【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】一种障碍物检测方法、设备、可移动平台及存储介质
本专利技术涉及控制
,尤其涉及一种障碍物检测方法、设备、可移动平台及存储介质。
技术介绍
目前,随着无人车、运动机器人等可移动平台的发展,可移动平台在移动过程中的安全性越来越受到关注,其中,对于障碍物的检测显得尤为重要。以运动机器人为例,对于运动机器人,目前通常可以采用射线查询的方式进行运动路径上的障碍检测。该方法在机器人和待查询位置之间建立一条射线,从运动机器人所在位置出发,通过在点云中检索并计数位于射线周围一定半径范围内的点数量,从而判断该通路上是否有障碍存在。然而,这类查询方法往往具有计算效率低、准确性较低的缺陷,从而导致可移动平台在移动过程中的安全性较低。因此,如何更有好地提高可移动平台的安全性具有十分重要的意义。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种障碍物检测方法、设备、可移动平台及存储介质,可以提高障碍物检测效率、降低复杂度。第一方面,本专利技术实施例提供了一种障碍物检测方法,应用于可移动平台,所述方法包括:获取所述可移动平台所处周围环境对应的第一点云;根据所述可移动平台的尺寸信息,对所述第一点云进行过滤以得到第二点云;将所述第二点云投影至二维平面,得到至少一个投影图像;根据所述至少一个投影图像,确定所述可移动平台所处周围环境的障碍物信息。第二方面,本专利技术实施例提供了一种障碍物检测设备,包括存储器和处理器;所述存储器,用于存储程序指令;所述处理器,用于调 ...
【技术保护点】
1.一种障碍物检测方法,其特征在于,应用于可移动平台,所述方法包括:/n获取所述可移动平台所处周围环境对应的第一点云;/n根据所述可移动平台的尺寸信息,对所述第一点云进行过滤以得到第二点云;/n将所述第二点云投影至二维平面,得到至少一个投影图像;/n根据所述至少一个投影图像,确定所述可移动平台所处周围环境的障碍物信息。/n
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种障碍物检测方法,其特征在于,应用于可移动平台,所述方法包括:
获取所述可移动平台所处周围环境对应的第一点云;
根据所述可移动平台的尺寸信息,对所述第一点云进行过滤以得到第二点云;
将所述第二点云投影至二维平面,得到至少一个投影图像;
根据所述至少一个投影图像,确定所述可移动平台所处周围环境的障碍物信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述尺寸信息包括所述可移动平台的高度和/或安全跨越高度,所述根据所述可移动平台的尺寸信息,对所述第一点云进行过滤以得到第二点云,包括:
根据所述可移动平台的高度和/或安全跨越高度,对所述第一点云进行过滤以得到第二点云。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述二维平面包括水平面,所述将所述第二点云投影至二维平面,得到至少一个投影图像,包括:
将所述第二点云投影至水平面,得到至少一个投影图像。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述投影图像,确定所述可移动平台所处周围环境的障碍物信息,包括:
将所述投影图像划分为多个栅格区域;
根据每个栅格区域中的点云,确定所述每个栅格区域是否为障碍物区域。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述将所述投影图像划分为多个栅格区域,包括:
获取所述可移动平台的类型;
根据所述可移动平台的类型,确定所述多个栅格区域的位置。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述可移动平台的类型包括全向运动机器人;所述根据所述可移动平台的类型,确定所述多个栅格区域的位置,包括:
获取所述全向运动机器人的当前位置;
以所述全向运动机器人的当前位置为几何中心,确定所述多个栅格区域的位置。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述可移动平台的类型包括非全向运动机器人;所述根据所述可移动平台的类型,确定所述多个栅格区域的位置,包括:
获取所述非全向运动机器人的当前位置;
以所述非全向运动机器人的当前位置为边界点,确定所述多个栅格区域的位置。
8.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述将所述投影图像划分为多个栅格区域,包括:
获取所述可移动平台的尺寸;
根据所述可移动平台的尺寸,确定所述多个栅格区域中每个栅格区域的尺寸。
9.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据每个栅格区域中的点云,确定所述每个栅格区域是否为障碍物区域,包括:
获取所述每个栅格区域中点云的数量;
当所述点云的数量大于预设数量阈值时,则确定所述栅格区域为障碍物区域。
10.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据每个栅格区域中的点云,确定所述每个栅格区域是否为障碍物区域,包括:
获取所述每个栅格区域中点云的数量和深度信息;
根据所述点云的数量和深度信息,确定所述栅格区域是否为障碍物区域。
11.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,所述根据所述点云的数量和深度信息,确定所述栅格区域是否为障碍物区域,包括:
根据所述点云的深度信息,确定所述每个栅格区域中每个点云的投票信息;
根据所述点云的数量和所述投票信息,确定所述每个栅格区域的评价参数;
将所述评价参数与预设参数进行比较,确定所述评价参数大于所述预设参数的栅格区域为所述障碍物区域。
12.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述栅格区域包括障碍物区域、空闲区域、未知区域中的任意一种或多种。
13.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述可移动平台所处周围环境对应的第一点云,包括:
通过激光雷达获取所述可移动平台所处周围环境对应的第一点云。
14.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述可移动平台所处周围环境对应的第一点云,包括:
通过摄像头获取所述可移动平台所处周围环境对应的第一点云。
15.根据权利要求14所述的方法,其特征在于,所述通过摄像头获取所述可移动平台所处周围环境对应的第一点云,包括:
基于预设转换矩阵将所述摄像头获取的点云转换到世界坐标系中,得到所述可移动平台所处周围环境对应的第一点云;
其中,所述预设转换矩阵包括内参矩阵和外参矩阵,所述外参矩阵包括旋转矩阵和/或平移向量。
16.一种障碍物检测设备,其特征在于,包括存储器和处理器;
所述存储器,用于存储程序指令;
所述处理器,用于调用所述程序指令,当所述程序指令被执行时,用于执行以下操作:
获取所述可移动平台所处周围环境对应的第一点云;
根据所述可移动平台的尺寸信息,对所述第一点云进行过滤以得到第二点云;
将所述第二点云投影至二维平面,得到至少一个投影图像;
根据所述至少一个投影图像,确定所述可移动平台所处周围环境的障碍物信息。
17.根据权利要求16所述的设备,其特征在于,所述尺寸信息包括所述可移动平台的高度和/或安...
【专利技术属性】
技术研发人员:关雁铭,
申请(专利权)人:深圳市大疆创新科技有限公司,
类型:发明
国别省市:广东;44
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。