一种犬只姿态识别方法、装置和设备与流程

1.本技术涉及行为识别技术领域，尤其涉及一种犬只姿态识别方法、装置和设备。


背景技术：

2.随着现代生活的快速发展，人们迫切需要一个轻松、舒服的伴侣动物的陪伴。犬只是一种常见的伴侣动物，可以作为宠物陪伴在我们身边，也可以被训练成为人类的得力助手，例如根据犬只种类的不同，经特定训练，它们可以成为警犬，军犬，导盲犬，搜救犬，缉毒犬，救生犬等。
3.对犬只的姿态进行识别，有助于人们对犬的各种姿态和行为进行判断，避免出现犬伤人事件，同时便于实现预警以及对犬类的训导。然而现有技术中并无针对犬只的姿态识别方法，因此，提供一种犬只姿态识别方法是本领域技术人员亟待解决的技术问题。


技术实现要素：

4.本技术提供了一种犬只姿态识别方法、装置和设备，可以对犬只的姿态进行识别，解决了现有技术中无针对犬只的姿态识别方法的技术问题。
5.有鉴于此，本技术第一方面提供了一种犬只姿态识别方法，包括：
6.获取通过姿态传感器采集的待识别犬只的姿态参数，所述姿态参数包括：陀螺仪值和加速度值；
7.基于方向余弦矩阵对所述陀螺仪值进行解算，得到所述待识别犬只的姿态角数据；
8.利用所述加速度值对所述姿态角数据进行修正，得到所述待识别犬只的目标姿态角数据。
9.可选地，所述姿态角数据包括：三个维度的欧拉角；所述加速度值为三个维度的加速度值。
10.可选地，利用所述加速度值对所述姿态角数据进行修正，得到所述待识别犬只的目标姿态角数据，具体包括：
11.根据同一纬度下的所述加速度值对对应的所述欧拉角进行修正，得到该纬度下时所述待识别犬只的目标欧拉角。
12.可选地，根据同一纬度下的所述加速度值对对应的所述欧拉角进行修正，得到该纬度下时所述待识别犬只的目标欧拉角具体包括：
13.将第一纬度下的所述加速度值和理论重力加速度进行向量叉积运算，得到计算误差，其中，所述第一纬度为所述三个维度中的任一维度；
14.利用所计算误差对第一纬度下的欧拉角进行修正，得到第一纬度下时所述待识别犬只的目标欧拉角。
15.可选地，所述姿态参数还包括：磁力计值，所述方法还包括：
16.将经由激光传感器获取的所述待识别犬只的高度信息和该高度信息对应的气压
数据进行融合，得到融合数据；
17.基于所述磁力计值，在z轴方向上，对所述陀螺仪值进行高度和速度的估算，得到第一高度和z轴速度；
18.根据所述融合数据校正所述第一高度和所述z轴速度，得到所述待识别犬只的目标高度信息和目标z轴速度信息。
19.本技术第二方面提供了一种犬只姿态识别装置，包括：
20.获取单元，用于获取通过姿态传感器采集的待识别犬只的姿态参数，所述姿态参数包括：陀螺仪值和加速度值；
21.解算单元，用于基于方向余弦矩阵对所述陀螺仪值进行解算，得到所述待识别犬只的姿态角数据；
22.修正单元，用于利用所述加速度值对所述姿态角数据进行修正，得到所述待识别犬只的目标姿态角数据。
23.可选地，所述姿态角数据包括：三个维度的欧拉角；所述加速度值为三个维度的加速度值。
24.可选地，所述修正单元具体用于：
25.根据同一纬度下的所述加速度值对对应的所述欧拉角进行修正，得到该纬度下时所述待识别犬只的目标欧拉角。
26.可选地，所述姿态参数还包括：磁力计值，所述装置还包括：
27.融合单元，用于将经由激光传感器获取的所述待识别犬只的高度信息和该高度信息对应的气压数据进行融合，得到融合数据；
28.估算单元，用于基于所述磁力计值，在z轴方向上，对所述陀螺仪值进行高度和速度的估算，得到第一高度和z轴速度；
29.校正单元，用于根据所述融合数据校正所述第一高度和所述z轴速度，得到所述待识别犬只的目标高度信息和目标z轴速度信息。
30.本技术第三方面提供了一种犬只姿态识别设备，所述设备包括处理器以及存储器；
31.所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
32.所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行任一种第一方面所述的犬只姿态识别方法。
33.从以上技术方法可以看出，本技术具有以下优点：
34.本技术提供了一种犬只姿态识别方法，包括：获取通过姿态传感器采集的待识别犬只的姿态参数，姿态参数包括：陀螺仪值和加速度值；基于方向余弦矩阵对陀螺仪值进行解算，得到待识别犬只的姿态角数据；利用加速度值对姿态角数据进行修正，得到待识别犬只的目标姿态角数据。本技术中，通过姿态传感器对待识别犬只的姿态参数进行采集，接着对采集得到的姿态参数进行分析计算，从而得到待识别犬只的目标姿态角数据，即目标姿态数据，实现了对待识别犬只的姿态识别，从而解决了现有技术中无针对犬只的姿态识别方法的技术问题。
附图说明
35.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
36.图1为本技术实施例中一种犬只姿态识别方法的实施例一的流程示意图；
37.图2为本技术实施例中一种犬只姿态识别方法的实施例二的流程示意图；
38.图3为本技术实施例中一种犬只姿态识别装置的实施例的结构示意图。
具体实施方式
39.本技术实施例提供了一种犬只姿态识别方法、装置和设备，可以对犬只的姿态进行识别，解决了现有技术中无针对犬只的姿态识别方法的技术问题。
40.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
41.请参阅图1，本技术实施例中一种犬只姿态识别方法的实施例一的流程示意图。
42.本实施例中的一种犬只姿态识别方法，方法包括：
43.步骤101、获取通过姿态传感器采集的待识别犬只的姿态参数，姿态参数包括：陀螺仪值和加速度值。
44.在对待识别犬只进行姿态识别时，首先通过姿态传感器采集待识别犬只的姿态参数。
45.可以理解的是，本实施例中的姿态传感器兼具了陀螺仪、加速度计和磁力计的功能，通过本实施例中的姿态传感器可以测量得到陀螺仪值和加速度值。其中，磁力计值的原理和指南针原理类似，可以测量出待识别犬只和东南西北四个方向上的夹角。综上可以理解为，通过陀螺仪值可以知道的是待识别犬只转了个身，通过加速度计值可以知道待识别犬只向某个方向前进了几米，通过磁力计值可以知道待识别犬只的上述移动方向是哪个方向。
46.步骤102、基于方向余弦矩阵对陀螺仪值进行解算，得到待识别犬只的姿态角数据。
47.在得到陀螺仪值以后，对陀螺仪值进行解算便可得到待识别犬只的姿态角数据。
48.步骤103、利用加速度值对姿态角数据进行修正，得到待识别犬只的目标姿态角数据。
49.本实施例中，首先获取通过姿态传感器采集的待识别犬只的姿态参数，姿态参数包括：陀螺仪值和加速度值，接着基于方向余弦矩阵对陀螺仪值进行解算，得到待识别犬只的姿态角数据，最后利用加速度值对姿态角数据进行修正，得到待识别犬只的目标姿态角数据。本实施例中的犬只姿态识别方法中，通过姿态传感器对待识别犬只的姿态参数进行采集，接着对采集得到的姿态参数进行分析计算，从而得到待识别犬只的目标姿态角数据，即目标姿态数据，实现了对待识别犬只的姿态识别，从而解决了现有技术中无针对犬只的
姿态识别方法的技术问题。
50.以上为本技术实施例提供的一种犬只姿态识别方法的实施例一，以下为本技术实施例提供的一种犬只姿态识别方法的实施例二。
51.请参阅图2，本技术实施例中一种犬只姿态识别方法的实施例二的流程示意图。
52.本实施例中的一种犬只姿态识别方法，方法包括：
53.步骤201、获取通过姿态传感器采集的待识别犬只的姿态参数，姿态参数包括：陀螺仪值和加速度值。
54.需要说明的是，姿态传感器可以根据需要进行选择和设置，本实施例中的姿态传感器为jy901传感器。
55.步骤202、基于方向余弦矩阵对陀螺仪值进行解算，得到待识别犬只的姿态角数据。
56.可以理解的是，本实施例中的姿态参数还包括：磁力计值。具体的，姿态角数据包括：三个维度的欧拉角；加速度值为三个维度的加速度值；磁力计值包括三个维度的磁力计值。
57.姿态解算的目的是获取物体坐标系在地球坐标系中的姿态角，也就是欧拉角。但是欧拉角不是直接测量的而是通过imu数据，再通过互补滤波算法解算。
58.姿态角是由旋转产生，一般旋转可以有4种表示方式：方向余弦矩阵，欧拉角，四元数等。当前使用四元数来保存姿态。姿态控制算法的输入参数是欧拉角。所以在控制时会将四元数转化为欧拉角，但是四元数转化欧拉角又需要借助方向余弦阵来实现。
59.欧拉角是物体绕坐标系三个坐标轴(x,y,z轴)的旋转角度，也可以用于描述一个参照系(通常是一个坐标系)和另一个参照系之间的位置关系，这三个角通常被定义为θ,ψ。
60.在空间转换中，有坐标系绕0x轴旋转θ角后得到新的坐标轴，此时有欧拉角θ组成的来表达这次旋转，即得到旋转针：
[0061][0062]
同理，也可推出关于θ,ψ的旋转阵：
[0063][0064][0065]
将这三个旋转阵组合成一个旋转矩阵，即将三个旋转阵进行乘法运算得：
[0066]
上述矩阵就是方向余弦矩阵，都是由θ,ψ的正弦和余弦的组合合成，因此需要的姿态角也正是这个三个角。
[0067]
将设为：
[0068][0069]
结合上面的式子可得到：
[0070][0071]
步骤203、根据同一纬度下的加速度值对对应的欧拉角进行修正，得到该纬度下时待识别犬只的目标欧拉角。
[0072]
四元数。由四个元构成的数q(q0、q1、q2、q3)＝q0 i*q1 j*q2 k*q3，由四元数描述的方向余弦矩阵
[0073][0074]
然后代入上式中得到：
[0075][0076]
通过上式，求解出q0、q1、q2、q3也就能反解出欧拉角。
[0077]
通过陀螺仪的角速度建立，构建四元数关于时间的微分方程，四元数的三角表达式为：
[0078][0079]
令四元数对时间t进行微分，可以得到：
[0080][0081]
记作：
[0082]
通过迭代解微分方程，设微分方程求解y的迭代公式：带入求出矩阵形式为：
[0083][0084]
由此看出，最后的矩阵的元素是各轴的角速度w与四元数(q0、q1、q2、q3)的组合。
[0085]
根据同一纬度下的加速度值对对应的欧拉角进行修正，得到该纬度下时待识别犬只的目标欧拉角具体包括：
[0086]
将第一纬度下的加速度值和理论重力加速度进行向量叉积运算，得到计算误差，其中，第一纬度为三个维度中的任一维度；
[0087]
利用所计算误差对第一纬度下的欧拉角进行修正，得到第一纬度下时待识别犬只的目标欧拉角。
[0088]
如此，理论重力加速度也可以与四元数相互推导，理论上四元数推出的重力加速度v
b
和加速度计测量的实际重力加速度a
b
完全重合，由于四元数是由角速度解算出的，由于角速度有误差，因此导致了a
b
和v
b
不再重合，所以要进行向量叉积运算度量误差大小。借助pi控制器来控制给陀螺仪角速度补偿值的大小。
[0089]
角速度通过陀螺仪测出。陀螺仪测量的是角速度，要将角速度对时间积分才能得到角度。由于噪声等误差影响，在积分作用下不断累积，最终误差越大，导致陀螺仪漂移。解四元数微分方程中，直接使用了角速度数据，因此需要尽可能减小陀螺仪的积分误差。在此通过加速度来校准陀螺仪数据，设n系坐标系中的重力加速度向量g
n
旋转到b系中，到b系坐标系的重力加速度向量v
b
。两者的转换关系可使用方向余弦矩阵来实现转换：
[0090][0091]
由上看出四元数和理论的重力加速度v
b
相互推导。实际上v
b
是和加速度计测量得到的实际重力加速地相等。陀螺仪的误差导致两者不相等的原因，那么此时就可通过向量的叉积来调整陀螺仪的误差。
[0092]
叉积公式为：
[0093]
将单位化后得到：
[0094][0095]
小角近似得：
[0096][0097]
error是误差，最后通过pi(比例
‑
积分)来控制补偿值的大小。
[0098]
error_gyro＝k
p
·
error k
i
·
∫error；
[0099]
通过比例来控制加速度计的可信度，kp越大加速度计的可信度越高，kp越小，陀螺仪的可信度高，积分来消除误差。最后把补偿值error_gyro加到角速度上，这可得到可信度较高的陀螺仪数据：
[0100]
value_gyro＝value_gyro error_gyro；
[0101]
最终陀螺仪的数据较为理想，那么也可求出准确的四元数，从而解出准确的姿态。
[0102]
步骤204、将经由激光传感器获取的待识别犬只的高度信息和该高度信息对应的气压数据进行融合，得到融合数据。
[0103]
可以理解的是，激光传感器可以根据需要进行设置，具体地本实施例中的激光传感器为pmw3901传感器。
[0104]
步骤205、基于磁力计值，在z轴方向上，对陀螺仪值进行高度和速度的估算，得到第一高度和z轴速度。
[0105]
步骤206、根据融合数据校正第一高度和z轴速度，得到待识别犬只的目标高度信息和目标z轴速度信息。
[0106]
本实施例中，首先获取通过姿态传感器采集的待识别犬只的姿态参数，姿态参数包括：陀螺仪值和加速度值，接着基于方向余弦矩阵对陀螺仪值进行解算，得到待识别犬只的姿态角数据，最后利用加速度值对姿态角数据进行修正，得到待识别犬只的目标姿态角数据。本实施例中的犬只姿态识别方法中，通过姿态传感器对待识别犬只的姿态参数进行采集，接着对采集得到的姿态参数进行分析计算，从而得到待识别犬只的目标姿态角数据，即目标姿态数据，实现了对待识别犬只的姿态识别，从而解决了现有技术中无针对犬只的姿态识别方法的技术问题。
[0107]
以上为本技术实施例提供的一种犬只姿态识别方法的实施例二，以下为本技术实施例提供的一种犬只姿态识别装置的实施例，请参阅图3。
[0108]
本实施例中一种犬只姿态识别装置，包括：
[0109]
获取单元301，用于获取通过姿态传感器采集的待识别犬只的姿态参数，姿态参数包括：陀螺仪值和加速度值；
[0110]
解算单元302，用于基于方向余弦矩阵对陀螺仪值进行解算，得到待识别犬只的姿态角数据；
[0111]
修正单元303，用于利用加速度值对姿态角数据进行修正，得到待识别犬只的目标姿态角数据。
[0112]
进一步地，姿态角数据包括：三个维度的欧拉角；加速度值为三个维度的加速度
值。
[0113]
进一步地，修正单元303具体用于：根据同一纬度下的加速度值对对应的欧拉角进行修正，得到该纬度下时待识别犬只的目标欧拉角。
[0114]
修正单元303具体包括：
[0115]
运算子单元，用于将第一纬度下的加速度值和理论重力加速度进行向量叉积运算，得到计算误差，其中，第一纬度为三个维度中的任一维度；
[0116]
修正子单元，利用所计算误差对第一纬度下的欧拉角进行修正，得到第一纬度下时待识别犬只的目标欧拉角。
[0117]
进一步地，姿态参数还包括：磁力计值，本实施例中的犬只姿态识别装置还包括：
[0118]
融合单元，用于将经由激光传感器获取的待识别犬只的高度信息和该高度信息对应的气压数据进行融合，得到融合数据；
[0119]
估算单元，用于基于磁力计值，在z轴方向上，对陀螺仪值进行高度和速度的估算，得到第一高度和z轴速度；
[0120]
校正单元，用于根据融合数据校正第一高度和z轴速度，得到待识别犬只的目标高度信息和目标z轴速度信息。
[0121]
本实施例中，首先获取通过姿态传感器采集的待识别犬只的姿态参数，姿态参数包括：陀螺仪值和加速度值，接着基于方向余弦矩阵对陀螺仪值进行解算，得到待识别犬只的姿态角数据，最后利用加速度值对姿态角数据进行修正，得到待识别犬只的目标姿态角数据。本实施例中的犬只姿态识别装置中，通过姿态传感器对待识别犬只的姿态参数进行采集，接着对采集得到的姿态参数进行分析计算，从而得到待识别犬只的目标姿态角数据，即目标姿态数据，实现了对待识别犬只的姿态识别，从而解决了现有技术中无针对犬只的姿态识别方法的技术问题。
[0122]
以上为本技术实施例提供的一种犬只姿态识别装置的实施例二，以下为本技术实施例提供的一种犬只姿态识别设备的实施例。
[0123]
本实施例中的犬只姿态识别设备，包括处理器以及存储器；存储器用于存储程序代码，并将程序代码传输给处理器；处理器用于根据程序代码中的指令执行实施例一或实施例二的犬只姿态识别方法。
[0124]
本实施例中，首先获取通过姿态传感器采集的待识别犬只的姿态参数，姿态参数包括：陀螺仪值和加速度值，接着基于方向余弦矩阵对陀螺仪值进行解算，得到待识别犬只的姿态角数据，最后利用加速度值对姿态角数据进行修正，得到待识别犬只的目标姿态角数据。本实施例中的犬只姿态识别设备中，通过姿态传感器对待识别犬只的姿态参数进行采集，接着对采集得到的姿态参数进行分析计算，从而得到待识别犬只的目标姿态角数据，即目标姿态数据，实现了对待识别犬只的姿态识别，从而解决了现有技术中无针对犬只的姿态识别方法的技术问题。
[0125]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0126]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可
以集成到另一个待安装电网网络，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0127]
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0128]
另外，在本技术个实施例中的功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0129]
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read
‑
onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等种可以存储程序代码的介质。
[0130]
以上所述，以上实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术实施例技术方案的精神和范围。