自移動表面行走機(jī)器人及其圖像處理方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種智能機(jī)器人，具體地說，涉及一種自移動表面行走機(jī)器人及其在導(dǎo)航過程中圖像處理的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]智能清掃機(jī)器人包括拖地機(jī)器人、吸塵機(jī)器人等，其融合了移動機(jī)器人和吸塵器技術(shù)，是目前家用電器領(lǐng)域最具挑戰(zhàn)性的熱門研發(fā)課題。從2000年后清掃機(jī)器人商用化產(chǎn)品接連上市，成為服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域中的一種新型高技術(shù)產(chǎn)品，具有可觀的市場前景。
[0003]通常，這種智能機(jī)器人一般應(yīng)用于室內(nèi)環(huán)境，在機(jī)器人的機(jī)體上安裝有攝像頭，這種單目攝像頭視覺導(dǎo)航技術(shù)主要包括圖像分割、障礙物識別、感知周圍環(huán)境、規(guī)劃行走路線等，通過拍攝地面后，對拍攝后的圖像進(jìn)行處理可檢測障礙物檢測以及路徑規(guī)劃。而這一方法存在如下缺陷:如果室內(nèi)環(huán)境地板磚地板邊緣線過于明顯，機(jī)器人可能會將該地板邊緣線誤認(rèn)為是障礙物的一部分，從而在圖像處理時對障礙物檢測和識別時會產(chǎn)生嚴(yán)重影響，導(dǎo)致機(jī)器人工作效率降低或者影響使機(jī)器人無法工作。
[0004]基于上述問題，期望提供一種實(shí)現(xiàn)在圖像預(yù)處理時去除這種地板邊緣線，只留下同一灰度級別的地板背景部分與障礙物部分，應(yīng)用于自移動表面行走機(jī)器人的去除地面地板邊緣線的方法，以及實(shí)現(xiàn)該功能的自移動表面行走機(jī)器人，從而在機(jī)器人工作時有助于提高識別障礙物的準(zhǔn)確性與可靠性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于，針對現(xiàn)有技術(shù)的不足提供一種自移動表面行走機(jī)器人及其圖像處理方法，可以使所述自移動表面行走機(jī)器人在工作時有助于提高識別障礙物的準(zhǔn)確性與可靠性。
[0006]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是通過如下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的:
[0007]—種應(yīng)用于自移動表面行走機(jī)器人的圖像處理方法，包括如下步驟:
[0008]S1:機(jī)器人采集環(huán)境圖像；
[0009]S2:對環(huán)境圖像進(jìn)行邊緣二值化處理，得到含邊緣像素點(diǎn)和背景像素點(diǎn)的二值圖像；
[0010]S3:掃描該二值圖像，得到間距不大于邊緣像素點(diǎn)最大像素寬度閾值的兩個相鄰的邊緣像素點(diǎn)A和B ;
[0011]S4:判斷像素點(diǎn)A和B是否為相鄰兩個地板邊緣像素點(diǎn)，若是，則進(jìn)入S5，若否，則返回S3 ；
[0012]S5:消除S4中的地板邊緣像素點(diǎn)A和B ;
[0013]S6:重復(fù)上述步驟:S3、S4和S5，直至消除二值圖像中的所有地板邊緣像素點(diǎn)。
[0014]為了避免掃描遺漏，S3中所述的掃描二值圖像的方法為先逐行掃描再逐列掃描，或者先逐列掃描再逐行掃描；
[0015]為了準(zhǔn)確的找到邊緣像素點(diǎn)A和B，S3具體包括:
[0016]S3.1:掃描該二值圖像，找出灰度值為255的像素點(diǎn)A ；
[0017]S3.2:以像素點(diǎn)A為起始點(diǎn)，判斷在該起始點(diǎn)向外延伸m個像素寬度內(nèi)是否有灰度值為255的像素點(diǎn)B，其中m為預(yù)設(shè)的邊緣像素點(diǎn)最大像素寬度閾值，若是則進(jìn)入步驟S4，若否則返回S3.1 ；
[0018]為了準(zhǔn)確判斷像素點(diǎn)A和B是否為相鄰兩個地板邊緣像素點(diǎn)，S4具體包括:
[0019]S4.1:根據(jù)S3中像素點(diǎn)A、B,在環(huán)境圖像中找到與像素點(diǎn)A、B對應(yīng)的像素點(diǎn)A0、B0 ；
[0020]S4.2:找到像素點(diǎn)AO、B0后，各自向外延展P個像素寬度的得到像素點(diǎn)CO、D0 ;
[0021]S4.3:判斷像素點(diǎn)CO、D0的灰度值是否在(K_v，K+v)的范圍內(nèi)，其中K為地板灰度平均值，V為預(yù)設(shè)的色差范圍，若是則進(jìn)入步驟S4.4，若否則返回S3 ；
[0022]S4.4:判斷像素點(diǎn)C0與D0的灰度差值是否< =η,其中η為除噪圖中相鄰兩塊地板的灰度值最大差值，若是則判斷像素點(diǎn)Α和B為相鄰兩個地板邊緣像素點(diǎn)并進(jìn)入步驟S5，若否則返回S3 ；
[0023]在S5中消除S4中的地板邊緣像素點(diǎn)A和B的方法為:在二值圖像中將A、B的像素值設(shè)置為0。
[0024]更好地，S2中利用Canny邊緣檢測算子法、Roberts梯度法、Sobel邊緣檢測算子法或Laplacian算法對環(huán)境圖像進(jìn)行計算，得到二值圖像。
[0025]為了達(dá)到更好的圖像處理效果，在S2之前還包括S1’:將采集的環(huán)境圖像進(jìn)行除噪處理。
[0026]更好地，S1’中利用高斯濾波法、中值濾波法或均值濾波法對圖像進(jìn)行除噪處理。
[0027]本發(fā)明還提供一種自移動表面行走機(jī)器人，所述機(jī)器人包括:圖像采集單元、行走單元、驅(qū)動單元、功能部件和控制單元；
[0028]所述控制單元分別與所述功能部件、圖像采集單元和驅(qū)動單元相連接，驅(qū)動單元與所述的行走單元相連接，所述驅(qū)動單元接受控制單元的指令，驅(qū)動所述行走單元行走，所述功能部件接受控制單元的指令按預(yù)定的工作模式進(jìn)行表面行走，所述控制單元對圖像采集單元采集到的圖像進(jìn)行處理；
[0029]所述自移動表面行走機(jī)器人采用上述的圖像處理方法。
[0030]更好地，所述的功能部件為清掃部件、打蠟部件、安保報警部件、空氣凈化部件或/和磨光部件。
[0031]本發(fā)明所提供的自移動表面行走機(jī)器人及其圖像處理方法，在機(jī)器人圖像預(yù)處理時可有效地去除地板邊緣線，只留下同一灰度級別的地板背景部分與部分障礙物，有助于提高識別障礙物的準(zhǔn)確性與可靠性。
[0032]下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)地說明。
【附圖說明】
[0033]圖1為本發(fā)明實(shí)施例一圖像處理方法的流程圖；
[0034]圖2為本發(fā)明實(shí)施例二圖像處理方法的流程圖；
[0035]圖3為本發(fā)明機(jī)器人對采集圖像進(jìn)行去除噪聲處理后的圖像；
[0036]圖4為將圖3 二值化處理后的二值圖像；
[0037]圖5為圖3中的去除地板邊緣線后的圖像；
[0038]圖6為本發(fā)明自移動表面行走機(jī)器人結(jié)構(gòu)框圖。
【具體實(shí)施方式】
[0039]實(shí)施例一
[0040]圖1為本發(fā)明實(shí)施例一圖像處理方法的流程圖，如圖1所示并結(jié)合圖4-5所示，圖像處理方法，包括如下步驟:
[0041]S1:機(jī)器人通過圖像采集單元(如攝像頭)采集環(huán)境圖像，該環(huán)境圖像為灰度圖像，其中圖像內(nèi)包括如門、箱子、地板等物體的影像；
[0042]S2:將環(huán)境圖像進(jìn)行邊緣二值化處理，得到含邊緣像素點(diǎn)和背景像素點(diǎn)的二值圖像(如圖3所示)，在本步驟中，可利用Canny邊緣檢測算子法、Roberts梯度法、Sobel邊緣檢測算子法或Laplacian算法對環(huán)境圖像進(jìn)行計算，所述二值圖像為僅包括兩種灰度值的灰度圖像，即原采集到的圖像中物體的邊緣線(如門、箱子、地板等物體的邊緣線)在該二值圖像中體現(xiàn)為同一灰度值，所述灰度值可自行設(shè)置，只要能夠與背景灰度值加以區(qū)分即可，例如，在本實(shí)施例中將邊緣像素點(diǎn)灰度值設(shè)定為255，背景像素點(diǎn)灰度值設(shè)置為0 ;
[0043]S3:掃描該二值圖像，得到間距不大于邊緣像素點(diǎn)最大像素寬度閾值的兩個相鄰的邊緣像素點(diǎn)A和B，本步驟具體包括:
[0044]S3.1:掃描該二值圖像，找出灰度值為255的像素點(diǎn)A ；
[0045]S3.2:以像素點(diǎn)A為起始點(diǎn)，判斷在該起始點(diǎn)向外延伸m個像素寬度內(nèi)是否有灰度值為255的像素點(diǎn)B，其中m為預(yù)設(shè)的邊緣像素點(diǎn)最大像素寬度閾值若是則進(jìn)入下一步驟，若否則返回S3.1，本實(shí)施例中，S3.2中的像素寬度閾值m設(shè)為50，需要說明的是:m值的設(shè)定是根據(jù)一條地板邊緣線可能某一端離攝像頭遠(yuǎn)，另一端離攝像頭近，因此某條實(shí)際上寬度基本恒定的地板邊緣線在攝像頭拍攝的圖片里，其寬度就可能是寬窄不一的，隨著離攝像頭的距離變大，地板邊緣線會逐漸變窄。而這里50取得是整條地板邊緣線在攝像頭拍攝的圖里面距離最大的值，當(dāng)然，這里50是根據(jù)某一環(huán)境中地板邊緣線的實(shí)際寬窄設(shè)定的，在不一樣的使用環(huán)境中，用戶可以自行設(shè)定參數(shù)m的值。
[0046]找到了滿足縫隙像素寬度要求的兩個點(diǎn)后，接下來要判斷這兩點(diǎn)是否位于相鄰兩塊地板上，即進(jìn)入步驟S4;
[0047]S4:判斷像素點(diǎn)A和B是否為相鄰兩個地板邊緣像素點(diǎn)，若是，則進(jìn)入S5，若否，則返回S3,本步驟具體包括:
[0048]S4.1:根據(jù)S3中像素點(diǎn)A、B，在S1中的所采集的環(huán)境圖像中找到與像素點(diǎn)A、B對應(yīng)的像素點(diǎn)Α0、Β0 ；
[0049]S4.2:找到像素點(diǎn)Α0、Β0后，各自向外延展P個像素寬度的像素點(diǎn)得到像素點(diǎn)C0、DO ；P的取值范圍可大于等于3且小于等于6，本實(shí)施例中P設(shè)置為5，若是S3中是按行掃描，則以像素點(diǎn)A0為基礎(chǔ)，向左/右移動5個像素距離得到C0,以像素點(diǎn)B0為基礎(chǔ)，向右/左移動5個像素距離得到D0 ；
[0050]若在S3中是按列掃描，則以像素點(diǎn)A0為基礎(chǔ)，向上/下移動5個像素距離得到C0,以像素點(diǎn)B0為基礎(chǔ)，向下/上移動5個像素距離得到D0 ；
[0051]S4.3:判斷像素點(diǎn)CO、DO的灰度值是否在(K_v，K+v)的范圍內(nèi)，其中K為地板灰度平均值，V為預(yù)設(shè)的色差范圍，若是則進(jìn)入步驟S4.4，若否則返回S3.1 ；
[0052]S4.4:判斷像素點(diǎn)C0與D0的灰度差值是否〈=n，其中η為環(huán)境圖像中相鄰兩塊地板的灰度值最大差值，若是則判斷像素點(diǎn)Α和Β為相鄰兩個地板邊緣像素點(diǎn)并進(jìn)入步驟S5，若否則