一种基于角点提取的仿蝠鲼机器人外形相似度评价方法

技术领域

本发明属于仿生水下机器人领域，涉及一种基于角点提取的仿蝠鲼机器人外形相似度评价方法，具体涉及一种基于采用曲率尺度空间(Curvature Scale Space，CSS)角点提取法和动态时间规整算法(Dynamic Time Warping，DTW)的多视角仿蝠鲼机器人仿生相似度评价准则。

背景技术

经过大自然的选择和长时间的进化，鱼类在水中表现出了卓越的游动能力，而这些能力与其外形及运动方式息息相关。随着对仿生机器人的研究日益深入，仿生机器人的相似程度的提高可以极大的提升仿生机器人稳定性、灵活性等。针对仿蝠鲼机器人的仿“真”程度建立一种相似度评价方法，可以为仿生机器人从外形设计提供依据。

对物体认知的过程，往往是一个与人脑中固有物体进行层层对比、由粗到精的过程，而这样一个对比过程使得人脑对物体的判断有极大的不确定性。而在评判两个物体间的相似度问题时，人通常从物体的静态特征出发进行对比。所以对于如何科学而精确评判仿蝠鲼机器人与蝠鲼的相似度，本文通过对仿蝠鲼机器人与蝠鲼静态特征的分析，提出了仿蝠鲼机器人及蝠鲼静态外形相似度评价的基本方法。利用各外形特征所具有的递进式关系来进行仿蝠鲼机器人与蝠鲼的相似度评判。

发明内容

要解决的技术问题

为了避免现有技术的不足之处，为提高仿蝠鲼机器人的仿生相似度，本发明提出一种基于角点提取的仿蝠鲼机器人外形相似度评价方法。

技术方案

一种基于角点提取的仿蝠鲼机器人外形相似度评价方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：将蝠鲼三维外形特征转换为正视、侧视、俯视三个二维视图；

步骤2：对三个二维视图分别进行预处理，使得与仿蝠鲼机器人大小一致；

步骤3：分别建立仿蝠鲼机器人所有二维视图以及蝠鲼所有二维视图的外形轮廓拓扑结构，按照正视、侧视、俯视三类视图将二者外形轮廓拓扑结构进行对比，若满足拓扑结构相似则进行步骤4的相似度计算，若不满足，则定性为模糊性相似，不再继续进行相似度计算；

所述外形轮廓拓扑结构的建立：采用几何元素，以及几何元素之间的顺序连接方式，将仿蝠鲼机器人和蝠鲼外形轮廓构成集合体，每个几何元素和每个连接方式赋予相似元素属性值，则二者拓扑相似度的计算为：

其中：G为几何元素及几何元素连接方式的要素个数，H为各相似要素包含的相似元素个数，S

当S

当拓扑结构相似度S

步骤4、外形轮廓特征点提取：采用CSS算法对仿蝠鲼机器人及蝠鲼三对二维视图的轮廓特征点进行提取，把外形轮廓描述为二维坐标系下的数据点集，提取演化后曲线上的曲率正的局部极大值与负的局部极小值点，得到用以描述图像轮廓曲线的角点，把得到的角点作为仿蝠鲼机器人及蝠鲼轮廓特征点；

仿蝠鲼机器人的二维视图轮廓特征点集为Q＝(q

蝠鲼轮廓的二维视图轮廓特征点集为M＝(m

步骤5、外形轮廓相似度评价：采用动态时间规整算法来进行仿蝠鲼机器人及蝠鲼轮廓特征的相似度评价，相似度计算公式如下：

其中，k为外形轮廓的特征点集的个数；

步骤6、多视图外形相似度：仿蝠鲼机器人的外形特征相似度为三个视图的相似度值的加权和，仿蝠鲼机器人与蝠鲼总的相似度值计算公式为：

S

其中：S

所述步骤2的预处理是采用下述公式，对二维视图进行缩放和旋转：

τ(1)＝s

其中，s为缩放系数，F为翻转矩阵，R为PCA变换方法中的旋转矩阵，I为原始模型的坐标，c为坐标原点。

所述相似要素的个数G为2个。

所述几何元素包括但不限于直线、圆弧、圆或样条曲线的几何元素。

所述几何元素之间的顺序连接方式包括但不限于垂直连接、锐连接、夹角为大于90°小于180°的钝连接A、夹角为大于180°小于360°的钝连接B或相切连接。

所述各视图权重系数设为a＝b＝0.5，c＝0。

所述几何元素类型及属性值：

所述几何元素连接方式及属性值：

有益效果

本发明提出的一种基于角点提取的仿蝠鲼机器人外形相似度评价方法，获取仿蝠鲼机器人与蝠鲼的外形特征，对蝠鲼的二维图像预处理；建立二者的外形轮廓拓扑结构并进行拓扑结构确定性相似对比，满足要求后，再采用CSS算法对仿蝠鲼机器人及蝠鲼轮廓特征点进行提取，采用动态时间规整算法来进行仿蝠鲼机器人及蝠鲼轮廓特征的相似度评价。

本发明的具体有益效果：

(1)针对如何定量的评判仿蝠鲼机器人与蝠鲼的相似度问题，本发明建立了从拓扑结构相似到外形轮廓精确相似的逐层递进的静态特征相似度评价方法。对仿蝠鲼机器人外形的优化设计有指导意义。

(2)本发明针对仿蝠鲼机器人外形特征点提取采用CSS角点提取法，角点具有不随光照条件改变,平移不变,旋转不变,缩放不变等优点。

(3)因采用CSS算法提取的蝠鲼及仿蝠鲼机器人的外形特征点集具有不同的数据量，而欧式距离、曼哈顿距离等距离度量算法适用于计算两个数据量相同的点集，豪斯多夫距离虽可计算数据量不同的点集，但其最终计算所得的相异度为两点集中最近两个点的最大距离，并不能很准确描述仿蝠鲼机器人与蝠鲼外形整体的相似度。本发明采用动态时间规整算法(DTW)来进行仿蝠鲼机器人及蝠鲼轮廓特征的相似度评价。该算法通过对数据点的时间序列弯曲进行匹配，这样可以计算两个数据点量不同的数据点集。使仿蝠鲼机器人计算与蝠鲼外形相似度时不需再对特征点进行筛选。

附图说明

图1为仿蝠鲼机器人外形相似度评价方法流程图；

图2为仿蝠鲼机器人三视图；

图3为仿蝠鲼机器人与蝠鲼拓扑结构图；

图4为蝠鲼侧视图角点图。

具体实施方式

现结合实施例、附图对本发明作进一步描述：

本发明的目的在于：为提高仿蝠鲼机器人的仿生相似度，提供了一种仿蝠鲼机器人外形的相似度评价方法。本发明的技术方案如下：

图1所示为本发明的仿蝠鲼机器人外形相似度评价方法流程图，包括以下步骤：

S1：对仿蝠鲼机器人与蝠鲼进行静态相似度评价首先需要获取二者的外形特征，仿蝠鲼机器人及蝠鲼的外形特征复杂，包含多个维度，但蝠鲼的外形特征获取大都只能通过照片来提取，所以先将蝠鲼三维外形特征转换为正视、侧视、俯视三个二维图像。

对仿蝠鲼机器人及蝠鲼俯视、侧视、正视进行图像采集，得到如图2所示的三视图。

S2：仿蝠鲼机器人与蝠鲼特征获取时因拍照距离和角度的差异，易对两者的相似度评价造成影响。因此在获取特征前本发明对S1中蝠鲼的三个二维图像进行缩放、旋转、和仿蝠鲼机器人大小统一的预处理。

S3：接着使用S2处理后的二维图像，分析仿蝠鲼机器人与蝠鲼外形轮廓拓扑结构。建立仿蝠鲼机器人与蝠鲼外形轮廓拓扑结构相似度评价方法。蝠鲼的外形轮廓是由各部位的几何元素与几何元素之间的连接方式所构成的一个集合体。几何构成的基本元素有直线、圆弧、圆等，各几何元素的连接顺序连接方式包括垂直连接、锐连接、钝连接A(夹角为大于90°小于180°)、钝连接B(夹角为大于180°小于360°)、相切连接等，其具体属性值如下表所示。

表1几何元素类型及属性值

表2几何元素连接方式及属性值

拓扑结构相似度计算时，假定仿蝠鲼机器人及蝠鲼外形轮廓相似要素的个数为G个，本发明中相似要素的个数为2，包含几何元素及几何元素连接方式两个要素；各相似要素包含的相似元素个数为H个，相似元素为几何基本元素及连接方式所包含的基本元素，如表1、2所示，则二者拓扑相似度的计算方法如下：

其中：S

若S

如图3所示，其中仿蝠鲼机器人与蝠鲼相似要素个数为2，包括几何基本元素及连接方式；侧视图中相似要素中的相似元素为6，俯视图中相似要素中的相似元素为15，带入公式(2)计算可得，各视图拓扑相似度值均为1，二者轮廓拓扑结构完全相似，可进行外形轮廓的精确相似度计算。

S4：外形轮廓特征点提取。采用CSS算法对仿蝠鲼机器人及蝠鲼轮廓特征点进行提取。其中蝠鲼侧视图特征点提取图如图4所示。

CSS算法将仿蝠鲼机器人的外形轮廓描述为二维坐标系下的数据点集，提取演化后曲线上的曲率正的局部极大值与负的局部极小值点，得到用以描述图像轮廓曲线的角点。将由CSS算法得到的角点作为仿蝠鲼机器人及蝠鲼轮廓特征点进行相似度计算，设得到的仿蝠鲼机器人及蝠鲼外形轮廓的特征点集分别为Q＝(q

S5：外形轮廓相似度评价方法建立。在相似度评价方法中，常见的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离、马氏距离、豪斯多夫距离。因采用CSS算法提取的蝠鲼及仿蝠鲼机器人的外形特征点集具有不同的数据量，而欧式距离、曼哈顿距离等距离度量算法适用于计算两个数据量相同的点集，豪斯多夫距离虽可计算数据量不同的点集，但其最终计算所得的相异度为两点集中最近两个点的最大距离，并不能很准确描述仿蝠鲼机器人与蝠鲼外形整体的相似度。

所以本发明采用动态时间规整算法来进行仿蝠鲼机器人及蝠鲼轮廓特征的相似度评价。采用S4得到的仿蝠鲼机器人及蝠鲼外形轮廓的特征点集Q＝(q

其中，k为外形轮廓的特征点集的个数。

S6：多视图外形相似度建立。每个视图包含蝠鲼外形特征的信息量是不同的。对于仿蝠鲼机器人及蝠鲼来说，俯视图包含的信息量最大，也是最重要的。侧视图和前视图的信息量较俯视图小，主要是补充俯视图无法描述的外形轮廓特征。因此，在本发明中仿蝠鲼机器人的外形特征相似度设计为三个视图的相似度值的加权和，通过给每个视图赋予不同的加权值，体现出各视图的相似度值的重要程度，仿蝠鲼机器人与蝠鲼总的相似度值计算公式为：

S

其中：S

a+b+c＝1 (5)

如何合理的设置主、侧、俯视图对应的加权值对计算仿蝠鲼机器人的相似度十分重要。而在本文的研究中发现，仿蝠鲼机器人及蝠鲼的前视图包含信息主要为头部信息、躯干及胸鳍部位的厚度信息。这些信息可由俯视及侧视获得，且蝠鲼前视图较难准确获得，本文将其忽略，所以本文将各视图权重系数设为a＝b＝0.5，c＝0。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所做修改、减少、等同替换等，均应包含在本发明的保护范围内。