專利名稱：機(jī)器人的主動(dòng)視覺人臉跟蹤方法和跟蹤系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于移動(dòng)機(jī)器人目標(biāo)跟蹤與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種快速魯棒的主動(dòng)視覺人臉跟蹤方法和跟蹤系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
目標(biāo)跟蹤與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃技術(shù)是一門交叉學(xué)科，它融合了圖像處理、模式識(shí)別、人工智能、自動(dòng)控制、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃等許多領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)?，F(xiàn)階段，目標(biāo)跟蹤技術(shù)大多應(yīng)用于視頻監(jiān)控、視頻編解碼、智能交通等領(lǐng)域，并且主要集中在基于PC平臺(tái)，然而面向人機(jī)交互機(jī)器人的目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究較少，特別是使用主動(dòng)攝像機(jī)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的跟蹤與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃。在人機(jī)交互環(huán)境下，受日光和燈光的影響，光線變化較大；靜態(tài)障礙物和動(dòng)態(tài)障礙物形態(tài)各異，且分布不均；人與人之間的運(yùn)動(dòng)較為復(fù)雜，且容易相互遮擋。面對(duì)這些困難，如何實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的穩(wěn)定的目標(biāo)跟蹤，特別是人臉跟蹤；如何使移動(dòng)機(jī)器人安全無碰撞的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃，從而實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器人友好安全的交互，具有重要的研究意義。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是通過人臉的跟蹤與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器人的安全友好交互。根據(jù)主動(dòng)視覺的特點(diǎn)，建立移動(dòng)機(jī)器人的感知運(yùn)動(dòng)環(huán)，實(shí)現(xiàn)魯棒性較好的人臉檢測(cè)和跟蹤。面對(duì)人機(jī)交互過程中，人作為動(dòng)態(tài)障礙物具有速度和姿態(tài)不確定的難點(diǎn)，通過結(jié)合路徑搜索算法和模糊邏輯控制算法，實(shí)現(xiàn)了基于測(cè)距傳感器的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃。本發(fā)明的技術(shù)內(nèi)容一種機(jī)器人的主動(dòng)視覺人臉跟蹤方法，包括如下步驟1、移動(dòng)機(jī)器人通過主動(dòng)攝像機(jī)獲取環(huán)境信息圖像并檢測(cè)圖像中是否有人臉目標(biāo)；2、檢測(cè)到人臉后，機(jī)器人對(duì)人臉目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，并通過主動(dòng)攝像機(jī)和機(jī)器人的移動(dòng)將人臉目標(biāo)保持在攝像機(jī)獲取圖像的中心，也即攝像機(jī)的視角中心。
進(jìn)一步的，本發(fā)明采用類Haar特征的Adaboost人臉檢測(cè)算法檢測(cè)人臉目標(biāo)。人臉目標(biāo)跟蹤的方法為(1)將攝像機(jī)采集的RGB圖像轉(zhuǎn)化為HSV圖像；(2)計(jì)算人臉目標(biāo)區(qū)域的色彩直方圖；(3)根據(jù)色彩直方圖，計(jì)算HSV圖像中色彩的概率分布，獲得顏色概率直方圖；(4)通過顏色概率直方圖選取搜索窗的大小與初始位置，采用窗口自適應(yīng)的 CamShift核密度估計(jì)算法對(duì)人臉目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。所述將人臉目標(biāo)保持在圖像中心的方法為(1)在圖像中心設(shè)定一個(gè)尺寸小于圖像大小的矩形限制區(qū)域，矩形限制區(qū)域到圖像邊緣設(shè)置為第一緩沖區(qū)域；人臉目標(biāo)超出矩形限制區(qū)域進(jìn)入第一緩沖區(qū)域時(shí)，主動(dòng)攝像機(jī)移動(dòng)使人臉目標(biāo)保持在矩形限制區(qū)域內(nèi)；
(2)在主動(dòng)攝像機(jī)最大移動(dòng)范圍到小于主動(dòng)攝像機(jī)最大移動(dòng)范圍的設(shè)定值之間設(shè)置第二緩沖區(qū)域，當(dāng)人臉目標(biāo)超出矩形限制區(qū)域且主動(dòng)攝像機(jī)進(jìn)入第二緩沖區(qū)域時(shí)，機(jī)器人旋轉(zhuǎn)使人臉目標(biāo)保持在矩形限制區(qū)域內(nèi)。如果上一步的主動(dòng)攝像機(jī)移動(dòng)無法使得人臉目標(biāo)保持在矩形限制區(qū)域，機(jī)器人旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)來補(bǔ)償，這個(gè)設(shè)定值是一個(gè)小于主動(dòng)攝像機(jī)最大移動(dòng)范圍的值，可以根據(jù)需要進(jìn)行設(shè)定，設(shè)置第二緩沖區(qū)域的目的在于保證目標(biāo)始終在圖像的中心位置，不會(huì)出現(xiàn)因主動(dòng)攝像機(jī)已無法移動(dòng)時(shí)機(jī)器人才開始旋轉(zhuǎn)導(dǎo)致的目標(biāo)跟丟的情況。其中主動(dòng)攝像機(jī)的移動(dòng)為水平方向和/或垂直方向的運(yùn)動(dòng)。所述機(jī)器人旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)的范圍為360°，機(jī)器人跟蹤到人臉目標(biāo)且人臉目標(biāo)靜止時(shí)機(jī)器人向人臉目標(biāo)位置移動(dòng)。機(jī)器人向人臉目標(biāo)位置移動(dòng)的方法為機(jī)器人的測(cè)距傳感器測(cè)量機(jī)器人與人臉目標(biāo)之間的障礙物位置，建立動(dòng)態(tài)柵格地圖；采用D*路徑搜索算法計(jì)算出機(jī)器人到人臉目標(biāo)的最優(yōu)路徑；通過模糊邏輯控制算法控制機(jī)器人移動(dòng)的速度；機(jī)器人按照計(jì)算出的速度和路徑向人臉目標(biāo)移動(dòng)。所述模糊邏輯控制算法為(1)從動(dòng)態(tài)柵格地圖中獲取障礙物到機(jī)器人之間的距離D ；(2)對(duì)距離D和機(jī)器人速度V設(shè)定模糊語言和定義數(shù)值，設(shè)定論域，獲得障礙物距離D和機(jī)器人速度V的隸屬度函數(shù)；(3)根據(jù)障礙物遠(yuǎn)近與速度快慢的對(duì)應(yīng)關(guān)系，得到一組多重條件語句，即模糊控制規(guī)則；(4)根據(jù)隸屬度函數(shù)獲得障礙物距離D和機(jī)器人速度V的模糊關(guān)系矩陣R，得到模糊控制的決策公式V = D*R;(5)精確化計(jì)算過程中，由模糊控制的決策公式求得的模糊向量，按照最大隸屬度表決的方法，選擇相應(yīng)的控制量，從而控制移動(dòng)機(jī)器人的速度。本發(fā)明還提供一種機(jī)器人的主動(dòng)視覺人臉跟蹤系統(tǒng)，包括主動(dòng)攝像機(jī)、圖像跟蹤模塊、運(yùn)動(dòng)跟蹤模塊、層級(jí)緩沖模塊和狀態(tài)反饋模塊，主動(dòng)攝像機(jī)獲取含有人臉目標(biāo)的圖像；圖像跟蹤模塊對(duì)人臉目標(biāo)進(jìn)行跟蹤；層級(jí)緩沖模塊確定主動(dòng)攝像機(jī)和機(jī)器人移動(dòng)的范圍；運(yùn)動(dòng)跟蹤模塊根據(jù)層級(jí)緩沖模塊確定的主動(dòng)攝像機(jī)和機(jī)器人移動(dòng)的范圍控制主動(dòng)攝像機(jī)和機(jī)器人的移動(dòng)；狀態(tài)反饋模塊分別連接圖像跟蹤模塊和運(yùn)動(dòng)跟蹤模塊，向圖像跟蹤模塊和運(yùn)動(dòng)跟蹤模塊反饋人臉目標(biāo)區(qū)域的圖像位置信息、主動(dòng)攝像機(jī)的水平垂直角度信息和移動(dòng)機(jī)器人的位姿信息。所述跟蹤系統(tǒng)還包括運(yùn)動(dòng)規(guī)劃控制模塊，該模塊根據(jù)人臉目標(biāo)位置，控制機(jī)器人向人臉目標(biāo)位置移動(dòng)。運(yùn)動(dòng)規(guī)劃控制模塊包括測(cè)距傳感器，柵格地圖模塊、路徑搜索模塊、模糊邏輯控制模塊和機(jī)器人控制模塊，測(cè)距傳感器獲取機(jī)器人與障礙物的距離，柵格地圖模塊根據(jù)所述距離生成動(dòng)態(tài)柵格地圖；路徑搜索模塊根據(jù)動(dòng)態(tài)柵格地圖的信息利用D*圖搜索算法計(jì)算出從起始位置到目標(biāo)位置的最優(yōu)路徑；模糊邏輯控制模塊根據(jù)機(jī)器人與障礙物的距離計(jì)算出機(jī)器人的移動(dòng)速度；機(jī)器人控制模塊根據(jù)最優(yōu)路徑和機(jī)器人移動(dòng)速度控制機(jī)器人向人臉目標(biāo)位置移動(dòng)。所述測(cè)距傳感器為聲納傳感器或激光測(cè)距儀。本發(fā)明的技術(shù)效果本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人的人臉自動(dòng)檢測(cè)與跟蹤，通過圖像跟蹤和運(yùn)動(dòng)跟蹤的結(jié)合， 解決了圖像視角較小的局限性，建立了移動(dòng)機(jī)器人基于主動(dòng)視覺的感知-運(yùn)動(dòng)環(huán)。使得人臉跟蹤的移動(dòng)范圍擴(kuò)展到360°，從而保證了跟蹤范圍可以全方位擴(kuò)展。兩層的緩沖區(qū)域保證了跟蹤的連續(xù)性，使得人臉目標(biāo)始終在圖像中移動(dòng)，最終保持在圖像中心。通過測(cè)距傳感器確定跟蹤人的目標(biāo)位置，在運(yùn)動(dòng)規(guī)劃過程中實(shí)時(shí)建立動(dòng)態(tài)柵格地圖，并通過模糊邏輯控制算法和D*路徑搜索算法實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃，躲避靜態(tài)和動(dòng)態(tài)障礙物， 最終到達(dá)跟蹤目標(biāo)人位置。


圖1是本發(fā)明的主動(dòng)視覺人臉跟蹤系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；圖2是本發(fā)明的主動(dòng)視覺人臉跟蹤方法流程圖；圖3是機(jī)器人跟蹤過程中的狀態(tài)反饋關(guān)系圖；圖4是層級(jí)緩沖模塊運(yùn)行時(shí)的示意圖；圖5是實(shí)施例中的動(dòng)態(tài)柵格地圖模型示意圖；圖6是實(shí)施例中的障礙物距離隸屬度函數(shù)曲線圖；圖7是實(shí)施例中的機(jī)器人速度隸屬度函數(shù)曲線圖。
具體實(shí)施例方式參考圖1，本發(fā)明面向人機(jī)交互機(jī)器人的主動(dòng)視覺人臉跟蹤與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃系統(tǒng)的具體設(shè)計(jì)如下(1)系統(tǒng)功能移動(dòng)機(jī)器人通過主動(dòng)攝像機(jī)獲取環(huán)境信息圖像并檢測(cè)是否有人臉，將人臉區(qū)域圈出并顯示在機(jī)器人的顯示器上，同時(shí)程序由人臉檢測(cè)轉(zhuǎn)向人臉跟蹤，隨著人的走動(dòng)，通過主動(dòng)攝像機(jī)水平垂直方向的運(yùn)動(dòng)和機(jī)器人的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)實(shí)時(shí)跟蹤人臉目標(biāo)，并實(shí)時(shí)在顯示器上顯示。如果跟蹤目標(biāo)停止，機(jī)器人通過運(yùn)動(dòng)規(guī)劃技術(shù)躲避人與機(jī)器人之間的障礙物，比如桌子或走動(dòng)的人體，最終到達(dá)跟蹤人體的目標(biāo)位置。(2)系統(tǒng)輸入攝像機(jī)獲取的圖像信息，聲納傳感器獲取的障礙物距離信息。(3)系統(tǒng)輸出顯示器輸出圖像，主動(dòng)攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)，移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)。(4)具體實(shí)現(xiàn)主要分為兩個(gè)階段，即人臉跟蹤階段和運(yùn)動(dòng)規(guī)劃階段，即向目標(biāo)人臉移動(dòng)的階段。 在人臉跟蹤階段，主動(dòng)攝像機(jī)獲取圖像，通過圖像跟蹤模塊和運(yùn)動(dòng)跟蹤模塊實(shí)現(xiàn)人臉跟蹤， 利用層級(jí)緩沖模塊和狀態(tài)反饋模塊進(jìn)行有效的通信和協(xié)調(diào)，增強(qiáng)跟蹤的有效性、平滑性和魯棒性。在運(yùn)動(dòng)規(guī)劃階段，根據(jù)測(cè)距傳感器的距離信息建立柵格地圖模塊建立動(dòng)態(tài)柵格地圖模型，路徑搜索模塊、模糊邏輯控制模塊利用D*搜索算法和模糊邏輯控制算法計(jì)算出機(jī)器人安全無碰撞的路徑和速度，最后機(jī)器人控制模塊按照上述路徑和速度的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃移動(dòng)到人臉目標(biāo)位置。參考圖2，人臉圖像跟蹤流程的步驟如下(1)利用主動(dòng)攝像機(jī)獲取圖像信息；(2)通過AdaBoost人臉檢測(cè)算法從圖像中獲取人臉區(qū)域；(3)對(duì)人臉目標(biāo)圖像計(jì)算顏色概率圖；(4)通過窗口自適應(yīng)的Can^hift核密度估計(jì)算法對(duì)人臉目標(biāo)進(jìn)行跟蹤；(5)在跟蹤過程中，如果失效(即檢測(cè)不到人臉)，則進(jìn)入第二步重新檢測(cè)人臉，否則進(jìn)行圖像顯示。在跟蹤過程中通過主動(dòng)攝像機(jī)的移動(dòng)和機(jī)器人旋轉(zhuǎn)始終讓人臉目標(biāo)位于圖像的中心。整個(gè)流程是循環(huán)過程，從攝像機(jī)中不斷的獲取圖像，經(jīng)過算法處理在顯示器上顯示圖像。參考圖3，狀態(tài)反饋關(guān)系圖解釋如下狀態(tài)反饋模塊貫穿于整個(gè)跟蹤系統(tǒng)，為圖像跟蹤模塊和運(yùn)動(dòng)跟蹤模塊提供重要的反饋信息，因此狀態(tài)反饋模塊包括跟蹤目標(biāo)區(qū)域的圖像位置信息、主動(dòng)攝像機(jī)的水平垂直角度信息和移動(dòng)機(jī)器人的位姿信息。參考圖4，層級(jí)反饋模塊解釋如下為了將跟蹤的目標(biāo)區(qū)域始終保持在圖像的中心，我們采用了層級(jí)式緩沖模塊和緩沖機(jī)制，該機(jī)制采用兩層緩沖區(qū)，從高到低分別是圖像區(qū)域緩沖和主動(dòng)攝像機(jī)角度緩沖。首先，在圖像中心設(shè)定一個(gè)尺寸小于圖像大小的矩形限制區(qū)域，使得感興趣區(qū)域即人臉目標(biāo)可以在該矩形區(qū)域中自由移動(dòng)，而圖像邊緣與矩形限制區(qū)域?yàn)榈谝淮尉彌_區(qū)， 即圖中顯示的圖像緩沖區(qū)；如果感興趣區(qū)域的移動(dòng)超過了矩形限制區(qū)域并進(jìn)入圖像緩沖區(qū)，那將開始利用主動(dòng)攝像機(jī)角度移動(dòng)進(jìn)行補(bǔ)償，角度運(yùn)動(dòng)包括水平角度和垂直角度。其次，在主動(dòng)攝像機(jī)的移動(dòng)范圍之內(nèi)設(shè)定一個(gè)角度運(yùn)動(dòng)緩沖區(qū)，即第二緩沖區(qū)，是一個(gè)小于主動(dòng)攝像機(jī)最大移動(dòng)范圍的一個(gè)設(shè)定值到主動(dòng)攝像機(jī)最大移動(dòng)范圍之間的區(qū)域， 第二緩沖區(qū)域的設(shè)置是保證主動(dòng)攝像機(jī)移動(dòng)到最大移動(dòng)位置前具有一定的緩沖，不會(huì)到主動(dòng)攝像機(jī)無法再移動(dòng)時(shí)再啟動(dòng)機(jī)器人旋轉(zhuǎn)而導(dǎo)致目標(biāo)人臉離開矩形限制區(qū)域，從而脫離攝像機(jī)的攝像范圍，導(dǎo)致跟蹤失效。這個(gè)設(shè)定值為攝像機(jī)開始移動(dòng)的原點(diǎn)到最大移動(dòng)值之間的一個(gè)取值，該取值可以根據(jù)需要設(shè)定，即圖中顯示的角度運(yùn)動(dòng)緩沖區(qū)；當(dāng)感興趣區(qū)域移動(dòng)超過了矩形限制區(qū)域，且主動(dòng)攝像機(jī)進(jìn)入了角度運(yùn)動(dòng)緩沖區(qū)，則表明主動(dòng)攝像機(jī)的移動(dòng)開始不能滿足感興趣區(qū)域的移動(dòng)范圍，那么將啟用移動(dòng)機(jī)器人360°的旋轉(zhuǎn)，從而保證了跟蹤范圍的全方位擴(kuò)展。具體從圖4中可以看到，虛線矩形內(nèi)為矩形限制區(qū)域，人臉目標(biāo)應(yīng)該在該區(qū)域內(nèi)； 虛線矩形到小實(shí)線矩形之間的范圍極為圖像緩沖區(qū)，即第一緩沖區(qū)；當(dāng)人臉目標(biāo)進(jìn)入該圖像緩沖區(qū)時(shí)，主動(dòng)攝像機(jī)開始水平或垂直移動(dòng)，其移動(dòng)的范圍為主動(dòng)攝像機(jī)角度運(yùn)動(dòng)限制區(qū)域，即最大范圍到大實(shí)線矩形；取一個(gè)小于最大范圍的設(shè)定值，如圖中點(diǎn)劃線的位置，從點(diǎn)劃線到大實(shí)線矩形的位置就為第二緩沖區(qū)，即角度運(yùn)動(dòng)緩沖區(qū)，當(dāng)主動(dòng)攝像機(jī)移動(dòng)到該范圍，且人臉目標(biāo)要離開矩形限制區(qū)域時(shí)，啟動(dòng)移動(dòng)機(jī)器人旋轉(zhuǎn)。綜上所述，兩層的緩沖機(jī)制保證了跟蹤的連續(xù)性，使得跟蹤區(qū)域始終在圖像中移動(dòng)，最終保持在圖像中心。參考圖5，動(dòng)態(tài)柵格地圖模型解釋如下在環(huán)境信息完全未知或部分未知的情況下，為了對(duì)環(huán)境建模創(chuàng)建地圖，需要測(cè)距傳感器，比如聲納傳感器或激光測(cè)距儀。通過測(cè)距傳感器進(jìn)行障礙物的檢測(cè)，并實(shí)時(shí)的創(chuàng)建柵格地圖。通過對(duì)動(dòng)態(tài)障礙物的檢測(cè)，自動(dòng)更新柵格地圖，從而構(gòu)建動(dòng)態(tài)柵格地圖。圖中黑塊顯示的是障礙物空間，灰色表示未知空間，白色為自由空間。圖5中，圖5 (a)顯示了 t-Ι時(shí)刻靜態(tài)地圖，圖5 (b)顯示t時(shí)刻觀察到的障礙物數(shù)據(jù)，用t時(shí)刻的觀察數(shù)據(jù)更新地圖可得到圖5(c)的更新靜態(tài)地圖和圖5(d)的更新動(dòng)態(tài)地圖。圖5(c)中右上角的靜態(tài)障礙物通過t-Ι時(shí)刻數(shù)據(jù)不完整(包含未知空間)更新為t 時(shí)刻的新數(shù)據(jù)，且兩個(gè)時(shí)刻的右上角障礙物信息變化較小。圖5(d)中由于t-Ι時(shí)刻到t時(shí)刻自由空間變?yōu)檎系K物所以為動(dòng)態(tài)障礙物。運(yùn)動(dòng)規(guī)劃如下人機(jī)交互環(huán)境下，人是重要的動(dòng)態(tài)障礙物，移動(dòng)機(jī)器人為了適應(yīng)動(dòng)態(tài)環(huán)境，求解動(dòng)態(tài)最短路徑，采用D*算法，該算法能夠?qū)σ延械淖顑?yōu)路徑進(jìn)行局部更新，縮短計(jì)算時(shí)間和減小空間復(fù)雜度。在動(dòng)態(tài)環(huán)境下，為了避免與障礙物發(fā)生碰撞，移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)速度主要由前進(jìn)方向的障礙物距離來決定的，障礙物越近，速度降低甚至停止以避免碰撞，障礙物越遠(yuǎn)，增加速度使機(jī)器人更快的到達(dá)目標(biāo)位置。通過模糊邏輯控制算法來實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的速度的控制。模糊邏輯控制一般由四部分組成，分別是模糊化過程、知識(shí)庫(數(shù)據(jù)庫和規(guī)則庫)、 推理決策和精確化計(jì)算。(1)模糊化過程中，將障礙物距離作為輸入變量D，機(jī)器人的速度作為輸出變量V。 分別對(duì)他們?cè)O(shè)定模糊語言和定義數(shù)值，設(shè)定論域。D = {Danger, Near, Medium, Far}V = {VerySlow, Slow, Medium, Fast}得到輸入變量與輸出變量的隸屬度函數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)障礙物距離與機(jī)器人速度的對(duì)應(yīng)關(guān)系。參見圖6和圖7的障礙物距離隸屬度函數(shù)曲線和機(jī)器人速度隸屬度函數(shù)曲線。(2)根據(jù)障礙物遠(yuǎn)近與速度快慢的對(duì)應(yīng)關(guān)系，得到一組多重條件語句，即模糊控制規(guī)則，如表1所示。表1障礙物遠(yuǎn)近與速度之間的模糊控制規(guī)則表
DDangerNearMediumFarVVerySlowSlowMediumFast(3)根據(jù)隸屬度函數(shù)得到輸入變量D與輸出變量V的模糊關(guān)系矩陣R，從而得到模糊控制的決策公式V = D*R;(4)精確化計(jì)算過程中，由模糊控制的決策公式求得的模糊向量，按照最大隸屬度表決的方法，選擇相應(yīng)的控制量，從而控制移動(dòng)機(jī)器人的速度。最后，根據(jù)計(jì)算出的機(jī)器人到目標(biāo)人臉位置的最優(yōu)路徑和移動(dòng)速度，機(jī)器人移動(dòng)到目標(biāo)人臉位置。 上述實(shí)例只是本發(fā)明的舉例，盡管為說明目的公開了本發(fā)明的最佳實(shí)施例和附圖，但是本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以理解在不脫離本發(fā)明及所附的權(quán)利要求的精神和范圍內(nèi)， 各種替換、變化和修改都是可能的。因此，本發(fā)明不應(yīng)局限于最佳實(shí)施例和附圖所公開的內(nèi)容。
權(quán)利要求
1.一種機(jī)器人的主動(dòng)視覺人臉跟蹤方法，包括如下步驟(1)移動(dòng)機(jī)器人通過主動(dòng)攝像機(jī)獲取環(huán)境信息圖像并檢測(cè)圖像中是否有人臉目標(biāo)；(2)檢測(cè)到人臉目標(biāo)后，機(jī)器人對(duì)人臉目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，并通過主動(dòng)攝像機(jī)和機(jī)器人移動(dòng)將人臉目標(biāo)保持在圖像中心。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的機(jī)器人的主動(dòng)視覺人臉跟蹤方法，其特征在于，采用類Haar 特征的Adaboost人臉檢測(cè)算法檢測(cè)人臉目標(biāo)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的機(jī)器人的主動(dòng)視覺人臉跟蹤方法，其特征在于，所述將人臉目標(biāo)保持在圖像中心的方法為A、在圖像中心設(shè)定一個(gè)尺寸小于圖像大小的矩形限制區(qū)域，矩形限制區(qū)域到圖像邊緣設(shè)置為第一緩沖區(qū)域；人臉目標(biāo)超出矩形限制區(qū)域進(jìn)入第一緩沖區(qū)域時(shí)，主動(dòng)攝像機(jī)移動(dòng)使人臉目標(biāo)保持在矩形限制區(qū)域內(nèi)；B、在主動(dòng)攝像機(jī)最大移動(dòng)范圍到一小于主動(dòng)攝像機(jī)最大移動(dòng)范圍的設(shè)定值之間設(shè)置第二緩沖區(qū)域，當(dāng)人臉目標(biāo)超出矩形限制區(qū)域且主動(dòng)攝像機(jī)進(jìn)入第二緩沖區(qū)域時(shí)，機(jī)器人旋轉(zhuǎn)使人臉目標(biāo)保持在矩形限制區(qū)域內(nèi)。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的機(jī)器人的主動(dòng)視覺人臉跟蹤方法，其特征在于，主動(dòng)攝像機(jī)的移動(dòng)為水平方向和/或垂直方向的運(yùn)動(dòng)。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的機(jī)器人的主動(dòng)視覺人臉跟蹤方法，其特征在于，所述機(jī)器人是360度范圍的旋轉(zhuǎn)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的機(jī)器人的主動(dòng)視覺人臉跟蹤方法，其特征在于，對(duì)人臉目標(biāo)進(jìn)行跟蹤的方法為A、將主動(dòng)攝像機(jī)采集的RGB圖像轉(zhuǎn)化為HSV圖像；B、計(jì)算人臉目標(biāo)區(qū)域的色彩直方圖C、根據(jù)色彩直方圖，計(jì)算HSV圖像中色彩的概率分布，獲得顏色概率直方圖；D、通過顏色概率直方圖選取搜索窗的大小與初始位置，采用窗口自適應(yīng)的Can^hift 核密度估計(jì)算法對(duì)人臉目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。
7.根據(jù)權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述的機(jī)器人的主動(dòng)視覺人臉跟蹤方法，其特征在于，機(jī)器人在跟蹤到人臉目標(biāo)后，移動(dòng)到人臉目標(biāo)位置。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的機(jī)器人的主動(dòng)視覺人臉跟蹤方法，其特征在于，機(jī)器人移動(dòng)到人臉目標(biāo)位置的方法為A、獲取機(jī)器人與人臉目標(biāo)之間的障礙物位置，生成動(dòng)態(tài)柵格地圖；B、采用D*路徑搜索算法計(jì)算出機(jī)器人到人臉目標(biāo)的最優(yōu)路徑；C、根據(jù)最優(yōu)路徑機(jī)器人向人臉目標(biāo)位置移動(dòng)，并通過模糊邏輯控制算法控制機(jī)器人移動(dòng)的速度。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的機(jī)器人的主動(dòng)視覺人臉跟蹤方法，其特征在于，所述模糊邏輯控制算法為(a)從動(dòng)態(tài)柵格地圖中獲取障礙物到機(jī)器人之間的距離D；(b)對(duì)距離D和機(jī)器人速度V設(shè)定模糊語言和定義數(shù)值，設(shè)定論域，獲得障礙物距離D 和機(jī)器人速度V的隸屬度函數(shù)；(c)根據(jù)障礙物遠(yuǎn)近與速度快慢的對(duì)應(yīng)關(guān)系，得到機(jī)器人距離D和速度V的模糊控制規(guī)則；(d)根據(jù)隸屬度函數(shù)獲得距離D和機(jī)器人速度V的模糊關(guān)系矩陣R，得到模糊控制的決策公式V = D*R ；(e)由模糊控制的決策公式計(jì)算模糊向量，按照最大隸屬度表決的方法，選擇相應(yīng)的機(jī)器人的速度。
10.一種機(jī)器人的主動(dòng)視覺人臉跟蹤系統(tǒng)，其特征在于包括主動(dòng)攝像機(jī)、圖像跟蹤模塊、運(yùn)動(dòng)跟蹤模塊、層級(jí)緩沖模塊和狀態(tài)反饋模塊，主動(dòng)攝像機(jī)獲取含有人臉目標(biāo)的圖像； 圖像跟蹤模塊對(duì)人臉目標(biāo)進(jìn)行跟蹤；層級(jí)緩沖模塊根據(jù)人臉目標(biāo)離開圖像中心的距離確定主動(dòng)攝像機(jī)和機(jī)器人移動(dòng)的范圍；運(yùn)動(dòng)跟蹤模塊根據(jù)層級(jí)緩沖模塊確定的主動(dòng)攝像機(jī)和機(jī)器人移動(dòng)的范圍控制主動(dòng)攝像機(jī)和機(jī)器人的移動(dòng)；狀態(tài)反饋模塊分別連接圖像跟蹤模塊和運(yùn)動(dòng)跟蹤模塊，向圖像跟蹤模塊和運(yùn)動(dòng)跟蹤模塊反饋人臉目標(biāo)區(qū)域的圖像位置信息、主動(dòng)攝像機(jī)的水平垂直角度信息和移動(dòng)機(jī)器人的位姿信息。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的機(jī)器人的主動(dòng)視覺人臉跟蹤系統(tǒng)，其特征在于所述跟蹤系統(tǒng)還包括運(yùn)動(dòng)規(guī)劃控制模塊，該模塊根據(jù)人臉目標(biāo)位置，控制機(jī)器人向人臉目標(biāo)位置移動(dòng)。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的機(jī)器人的主動(dòng)視覺人臉跟蹤方法，其特征在于運(yùn)動(dòng)規(guī)劃控制模塊包括測(cè)距傳感器，柵格地圖模塊、路徑搜索模塊、模糊邏輯控制模塊和機(jī)器人控制模塊，測(cè)距傳感器獲取機(jī)器人與障礙物的距離，柵格地圖模塊根據(jù)所述距離生成動(dòng)態(tài)柵格地圖；路徑搜索模塊根據(jù)動(dòng)態(tài)柵格地圖計(jì)算出最優(yōu)路徑；模糊邏輯控制模塊根據(jù)機(jī)器人與障礙物的距離計(jì)算出機(jī)器人的移動(dòng)速度；機(jī)器人控制模塊根據(jù)最優(yōu)路徑和機(jī)器人移動(dòng)速度控制機(jī)器人向人臉目標(biāo)位置移動(dòng)。
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的機(jī)器人的主動(dòng)視覺人臉跟蹤方法，所述測(cè)距傳感器為聲納傳感器或激光測(cè)距儀。
全文摘要
本發(fā)明公開一種機(jī)器人的主動(dòng)視覺人臉跟蹤方法和跟蹤系統(tǒng)，跟蹤方法包括如下步驟(1)移動(dòng)機(jī)器人通過主動(dòng)攝像機(jī)獲取環(huán)境信息圖像并檢測(cè)人臉目標(biāo)；(2)檢測(cè)到人臉目標(biāo)后，機(jī)器人對(duì)人臉目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，并通過主動(dòng)攝像機(jī)和機(jī)器人移動(dòng)將人臉目標(biāo)保持在圖像中心。跟蹤系統(tǒng)包括主動(dòng)攝像機(jī)、圖像跟蹤模塊、運(yùn)動(dòng)跟蹤模塊、層級(jí)緩沖模塊和狀態(tài)反饋模塊。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人的人臉自動(dòng)檢測(cè)與跟蹤，通過圖像跟蹤和運(yùn)動(dòng)跟蹤的結(jié)合，解決了圖像視角較小的局限性，建立了移動(dòng)機(jī)器人基于主動(dòng)視覺的感知-運(yùn)動(dòng)環(huán)。使得人臉跟蹤的移動(dòng)范圍擴(kuò)展到360°，保證了跟蹤范圍的全方位擴(kuò)展。兩層的緩沖區(qū)域保證了跟蹤的連續(xù)性，使人臉目標(biāo)始終保持在圖像中心。
文檔編號(hào)G05D1/02GK102411368SQ201110207529
公開日2012年4月11日 申請(qǐng)日期2011年7月22日 優(yōu)先權(quán)日2011年7月22日
發(fā)明者丁潤偉, 劉宏, 趙浩 申請(qǐng)人:北京大學(xué)