【技术实现步骤摘要】
路径生成方法及生成装置、智能机器人及存储介质
本申请涉及自动清洁
，特别涉及一种路径生成方法、路径生成装置、智能机器人及计算机可读存储介质。
技术介绍
目前的智能机器人在执行清扫任务时，道路路沿是需要重点清洁的区域，当前的智能机器人通常根据预存的地图确定清扫路径，然而，由于地图的误差及场景中固定或活动的障碍物的干扰，得到的清扫路径很难实现完全贴边，清扫效果较差。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的问题之一。为此，本申请的实施例提供了一种路径生成方法、路径生成装置、智能机器人及计算机可读存储介质。本申请实施方式的路径生成方法应用于智能机器人，所述路径生成方法包括：获取连续的多帧点云数据；识别所述多帧点云数据中的路沿点云数据，所述路沿点云数据为道路的路沿上的点对应的点云数据；及根据所述路沿点云数据生成移动路径并控制所述智能机器人按所述移动路径移动。本申请实施方式的路径生成方法中，首先获取连续多帧点云数据，然后识别点云数据中的路沿点云数据，最后根据路沿点...
【技术保护点】
1.一种路径生成方法，应用于智能机器人，其特征在于，所述路径生成方法包括：/n获取连续的多帧点云数据；/n识别所述多帧点云数据中的路沿点云数据，所述路沿点云数据为道路的路沿上的点对应的点云数据；及/n根据所述路沿点云数据生成移动路径并控制所述智能机器人按所述移动路径移动；/n所述识别所述多帧点云数据中的路沿点云数据，包括：/n根据当前帧点云数据及所述当前帧点云数据之前的预定帧数的点云数据计算地面法向向量；/n根据所述当前帧点云数据计算当前帧法向向量、当前帧曲率、当前帧高度、和当前帧邻域二阶导；及/n在所述当前帧法向向量与所述地面法向向量的内积小于预定内积阈值、所述当前帧高度...
【技术特征摘要】
1.一种路径生成方法，应用于智能机器人，其特征在于，所述路径生成方法包括：
获取连续的多帧点云数据；
识别所述多帧点云数据中的路沿点云数据，所述路沿点云数据为道路的路沿上的点对应的点云数据；及
根据所述路沿点云数据生成移动路径并控制所述智能机器人按所述移动路径移动；
所述识别所述多帧点云数据中的路沿点云数据，包括：
根据当前帧点云数据及所述当前帧点云数据之前的预定帧数的点云数据计算地面法向向量；
根据所述当前帧点云数据计算当前帧法向向量、当前帧曲率、当前帧高度、和当前帧邻域二阶导；及
在所述当前帧法向向量与所述地面法向向量的内积小于预定内积阈值、所述当前帧高度处于预定高度范围内、所述当前帧曲率大于预定曲率阈值、及所述当前帧点云数据对应的邻域二阶导大于预定二阶导阈值时，确定所述当前帧点云数据为所述路沿点云数据。
2.根据权利要求1所述的路径生成方法，其特征在于，所述获取连续的多帧点云数据，包括：
获取多帧数据在第一坐标系下的三维坐标数据；
基于所述智能机器人的位姿确定所述第一坐标系和所述第二坐标系的转换矩阵；及
根据所述转换矩阵将所述三维坐标数据转换为所述第二坐标系下的所述点云数据，以得到所述多帧点云数据。
3.根据权利要求1所述的路径生成方法，其特征在于，所述根据当前帧点云数据及所述当前帧点云数据之前的预定帧数的点云数据计算地面法向向量，包括：
将所述当前帧点云数据及所述预定帧数的点云数据存入预定长度的队列中，所述预定长度根据所述预定帧数确定；
将所述队列中的所有点云数据累加成一个连续帧点云数据；及
根据所述连续帧点云数据和点云库中预存的第一函数计算所述地面法向向量。
4.根据权利要求1所述的路径生成方法，其特征在于，所述路径生成方法还包括：
在所述当前帧法向向量与所述地面法向向量的内积大于预定内积阈值、所述当前帧高度处于预定高度范围外、所述当前帧曲率小于预定曲率阈值、或所述当前帧点云数据对应的邻域二阶导小于预定二阶导阈值时，确定所述当前帧点云数据为噪声点云数据。
5.根据权利要求1所述的路径生成方法，其特征在于，所述路径生成方法还包括：
基于随机采样一致性算法，根据多帧所述路沿点云数据计算拟合直线；
在所述路沿点云数据和所述拟合直线的距离小于第一预定距离时，确定所述路沿点云数据中为内点云数据；
在所述内点云数据的数量占所述多帧路沿点云数据中的比例大于预定比例时，确定每个所述内点云数据在所述拟合直线上的投影点，并计算相邻所述投影点之间的点间距离；及
在最大的所述点间距离小于第二预定距离时，存储所述拟合直线为路沿段，所述路沿段包括起点坐标、终点坐标、及指示所述路沿段的两侧中靠道路的一侧的方向数据。
6.根据权利要求5所述的路径生成方法，其特征在于，所述路径生成...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡焉为，沈孝通，秦宝星，程昊天，
申请(专利权)人：上海高仙自动化科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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