[发明专利]运动控制方法、装置、计算机设备和服务机器人

说明书

本发明涉及一种运动控制方法、装置、计算机设备和服务机器人，所述方法包括：获取图像帧；当对所述图像帧进行人脸检测得到所述图像帧包括人脸图像时，确定所述人脸图像在地图中相应的目标节点；从所述地图中挑选与所述图像帧匹配的起始节点；其中，所述图像帧的特征与所述起始节点对应的节点图像的特征相匹配；根据所述起始节点和所述目标节点，在所述地图包括的路径中选取趋向目标运动路径；按照选取的所述趋向目标运动路径运动。本申请提供的方案提高了运动控制的准确性。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种运动控制方法、装置、计算机设备和服务机器人。

背景技术

随着计算机技术的发展和人们生活水平的提高，人们越来越依赖于可移动的计算机设备来帮助人们完成各种任务。在传统的通过可移动的计算机设备在执行任务时，可移动的计算机设备的运动控制是基于传感器的定位方式来实现的。

然而，基于传统的这种通过传感器的定位方式来控制计算机设备的运动时，在定位过程中传感信号容易受到周围环境的影响，会严重影响定位的准确度，从而导致在控制计算机设备的运动时准确率降低。

发明内容

基于此，有必要针对传统的运动控制方式导致在控制计算机设备的运动时准确度低下的问题，提供一种运动控制方法、装置、计算机设备和服务机器人。

一种运动控制方法，所述方法包括：

获取图像帧；

当对所述图像帧进行人脸检测得到所述图像帧包括人脸图像时，确定所述人脸图像在地图中相应的目标节点；

从所述地图中挑选与所述图像帧匹配的起始节点；其中，所述图像帧的特征与所述起始节点对应的节点图像的特征相匹配；

根据所述起始节点和所述目标节点，在所述地图包括的路径中选取趋向目标运动路径；

按照选取的所述趋向目标运动路径运动。

一种运动控制装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取图像帧；

确定模块，用于当对所述图像帧进行人脸检测得到所述图像帧包括人脸图像时，确定所述人脸图像在地图中相应的目标节点；

挑选模块，用于从所述地图中挑选与所述图像帧匹配的起始节点；其中，所述图像帧的特征与所述起始节点对应的节点图像的特征相匹配；

选取模块，用于根据所述起始节点和所述目标节点，在所述地图包括的路径中选取趋向目标运动路径；

运动模块，用于按照选取的所述趋向目标运动路径运动。

在一个实施例中，所述装置还包括：

检测模块，用于将所述图像帧输入卷积神经网络模型；获取所述卷积神经网络模型包括的多个网络层输出的特征图；将各所述特征图依次输入记忆神经网络模型；获取所述记忆神经网络模型输出的所述图像帧是否包括人脸图像的结果。

在一个实施例中，所述地图构建模块还用于提取获取的所述节点图像的特征；获取地图中已有的节点对应的节点图像的特征；确定获取的所述特征与提取的所述特征之间的变化矩阵；根据所述节点与所述变化矩阵，确定获取的所述节点图像在地图中相应的节点。

在一个实施例中，所述地图构建模块还用于计算地图中已有的节点对应的节点图像的特征，与获取的所述节点图像的特征之间的相似度；当地图中已有的节点对应的节点图像的特征，与获取的所述节点图像的特征之间的相似度超过预设相似度阈值时，则根据获取的所述节点图像相应的节点，在所述地图中生成包括所述已有的节点的环形路径。