一种深度摄像头避障的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种利用深度摄像头避障的方法，包括步骤：当多角度虚拟平面接触障碍物时，获取所述多角度虚拟平面上的障碍物坐标；将所述障碍物坐标映射到所述摄像头高度所在水平平面上，生成映射坐标；利用所述映射坐标的数据取代摄像头高度所在水平平面上原来的该坐标上的坐标的数据，生成新避障地图。本发明专利技术还公开了一种利用深度摄像头避障的装置。本发明专利技术提出一种利用深度摄像头避障的方法和装置解决了目前现有技术中机器人避障时雷达或传感器的障碍识别范围局限于传感器所在平面，当障碍物高度低于雷达或传感器所在平面时无法进行有效识别的问题，提高了对空间里不同高度障碍的避障识别能力。

Method and device for avoiding obstacle of depth camera

The invention discloses a method, using the depth camera obstacle avoidance includes the steps of: when the multi angle virtual plane contact obstacle, the obstacle coordinates obtained by the multi angle virtual plane; the obstacle coordinates to the camera height where the horizontal plane, the mapping coordinates; coordinate data substitution the coordinates on the original camera height where the horizontal plane using the mapping coordinate data, generate a new obstacle map. The invention also discloses a device for avoiding obstacle by using a depth camera. The invention provides a method and apparatus for the use of depth camera to solve obstacle avoidance obstacle recognition range of radar sensor or the robot obstacle avoidance in the prior art are confined to the plane of the sensor, unable to effectively identify problems when the obstacle height below the radar or sensor plane, improve the recognition ability of space obstacle avoidance different height obstacles.

【技术实现步骤摘要】
一种深度摄像头避障的方法及装置
本专利技术涉及机器人避障算法，尤其涉及一种深度摄像头避障的方法及装置。
技术介绍
避障是对于外界的阻碍到物体的运动方向所作出各种躲避障碍的动作，并继续前行的动作，这个过程就是避障。应用在机器人，机器小车，四旋翼飞机等。目前机器人的避障主要靠的是摄像头或者是激光雷达，而使用摄像头的处理方式实际上是模拟雷达的处理方式。使用激光雷达壁障依靠的主要是雷达扫描的水平平面点阵用以生成平面地图，而使用立体摄像头，也是取相对于摄像头所在同一高度的一个平面的深度数据来生成平面地图，所以本质上使用这两种传感器避障能识别到位于传感器材同一高度的障碍物。目前普遍在应用的利用深度摄像头的处理方法是把深度摄像头模拟成为激光雷达的点阵，一般激光雷达扫描范围只能局限于它所在的平面，这就容易导致如有障碍物突然进入到机器人的行进路径当中，而且障碍物的高度低于雷达所扫描的平面的高度，使得机器人无法识别障碍物，从而会有相撞的可能。上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种深度摄像头避障的方法及装置，旨在解决目前现有技术中机器人避障时雷达或传感器的障碍识别范围局限于传感器所在平面，当障碍物高度低于雷达或传感器所在平面时无法进行有效识别的问题。为实现上述目的，本专利技术提供的一种深度摄像头避障的方法，包括步骤：当多角度虚拟平面接触障碍物时，获取所述多角度虚拟平面上的障碍物坐标；将所述障碍物坐标映射到所述摄像头高度所在水平平面上，生成映射坐标；利用所述映射坐标的数据取代摄像头高度所在水平平面上原来的该坐标上的坐标的数据，生成新避障地图。优选地，所述当多角度虚拟平面接触障碍物时，获取所述多角度虚拟平面上的障碍物坐标之前，还包括：预设包括摄像头高度所在水平平面在内的若干多角度虚拟平面数据。优选地，所述预设包括摄像头高度所在水平平面在内的若干多角度虚拟平面数据包括：设置摄像头高度所在水平平面的多角度虚拟平面，为0°多角度虚拟平面；设置与所述0°多角度虚拟平面的夹角为22.5°、11°、-11°和-22.5°四个角度数据的多角度虚拟平面。优选地，所述将所述障碍物坐标映射到所述摄像头高度所在水平平面上，生成映射坐标包括：获取摄像头原点坐标；获取所述障碍物坐标所在所述多角度虚拟平面与所述0°多角度虚拟平面的夹角的角度数据；通过所述障碍物坐标、所述摄像头原点坐标，以及所述角度数据计算得出映射坐标。优选地，所述障碍物坐标利用所述摄像头所在坐标和多角度虚拟平面的角度数据计算得出映射坐标包括：设定所述摄像头原点坐标为X1、Y1、Z1，所述障碍物坐标为X2、Y2、Z2，所述多角度虚拟平面的角度数据为α，所述映射坐标为X3、Y3、Z3；通过公式计算得出所述映射坐标：X3＝X2×cos|α|，Y3＝Y2，Z3＝Z1。为解决上述问题，本申请还提供一种利用深度摄像头避障的装置，包括获取模块、映射模块和替换模块；所述获取模块，用于当多角度虚拟平面接触障碍物时，获取所述多角度虚拟平面上的障碍物坐标；所述映射模块，用于将所述障碍物坐标映射到所述摄像头高度所在水平平面上，生成映射坐标；所述替换模块，用于利用所述映射坐标的数据取代摄像头高度所在水平平面上原来的该坐标上的坐标的数据，生成新避障地图。优选地，还包括：设置模块；所述设置模块，用于预设包括摄像头高度所在水平平面在内的若干多角度虚拟平面数据。优选地，所述设置模块，还用于设置摄像头高度所在水平平面的多角度虚拟平面，为0°多角度虚拟平面；所述设置模块，还用于设置与所述0°多角度虚拟平面的夹角为22.5°、11°、-11°和-22.5°四个角度数据的多角度虚拟平面。优选地，还包括：计算模块；所述获取模块，还用于获取摄像头原点坐标；所述获取模块，还用于获取所述障碍物坐标所在所述多角度虚拟平面与所述0°多角度虚拟平面的夹角的角度数据；所述计算模块，用于通过所述障碍物坐标、所述摄像头原点坐标，以及所述角度数据计算得出映射坐标。优选地，所述设置模块，还用于设定所述摄像头原点坐标为X1、Y1、Z1，所述障碍物坐标为X2、Y2、Z2，所述多角度虚拟平面的角度数据为α，所述映射坐标为X3、Y3、Z3；所述计算模块，还用于通过公式计算得出所述映射坐标：X3＝X2×cos|α|，Y3＝Y2，Z3＝Z1。本专利技术提出一种利用深度摄像头避障的方法和装置，通过多角度虚拟平面对障碍物进行扫描，当碰到障碍物时返回障碍物坐标数据，并映射到水平平面生成映射坐标，从而进一步更新避障地图，解决了目前现有技术中机器人避障时雷达或传感器的障碍识别范围局限于传感器所在平面，当障碍物高度低于雷达或传感器所在平面时无法进行有效识别的问题，提高了对空间里不同高度障碍的避障识别能力。附图说明图1为本专利技术利用深度摄像头避障的方法的第一实施例的流程示意图；图2为本专利技术利用深度摄像头避障的方法的第二实施例的流程示意图；图3为本专利技术利用深度摄像头避障的方法的第三实施例的流程示意图；图4为本专利技术利用深度摄像头避障的方法的第四实施例的流程示意图；图5为本专利技术利用深度摄像头避障的方法的第五实施例的流程示意图；图6为本专利技术利用深度摄像头避障的装置的第一实施例的功能模块示意图；图7为本专利技术利用深度摄像头避障的装置的第二实施例的功能模块示意图；图8为本专利技术利用深度摄像头避障的装置的第三实施例的功能模块示意图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术提供的一种利用深度摄像头避障的方法。参照图1，图1为本专利技术利用深度摄像头避障的方法的第一实施例的流程示意图。步骤S100，当多角度虚拟平面接触障碍物时，获取所述多角度虚拟平面上的障碍物坐标；上述，多角度虚拟平面为由摄像头为基点，并与摄像头所在水平平面行程一定夹角角度的虚拟平面，通过多个多角度虚拟平面对三维空间内一定范围的障碍物进行扫描，当某一平面内接触到障碍物时，返回数据，即代表该位置存在障碍物，获取障碍物所在坐标点或所在坐标群并进行计算。多角度虚拟平面可应用于可移动机器人、无人机等多种需要自动避障的自动化设备中。步骤S200，将所述障碍物坐标映射到所述摄像头高度所在水平平面上，生成映射坐标；上述，将不同多角度虚拟平面上的障碍物坐标映射到摄像头高度所在水平平面上，进一步的可将不同空间位置的点降维度到二维中，形成2D的障碍物地图。步骤S300，利用所述映射坐标的数据取代摄像头高度所在水平平面上原来的该坐标上的坐标的数据，生成新避障地图。对当前地图通过新获取到的映射坐标进行更新，用映射坐标覆盖或改写当前原坐标，标记出障碍物点位置或障碍物群的位置，进一步的让机器人进入避让程序。在本实施例中，提出一种利用深度摄像头避障的方法，通过多角度虚拟平面对障碍物进行扫描，当碰到障碍物时返回障碍物坐标数据，并映射到水平平面生成映射坐标，从而进一步更新避障地图，解决了目前现有技术中机器人避障时雷达或传感器的障碍识别范围局限于传感器所在平面，当障碍物高度低于雷达或传感器所在平面时无法进行有效识别的问题，提高了对空间里不同高度障碍的避障识别能力。参照图2，图2为本发本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种利用深度摄像头避障的方法，其特征在于，包括步骤：当多角度虚拟平面接触障碍物时，获取所述多角度虚拟平面上的障碍物坐标；将所述障碍物坐标映射到所述摄像头高度所在水平平面上，生成映射坐标；利用所述映射坐标的数据取代摄像头高度所在水平平面上原来的该坐标上的坐标的数据，生成新避障地图。

【技术特征摘要】
1.一种利用深度摄像头避障的方法，其特征在于，包括步骤：当多角度虚拟平面接触障碍物时，获取所述多角度虚拟平面上的障碍物坐标；将所述障碍物坐标映射到所述摄像头高度所在水平平面上，生成映射坐标；利用所述映射坐标的数据取代摄像头高度所在水平平面上原来的该坐标上的坐标的数据，生成新避障地图。2.如权利要求1所述的利用深度摄像头避障的方法，其特征在于，所述当多角度虚拟平面接触障碍物时，获取所述多角度虚拟平面上的障碍物坐标之前，还包括：预设包括摄像头高度所在水平平面在内的若干多角度虚拟平面数据。3.如权利要求2所述的利用深度摄像头避障的方法，其特征在于，所述预设包括摄像头高度所在水平平面在内的若干多角度虚拟平面数据包括：设置摄像头高度所在水平平面的多角度虚拟平面，为0°多角度虚拟平面；设置与所述0°多角度虚拟平面的夹角为22.5°、11°、-11°和-22.5°四个角度数据的多角度虚拟平面。4.如权利要求3所述的利用深度摄像头避障的方法，其特征在于，所述将所述障碍物坐标映射到所述摄像头高度所在水平平面上，生成映射坐标包括：获取摄像头原点坐标；获取所述障碍物坐标所在所述多角度虚拟平面与所述0°多角度虚拟平面的夹角的角度数据；通过所述障碍物坐标、所述摄像头原点坐标，以及所述角度数据计算得出映射坐标。5.如权利要求4所述的利用深度摄像头避障的方法，其特征在于，所述障碍物坐标利用所述摄像头所在坐标和多角度虚拟平面的角度数据计算得出映射坐标包括：设定所述摄像头原点坐标为X1、Y1、Z1，所述障碍物坐标为X2、Y2、Z2，所述多角度虚拟平面的角度数据为α，所述映射坐标为X3、Y3、Z3；通过公式计算得出所述映射坐标：X3＝X2×cos|α|，Y...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈英达，邹选霖，陈卜铭，孙集林，
申请(专利权)人：深圳蓝因机器人科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44