专利汇可以提供基于视觉特征点的转向角度控制方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于视觉特征点的 转向 角 度 控制方法,包括智能 机器人 等装置:智能机器人的摄像头将实时采集的图像信息传输到 微处理器 ,微处理器通过内置转向角度计算方法对机器人进行转向角度的计算;基于视觉特征点的转向角度控制方法包括以下步骤:①设定转向角度 阈值 ;②根据SURF 算法 获取特征点;③将特征点进行匹配,获取匹配特征点;④求取匹配特征点之间 水 平移动的距离;⑤计算转向角度,将计算的角度与转向角度阈值比较,若达到阈值范围,就停止转向,若还没达到阈值,就进行下一步骤;⑥提取新的图像,重复步骤③至步骤⑤;⑦将每次计算的角度值相互累加,再与转向角度阈值进行比较。,下面是基于视觉特征点的转向角度控制方法专利的具体信息内容。
1.一种基于视觉特征点的转向角度控制方法,包括智能机器人(1),所述的智能机器人(1)内部设置进行集中控制的微处理器(2),所述的智能机器人前端设置进行图像采集的摄像头(3);所述的微处理器(2)分别与摄像头(3)和智能机器人(1)的运动控制系统信号连接;其特征是:所述摄像头(3)将实时采集的图像信息传输到微处理器(2),所述微处理器(2)通过内置转向角度计算方法对机器人进行转向角度的计算;
所述的基于视觉特征点的转向角度控制方法包括以下步骤:
①根据需要设定一个转向角度阈值;
②采集连续两帧图像,并根据SURF算法对两帧图像进行特征点检测,获取两帧图像的特征点;
③选择两帧图像的特征点进行匹配,获取匹配特征点;
④绘制匹配特征点,并且求取匹配特征点之间水平移动的距离;
⑤利用转向角度计算公式计算转向角度,将计算的角度与转向角度阈值比较,若达到阈值范围,就停止转向,若还没达到阈值,就进行下一步骤;
⑥提取下一帧图像与前一帧图像,并重复步骤③至步骤⑤的过程;
⑦将步骤⑥中每次计算的角度值相互累加后,再与转向角度阈值进行比较,若达到阈值范围,就停止转向,若还没达到阈值,转到步骤⑥,直到角度相加的值达到事先设定的阈值。
2.根据权利要求1所述的基于视觉特征点的转向角度控制方法,其特征是:在步骤①中,所述的转向角度阈值根据不同智能机器人的工作需要进行设定。
3.根据权利要求1所述的基于视觉特征点的转向角度控制方法,其特征是:在步骤②中,所述的SURF算法通过如下步骤实现:
首先、选择连续两帧图像内不同大小的盒子型滤波器建立图像的尺度空间;
其次、使用Hession矩阵检测出各层图像上的极值点;
最后、对与极值点相相邻的26个像素点进行比较,获取极大值点和极小值点,并对极大值点和极小值点精确定位后获取稳定的特征点。
4.根据权利要求3所述的基于视觉特征点的转向角度控制方法,其特征是:26个像素点为极值点同层相邻的8个像素点、极值点上层的9个像素点以及极值点下层的9个像素点。
5.根据权利要求1所述的基于视觉特征点的转向角度控制方法,其特征是:在步骤③中,匹配特征点的选择步骤如下:
首先、选取两帧图像中心区域的特征点进行欧氏距离计算;
其次、选择其中一帧图像中的一个特征点,计算该特征点到另一帧图像中心区域所有特征点之间的欧氏距离,当该特征点的最近欧氏距离和次近距离小于0.6时,确定该特征点为匹配特征点;
最后、确定中心区域中所有的匹配特征点。
6.根据权利要求5所述的基于视觉特征点的转向角度控制方法,其特征是:在步骤④中,将步骤③的匹配特征点所求的欧氏距离从小到大排序;
取距离的中位数作为图像水平移动的距离,即匹配特征点视角在横坐标x上的移动偏差dx。
7.根据权利要求6所述的基于视觉特征点的转向角度控制方法,其特征是:在步骤⑤中,通过线性算法公式 进行角度检测;
式中,dx为步骤④中特征点视角在横坐标X上的移动偏差,W为采集图像的显示宽度,为摄像头镜头的视野宽度,η为修正系数。
8.根据权利要求1所述的基于视觉特征点的转向角度控制方法,其特征是:在步骤⑥中,当转向角度还未达到步骤①设定的转向角度阈值时,再提取下一帧的图像,对下一帧图像进行特征点的提取,并将下一帧图像与其上一帧图像进行匹配特征点的提取,再进行匹配特征点水平移动距离的计算,最后再计算这两帧图像的转向角度。
9.根据权利要求1所述的基于视觉特征点的转向角度控制方法,其特征是:在步骤⑦中,将每次计算的转向角度相加,再与转向角度阈值进行比较,若达到阈值范围,智能机器人就停止转向,若还没达到阈值,智能机器人继续转向,直到转向角度达到事先设定的阈值。
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