使用結構光檢測移動物體的系統、方法及其移動機器人的製作方法

2023-09-14 13:44:10 4

專利名稱：使用結構光檢測移動物體的系統、方法及其移動機器人的製作方法
技術領域：
實施例涉及使用結構光(structured light)來檢測移動物體，更具體地講， 涉及這樣一種系統、方法和介質，該系統、方法和介質即使在移動時，也能 夠通過從現有圖像預測移動之後的圖像並將預測的圖像與當前圖像進行比較 來檢測移動物體，能夠4全測寬的範圍，甚至能夠在沒有照明時檢測移動物體。
背景技術：
隨著將識別能力和決策能力添加到工業場所中使用的用來執行筒單的裝 配或工序的機器人，機器人被開發為執行更高級的功能。
此外，與固定在特定場所或安裝在預先設定的工作環境中的固定機器人 不同，能夠自主移動的移動機器人可用在擴展的工作區域中，如任意工作場 所或戶外場所。因此，由於移動機器人能夠執行更多種的角色和任務，所以 移動機器人優於固定機器人。
隨著保護和監測人類資源或技術資源的必要性增加，安全系統和監測系 統的重要性逐步增加。如果安全系統和監測系統能夠被開發為用來監測移動 物體，同時該安全系統和監測系統被安裝在遠離於固定工作區域的移動機器 人上，則安裝的安全系統和監測系統將有效地提供安全和監測。
現有技術的大多數檢測設備被構造為僅使用 一個固定照相機監測特定範 圍。即，根據現有技術的檢測設備預期一個拍攝角度，並僅在該預期的角度 內進行拍攝。因此，根據現有技術的監測設備僅能夠觀測有限的範圍。
因此，當監測位置改變並且需要改變拍攝角度時，安裝的照相機裝置被 重新安裝。因此，在檢測一個空間中的若干個範圍的情況下，應該安裝若干 個照相才幾。
根據現有技術的主動檢測移動物體的方法將圖像信號存儲在固定圖像設
備中，通過比較存儲的圖像和當前圖像來創建差分圖像，並提取移動物體。 在上述方法中，圖像設備也僅在固定狀態下獲得圖像信號。因此，沒有提供 一種在圖像設備移動時該圖像設備也可檢測移動物體的方法。

發明內容
實施例提供一種解決上述問題的設備、方法和介質。 一方面，提供一種 衝全測移動物體的系統和方法以及包括該系統的移動才幾器人，該系統和方法通 過從現有圖像預測移動之後的圖像並將預測的圖像與當前圖像進行比較，即 使在移動機器人正在移動時，也可檢測移動物體。
根據一方面，提供一種使用結構光來檢測移動物體的系統，該系統包括
圖像獲得單元，通過利用光源來獲得預定位置處的第一圖像以及系統移動之
後的位置處的第二圖像；圖像預測單元，通過使用第一圖像以及關於系統的 移動的信息來預測系統移動之後的位置處的第二圖像；比較/分析單元，比較 和分析由圖像獲得單元獲得的第二圖像以及由圖像預測單元預測的第二圖 像，以檢測移動物體。
根據本發明的另一方面，提供一種使用結構光來檢測移動物體的方法， 該方法包括利用光源獲得預定位置處的第一圖像；利用第一圖像和關於系 統的移動的信息來預測系統移動之後的位置處的第二圖像；獲得系統移動之 後的位置處的第二圖像；比較預測的第二圖像和獲得的第二圖像，以檢測移 動物體。
根據本發明的另 一方面，提供一種使用結構光來檢測移動物體的移動機 器人，該機器人包括檢測移動物體的系統；驅動系統，用於驅動計算位置 並識別移動物體的移動機器人。此外，所述檢測移動物體的系統包括圖像 獲得單元，通過光源來獲得預定位置處的第 一 圖像以及系統移動之後的位置 處的第二圖像；圖像預測單元，通過使用第一圖像以及關於系統的移動的信 息來預測系統移動之後的位置處的第二圖像；比較/分析單元，比較和分析由 圖像獲得單元獲得的第二圖像以及由圖像預測單元預測的第二圖像，以檢測 移動物體。
根據另 一方面，提供至少 一種存儲有實現實施例的方法的計算機可讀指 令的計算機可讀介質。


通過下面結合附圖對示例性實施例的描述，這些和/或其他方面、特點和
優點將變得明顯並更容易理解，其中
圖1A是示出根據示例性實施例的獲得結構光圖像的設備和方法的側視
圖IB是示出根據示例性實施例的為了獲得結構光圖像而在障礙物上生 成光源的形狀以及由照相機傳感器獲得的照相機圖像的示圖2是根據示例性實施例的使用結構光來檢測移動物體的系統的框圖3是解釋根據示例性實施例的在獲得第一圖像和移動之後的第二圖像 之後檢測移動物體的過程的示圖4A是示出從預測的第二圖像的距離數據和獲得的第二圖像的距離數 據檢測移動物體(入侵者)的示例的示圖4B是示出通過提取角點連接在一起以便比較獲得的第二圖像的距離 數據和預測的第二圖像的距離數據的直線的示圖5A是示出入侵者出現時的第一結構光圖像以及在入侵者移動的同時 系統前進300mm之後的第二結構光圖像的示圖5B是示出根據示例性實施例的使用圖5A的結構光圖像檢測移動物體 的示例的示圖6A是示出當入侵者出現時的第一結構光圖像以及在系統沿順時針方 向旋轉20度之後的第二結構光圖像的示圖6B是示出根據示例性實施例的使用圖6A的結構光圖像檢測移動物體 的示例性的示圖7A是示出根據示例性實施例的使用結構光來檢測移動物體的方法的 流程圖7B是根據示例性實施例的圖7A的預測第二圖像的步驟(S220 )的詳 細流程圖。
具體實施例方式
現在，將詳細描述示例性實施例，其示例表示在附圖中，在附圖中，相 同的標號始終表示相同的部件。下面，將參照附圖描述示例性實施例。
以下，將參照附圖描述根據示例性實施例的使用結構光來檢測移動物體
的系統、檢測移動物體的方法和介質以及包括該系統的移動機器人。 首先，將描述使用結構光獲得圖像數據的設備和方法。
圖1A是示出根據示例性實施例的獲得結構光圖像的設備和方法的側視
圖，圖1B是示出根據示例性實施例的為了獲得結構光圖像而在障礙物30上 生成光源10的形狀以及由照相機傳感器20獲得的照相機圖像40的示圖。障 礙物30可以是能夠移動的，例如，可以是移動物體。
示例性實施例可利用主動光源10 (如，雷射)將光照射到障礙物30上， 並利用傳感器20 (如，照相機)獲得從障礙物30反射的圖像信息。此時， 與光源10相關地設置照相機傳感器20,以便保持到光源10的距離d恆定， 並獲得圖像信息。優選地，光源IO可使用近紅外雷射束。通過使用近紅外激 光束，即使沒有照明，也可獲得圖像信息。
參照圖1B，從光源IO以恆定的視角(visual angle) a沿平面將雷射光束 照射到障礙物30上。圖IB的B示出照相機傳感器20所獲得的線輪廓形狀 的照相機圖像40。在圖1B的A中，從障礙物30的點"a"和"b"反射的光 分別指示照相機圖像40的"a"和"b", Y軸方向指示照相機傳感器20和障 礙物30之間的距離。
可基於從照相機圖像40的坐標獲得的照相機傳感器20和障礙物30之間 的距離、向著障礙物30傾斜的照相機傳感器20的角度e以及照相機傳感器 20和光源10之間的距離，通過三角法計算光源10和障礙物30之間的距離 數據。由於三角法是本領域技術人員所公知的，所以將省略對其的詳細描述。
將描述通過從由照相機傳感器20獲得的照相機圖像40計算光源10和障 礙物30之間的距離數據來檢測移動物體的過程。
圖2是根據示例性實施例的使用結構光來檢測移動物體的系統的框圖。
檢測移動物體的系統100包括圖像獲得(捕捉)單元110，獲得(捕 捉)障礙物30的圖像信息；圖像預測單元120，使用系統100的移動信息以 及由圖像獲得單元IIO獲得的圖像信息來預測處於移動的位置的圖像；比較/ 分析單元130,比較並分析獲得的圖像和預測的圖像。
圖像預測單元120可包括數據轉換單元122，將從圖像信息計算的距 離轉換為從系統100的移動信息預測的距離數據；和數據提取單元124,從 預測的系統IOO移動之後的距離數據去除偏離於光源IO的視角a的數據。
示例性實施例可通過利用圖像獲得單元110中的光源10來獲得第一圖
像，並如上所述通過三角法計算光源IO和障礙物30之間的距離數據。在獲 得第一圖像之後，基於第一圖像的距離數據和系統100的移動信息(移動矢 量和旋轉角)，通過圖像預測單元120中的數據轉換單元122和數據提取單元 124的計算，可預測作為處於移動的位置的圖像的第二圖像的距離數據。可 利用圖像獲得單元110中的光源IO來獲得(捕捉)第二圖像。因此，通過在 比較/分析單元130中比較從第二圖像計算的距離數據和預測的第二圖像的距 離數據，可檢測移動物體。
圖3是示出在獲得第一圖像和移動後的第二圖像之後檢測移動物體的過 程的示圖。
首先，如上所述，通過照相機傳感器20 1妻收/人系統100a水平照射並反 射的結構光，在圖像獲得單元110中獲得第一圖像。通過上述三角法將獲得 的照相機像40轉換為距離數據。所述距離數據是這樣的數據其中，圖 3中的虛線的"a區域"和加粗的直線的"b"區域由坐標系統指示。此時， 為了描述方便，系統100a所在的光源10被定義為原點，x軸被定義為數據軸， y軸被定義為指示從光源10到障礙物30的距離的距離軸。X軸包括位於原 點左側的負x軸和位於原點右側的正x軸。如果距離數據由"A"代表，則 其可糹皮表示如下
formula see original document page 11
其中，下標l、 2........ n指示從結構光獲得的n個距離數據，Xn和yn指示
每一距離數據的坐標值。
在圖像獲得單元IIO獲得第一圖像信息之後，系統100a連續移動。以下， 將描述在圖像預測單元120中預測第二圖像(處於系統100a移動預定時間之 後的位置的圖像)的距離數據的過程。
在圖像獲得單元110獲得第一圖像之後，系統100b分別沿x方向和y 方向移動Tx和Ty並旋轉e角。可從系統100b的編碼器、陀螺儀、航位推算 系統等來計算移動距離和旋轉角。因此，假設移動矢量T和旋轉矩陣R如下， 則數據轉換單元122可從下面的等式1將距離數據A轉換為預測的系統移動 之後的距離數據A'。formula see original document page 11
距離數據A'可表示如下
formula see original document page 12
其中，X'n和y'n是基於系統移動之後的位置的坐標系統的坐標值。此時，預測
的距離數據A'是基於x'-y'坐標系統轉換的數據。
A' = R(A - T)
然而，在系統100的旋轉軸和照相機傳感器20的位置相等時應用等式1。 通常，應該考慮到系統100的旋轉軸和照相機傳感器20的位置不相等。假設 系統100的旋轉軸和照相機20之間的距離矢量由Tl表示，則等式1可被變 換為下面的等式2。 A' = R(A-T-T1) + T1
第一圖像信息的檢測區域和第二圖像信息的檢測區域隨著系統100的移 動和旋轉而變化。原因在於光源10的視角a恆定，而系統100的位置和角 度改變。因此，數據提取單元124提取公共區域(b區域)的數據，所述公 共區域(b區域)是在數據轉換單元122中轉換的預測的距離數據A' ( a區域 和b區域)與在處於系統移動之後的位置的第二圖像的視角a之內的距離數 據(b區域和c區域)的公共區域。
即，數據提耳又單元124從在數據之後單元122中轉換的預測的移動之後 的位置的距離數據A'，去除偏離於系統100a移動之後的系統100b的視角a 的數據。將其表示為公式，預測的數據被表示如下
如果，formula see original document page 12
因此，從預測的數據去除a的數據。最後，在圖像預測單元120中預測 的第二圖像的距離數據是由x和y坐標系統表示的b區域的數據。
接下來，在圖像預測單元120中預測的第二圖像將與在圖像獲得單元110 中獲得的第二圖像進行比較。通過照相機傳感器20接收從系統100b水平照 射並反射的結構光，在系統100b的圖像獲得單元110中獲得第二圖像。此外， 獲得的照相機圖像40通過上述三角法被轉換為距離數據。
此時，在圖像預測單元120中預測的第二圖像的距離數據是b區域的距 離數據，而獲得的第二圖像的距離數據是b區域和c區域的數據。每一數據
是基於x'-y'坐標系統的數據。因此，比較區域應限於從圖像獲得單元110中 所獲得的第二圖像計算的距離數據中的b區域。
可從預測的第二圖像的距離數據計算x'的最小值x'她和最大值x'max。最 小值是"a"區域和"b"區域的分界，最大值是"b"區域和"c"區域的分 界。因此，通過比較從第二圖像獲得的距離數據中的x'她和x'腿之間的距離 數據(b區域)和通過圖像預測單元120的數據轉換單元122和數據提取單 元124最終預測的距離數據(b區域)，可4全測移動物體。
在比較預測的第二圖像的距離數據和第二圖像的距離數據時，如果移動 物體不存在，則預測的第二圖像的距離數據和第二圖像的距離數據將具有大 約相等的值。此外，如果移動物體存在，則預測的第二圖像的距離數據和第 二圖像的距離數據的值中的一部分可發生較大改變。此時，移動物體可能是 恆定區域中的入侵者，和/或可能是移動的動物。
通過現有技術的分合法(split-merge method)來比較預測的第二圖像的 距離數據和第二圖像的距離數據，所述分合法基於與對應於結構光圖像的像 素信息的距離數據成比例的距離閾值來提取角點，產生將角點連接在一起的 直線，比較線的每一段。可通過分合法來檢測移動物體。這將在下面參照附 圖進行描述。
將描述在比較/分析單元130中通過比較和分析在圖像獲得單元110中獲 得的第二圖像的距離數據和在圖像預測單元120中預測的第二圖像的距離數 據來檢測移動物體的示例。
圖4A是示出從預測的第二圖像的距離數據和獲得的第二圖像的距離數 據檢測移動物體(例如，入侵者)的示例的示圖，圖4B是示出通過提取角點 連接在 一起以便比較獲得的第二圖像的距離數據和預測的第二圖像的距離數 據的直線的示例的示圖。
圖4A示出在系統前進300mm之後入侵者出現在第二圖像中，而該入侵 者沒有存在於第一圖像中時的距離數據。參照圖4A,不是移動之前的所有距 離數據(獲得的第一圖像的距離數據)都改變為預測的距離數據(預測的第 二圖像的距離數據)，而僅提取移動之後的系統100的視角a的範圍內的數據。 與第一圖像的距離數據相比，預測的第二圖像的數據沒有出現在x軸上的 -600~-500以及500-600範圍內。與預測的數據相比，移動之後的數據具有在 兩條腿的中間斷開的兩條腿的形狀。因此，當通過比較預測的數據和移動之
後的數據，其差異較大時，比較/分析單元130確定其4全測到移動物體(入侵
者)。因此，系統IOO可響起警報以通知用戶，或者進行後續措施，如安全設 備的啟動。參照圖5B,通過上述現有技術中的方法，從各個數據提取角點， 產生直線，並將產生的直線彼此進行比較，可比較兩個距離數據。
如果系統IOO檢測到移動物體，則其進行上述的後續措施。然而，當通 過在比較/分析單元130中對預測的第二距離數據和獲得的第二距離數據進行 比較，確定沒有大的差異時，系統通過上述方法獲得第一圖像，並重複上迷 過程。優選地，可通過將獲得的第二圖像當作第一圖像來重複上述過程。
圖5A是示出在入侵者出現時的第一結構光圖像以及在入侵者移動的同 時系統100前進300mm之後的第二結構光圖像的示圖。圖5B是示出根據示 例性實施例的通過使用圖5A的結構光圖像檢測移動物體的例子的示圖。
圖5A的第一結構光圖像是拍攝牆的拐角的圖像。在圖5A中，在結構光 圖像的中間斷開並且很近地出現在下方的兩片圖像示出入侵者的腿。由於系 統100前進了 300mm，所以第二結構光圖像看起來像第一圖像的放大的畫面， 並且僅示出一條腿。參照圖5B，由於系統100前進了 300mm,所以預測的 數據(預測的第二圖像的距離數據)將使從第 一 圖像獲得的距離數據(移動 之前的數據)前進恆定的距離。不是第一圖像的所有數據都前進，而是由於 移動之後的視角a，兩側的數據被去除。在比較預測的軟據和移動之後的數 據(獲得的第二圖像的距離數據)時，示出牆的部分是相似的。然而，預測 的數據和移動之後的數據的顯著不同在於移動之後的數據具有僅一片圖像 (一條腿)斷開的形狀。因此，系統100的比較/分析單元130可確定其檢測 到移動物體。
圖6A是示出當入侵者出現時的第一結構光圖像以及系統100沿順時針 方向旋轉20度之後的第二結構光圖像的示圖。圖6B是示出根據示例性實施 例的使用圖6A的結構光圖像;險測移動物體的示例的示圖。
與圖5相似，在結構光圖像的中間斷開並很近地出現在下方的兩片圖像 示出入侵者的腿。參照圖6B,由於系統100旋轉20度，因此預測的數據(預 測的第二圖像的距離數據)是從沿逆時針方向旋轉了 20度的第一圖像獲得的 距離數據(移動之前的距離數據)。可以知道，不是第一圖像的所有數據都移 位，而是由於移動之後的視角a,左邊的牆的數據被去除。在比較和分析預 測的距離數據和移動之後的距離數據時，示出固定的牆的部分是相似的，而
示出入侵者的腿的數據的位置不同。在示出腿的數據中，由於移動之後的數 據形成在預測的數據的右邊，所以可以知道，入侵者在系統100的視線中向
右邊移動。因此，系統100的比較/分析單元130可確定其4企測到移動物體。
圖7A是根據示例性實施例的使用結構光來檢測移動物體的方法的流程 圖，圖7B是根據示例性實施例的圖7A的預測第二圖像的步驟(S220)的詳
細流程圖。
得單元110中獲得障礙物30的第一圖像(S210)，在圖像預測單元120中使 用移動信息(移動矢量和旋轉角)從第一圖像預測第二圖像(S220),在圖像 獲得單元110中獲得第二圖像(S230)，在比較/分析單元130中比較預測的 第二圖像和獲得的第二圖像(S240)。
如果在比較/分析單元130中確定預測的圖像和獲得的圖像彼此相等
(S250),則再次獲得第一圖像，重複上述步驟。優選地，獲得的第二圖像與 後續的第一圖像相似。如果確定預測的圖像和獲得的圖像彼此不同(S250)， 則系統可響起警報以通知用戶，或者進行後續的措施，如安全系統的啟動
(S260 )。
預測第二圖像的步驟(S220)可包括在數據轉換單元122中將從第一 圖像信息計算出的距離數據轉換為從移動信息(移動矢量和旋轉角)預測的 移動之後的距離數據(S222 ),在數據提取單元124中僅提取預測的移動之後 的距離數據中在移動之後的視角a範圍內的數據(S224)。
如果上述檢測移動物體的系統被安裝在具有通過自主(沒有人類控制) 計算位置並識別障礙物30來行進的驅動系統的移動機器人上，則該移動機器 人可用作在移動的同時監測入侵者的安全機器人。
除了上述示例性實施例，示例性實施例還可通過執行介質(如計算機可 讀介質)上的計算機可讀代碼/指令來實現。所述介質可對應於允許存儲和/ 或傳輸計算機可讀代碼/指令的任何介質。所述介質還可包括單獨的計算機可
讀代碼/指令、數據文件、數據結構等或其組合。代碼/指令的例子包括如由編 譯器生成的機器代碼以及包含利用解釋器由計算裝置等執行的高級代碼的文 件。此外，代碼/指令可包括功能程序和代碼段。
如，軟盤、硬碟、磁帶等)、光學介質(例如，CD-ROM、 DVD等)、磁光介 質(例如，光軟盤)、硬體存儲裝置(例如，只讀存儲介質、隨機存取存儲介 質、快閃記憶體等)和諸如載波傳輸信號的存儲/傳輸介質。存儲/傳輸介質的例子可 包括有線和/或無線傳輸介質。所述介質還可以是分布式網絡，從而計算機可 讀代碼/指令可以以分布式方式被存儲/傳送和執行。計算機可讀代碼/指令可 以由一個或多個處理器執行。計算機可讀代碼/指令還可以在至少一個專用集 成電路(ASIC)或現場可編程門陣列(FPGA)中執行，或嵌入其中。
此外，可構造一個或多個軟體模塊或者一個或多個硬體模塊以便執行上 述示例性實施例的操作。
這裡所使用的術語"模塊"表示(但不限於)執行特定任務的一個軟體 組件、 一個硬體組件，多個軟體組件、多個硬體組件、 一個軟體組件和一個 硬體組件的組合、多個軟體組件和一個硬體組件的組合、 一個軟體組件和多 個硬體組件的組合或者多個軟體組件和多個硬體組件的組合。模塊可被方便 地構造為位於可尋址存儲介質上，並可被構造為在一個或多個處理器上運行。 因此，作為示例，模塊可包括諸如軟體組件、專用軟體組件、面向對象的軟 件組件、類組件和任務組件的組件、進程、功能、操作、執行線程、屬性、 過程、子程序、程序代碼段、驅動程序、固件、微碼、電路、數據、資料庫、 數據結構、表、數組和變量。所述組件或模塊中提供的功能可被組合為更少 的組件或模塊，或者可被進一步分為另外的組件或模塊。此外，所述組件或 模塊可在裝置中設置的至少一個處理器(例如，中央處理單元(CPU))上運 行。此外，硬體組件的例子包括專用集成電路(ASIC)和現場可編程門陣列 (FPGA)。如上所述，模塊還可表示軟體組件和硬體組件的組合。這些硬體 組件還可以是一個或多個處理器。
計算機可讀代碼/指令和計算機可讀介質可以是為實施例的目的而專門
設計和構建的，或者可以是計算機硬體和/或計算機軟體領域的技術人員公知 的可用類型。
根據使用結構光來檢測移動物體的系統、方法和介質以及包括該系統的
移動機器人，可獲得下面的效果中的至少一個。
首先，在系統被固定時或在系統可移動時均可檢測移動物體。
其次，由於可以在移動時檢測移動物體，所以不存在盲區，從而可檢測
更大的區域。
第三，即使完全不存在照明，也可利用結構光來檢測移動物體。
儘管已顯示和描述了幾個示例性實施例，但是本領域技術人員應該理解，
在不脫離在權利要求及其等同物中限定其範圍的實施例的原理和精神的情況
下，可對這些示例性實施例進行改變。
權利要求
1、一種檢測移動物體的系統，該系統包括圖像獲得單元，通過利用光源來獲得預定位置處的第一圖像以及系統移動之後的位置處的第二圖像；圖像預測單元，通過使用第一圖像以及關於系統的移動的信息來預測系統移動之後的位置處的第二圖像；比較/分析單元，比較和分析由圖像獲得單元獲得的第二圖像以及由圖像預測單元預測的第二圖像，以檢測移動物體。
2、 如權利要求l所述的系統，其中，所述圖像獲得單元通過由照相機傳像。
3、 如權利要求2所述的系統，其中，所述光包括近紅外雷射光束。
4、 如權利要求l所述的系統，其中指示在獲得第一圖像之後系統的移動的移動矢量T、在獲得第一圖像之 後系統的旋轉角e的旋轉矩陣R以及照相機傳感器和系統的旋轉軸之間的距 離矢量T1被表示如下formula see original document page 2和formula see original document page 2;光源被定義為原點，x軸被定義為數據軸，x軸在原點左側為負，在原點 右側為正，y軸被定義為距離軸，從獲得的第一圖像計算的距離數據A以及 預測的系統移動之後的距離數據A'被表示如下formula see original document page 2圖像預測單元包括數據轉換單元，使用等式A' = R(A-T-T1) + T1來 將從第 一 圖像計算出的距離數據A轉換為預測的距離數據A';數據提取單元， 使用預定的算法提取在數據轉換單元中計算出的預測的距離數據A'。
5、 如權利要求4所述的系統，其中，當將光源的視角表示為a時，所述 預定的算法滿足下面的條件如果|arctan(_y'", x'n)| 2 ,則A'n = 0 。
6、 如權利要求4所述的系統，其中，當由數據提取單元提取的預測的距 離數據A'的矢量X'中的最大值和最小值分別被表示為x'麗和x"時，比較/分析單元比較從獲得的第二圖像計算出的距離數據中的X'n^和X'min之間的距 離數據與由數據提取單元提取的預測的距離數據。
7、 如權利要求4所述的系統，其中，從獲得的圖像計算出的距離數據是通過將三角法應用到獲得的圖像的坐標值而計算出的從光源到障礙物的距離數據。
8、 如權利要求5所述的系統，其中，從獲得的圖像計算的距離數據是通 過將三角法應用於獲得的圖像的坐標值而計算出的從光源到障礙物的距離數據。
9、 如權利要求6所述的系統，其中，從獲得的圖像計算的距離數據是通 過將三角法應用於獲得的圖像的坐標值而計算出的從光源到障礙物的距離數據。
10、 一種檢測移動物體的方法，該方法包括 利用光源獲得預定位置處的第 一 圖像；利用第一圖像和關於系統的移動的信息來預測系統移動之後的位置處的 第二圖像；獲得系統移動之後的位置處的第二圖像；比較預測的第二圖像和獲得的第二圖像，以檢測移動物體。
11、 如權利要求IO所述的方法，其中，圖像獲得單元通過由照相機傳感像和第二圖像。
12、 如權利要求11所述的方法，其中，所述光包括近紅外雷射光束。
13、 如權利要求11所述的方法，其中指示在獲得第一圖像之後系統的移動的移動矢量T、在獲得第一圖像之 後系統的旋轉角e的旋轉矩陣R以及照相機傳感器和系統的旋轉軸之間的距 離矢量T1被表示如下formula see original document page 3formula see original document page 4光源被定義為原點，x軸被定義為數據軸，x軸在原點左側為負，在原點 右側為正，y軸被定義為距離軸，從獲得的第一圖像計算的距離數據A以及 預測的系統移動之後的距離數據A'被表示如下；formula see original document page 4formula see original document page 4預測第二圖像的步驟包括使用等式A' = R(A- T- Tl) + Tl將從第一圖 像計算出的距離數據A轉換為預測的距離數據A';使用預定的算法提取在轉 換距離數據的步驟中計算出的預測的距離數據A'。
14、如權利要求13所述的方法，其中，當將光源的視角表示為a時，所 述預定的算法滿足下面的條件如果formula see original document page 4
15、 如權利要求13所述的方法，其中，當在提取預測的距離數據A'的 步驟中提取的預測的距離數據的矢量X'中的最大值和最小值分別被表示為 x'腿和x'她時，在比較在預測第二圖像的步驟中預測的第二圖像與在獲得第 二圖像的步驟中獲得的第二圖像以檢測移動物體的步驟中，比較從獲得的第二圖像計算出的距離數據中的X'max~ X'柚之間的距離數據與在提取預測的距離數據A'的步驟中提取的預測的距離數據。
16、 如權利要求13所述的方法，其中，從獲得的圖像計算的距離數據是 通過將三角法應用到獲得的圖像的坐標值而計算出的從光源到障礙物的距離數據。
17、 如權利要求14所述的方法，其中，從獲得的圖像計算的距離數據是 通過將三角法應用於獲得的圖像的坐標值而計算出的從光源到障礙物的距離數據。
18、 如權利要求15所述的方法，其中，從獲得的圖像計算的距離數據是 通過將三角法應用於獲得的圖像的坐標值而計算出的從光源到障礙物的距離數據。
19、 一種檢測移動物體的移動機器人，該機器人包括 檢測移動物體的系統；驅動系統，用於驅動計算位置並識別移動物體的移動機器人， 其中，所述^r測移動物體的系統包括圖像獲得單元，通過光源來獲得預定位置處的第 一 圖像以及系統移動之 後的位置處的第二圖像；圖像預測單元，通過使用第一圖像以及關於系統的移動的信息來預測系 統移動之後的位置處的第二圖像；比較/分析單元，比較和分析由圖像獲得單元獲得的第二圖像以及由圖像 預測單元預測的第二圖像，以檢測移動物體。
20、 如權利要求19所述的移動機器人，其中，所述圖像獲得單元通過由物的圖像。
21、 如權利要求20所述的移動機器人，其中，所述光包括近紅外雷射光束。
22、 如權利要求19所述的移動機器人，其中指示在獲得第一圖像之後系統的移動的移動矢量T、在獲得第一圖像之 後系統的旋轉角0的旋轉矩陣R以及照相機傳感器和系統的旋轉軸之間的距 離矢量T1被表示如下formula see original document page 5光源被定義為原點，x軸被定義為數據軸，x軸在原點左側為負，在原點 右側為正，y軸被定義為距離軸，從獲得的第一圖像計算的距離數據A以及 預測的系統移動之後的距離數據A被表示如下；formula see original document page 5圖像預測單元包括數據轉換單元，使用等式A'=R(A-T-T1) + T1來 將從第一圖像計算出的距離數據A轉換為預測的距離數據A';數據提取單元， 使用預定的算法提取在數據轉換單元中計算出的預測的距離數據A'。
23、 如權利要求22所述的移動機器人，其中，當將光源的視角表示為a 時，所述預定的算法滿足下面的條件3。果|arctan(_y'" ， x'")| 2昏，貝'J A'n = 0 。
24、 如權利要求22所述的移動機器人，其中，當由數據提取單元提取的預測的距離數據A'的矢量X'中的最大值和最小值分別^皮表示為X;狄和X'min時，比較/分析單元比較從獲得的第二圖像計算出的距離數據中的x'max和x'min之間的距離數據與由數據提取單元提取的預測的距離數據。
25、 如權利要求22所述的移動機器人，其中，從獲得的圖像計算的距離 數據是通過將三角法應用到獲得的圖像的坐標值而計算出的從光源到障礙物 的距離數據。
26、 如權利要求23所述的移動機器人，其中，從獲得的圖像計算的距離 數據是通過將三角法應用於獲得的圖像的坐標值而計算出的從光源到障礙物 的距離數據。
27、 如權利要求24所述的移動機器人，其中，從獲得的圖像計算的距離 數據是通過將三角法應用於獲得的圖像的坐標值而計算出的從光源到障礙物 的距離數據。
28、 一種存儲有控制至少一個處理器來實現如權利要求8所述的方法的 計算機可讀指令的計算機可讀介質。
全文摘要
提供一種使用結構光來檢測移動物體的系統、方法和介質以及包括該系統的移動機器人。該系統包括圖像獲得單元，通過利用光源來獲得預定位置處的第一圖像以及系統移動之後的位置處的第二圖像；圖像預測單元，通過使用第一圖像以及關於系統的移動的信息來預測系統移動之後的位置處的第二圖像；比較/分析單元，比較和分析由圖像獲得單元獲得的第二圖像以及由圖像預測單元預測的第二圖像。
文檔編號G01C3/00GK101101204SQ20071012823
公開日2008年1月9日 申請日期2007年7月5日 優先權日2006年7月5日
發明者方錫元, 樸東烈, 樸俊浩 申請人:三星電子株式會社