机器人空转识别方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种机器人空转识别方法及装置。该方法包括获取机器人在第一状态和第二状态下的深度视觉图像重合度，并作为判断基准阈值；每隔预设时间读取所述深度视觉图像，并计算该预设时间内轮式编码器的位姿变化；计算相邻两帧图像的重合度，并结合所述判断基准阈值判断机器人的轮子是否空转。本申请解决了机器人轮子空转识别效果不佳的技术问题。通过本申请实现了基于深度视觉图像识别机器人轮子空转。此外，本申请可适用于空转导致的导航出错的室内场景。

Method and Device for Recognition of Robot Rotation

【技术实现步骤摘要】
机器人空转识别方法及装置
本申请涉及机器人室内导航领域，具体而言，涉及一种机器人空转识别方法及装置。
技术介绍
机器人行走时经常遇到需要地面高度不一致的情况，比如进出电梯时、经过地毯时、地面有坎，电梯与地面高度可能不一致。专利技术人发现，目前的由于机器人轮子空转导致的导航出错问题无法得到较好解决。针对相关技术中机器人轮子空转识别效果不佳的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本申请的主要目的在于提供一种机器人空转识别方法及装置，以解决机器人轮子空转识别效果不佳的问题。为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种机器人空转识别方法。根据本申请的机器人空转识别方法包括：获取机器人在第一状态和第二状态下的深度视觉图像重合度，并作为判断基准阈值；每隔预设时间读取所述深度视觉图像，并计算该预设时间内轮式编码器的位姿变化；计算相邻两帧图像的重合度，并结合所述判断基准阈值判断机器人的轮子是否空转。进一步地，每隔预设时间读取所述深度视觉图像，并计算该预设时间内轮式编码器的位姿变化包括：每隔预设时间读取所述深度视觉图像，通过两帧深度视觉图像的匹配；如果相邻两帧图像大部分差异小，且机器人轮式里程计变化较大，则轮子空转。进一步地，获取机器人在第一状态和第二状态下的深度视觉图像重合度，并作为判断基准阈值包括：获取机器人在保持不动不动时的深度视觉图像，作为第一状态；获取机器人在小幅度上下晃动时的深度视觉图像，作为第二状态；测试在第一状态和第二状态下的深度视觉图像的重合度，并将所述重合度作为机器人不动的阈值。进一步地，获取机器人在第一状态和第二状态下的深度视觉图像重合度，并作为判断基准阈值之前，还包括：采用预先配置深度视觉相机的机器人。进一步地，计算相邻两帧图像的重合度，并结合所述判断基准阈值判断机器人的轮子是否空转之后，还包括：向所述机器人发送轮子停止转动的控制命令，并且在所述轮子停止转动后，计算当前空转时间段内轮子转动距离；根据所述轮子转动距离，在当前机器人位置基础上扣除该距离；将所述机器人位置重置后继续执行命令恢复到正常运行状态。为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种机器人空转识别装置。根据本申请的机器人空转识别装置包括：第一获取模块，用于获取机器人在第一状态和第二状态下的深度视觉图像重合度，并作为判断基准阈值；第二获取模块，用于每隔预设时间读取所述深度视觉图像，并计算该预设时间内轮式编码器的位姿变化；计算模块，用于计算相邻两帧图像的重合度，并结合所述判断基准阈值判断机器人的轮子是否空转。进一步地，所述第二获取模块还用于，每隔预设时间读取所述深度视觉图像，通过两帧深度视觉图像的匹配；如果相邻两帧图像大部分差异小，且机器人轮式里程计变化较大，则轮子空转。进一步地，所述第一获取模块还用于，获取机器人在保持不动不动时的深度视觉图像，作为第一状态；获取机器人在小幅度上下晃动时的深度视觉图像，作为第二状态；测试在第一状态和第二状态下的深度视觉图像的重合度，并将所述重合度作为机器人不动的阈值。进一步地，装置还包括：校正模块，还用于向所述机器人发送轮子停止转动的控制命令，并且在所述轮子停止转动后，计算当前空转时间段内轮子转动距离；根据所述轮子转动距离，在当前机器人位置基础上扣除该距离；将所述机器人位置重置后继续执行命令恢复到正常运行状态。在本申请实施例中机器人空转识别方法及装置，采用获取机器人在第一状态和第二状态下的深度视觉图像重合度，并作为判断基准阈值的方式，通过每隔预设时间读取所述深度视觉图像，并计算该预设时间内轮式编码器的位姿变化，达到了计算相邻两帧图像的重合度，并结合所述判断基准阈值判断机器人的轮子是否空转的目的，从而实现了基于深度视觉图像识别机器人轮子空转的技术效果，进而解决了机器人轮子空转识别效果不佳的技术问题。附图说明构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1是根据本申请第一实施例中的机器人空转识别方法流程示意图；图2是根据本申请第二实施例中的机器人空转识别方法流程示意图；图3是根据本申请第三实施例中的机器人空转识别方法流程示意图；图4是根据本申请第四实施例中的机器人空转识别方法流程示意图；图5是根据本申请第一实施例中的机器人空转识别装置结构示意图；图6是根据本申请第二实施例中的机器人空转识别装置结构示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。在本申请中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“中”、“竖直”、“水平”、“横向”、“纵向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系。这些术语主要是为了更好地描述本申请及其实施例，并非用于限定所指示的装置、元件或组成部分必须具有特定方位，或以特定方位进行构造和操作。并且，上述部分术语除了可以用于表示方位或位置关系以外，还可能用于表示其他含义，例如术语“上”在某些情况下也可能用于表示某种依附关系或连接关系。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解这些术语在本申请中的具体含义。此外，术语“安装”、“设置”、“设有”、“连接”、“相连”、“套接”应做广义理解。例如，可以是固定连接，可拆卸连接，或整体式构造；可以是机械连接，或电连接；可以是直接相连，或者是通过中间媒介间接相连，又或者是两个装置、元件或组成部分之间内部的连通。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。本申请的名词解释：轮式机器人，其导航采取的传感器配置是轮式里程计+激光雷达+IMU，IMU提供方向基准，轮式里程计提供短期的位姿估计，激光雷达在此基础上进行位姿估计的修正。机器人行走时经常遇到需要地面高度不一致的情况，比如进出电梯时、经过地毯时、地面有坎，电梯与地面高度可能不一致。这就需要机器人有一定的过坎能力。不同的机器人过坎能力有差异，而地面高度不一致程度也不同。总会存在机器人不能过坎的情况，此时机器人轮子虽然一直向前转动，但机器人的位置却几乎不动，轮式里程计的位姿估计与真实值偏差较大，传统的激光雷达无法修正大的位姿偏差，机器人的位置误差很快变大，最终导致导航失败。这种机器人轮子向前滚动而实际位置几乎不变的情况，称本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机器人空转识别方法，其特征在于，包括：获取机器人在第一状态和第二状态下的深度视觉图像重合度，并作为判断基准阈值；每隔预设时间读取所述深度视觉图像，并计算该预设时间内轮式编码器的位姿变化；计算相邻两帧图像的重合度，并结合所述判断基准阈值判断机器人的轮子是否空转。

【技术特征摘要】
1.一种机器人空转识别方法，其特征在于，包括：获取机器人在第一状态和第二状态下的深度视觉图像重合度，并作为判断基准阈值；每隔预设时间读取所述深度视觉图像，并计算该预设时间内轮式编码器的位姿变化；计算相邻两帧图像的重合度，并结合所述判断基准阈值判断机器人的轮子是否空转。2.根据权利要求1所述的机器人空转识别方法，其特征在于，每隔预设时间读取所述深度视觉图像，并计算该预设时间内轮式编码器的位姿变化包括：每隔预设时间读取所述深度视觉图像，通过两帧深度视觉图像的匹配；如果相邻两帧图像大部分差异小，且机器人轮式里程计变化较大，则轮子空转。3.根据权利要求1所述的机器人空转识别方法，其特征在于，获取机器人在第一状态和第二状态下的深度视觉图像重合度，并作为判断基准阈值包括：获取机器人在保持不动不动时的深度视觉图像，作为第一状态；获取机器人在小幅度上下晃动时的深度视觉图像，作为第二状态；测试在第一状态和第二状态下的深度视觉图像的重合度，并将所述重合度作为机器人不动的阈值。4.根据权利要求1所述的机器人空转识别方法，其特征在于，获取机器人在第一状态和第二状态下的深度视觉图像重合度，并作为判断基准阈值之前，还包括：采用预先配置深度视觉相机的机器人。5.根据权利要求1所述的机器人空转识别方法，其特征在于，计算相邻两帧图像的重合度，并结合所述判断基准阈值判断机器人的轮子是否空转之后，还包括：向所述机器人发送轮子停止转动的控制命令，并且在所述轮子停止转动...

【专利技术属性】
技术研发人员：支涛，陈绍红，
申请(专利权)人：北京云迹科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11