一种雷达测障系统及方法技术方案

本申请提供一种雷达测障系统及方法，系统包括：雷达，用于发射扫描激光；处理器；以及，存储器，用于存储供处理器执行的计算机程序；其中，处理器用以执行：针对雷达发射的扫描激光，获取反射光的激光点云数据；根据激光点云数据设置参考线；根据激光点云距离参考线的距离将激光点云分段；根据激光点云的分段结果判断障碍物是否存在。用以解决现有技术中，由于噪声导致检测结果不够精细化的问题。

A radar obstacle detection system and method

The application provides a radar obstacle detection system and method, the system includes: radar, which is used to launch scanning laser; processor; and memory, which is used to store computer programs for the processor to execute; wherein, the processor is used to execute: for the scanning laser launched by the radar, obtain the laser point cloud data of reflected light; set reference line according to the laser point cloud data; and The distance between the point cloud and the reference line will segment the laser point cloud; according to the segmentation results of the laser point cloud, judge whether there are obstacles. In order to solve the problem that the detection results are not refined enough due to noise in the prior art.

【技术实现步骤摘要】
一种雷达测障系统及方法
本申请涉及机器人自动控制领域，具体而言，涉及一种雷达测障系统及方法。
技术介绍
如今机械自动化逐步代替人力劳动，且逐渐向自动化发展。室内清扫小车，与在马路上作业的机器清扫车相似，作为一个清扫工具越来越多的出现在公共场所中，如商场、机场和广场等。与之尺寸类似的无人扫地机器人，因其工作模式为无人作业，其凭借机器人自身的传感器去检测行驶前方地面上的垃圾，这是一项具有挑战的任务。目前，室内机器人普遍装配的用于感知外部环境的传感器主要有：单线激光雷达、超声波雷达、RGB摄像头以及深度摄像头等。其中，超声波雷达由于其噪声太大，精度过低，不能用于检测地面上的垃圾；RBG摄像头可以通过分析其采集到的图像信息，如应用图像分类，根据特征匹配等算法，找到地面垃圾的具体位置。但是这些算法对机器人的计算量要求极大，且在一些特殊场景下，如带有明显纹理的地面，容易导致错误检测。深度摄像头可以通过分析采集得到的深度信息，判断地面是否平坦或是有凸起，来定位垃圾的位置。但是其噪声相对较大，无法检测出较小的垃圾物体。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提供一种雷达测障系统和方法，用以解决现有技术中，由于噪声导致检测结果不够精细化的问题。第一方面，本专利技术实施例提供一种雷达测障系统，包括：雷达，用于发射扫描激光；处理器；以及，存储器，用于存储供处理器执行的计算机程序；其中，处理器用以执行：针对雷达发射的扫描激光，获取反射光的激光点云数据；根据激光点云数据设置参考线；根据激光点云与参考线之间的距离将激光点云分段；根据激光点云的分段结果判断障碍物是否存在。在可选的实施方式中，针对雷达发射的扫描激光，获取反射光的激光点云数据，包括：获取激光点云的图像数据；根据激光点云的图像数据生成激光点云拟合线。在可选的实施方式中，根据激光点云数据设置参考线，包括：获取所述激光点云的初始位置，设为参考线起始点；根据起始点，利用随机抽样一致算法生成参考线。在可选的实施方式中，根据激光点云距离参考线的距离将激光点云分段，包括：针对激光点云中的任一点与参考线，逐个比对两者间的距离，根据距离生成比对结果；针对所述比对结果，将所述激光点云中，与所述参考线之间的距离连续满足预设关系的若干点连接成线段。在可选的实施方式中，根据激光点云的分段结果判断障碍物是否存在，包括：若所述激光点云的分段线段平行于所述参考线，且所述线段与所述参考线的距离小于距离阈值时，则判断结果为没有所述障碍物；若所述激光点云的分段线段平行于所述参考线，且所述线段与所述参考线的距离大于所述距离阈值时，则判断结果为存在普通障碍物；若所述激光点云的分段线段与所述参考线有夹角，且所述夹角小于角度阈值时，则判断结果为存在斜坡；若所述激光点云的分段线段与所述参考线有夹角，且所述夹角大于所述角度阈值时，则判断结果为存在明显障碍物。第二方面，本专利技术实施例提供一种雷达测障方法，包括：针对雷达发射的扫描激光，获取反射光的激光点云数据；根据激光点云数据设置参考线；根据激光点云与参考线之间的距离将激光点云分段；根据激光点云的分段结果判断障碍物是否存在。在可选的实施方式中，针对雷达发射的扫描激光，获取反射光的激光点云数据，包括：获取激光点云的图像数据；根据激光点云的图像数据生成激光点云拟合线。在可选的实施方式中，根据激光点云数据设置参考线，包括：获取所述激光点云的初始位置，设为参考线起始点；根据起始点，利用随机抽样一致算法生成参考线。在可选的实施方式中，根据激光点云距离参考线的距离将激光点云分段，包括：针对激光点云中的任一点与参考线，逐个比对两者间的距离，根据距离生成比对结果；针对所述比对结果，将所述激光点云中，与所述参考线之间的距离连续满足预设关系的若干点连接成线段。在可选的实施方式中，根据激光点云的分段结果判断障碍物是否存在，包括：若所述激光点云的分段线段平行于所述参考线，且所述线段与所述参考线的距离小于距离阈值时，则判断结果为没有所述障碍物；若所述激光点云的分段线段平行于所述参考线，且所述线段与所述参考线的距离大于所述距离阈值时，则判断结果为存在普通障碍物；若所述激光点云的分段线段与所述参考线有夹角，且所述夹角小于角度阈值时，则判断结果为存在斜坡；若所述激光点云的分段线段与所述参考线有夹角，且所述夹角大于所述角度阈值时，则判断结果为存在明显障碍物。在上述实现过程中，提供了一个稳定、精确、低成本的微小障碍物及垃圾检测的方案。通过调整检测过程中的一些参数，可以检测小到烟头大小的障碍物，并且一线激光雷达的数据精确度明显高于常用的传感器。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1为本申请实施例提供的一种雷达测障系统的示意图；图2为本申请实施例提供的一种雷达测障方法的具体流程图；图3是图2所示步骤S100的具体流程图；图4是图2所示步骤S200的具体流程图；图5是图2所示步骤S300的具体流程图；图6是图2所示步骤S400的具体流程图。图标：系统10，雷达100，处理器200，存储器300。具体实施方式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描述。图1为本申请实施例提供的一种雷达测障系统的示意图，系统10包括：雷达100、处理器200以及存储器300。其中，雷达100电性耦接于处理器200，存储器300电性耦接于处理器200；雷达100用于发射反射光；存储器300用于存储供处理器200执行的计算机程序；处理器200用以执行：针对雷达100发射的反射光，获取反射光的激光点云数据；根据激光点云数据设置参考线；根据激光点云距离参考线的距离将激光点云分段；根据激光点云的分段结果判断障碍物是否存在。于一实施例中，处理器200可以是通用处理器，例如中央处理器(centralprocessingunit，CPU)，还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing，DSP)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，ASIC)，或者是被配置成实施本专利技术实施例的一个或多个集成电路。处理器200可处理通过通信接口接收到的数据。通信接口用于服务器与其他网络设备进行通信，例如终端进行通信。通信接口可以是收发器、收发电路等，其中，通信接口是统称，可以包括一个或多个接口，例如终端与服务器之间的接口。通信接口可以包括有线接口和无线接口，例如标准接口、以太网、多机同步接口。处理器200可用于读取和执行计算机可读指令。处理器200可用于调用存储于存储本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种雷达测障系统，其特征在于，包括：/n雷达，用于发射扫描激光；/n处理器；以及，/n存储器，用于存储供处理器执行的计算机程序；其中，/n处理器用以执行：/n针对雷达发射的扫描激光，获取反射光的激光点云数据；/n根据所述激光点云数据设置参考线；/n根据所述激光点云与所述参考线之间的距离将激光点云分段；/n根据所述激光点云的分段结果判断障碍物是否存在。/n

【技术特征摘要】
1.一种雷达测障系统，其特征在于，包括：
雷达，用于发射扫描激光；
处理器；以及，
存储器，用于存储供处理器执行的计算机程序；其中，
处理器用以执行：
针对雷达发射的扫描激光，获取反射光的激光点云数据；
根据所述激光点云数据设置参考线；
根据所述激光点云与所述参考线之间的距离将激光点云分段；
根据所述激光点云的分段结果判断障碍物是否存在。


2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述针对雷达发射的扫描激光，获取反射光的激光点云数据，包括：
获取所述激光点云的图像数据；
根据所述激光点云的图像数据，生成激光点云拟合线。


3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述根据所述激光点云数据设置参考线，包括：
获取所述激光点云的初始位置，设为参考线起始点；
根据所述起始点，利用随机抽样一致算法生成参考线。


4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述根据所述激光点云距离所述参考线的距离将激光点云分段，包括：
根据所述激光点云中的任一点与所述参考线，逐个比对两者间的距离，根据距离生成比对结果；
根据所述比对结果，将所述激光点云中，与所述参考线之间的距离连续满足预设关系的若干点连接成线段。


5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述根据所述激光点云的分段结果判断障碍物是否存在，包括：
若所述激光点云的分段线段平行于所述参考线，且所述线段与所述参考线的距离小于距离阈值时，则判断结果为没有所述障碍物；
若所述激光点云的分段线段平行于所述参考线，且所述线段与所述参考线的距离大于所述距离阈值时，则判断结果为存在普通障碍物；
若所述激光点云的分段线段与所述参考线有夹角，且所述夹角小于角度阈值时，则判断结果为存在斜坡；
若所述激光点云的分段线段与所述参考线有夹角，且...

【专利技术属性】
技术研发人员：支涛，安吉斯，
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