基于步态特征的视觉跟随机器人方法
专利汇可以提供基于步态特征的视觉跟随机器人方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 属于 机器视觉 技术领域，提供了一种基于步态特征的视觉跟随 机器人 方法。该方法经过预先采集人行走时的步态视频，提取出一个运动周期内人体的步态轮廓图；根据Kinect 定位 人体关键骨骼，提取出关节摆动 角 度；根据步态轮廓图和关节摆动角度建立 特征向量 ，并给这两部分设置不同的权重，实现特征融合；利用欧氏距离的最近邻分类设计分类器，训练样本得到识别特征；最后，编写ROS物体跟随器 插件 ，从而实现机器人跟随。本发明基于步态识别实现机器人跟随的方法无需穿戴设备、成本低、信息采集方便，识别率高，为 机器人视觉 跟随提供了新的思路。，下面是基于步态特征的视觉跟随机器人方法专利的具体信息内容。
1.一种基于步态特征的视觉跟随机器人方法，其特征在于，步骤如下：
步骤1，预先采集人室内、室外环境下行走时的步态视频，以脚与地面的接触情况提取出一个运动周期内关键帧；
步骤2，利用高斯混合模型为基础的前景/背影分割算法，在步态视频中检测出运动人体；
步骤3，提取出步态轮廓图，进行形态学处理去噪、尺寸归一化；
(1)提取步态轮廓图：将提取的步态轮廓图进行图像二值化操作，人体轮廓灰度值设置为1，前景灰度值设置为0；因此，提取出人体轮廓为白、底色为黑的二值图；
(2)利用形态学图像处理进行去噪：对二值图像进行腐蚀、膨胀，实现开操作和闭操作，从而实现空洞填充、边界提取，达到去除噪声的目的；
(3)尺寸归一化，保证扫描到的人体质心高度一致：扫描图像，获得轮廓的高度和宽度；
通过高度和宽度确定质心的坐标，以质心为起点沿着宽度正反两个方向各延伸距离m，以质心为起点沿着高度正反两个方向各延伸距离n，得到统一的2m*2n尺寸大小；
步骤4，根据Kinect定位人体关键骨骼，提取人体下肢关节摆动角度；
(1)定位人体关节点坐标：利用Kinect骨骼追踪方法，通过处理深度数据建立人体关节的坐标，包括髋关节、左膝关节、右膝关节、左踝关节、右踝关节；
(2)提取关节摆动角度：基于人体在行走时下肢摆动构建钟摆模型，提取出左大腿垂直角度、右大腿垂直角度、左小腿垂直角度、右小腿垂直角度、髋关节与大腿的角度，以此五个特征构造出关节摆动角度的特征向量；
步骤5，根据步态轮廓图和关节摆动角度建立特征向量，并给这两部分设置不同的权重，实现特征融合；
(1)建立步态轮廓和关节摆动角的特征向量：构造特征步态轮廓图和关节摆动角度，用于建立特征向量；提取数据库中不同类的序列周期值，根据序列周期值选择要提取关节摆动角度和步态能量图的图像帧范围，进行特征提取，构造特征向量；
(2)实现特征层的特征融合：利用加权的多特征融合算法，各部分特征向量指定不同的权重；其中，关节摆动角度特征向量定义为A，给定权重ωA；步态轮廓图特征向量定义为S，给定权重ωS，ωA+ωS＝1，构造融合后的特征向量：
S＝{ωAA，ωSS}
步骤6，利用欧氏距离的最近邻分类设计分类器，训练样本得到识别特征，包括样本采集和样本训练；
(1)样本采集：将步骤1中采集的室内和室外的步态视频作为训练样本，在室内采集的视频需要考虑到办公设备的干扰，在室外采集的视频需要考虑光照的变化；
(2)样本训练：使用交叉验证集选择模型：利用60％的数据作为训练集，训练出多个待选模型；用20％的数据作为交叉验证集，计算出待选模型的代价函数值，选取代价函数最小的模型；利用剩下的20％数据验证模型，计算得出代价函数的值；
步骤7，识别人体步态，构建物体跟随器；
(1)构建物体识别器：找到一个感兴趣区域，依据该感兴趣区域跟踪采集人体步态信息并在/roi话题中发布，保持人体在视图中心，如果目标偏离，通过机器人的旋转来补偿偏移量；/roi话题调用识别器系统，依据人体位置的变化发送旋转命令给机器人，实现对人体步态的实时追踪；
(2)构建物体跟随器：扫描运动人体，订阅感兴趣区域/roi，深度图像camera/depth/image_raw的话题，之后将运动人体的深度图像处理成深度信息；采用OpenCv订阅openni中的深度图像，openni发送sensor_msgs/Image消息到camera/depth/image_raw中，根据运动人体的深度图像之后得到扫描感兴趣区域ROI的距离，跟随小车根据运动人体的速度调整速度，保持跟随距离；
步骤8，板匹配行人，实现机器人跟随。
基于步态特征的视觉跟随机器人方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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