【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人形机器人巡视导航领域，具体涉及一种人形机器人巡视任务兴趣点搜索方法。
技术介绍
1、早先的兴趣目标发现技术大多基于2d图像的目标识别，依赖于从摄像头或其他传感器获取的2d图像数据来识别兴趣目标。这些方法包括基于模板匹配、特征点提取和匹配、深度学习等技术。然而，在月面探测任务中，2d图像可能受到光照、遮挡和视角等因素的影响，导致目标识别性能下降。为克服基于2d图像的方法的局限性，研究者开始关注基于3d数据的兴趣目标识别技术。这些方法利用激光雷达、rgbd相机等传感器获取的3d点云数据，通过比较点云的几何结构和特征来识别兴趣目标。常见的算法包括基于点对特征(ppf)、迭代最近点(icp)、随机样本一致性(ransac)和深度学习等技术。这些方法在处理复杂环境和遮挡情况下具有更好的鲁棒性。
2、随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的兴趣目标识别方法在月面探测领域也取得了显著成果。这些方法通常使用卷积神经网络(cnn)或其他神经网络结构对2d图像或3d点云数据进行分析，以识别兴趣目标。相较于传统方法，深度学习方法可以自动学习从原始数据中提取有用特征，并具有更强的泛化能力。然而，深度学习方法通常需要大量的标注数据进行训练，并且在计算和内存需求方面较为昂贵，这在月面探测任务中会受到严重的资源限制。
3、而本专利技术结合月面实际工程约束、计算资源限制等因素，采用传统几何方法，使用rgb-d相机在3d环境中实现目标匹配，从而实现基于深度信息和定位信息的兴趣目标搜索算法。本专利技术兴趣目标发现是基于聚类
4、其中，在图像搜索兴趣点的过程中，由于相机的成像效果受光线条件、传感器质量、地表环境等因素的影响，因此，在获取到的图像中，兴趣点可能呈现出不完整或模糊的形态，需要进一步的处理和分析来确定其准确的位置和范围。除此之外，相机也可能同时拍到两个兴趣目标。因此，提出一种月面巡视探测兴趣点搜索方法以保证系统对兴趣点识别的鲁棒性是亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种人形机器人巡视任务兴趣点搜索方法，可以保证巡视器运行过程中可能产生的瞬时误差不会对这一误差产生前发现的兴趣目标产生影响；并在适当放宽兴趣目标搜索所需的精度的同时，还极大程度降低了算法的时间复杂度和空间复杂度。
2、为解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案是：一种人形机器人巡视任务兴趣点搜索方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：使用相机获取环境图像；
4、步骤s2：检测环境图像中的颜色异常区域，将所述颜色异常区域标记为兴趣点，并对环境图像像素区域进行平均运算，得到所述兴趣点在环境图像上的像素中心坐标；
5、步骤s3：利用相机的内参矩阵进行数学运算，将兴趣点在二维图像坐标系中的像素中心坐标转换为相机坐标系中的坐标，并根据相机的内外参数，对获取的相机坐标进行相应的矩阵变换和平移变换，从而可得到所述兴趣点在巡视器坐标系中的坐标；
6、步骤s4：通过所述兴趣点在巡视器坐标系中的坐标获得兴趣点在世界坐标系中的坐标，并将所发现的所有兴趣点在世界坐标系中的坐标按照发现的时间顺序依次存入兴趣目标库中，待巡视器到达目标区域结束巡视后，将整个兴趣目标库按时间顺序分为m份兴趣目标；
7、步骤s5：将分成的m份兴趣目标分别使用dbscan算法进行聚类，并挑选出符合条件的n类聚类的中心点坐标为兴趣点坐标。
8、进一步地，所述步骤s4中的世界坐标系为东北天坐标系，该坐标系以起始点为原点，x轴指向北方向，y轴指向东方向，z轴指向天空方向所建立的三轴相互正交的坐标系；其中所述巡视器坐标系是指以巡视器质心为原点，x轴指向巡视器前进方向，y轴指向巡视器前进方向的左侧方向，z轴指向上方向所建立的三轴相互正交的坐标系；其中所述相机坐标系是指以相机光圈为原点，x轴指向相机摄像方向的左方向，y轴指向下方向，z轴指向前方向所建立的三轴相互正交的坐标系；其中所述二维图像坐标系是指以像素图像左上角为原点，y轴指向下方，x轴指向右方所建立的两轴相互正交的坐标系。
9、进一步地，所述步骤s2中的兴趣点存在于所述环境图像的某一像素区域中，所述兴趣点的像素中心坐标为该区域的质心像素坐标。
10、进一步地，所述的步骤s3中的巡视器配备了前后各一个rgb-d相机，且相机镜头轴线与巡视器的水平方向存在一定的偏转角度，其偏转角度范围为0～180°。
11、进一步地，在所述步骤s3中，可通过将二维像素图像坐标系映射到相机坐标系中，从而获得每个像素点相对于相机坐标系下的坐标；且由于相机到巡视器的位置是固定的，根据相机在巡视器上的安装位置得到安装矩阵，可得到兴趣点在巡视器坐标系中的坐标。
12、进一步地，所述巡视器的初始坐标和姿态在世界坐标系中已知，则通过巡视器累积移动值得知巡视器在世界坐标系中的各轴位移量，再通过逆运算，将所述兴趣点相对于巡视器坐标系的坐标转换为兴趣点相对于世界坐标系的坐标。
13、进一步地，在所述的步骤s5中，判断聚类是否符合条件的方法包含以下步骤：
14、步骤s5.1：将每一份兴趣目标单独聚类，取其中数量最大的t类聚类，则m份兴趣目标中取出共计m×t类聚类；
15、步骤s5.2：取出上述m×t类聚类中区域面积最大的n类聚类，剩余m×t－n类聚类作为备份；
16、步骤s5.3：分别判断所述步骤s5.2中取出的n类聚类中两两兴趣点之间的距离是否大于阈值距离；若是，则令这n类聚类的中心点为兴趣点坐标；若否，则转步骤s5.4；
17、步骤s5.4：删除所述n类聚类中不符合距离要求且聚类中类的点数最少的类，并获取所述步骤s5.2中剩余m×t－n类聚类中点数最大的类进行替代；
18、步骤s5.5：返回步骤s5.3继续判断；
19、步骤s5.6：若最终判断出的聚类中两两兴趣点之间的距离都小于阈值距离，则输出面积最大的n类聚类。
20、进一步地，所述t为小于等于3的自然数，m为小于等于10的自然数，n为小于等于5的自然数，阈值距离范围为1m～10m。
21、综上所述，由于采用了上述技术方案，本专利技术的有益效果是：
22、(1)本专利技术提出方法可以在巡视器到达目标区域后，将整个兴趣目标库按时间顺序分为若干份，以保证巡视器运行过程中可能产生的瞬时误差不会对这一误差产生前发现的兴趣目标产生影响。
23、(2)本专利技术有关兴趣目标的发现是基于聚类算法的，因此每一次的兴趣目标搜索所需的精度就可以适当放宽，且最终使用颜色上下阈值来建立兴趣目标发现的掩模，极大程度降低了算法的时间复杂度和空间复杂度。
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1.一种人形机器人巡视任务兴趣点搜索方法，其特征在于，包含以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种人形机器人巡视任务兴趣点搜索方法，其特征在于：所述步骤S4中的世界坐标系为东北天坐标系，该坐标系以起始点为原点，X轴指向北方向，Y轴指向东方向，Z轴指向天空方向所建立的三轴相互正交的坐标系；其中所述巡视器坐标系是指以巡视器质心为原点，X轴指向巡视器前进方向，Y轴指向巡视器前进方向的左侧方向，Z轴指向上方向所建立的三轴相互正交的坐标系；其中所述相机坐标系是指以相机光圈为原点，X轴指向相机摄像方向的左方向，Y轴指向下方向，Z轴指向前方向所建立的三轴相互正交的坐标系；其中所述二维图像坐标系是指以像素图像左上角为原点，Y轴指向下方，X轴指向右方所建立的两轴相互正交的坐标系。
3.根据权利要求1所述的一种人形机器人巡视任务兴趣点搜索方法，其特征在于，所述步骤S2中的兴趣点存在于所述环境图像的某一像素区域中，所述兴趣点的像素中心坐标为该区域的质心像素坐标。
4.根据权利要求1所述的一种人形机器人巡视任务兴趣点搜索方法，其特征在于：所述的步骤S3中的巡视器配备了
5.根据权利要求1所述的一种人形机器人巡视任务兴趣点搜索方法，其特征在于：在所述步骤S3中，可通过将二维像素图像坐标系映射到相机坐标系中，从而获得每个像素点相对于相机坐标系下的坐标；且由于相机到巡视器的位置是固定的，根据相机在巡视器上的安装位置得到安装矩阵，可得到兴趣点在巡视器坐标系中的坐标。
6.根据权利要求5所述的一种人形机器人巡视任务兴趣点搜索方法，其特征在于：所述巡视器的初始坐标和姿态在世界坐标系中已知，则通过巡视器累积移动值得知巡视器在世界坐标系中的各轴位移量，再通过逆运算，将所述兴趣点相对于巡视器坐标系的坐标转换为兴趣点相对于世界坐标系的坐标。
7.根据权利要求1所述的一种人形机器人巡视任务兴趣点搜索方法，其特征在于：在所述的步骤S5中，判断聚类是否符合条件的方法包含以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种人形机器人巡视任务兴趣点搜索方法，其特征在于，包含以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种人形机器人巡视任务兴趣点搜索方法，其特征在于：所述步骤s4中的世界坐标系为东北天坐标系，该坐标系以起始点为原点，x轴指向北方向，y轴指向东方向，z轴指向天空方向所建立的三轴相互正交的坐标系；其中所述巡视器坐标系是指以巡视器质心为原点，x轴指向巡视器前进方向，y轴指向巡视器前进方向的左侧方向，z轴指向上方向所建立的三轴相互正交的坐标系；其中所述相机坐标系是指以相机光圈为原点，x轴指向相机摄像方向的左方向，y轴指向下方向，z轴指向前方向所建立的三轴相互正交的坐标系；其中所述二维图像坐标系是指以像素图像左上角为原点，y轴指向下方，x轴指向右方所建立的两轴相互正交的坐标系。
3.根据权利要求1所述的一种人形机器人巡视任务兴趣点搜索方法，其特征在于，所述步骤s2中的兴趣点存在于所述环境图像的某一像素区域中，所述兴趣点的像素中心坐标为该区域的质心像素坐标。
4.根据权利要求1所述的一种人...
【专利技术属性】
技术研发人员：贺亮，胡涛，马延，陈建林，
申请(专利权)人：江苏云幕智造科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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