b分量，得到2個(gè)顏色區(qū)間，當(dāng)L分量介于閾值T1和T2之間時(shí)，分別將a分量和b分量劃分為四個(gè)區(qū)間，得到16個(gè)顏色區(qū)間，從而將CIELab顏色空間劃分成了18個(gè)顏色區(qū)間；其中，T1∈[90,100]，T2∈[0,10]；第二步：定義隸屬度函數(shù)σj,k＝1；第三步：求取圖像的顏色直方圖，圖像子塊的顏色直方圖可表示為：MX(Ui)＝{z1,z2,…,z18}，上述式子中，MX(Ui)表示圖像子塊的顏色直方圖，zj(j＝1,2,…,18)表示任一顏色區(qū)間上的像素分布情況，σj,k代表第k個(gè)像素點(diǎn)屬于第j個(gè)顏色區(qū)間的隸屬度，Ni表示子塊包含的像素個(gè)數(shù)；圖像的顏色直方圖可表示為：上述式子中，δi表示子塊位置權(quán)值的倒數(shù)，其中，MX(I)表示圖像子塊的顏色直方圖。本優(yōu)選實(shí)施例智能機(jī)器人通過二次處理模塊融入了像素顏色特征的空間分布信息并設(shè)置子塊位置權(quán)值，獲取了更為準(zhǔn)確和符合人類視覺特征的直方圖，進(jìn)一步提高了視覺特征的表述能力。優(yōu)選的，所述視覺識(shí)別模塊，包括第一計(jì)算單元、第二計(jì)算單元和圖像對(duì)比單元，所述第一計(jì)算單元用于計(jì)算像素點(diǎn)之間的顏色差異，計(jì)算中心像素點(diǎn)pA和3×3鄰域內(nèi)任意相鄰像素點(diǎn)pB的色差RU：上述式子中，RU(pA,pB)表示像素點(diǎn)pA和pB之間色差，μ為歸一化因子；所述第二計(jì)算單元用于計(jì)算每個(gè)子塊的顏色權(quán)值；所述圖像對(duì)比單元用于根據(jù)圖像相似度對(duì)比來實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別；所述計(jì)算每個(gè)子塊的顏色權(quán)值，具體包括以下步驟：第一步，計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)的顏色復(fù)雜度，計(jì)算中心像素相對(duì)于3×3鄰域內(nèi)其他8個(gè)相鄰像素的顏色變化，得到中心像素點(diǎn)pA的顏色復(fù)雜度FA：上述式子中，F(xiàn)A表示像素點(diǎn)pA的顏色復(fù)雜度；第二步，計(jì)算每個(gè)子塊的顏色權(quán)值，在任意子塊，通過計(jì)算每個(gè)像素顏色權(quán)值，得到子塊的顏色權(quán)值Qi：上述式子中，Ui表示圖像的任意子塊，ZXi表示子塊的顏色權(quán)值，Ni表示子塊包含的像素個(gè)數(shù)，γ表示子塊中所有像素點(diǎn)的顏色復(fù)雜度標(biāo)準(zhǔn)差，F(xiàn)A和Fk均為子塊中的像素點(diǎn)；所述根據(jù)圖像相似度對(duì)比來實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別，具體為，根據(jù)子塊的顏色權(quán)值和直方圖定義兩幅圖像I1和I2的相似度MH：上述式子中，MH(I1,I2)表示兩幅圖像I1和I2的相似度，和分別表示圖像I1和I2第i個(gè)子塊的第j個(gè)顏色區(qū)間的像素分布情況，計(jì)算待識(shí)別圖像和樣本圖像相似度，選取相似度高的樣本圖像作為識(shí)別結(jié)果。本優(yōu)選實(shí)施例智能機(jī)器人的視覺識(shí)別模塊對(duì)顏色復(fù)雜度進(jìn)行描述，反映出視覺系統(tǒng)感知不同顏色變化的敏感特性，根據(jù)子塊的顏色權(quán)值和直方圖計(jì)算辨識(shí)圖像和樣本圖像之間的相似度，提高了智能機(jī)器人對(duì)圖像的辨識(shí)精度。采用本發(fā)明智能機(jī)器人對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，當(dāng)圖像分割因子取不同值時(shí)，將識(shí)別準(zhǔn)確率和識(shí)別時(shí)間作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，同普通機(jī)器人相比，產(chǎn)生的有益效果如下表所示：ZC識(shí)別準(zhǔn)確率提高識(shí)別時(shí)間縮短220％31％325％25％430％20％532％18％636％12％最后應(yīng)當(dāng)說明的是，以上實(shí)施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)本發(fā)明保護(hù)范圍的限制，盡管參照較佳實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作了詳細(xì)地說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的實(shí)質(zhì)和范圍。當(dāng)前第1頁1 2 3