跌落区域识别的方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种跌落区域识别的方法及装置。该申请的方法包括根据深度摄像头获取机器人前方活动区域对应的深度图像信息，所述活动区域为机器人可检测范围；通过坐标系变换将深度图像信息转换为基于机器人坐标系的三维坐标信息；根据所述三维坐标信息识别活动区域中的跌落区域。本申请解决机器人如何更及时、更准确地识别跌落区域的问题。

Method and Device for Recognition of Drop Zone

【技术实现步骤摘要】
跌落区域识别的方法及装置
本申请涉及机器人
，具体而言，涉及一种跌落区域识别的方法及装置。
技术介绍
随着机器人技术的快速发展，机器人的应用已经越来越广泛，尤其是服务机器人。服务器机器人在为人类的生活服务时，为了防止跌落，需要为其设置防跌落系统。目前服务机器人的防跌落系统主要采用的实现方式是用向下发射红外光或者超声波检测其反射信号，根据反射信号的强弱来判断是否存在跌落区域。但是这种方式需要反复调节阈值来准确判断跌落区域，而且由于噪点的存在还会发生一些误报。另外，由于红外光或者超声波的探测距离有限，因此只适合低速运动的机器人，对于快速运动的机器人，当检测到有跌落区域时有可能也无法有效制动。
技术实现思路
本申请的主要目的在于提供一种跌落区域识别的方法，以解决机器人如何更及时、更准确地识别跌落区域的问题。为了实现上述目的，根据本申请的第一方面，提供了一种跌落区域识别的方法。根据本申请的跌落区域识别的方法包括：根据深度摄像头获取机器人前方活动区域对应的深度图像信息，所述活动区域为机器人可检测范围；通过坐标系变换将深度图像信息转换为基于机器人坐标系的三维坐标信息；根据所述三维坐标信息识别活动区域中的跌落区域。进一步的，在根据所述三维坐标信息识别活动区域中的跌落区域之前，所述方法还包括：根据三维坐标信息确定活动区域出现跌落区域。进一步的，所述根据所述三维坐标信息识别活动区域中的跌落区域包括：根据三维坐标信息确定当前平面与跌落区域的坐标分界线，所述坐标分界线为区分当前平面与跌落平面的机器人运动方向上的临界线，所述当前平面为机器人所处的平面；根据所述坐标分界线对应的像素点三维坐标信息识别活动区域中的跌落区域。进一步的，根据三维坐标信息确定活动区域出现跌落区域包括：根据所述三维坐标信息确定所述当前平面与跌落平面之间的高度值；根据所述高度值与预设阈值的比较结果，确定活动区域出现跌落区域。进一步的，在根据所述三维坐标信息识别活动区域中的跌落区域之后，所述方法还包括：将坐标分界线对应的像素点三维坐标信息保存，并上传给上层应用；上层应用根据所述坐标分界线对应的像素点三维坐标信息控制机器人的运行路线。为了实现上述目的，根据本申请的第二方面，提供了一种跌落区域识别的装置。根据本申请的跌落区域识别的装置包括：获取单元，用于根据深度摄像头获取机器人前方活动区域对应的深度图像信息，所述活动区域为机器人可检测范围；转换单元，用于通过坐标系变换将深度图像信息转换为基于机器人坐标系的三维坐标信息；识别单元，用于根据所述三维坐标信息识别活动区域中的跌落区域。进一步的，所述装置还包括：确定单元，用于在根据所述三维坐标信息识别活动区域中的跌落区域之前，根据三维坐标信息确定活动区域出现跌落区域。进一步的，所述识别单元包括：分界线确定模块，用于根据三维坐标信息确定当前平面与跌落区域的坐标分界线，所述坐标分界线为区分当前平面与跌落平面的机器人运动方向上的临界线，所述当前平面为机器人所处的平面；识别模块，用于根据所述坐标分界线对应的像素点三维坐标信息识别活动区域中的跌落区域。进一步的，确定单元，包括：高度确定模块，用于根据所述三维坐标信息确定所述当前平面与跌落平面之间的高度值；跌落确定模块，用于根据所述高度值与预设阈值的比较结果，确定活动区域出现跌落区域。进一步的，所述装置还包括：上传单元，用于在根据所述三维坐标信息识别活动区域中的跌落区域之后，将坐标分界线对应的像素点三维坐标信息保存，并上传给上层应用；控制单元，用于上层应用根据所述坐标分界线对应的像素点三维坐标信息控制机器人的运行路线。为了实现上述目的，根据本申请的第三个方面，提供了一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，所述处理器、存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行第一方面中任一项所述的跌落区域识别的方法。为了实现上述目的，根据本申请的第四个方面，提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述第一方面中任一项所述的跌落区域识别的方法。在本申请实施例中，跌落区域识别的方法和装置能够根据深度摄像头获取机器人前方活动区域对应的深度图像信息；然后通过坐标系变换将深度图像信息转换为基于机器人坐标系的三维坐标信息；最后根据所述三维坐标信息识别活动区域中的跌落区域。由于采用深度摄像头可以扩大检测的范围，在一定程度提高机器人运行速度的情况下，保证其发现跌落区域的制动距离。另外，通过深度摄像头获取的深度图像信息的数据量大，可以有效去除少量的噪点数据，有效的避免误报的发生。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是根据本申请一种实施例的跌落区域识别的方法流程图；图2是根据本申请另一种实施例的跌落区域识别的方法流程图；图3是根据本申请一种实施例的跌落区域识别方法中坐标分界线的示意图；图4是根据本申请一种实施例的跌落区域识别的装置的组成框图；图5是根据本申请另一种实施例的跌落区域识别的装置的组成框图。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。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。根据本申请实施例，提供了一种跌落区域识别的方法，如图1所示，该方法包括如下的步骤S101至步骤S103：S101.根据深度摄像头获取机器人前方活动区域对应的深度图像信息。其中，深度摄像头为RGB-D摄像头，具体的为了增大摄像头探测的范围，则RGB-D摄像头俯视一定的角度安装在机器人的顶部。活动区域为机器人通过深度摄像头可检测到的地面范围。深度图像信息是对应的地面范围的深度图像信息。另外，由于获取的深度图像信息中有可能有环境的干扰因素，因此需要进行去噪处理，去除噪点，这样可以有效的保证最终跌落区域识别的准确性，防止误报。具体的去除噪点的方式可以为根据聚类算法对深度图像信息中的像素点按照距离进行聚类，然后根据聚类的结果去除噪点。具体的聚类算法可以为欧几里得聚类或者曼哈顿距离度量等其他种类的聚类本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种跌落区域识别的方法，其特征在于，所述方法包括：根据深度摄像头获取机器人前方活动区域对应的深度图像信息，所述活动区域为机器人可检测范围；通过坐标系变换将深度图像信息转换为基于机器人坐标系的三维坐标信息；根据所述三维坐标信息识别活动区域中的跌落区域。

【技术特征摘要】
1.一种跌落区域识别的方法，其特征在于，所述方法包括：根据深度摄像头获取机器人前方活动区域对应的深度图像信息，所述活动区域为机器人可检测范围；通过坐标系变换将深度图像信息转换为基于机器人坐标系的三维坐标信息；根据所述三维坐标信息识别活动区域中的跌落区域。2.根据权利要求1所述的跌落区域识别的方法，其特征在于，在根据所述三维坐标信息识别活动区域中的跌落区域之前，所述方法还包括：根据三维坐标信息确定活动区域出现跌落区域。3.根据权利要求2所述的跌落区域识别的方法，其特征在于，所述根据所述三维坐标信息识别活动区域中的跌落区域包括：根据三维坐标信息确定当前平面与跌落区域的坐标分界线，所述坐标分界线为区分当前平面与跌落平面的机器人运动方向上的临界线，所述当前平面为机器人所处的平面；根据所述坐标分界线对应的像素点三维坐标信息识别活动区域中的跌落区域。4.根据权利要求3所述的跌落区域识别的方法，其特征在于，根据三维坐标信息确定活动区域出现跌落区域包括：根据所述三维坐标信息确定所述当前平面与跌落平面之间的高度值；根据所述高度值与预设阈值的比较结果，确定活动区域出现跌落区域。5.根据权利要求4中所述的跌落区域识别的方法，其特征在于，在根据所述三维坐标信息识别活动区域中的跌落区域之后，所述方法还包括：将坐标分界线对应的像素点三维坐标信息保存，并上传给上层应用；上层应用根据所述坐标分界线对应的像素点三维坐标信息控制机器人的运行路线。6...

【专利技术属性】
技术研发人员：应甫臣，李梦男，
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