CN110109479A - 导航处理方法、装置、智能机器人及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种导航处理方法、装置、智能机器人及计算机可读存储介质。该方法应用于智能机器人，包括：在导航模式下，采集第一图像；根据第一图像，识别服务对象的状态信息；根据状态信息，执行相应的导航处理操作。可见，本发明实施例中，在提供导航服务时，智能机器人不是以完全固定的策略为用户服务的，智能机器人使用的策略可以根据服务对象的实际状态进行灵活地调整，因此，与现有技术相比，本发明实施例能够有效地改善智能机器人在提供导航服务时的服务效果。

Description

导航处理方法、装置、智能机器人及计算机可读存储介质

技术领域

本发明实施例涉及机器人技术领域，尤其涉及一种导航处理方法、装置、智能机器人及计算机可读存储介质。

背景技术

随着语音识别的准确度和语义理解能力的不断提升，智能机器人越来越受到市场的青睐，智能机器人的使用越来越普遍。

智能机器人中可以具有导航模块，智能机器人可以在用户询问位置时，为用户提供导航服务。具体地，智能机器人可以根据用户提供的目的位置，进行路径规划，在规划好路径后，自动转身并引导用户向目的位置行进。一般而言，在各种情况下，智能机器人均是以固定的策略为用户提供服务，例如，不管导航过程中用户有没有停顿，智能机器人均是自顾自前进，这样，现有技术中，在提供导航服务时，智能机器人的服务效果较差。

发明内容

本发明实施例提供一种信息处理方法、装置、智能机器人及计算机可读存储介质，以解决现有技术中，在提供导航服务时，智能机器人的服务效果差的问题。

为了解决上述技术问题，本发明是这样实现的：

第一方面，本发明实施例提供一种导航处理方法，应用于智能机器人，所述方法包括：

在导航模式下，采集第一图像；

根据所述第一图像，识别服务对象的状态信息；

根据所述状态信息，执行相应的导航处理操作。

第二方面，本发明实施例提供一种导航处理装置，应用于智能机器人，所述装置包括：

采集模块，用于在导航模式下，采集第一图像；

识别模块，用于根据所述第一图像，识别服务对象的状态信息；

执行模块，用于根据所述状态信息，执行相应的导航处理操作。

第三方面，本发明实施例提供一种智能机器人，包括处理器，存储器，存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述导航处理方法的步骤。

第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述导航处理方法的步骤。

本发明实施例中，在导航模式下，智能机器人可以根据采集的第一图像，识别服务对象的状态信息，并根据状态信息，执行相应的导航处理操作。可见，本发明实施例中，在提供导航服务时，智能机器人不是以完全固定的策略为用户服务的，智能机器人使用的策略可以根据服务对象的实际状态进行灵活地调整，因此，与现有技术相比，本发明实施例能够有效地改善智能机器人在提供导航服务时的服务效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明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发明的一些实施例，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取其他的附图。

图1是本发明实施例提供的导航处理方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的导航处理方法的又一流程图；

图3是本发明实施例提供的导航处理装置的结构框图；

图4是本发明实施例提供的智能机器人的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获取的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参见图1，图中示出了本发明实施例提供的导航处理方法的流程图。如图1所示，该方法应用于智能机器人，该方法包括如下步骤：

步骤101，在导航模式下，采集第一图像。

这里，智能机器人可以包括摄像头，第一图像可以为智能机器人调用摄像头采集的。

步骤102，根据第一图像，识别服务对象的状态信息。

这里，服务对象也可以称为被引导对象或者被引导人。

具体地，状态信息可以用于表征服务对象是否处于脱离跟随状态；或者，状态信息可以用于表征服务对象是否处于减速状态或停步状态。当然，状态信息也可以用于表征服务对象是否处于加速状态等，在此不再一一列举。

步骤103，根据状态信息，执行相应的导航处理操作。

需要说明的是，步骤103的具体实现形式多样，下面对其中两种实现形式进行举例介绍。

在第一种实现形式中，步骤103，包括：

若状态信息表征服务对象处于脱离跟随状态，由引导服务状态切换为空闲状态；否则，保持引导服务状态。

在状态信息表征服务对象处于脱离跟随状态的情况下，可以认为服务对象已经不再跟随智能机器人了，这很可能是因为服务对象已经知道如何到达目的位置，并主动离开了智能机器人，或者是因为服务对象为了处理其他事务，主动离开了智能机器人。无论是以上两种原因中的哪一种，均可以认为服务对象不再需要智能机器人提供导航服务了，因此，智能机器人可以主动结束当前的导航任务，以由引导服务状态切换为空闲状态，这样，如果其他服务对象存在导航需求，智能机器人可以为其他对象提供导航服务。

在状态信息表征服务对象未处于脱离跟随状态的情况下，可以认为服务对象正在跟随智能机器人向目的位置行进，那么，智能机器人可以保持引导服务状态，以继续执行导航任务。

可见，这种实现形式中，导航模式下，智能机器人可以仅在服务对象需要导航服务的情况下，继续执行导航任务，这样能够节约智能机器人的资源消耗和功耗，同时能够提高智能机器人的利用率。

在第二实现形式中，步骤103，包括：

若状态信息表征服务对象处于减速状态或停步状态，由引导服务状态切换为等待状态，并输出等待提示信息；否则，保持引导服务状态。

这里，等待提示信息可以为语音提示信息、文字提示信息等。

在状态信息表征服务对象处于减速状态或停步状态的情况下，可以认为服务对象未跟上智能机器人的行动速度，这很可能是因为服务对象为了处理其他事务而减速或稍作停顿。这种情况下，可以认为服务对象暂时不需要智能机器人提供导航服务，智能机器人可以暂停导航任务，以由引导服务状态切换为等待状态，并且，智能机器人还可以进行语音播报，以提示服务对象正在进行等待。

在状态信息表征服务对象未处于减速状态或停步状态的情况下，例如表征服务对象处于匀速状态的情况下，可以认为服务对象正在跟随智能机器人向目的位置行进，那么，智能机器人可以保持引导服务状态，以继续执行导航任务。

可见，这种实现形式中，导航模式下，智能机器人可以在服务对象需要的情况下，暂停导航任务并等待，这样不仅能够节约智能机器人的资源消耗和功耗，还能够方便服务对象处理其他事务，从而保证服务对象在导航过程中的用户体验。

本发明实施例中，在导航模式下，智能机器人可以根据采集的第一图像，识别服务对象的状态信息，并根据状态信息，执行相应的导航处理操作。可见，本发明实施例中，在提供导航服务时，智能机器人不是以完全固定的策略为用户提供服务的，智能机器人使用的策略可以根据服务对象的实际状态进行灵活地调整，因此，与现有技术相比，本发明实施例能够有效地改善智能机器人在提供导航服务时的服务效果。

需要说明的是，当步骤103采用上述的第一种实现形式时，智能机器人可以包括前置摄像头和后置摄像头，第一图像为调用后置摄像头采集的。这里，前置摄像头和后置摄像头可以均为深度摄像头，前置摄像头可以位于智能机器人的正面，后置摄像头可以位于智能机器人的背面。

在导航模式下，采集第一图像之前，该方法还包括：

在进入导航模式之前，调用前置摄像头采集服务对象的第二图像，并根据第二图像，获得服务对象的第一对象特征信息；

根据第一图像，识别服务对象的状态信息，包括：

根据第一图像和第一对象特征信息，识别服务对象是否处于脱离跟随状态。

这里，在进入导航模式之前，智能机器人可以采集服务对象的第二图像，并对第二图像进行图像分析，以获得并存储服务对象的第一对象特征信息；其中，第一对象特征信息中可以包括服务对象的面部特征信息和人体特征信息中的至少一者。具体地，人体特征信息可以包括以下信息中的至少一项：服务对象所穿服装的颜色信息、服务对象所穿服装的款式信息、用于表征服务对象是否佩戴有帽子的信息。

在调用后置摄像头采集第一图像之后，智能机器人可以根据第一图像和第一对象特征信息，识别服务对象是否处于脱离跟随状态，下面对具体识别方式进行举例介绍。

可选地，采集第一图像，包括：

按照设定的第一时间间隔，调用后置摄像头采集第一图像；

根据第一图像和第一对象特征信息，识别服务对象是否处于脱离跟随状态，包括：

若连续N帧第一图像中不存在具有第二对象特征信息的对象，输出用于提示站在智能机器人后方的提示信息；

在输出提示信息之后的预设时长内，若各第一图像中仍不存在具有第二对象特征信息的对象，确定服务对象处于脱离跟随状态；

其中，N为大于或等于2的整数，第二对象特征信息与第一对象特征信息匹配。

这里，第一时间间隔的取值可以为0.5秒、1秒或者2秒，N的取值可以为2、3、4或者5，预设时长的取值可以为10秒、12秒、15秒或者20秒，当然，第一时间间隔、N，以及预设时长的取值并不局限于此，在此不再一一列举。另外，用于提示站在智能机器人后方的提示信息可以为语音提示、文字提示等。

这里，第二对象特征信息与第一对象特征信息可以均为面部特征信息，那么，第二对象特征信息与第一对象特征信息匹配可以是指：第二对象特征信息与第一对象特征信息的相似度大于预设相似度，这时，存在具有第二对象特征信息的对象的图像可以认为是服务对象的图像。具体地，预设相似度可以为70％、80％、90％等，在此不再一一列举。

需要说明的是，由于智能机器人按照设定的第一时间间隔，进行第一图像的采集，智能机器人能够得到多帧第一图像。在每得到1帧第一图像之后，智能机器人均可以判断第一图像中是否存在具有第二对象特征信息的对象。如果针对连续N帧第一图像的判断结果均为不存在，这说明智能机器人连续N帧均未检测到服务对象，服务对象很可能不再跟随智能机器人了。

为了准确地确定出服务对象是否不再跟随服务对象了，智能机器人可以进行语音播报，以提示服务对象站在智能机器人后方，之后，智能机器人可以继续判断第一图像中是否存在具有第二对象特征信息的对象。如果输出提示信息之后的预设时长内，针对各第一图像的判断结果仍为不存在，智能机器人可以判定服务对象处于脱离跟随状态。

当然，在出现智能机器人连续N帧均未检测到服务对象的情况时，智能机器人也可以不输出提示信息，而直接判定服务对象处于脱离跟随状态，这也是可行的。

可见，本实施例中，基于第一图像和第一对象特征信息，能够非常便捷地确定出服务对象是否处于脱离跟随状态。

需要说明的是，当步骤103采用上述的第二种实现形式时，智能机器人可以包括后置深度摄像头。这里，后置深度摄像头可以位于智能机器人的背面。

采集第一图像，包括：

按照设定的第二时间间隔，调用后置深度摄像头采集第一图像；

根据第一图像，识别服务对象的状态信息，包括：

根据各第一图像，确定服务对象与智能机器人的距离的变化信息；

根据变化信息，确定智能机器人是否处于减速状态或停步状态。

这里，第二时间间隔的取值可以为0.5秒、1秒或者2秒，当然，第二时间间隔的取值并不局限于此，在此不再一一列举。另外，第二时间间隔的取值与第一时间间隔的取值可以相同，也可以不同。

需要说明的是，由于智能机器人按照设定的第二时间间隔，进行第一图像的采集，智能机器人能够得到多帧第一图像。在每得到1帧第一图像之后，智能机器人可以利用视差原理，计算服务对象与智能机器人的距离，这样，根据多帧第一图像，能够计算出对应的多个距离，根据多个距离可计算距离的变化信息，并进一步确定智能机器人是否处于减速状态或停步状态。

具体地，假设服务对象正常跟随智能机器人的情况下，服务对象和智能机器人的行进速度均为V，且智能机器人共采集了5帧第一图像，按照采集时间由早至晚的顺序，这5帧第一图像可以分别为P1、P2、P3、P4和P5。那么，利用视差原理，可以根据P1，计算服务对象与智能机器人的距离S1；根据P2，计算服务对象与智能机器人的距离S2；根据P3，计算服务对象与智能机器人的距离S3；根据P4，计算服务对象与智能机器人的距离S4；根据P5，计算服务对象与智能机器人的距离S5。接下来，可以将S1至S5相互之间进行比较，以确定服务对象与智能机器人的距离的变化信息。

需要说明的是，在服务对象正常跟随智能机器人的情况下，服务对象与智能机器人之间的距离应当是基本保持不变的。假设S1至S5依次增大，可以认为服务对象与智能机器人的距离在逐渐增大，那么，可以确定智能机器人处于减速状态或停步状态；假设S1至S5均相等，可以认为服务对象与智能机器人的距离不变，那么，可以确定智能机器人未处于减速状态或停步状态。

可见，本实施例中，基于后置深度摄像头，能够非常便捷地确定出智能机器人是否处于减速状态或停步状态。

可选地，智能机器人包括前置摄像头和后置摄像头，第一图像为调用后置摄像头采集的。这里，智能机器人的前置摄像头和后置摄像头可以均为深度摄像头，前置摄像头可以位于智能机器人的正面，后置摄像头可以位于智能机器人的背面。

在导航模式下，采集第一图像之前，该方法还包括：

在进入导航模式之前，调用前置摄像头采集服务对象的第三图像，并根据第三图像，获得服务对象的第三对象特征信息；

若智能机器人的导航功能被触发，调用后置摄像头采集第四图像；

若第四图像中存在具有第四对象特征信息的对象，进入导航模式；否则，输出用于提示站在智能机器人后方的提示信息；

其中，第四对象特征信息与第三对象特征信息匹配。

这里，第三对象特征信息与第四对象特征信息可以均为面部特征信息，那么，第三对象特征信息与第四对象特征信息匹配可以是指：第三对象特征信息与第四对象特征信息的相似度大于预设相似度，这时，存在具有第四对象特征信息的对象的图像可以认为是服务对象的图像。具体地，预设相似度可以为70％、80％、90％等，在此不再一一列举。

本实施例中，智能机器人正面可以安装有障碍物检测雷达。当通过障碍物检测雷达检测到有障碍物靠近时，智能机器人可以启动前置摄像头，以通过检测前置摄像头范围内是否有人脸确定是否有用户靠近智能机器人。

如果确实有用户靠近，智能机器人可以启动打招呼流程，并开始引导用户。如果用户开始与智能机器人进行交互(例如进行语音交互)，该用户可以作为智能机器人的服务对象，智能机器人可以调用前置摄像头采集第三图像，并对第三图像进行图像分析，以获得并存储服务对象的第三对象特征信息；其中，第三对象特征信息中可以包括服务对象的面部特征信息。

如果在服务对象与智能机器人的交互过程中，用户触发了智能机器人的导航功能，智能机器人可以转身，并在转身过程中启动后置摄像头，以通过后置摄像头采集第四图像。之后，智能机器人可以判断第四图像中是否存在具有第四对象特征信息的对象；其中，第四对象特征信息与第三对象特征信息匹配。

如果判断结果为不存在，智能机器人可以进行语音播报，以提示服务对象站到智能机器人正后方准备开始导航。在进行语音播报后，如果服务对象站到了智能机器人正后方，则可以进入导航模式。

在导航过程中，智能机器人可以定时进行第一图像的采集，以确定服务对象是否一直跟随，以及检测服务对象与智能机器人的距离的变化信息，从而确定服务对象是否放慢速度或暂停。具体地，在服务对象放慢速度或暂停的情况下，智能机器人可以暂停，并语音播报提示服务对象正在等待，当服务对象再次接近智能机器人时，智能机器人可以继续进行导航，以使得服务对象能够顺利达到目的位置；在后置摄像头采集的连续三帧第一图像未检测到服务对象的情况下，智能机器人可以语音播报提示服务对象站到智能机器人正后方，如果播报10秒内仍未检测到服务对象，则默认此次导航结束，智能机器人切换为空闲状态。

可见，本实施例中，在导航功能被触发的情况下，智能机器人并不会自顾自的开始行进，而是结合采集的图像，确定服务对象是否真正具备开始走的状态，只有在确定结果为是的情况下，智能机器人才会进入导航状态并提供导航服务，这样，本实施例能够节约智能机器人的资源消耗和功耗，同时改善用户的使用体验。

下面结合图2，以一个具体的例子，对本实施例的具体实施过程进行详细说明。

首先，当有用户靠近智能机器人时，智能机器人开始服务，例如与用户进行语音交互，此时，该用户可以作为服务对象。接下来，智能机器人可以调用前置摄像头采集第三图像，并根据第三图像进行人脸识别+人体识别，以得到服务对象的第三对象特征信息。

在导航功能被触发的情况下，这说明服务对象存在导航意图，智能机器人可以进入准备导航状态，并转身准备导航。另外，智能机器人可以调用后置摄像头采集第四图像，并识别第四图像中的对象与第三图像中的对象是否为同一人。如果是同一人，可以输出导航开始语音提示并开始导航；如果识别结果为否，可以通过语音提示用户跟随。

在导航进行中，可以基于后置摄像头，识别跟随智能机器人的对象与服务对象是否为同一人，还可以识别跟随智能机器人的对象与智能机器人的距离是否超过距离阈值。在这两个确定结果均为是的情况下，可以停顿等待。

最后，在引导服务对象到达目的位置后，可以结束导航服务。

综上，与现有技术相比，本实施例能够有效地改善智能机器人在提供导航服务时的服务效果。

参见图3，图中示出了本发明实施例提供的导航处理装置300的结构框图。如图3所示，导航处理装置300应用于智能机器人，导航处理装置300包括：

采集模块301，用于在导航模式下，采集第一图像；

识别模块302，用于根据第一图像，识别服务对象的状态信息；

执行模块303，用于根据状态信息，执行相应的导航处理操作。

可选地，执行模块303，具体用于：

若状态信息表征服务对象处于脱离跟随状态，由引导服务状态切换为空闲状态；否则，保持引导服务状态。

可选地，智能机器人包括前置摄像头和后置摄像头，第一图像为调用后置摄像头采集的；

导航处理装置300还包括：

第一处理模块，用于在导航模式下，采集第一图像之前，在进入导航模式之前，调用前置摄像头采集服务对象的第二图像，并根据第二图像，获得服务对象的第一对象特征信息；

识别模块302，具体用于：

根据第一图像和第一对象特征信息，识别服务对象是否处于脱离跟随状态。

可选地，采集模块301，具体用于：

按照设定的第一时间间隔，调用后置摄像头采集第一图像；

识别模块302，包括：

输出单元，用于若连续N帧第一图像中不存在具有第二对象特征信息的对象，输出用于提示站在智能机器人后方的提示信息；

第一确定单元，用于在输出提示信息之后的预设时长内，若各第一图像中仍不存在具有第二对象特征信息的对象，确定服务对象处于脱离跟随状态；

其中，N为大于或等于2的整数，第二对象特征信息与第一对象特征信息匹配。

可选地，执行模块303，具体用于：

若状态信息表征服务对象处于减速状态或停步状态，由引导服务状态切换为等待状态，并输出等待提示信息；否则，保持引导服务状态。

可选地，智能机器人包括后置深度摄像头；

采集模块301，具体用于：

按照设定的第二时间间隔，调用后置深度摄像头采集第一图像；

识别模块302，包括：

第二确定单元，用于根据各第一图像，确定服务对象与智能机器人的距离的变化信息；

第三确定单元，用于根据变化信息，确定智能机器人是否处于减速状态或停步状态。

可选地，智能机器人包括前置摄像头和后置摄像头，第一图像为调用后置摄像头采集的；

导航处理装置300还包括：

第二处理模块，用于在导航模式下，采集第一图像之前，在进入导航模式之前，调用前置摄像头采集服务对象的第三图像，并根据第三图像，获得服务对象的第三对象特征信息；

调用模块，用于若智能机器人的导航功能被触发，调用后置摄像头采集第四图像；

第三处理模块，用于若第四图像中存在具有第四对象特征信息的对象，进入导航模式；否则，输出用于提示站在智能机器人后方的提示信息；

其中，第四对象特征信息与第三对象特征信息匹配。

本发明实施例中，在导航模式下，智能机器人可以根据采集的第一图像，识别服务对象的状态信息，并根据状态信息，执行相应的导航处理操作。可见，本发明实施例中，在提供导航服务时，智能机器人不是以完全固定的策略为用户服务的，智能机器人使用的策略可以根据服务对象的实际状态进行灵活地调整，因此，与现有技术相比，本发明实施例能够有效地改善智能机器人在提供导航服务时的服务效果。

参见图4，图中示出了本发明实施例提供的智能机器人400的结构示意图。如图4所示，智能机器人400包括：处理器401、存储器403、用户接口404和总线接口。

处理器401，用于读取存储器403中的程序，执行下列过程：

在导航模式下，采集第一图像；

根据第一图像，识别服务对象的状态信息；

根据状态信息，执行相应的导航处理操作。

在图4中，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器401代表的一个或多个处理器和存储器403代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如***设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。针对不同的用户设备，用户接口404还可以是能够外接内接需要设备的接口，连接的设备包括但不限于小键盘、显示器、扬声器、麦克风、操纵杆等。

处理器401负责管理总线架构和通常的处理，存储器403可以存储处理器401在执行操作时所使用的数据。

可选地，处理器401，具体用于：

若状态信息表征服务对象处于脱离跟随状态，由引导服务状态切换为空闲状态；否则，保持引导服务状态。

可选地，智能机器人包括前置摄像头和后置摄像头，第一图像为调用后置摄像头采集的；

处理器401，还用于：

在导航模式下，采集第一图像之前，在进入导航模式之前，调用前置摄像头采集服务对象的第二图像，并根据第二图像，获得服务对象的第一对象特征信息；

处理器401，具体用于：

根据第一图像和第一对象特征信息，识别服务对象是否处于脱离跟随状态。

可选地，处理器401，具体用于：

按照设定的第一时间间隔，调用后置摄像头采集第一图像；

若连续N帧第一图像中不存在具有第二对象特征信息的对象，输出用于提示站在智能机器人后方的提示信息；

在输出提示信息之后的预设时长内，若各第一图像中仍不存在具有第二对象特征信息的对象，确定服务对象处于脱离跟随状态；

其中，N为大于或等于2的整数，第二对象特征信息与第一对象特征信息匹配。

可选地，处理器401，具体用于：

若状态信息表征服务对象处于减速状态或停步状态，由引导服务状态切换为等待状态，并输出等待提示信息；否则，保持引导服务状态。

可选地，智能机器人包括后置深度摄像头；

处理器401，具体用于：

按照设定的第二时间间隔，调用后置深度摄像头采集第一图像；

根据各第一图像，确定服务对象与智能机器人的距离的变化信息；

根据变化信息，确定智能机器人是否处于减速状态或停步状态。

可选地，智能机器人包括前置摄像头和后置摄像头，第一图像为调用后置摄像头采集的；

处理器401，还用于：

在导航模式下，采集第一图像之前，在进入导航模式之前，调用前置摄像头采集服务对象的第三图像，并根据第三图像，获得服务对象的第三对象特征信息；

若智能机器人的导航功能被触发，调用后置摄像头采集第四图像；

若第四图像中存在具有第四对象特征信息的对象，进入导航模式；否则，输出用于提示站在智能机器人后方的提示信息；

其中，第四对象特征信息与第三对象特征信息匹配。

本发明实施例中，在导航模式下，智能机器人400可以根据采集的第一图像，识别服务对象的状态信息，并根据状态信息，执行相应的导航处理操作。可见，本发明实施例中，在提供导航服务时，智能机器人400不是以完全固定的策略为用户服务的，智能机器人400使用的策略可以根据服务对象的实际状态进行灵活地调整，因此，与现有技术相比，本发明实施例能够有效地改善智能机器人400在提供导航服务时的服务效果。

优选地，本发明实施例还提供一种智能机器人，包括处理器401，存储器403，存储在存储器403上并可在所述处理器401上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器401执行时实现上述导航处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述导航处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。

Claims (16)

1.一种导航处理方法，其特征在于，应用于智能机器人，所述方法包括：

在导航模式下，采集第一图像；

根据所述第一图像，识别服务对象的状态信息；

根据所述状态信息，执行相应的导航处理操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述状态信息，执行相应的导航处理操作，包括：

若所述状态信息表征所述服务对象处于脱离跟随状态，由引导服务状态切换为空闲状态；否则，保持引导服务状态。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述智能机器人包括前置摄像头和后置摄像头，所述第一图像为调用所述后置摄像头采集的；

所述在导航模式下，采集第一图像之前，所述方法还包括：

在进入导航模式之前，调用所述前置摄像头采集服务对象的第二图像，并根据所述第二图像，获得所述服务对象的第一对象特征信息；

所述根据所述第一图像，识别服务对象的状态信息，包括：

根据所述第一图像和所述第一对象特征信息，识别服务对象是否处于脱离跟随状态。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述采集第一图像，包括：

按照设定的第一时间间隔，调用所述后置摄像头采集第一图像；

所述根据所述第一图像和所述第一对象特征信息，识别服务对象是否处于脱离跟随状态，包括：

若连续N帧所述第一图像中不存在具有第二对象特征信息的对象，输出用于提示站在所述智能机器人后方的提示信息；

在输出提示信息之后的预设时长内，若各所述第一图像中仍不存在具有所述第二对象特征信息的对象，确定所述服务对象处于脱离跟随状态；

其中，N为大于或等于2的整数，所述第二对象特征信息与所述第一对象特征信息匹配。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述状态信息，执行相应的导航处理操作，包括：

若所述状态信息表征所述服务对象处于减速状态或停步状态，由引导服务状态切换为等待状态，并输出等待提示信息；否则，保持引导服务状态。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述智能机器人包括后置深度摄像头；

所述采集第一图像，包括：

按照设定的第二时间间隔，调用所述后置深度摄像头采集第一图像；

所述根据所述第一图像，识别服务对象的状态信息，包括：

根据各所述第一图像，确定服务对象与所述智能机器人的距离的变化信息；

根据所述变化信息，确定所述智能机器人是否处于减速状态或停步状态。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能机器人包括前置摄像头和后置摄像头，所述第一图像为调用所述后置摄像头采集的；

所述在导航模式下，采集第一图像之前，所述方法还包括：

在进入导航模式之前，调用所述前置摄像头采集服务对象的第三图像，并根据所述第三图像，获得所述服务对象的第三对象特征信息；

若所述智能机器人的导航功能被触发，调用所述后置摄像头采集第四图像；

若所述第四图像中存在具有第四对象特征信息的对象，进入导航模式；否则，输出用于提示站在所述智能机器人后方的提示信息；

其中，所述第四对象特征信息与所述第三对象特征信息匹配。

8.一种导航处理装置，其特征在于，应用于智能机器人，所述装置包括：

采集模块，用于在导航模式下，采集第一图像；

识别模块，用于根据所述第一图像，识别服务对象的状态信息；

执行模块，用于根据所述状态信息，执行相应的导航处理操作。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述执行模块，具体用于：

若所述状态信息表征所述服务对象处于脱离跟随状态，由引导服务状态切换为空闲状态；否则，保持引导服务状态。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述智能机器人包括前置摄像头和后置摄像头，所述第一图像为调用所述后置摄像头采集的；

所述装置还包括：

第一处理模块，用于在导航模式下，采集第一图像之前，在进入导航模式之前，调用所述前置摄像头采集服务对象的第二图像，并根据所述第二图像，获得所述服务对象的第一对象特征信息；

所述识别模块，具体用于：

根据所述第一图像和所述第一对象特征信息，识别服务对象是否处于脱离跟随状态。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，

所述采集模块，具体用于：

按照设定的第一时间间隔，调用所述后置摄像头采集第一图像；

所述识别模块，包括：

输出单元，用于若连续N帧所述第一图像中不存在具有第二对象特征信息的对象，输出用于提示站在所述智能机器人后方的提示信息；

第一确定单元，用于在输出提示信息之后的预设时长内，若各所述第一图像中仍不存在具有所述第二对象特征信息的对象，确定所述服务对象处于脱离跟随状态；

其中，N为大于或等于2的整数，所述第二对象特征信息与所述第一对象特征信息匹配。

12.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述执行模块，具体用于：

若所述状态信息表征所述服务对象处于减速状态或停步状态，由引导服务状态切换为等待状态，并输出等待提示信息；否则，保持引导服务状态。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述智能机器人包括后置深度摄像头；

所述采集模块，具体用于：

按照设定的第二时间间隔，调用所述后置深度摄像头采集第一图像；

所述识别模块，包括：

第二确定单元，用于根据各所述第一图像，确定服务对象与所述智能机器人的距离的变化信息；

第三确定单元，用于根据所述变化信息，确定所述智能机器人是否处于减速状态或停步状态。

14.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述智能机器人包括前置摄像头和后置摄像头，所述第一图像为调用所述后置摄像头采集的；

所述装置还包括：

第二处理模块，用于在导航模式下，采集第一图像之前，在进入导航模式之前，调用所述前置摄像头采集服务对象的第三图像，并根据所述第三图像，获得所述服务对象的第三对象特征信息；

调用模块，用于若所述智能机器人的导航功能被触发，调用所述后置摄像头采集第四图像；

第三处理模块，用于若所述第四图像中存在具有第四对象特征信息的对象，进入导航模式；否则，输出用于提示站在所述智能机器人后方的提示信息；

其中，所述第四对象特征信息与所述第三对象特征信息匹配。

15.一种智能机器人，其特征在于，包括处理器，存储器，存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的导航处理方法的步骤。

16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的导航处理方法的步骤。