[发明专利]一种基于运动约束光流法的复杂动态场景的运动物体检测方法

说明书

本发明公开了一种基于运动约束光流法的复杂动态场景的运动物体检测方法。本方法为：1)视频输入；2)提取ORB特征；3)将提取特征与运动物体特征库中的特征进行相似度比较；4)获取当前机器人的运动矢量；5)计算局部光流；6)筛选并建立运动物体特征点库，进而可建立环境点云图。本发明通过机器人的运动方向提高光流法对特征点梯度变化的检测速度；将运动物体的特征以一定的时效性保存在库中，并对时效值及时更新，避免对该特征点的重复计算；本发明比较当前提取的特征和运动物体特征库中的特征的欧式距离，从而减少光流跟踪特征的计算；本发明能减少运动物体对环境的影响，增加机器人对环境建模的可靠性。

技术领域

本发明涉及一种基于运动约束光流法的复杂动态场景的运动物体检测方法；通过光流法对动态场景中的运动物体进行检测，通过机器人本身的运动向量加快光流法检测的速度，将提取的ORB(ORiented Brief)特征向量与运动物体特征库中的特征计算欧氏距离比较相似度避免重复检测，排除机器人对实时环境建模时运动物体的特征点。

背景技术

传统运动物件检测都是应用于监控等静态环境。目前机器人普及，特别是智能扫地机器人已经慢慢进入市场，能实现初步的对环境的建图和自身的定位，并通过运动规划完成一些简单的任务，同时也渐渐被大众所接受。但是目前运动物体的存在会干扰机器人对环境的建模从而影响后期机器人自身的定位和路径规划。

已有的方案是机器人带有昂贵的激光传感器，能够实现精度范围内的运动物体检测，但是激光雷达的价格随着侦测范围的增长而增长，远远高出了机器人本身的价格，并且使机器人体积难以控制；另外一种方式是通过超声波传感器在近距离检测物体，但是这种方式的检测范围较小，不能及时做好应对措施。

发明内容

本发明针对上述现有的技术中的不足，为了能实现使用廉价的传感器实现态环境中的运动检测，提出了一种基于运动约束光流法的复杂动态场景的运动物体检测方法，解决服务机器人动态环境中的运动物体检测，并应用于智能扫地机器人的实时建模。

本发明提出的一种基于运动约束光流法的复杂动态场景的运动物体检测方法，包括以下步骤：

(1)输入具有真实环境运动物体移动的场景视频流；

(2)对输入的视频流提取ORB特征，作为光流法的局部特征；

(3)比较所有提取的ORB特征点与运动物体特征点库中的特征的相似性(可以通过欧式距离计算相似性)；

(4)获取当前机器人的运动矢量；

(5)用光流法计算当前帧与下一帧的灰度变化，通过获取的机器人的运动矢量来减小光流法在特征点搜索时的范围，以此来提高光流法的效率；

(6)筛选并建立运动物体特征点库，从而实现动态场景中运动物体的检测。

进一步地，还包括(7)建立环境模型，即运动物体特征库排除运动物体的特征点，建立环境点云图，进而通过环境点云图进行机器人的定位和导航。

本发明的有益效果是：

本发明通过机器人的运动方向提高光流法对特征点梯度变化的检测速度，将运动物体的特征以一定的时效性保存在库中，避免以后重复对该特征点进行计算，同时也能避免不能及时更新运动物体的库，减少了运动物体对环境的影响，从而增加机器人对环境建模的可靠性。本发明使用欧式距离比较当前提取的特征和运动物体特征库中的特征，从而减少需要计算的光流跟踪的特征。

附图说明

图1.本发明方法的流程图；

图2.运动约束提升光流法计算效率示意图。

具体实施方式

下面通过具体实施例和附图，对本发明做进一步说明。