一种机器人前方障碍通过性判断的方法技术

本发明专利技术公开了一种机器人前方障碍通过性判断的方法，1.得到地形环境的三维点图，获取三位点图的点云数据，建立相机坐标系；2.对点云数据进行栅格化预处理和点的稀释，得到多个栅格和稀释后的图像坐标；3.将稀释后的图像坐标转化为相机坐标，完成建模；4.对相机坐标进行最小二乘法拟合平面，在拟合平面上提取地形环境种栅格内每个点的坡度和粗糙度；5.对坡度和粗糙度进行归一化处理，建立可通过性代价函数，设定阈值，将可通过性代价函数的计算结果与阈值进行比对，当计算结果大于阈值时，代表不可通过，当计算结果小于阈值时，代表可通过。模型能够对非结构化、不规则的障碍物环境进行描述，能够对机器人前方障碍进行准确的通过性判断。

A method of judging the passing ability of obstacles in front of robot

【技术实现步骤摘要】
一种机器人前方障碍通过性判断的方法
本专利技术属于机器视觉
，涉及一种机器人前方障碍通过性判断的方法。
技术介绍
对于移动机器人而言，合理的环境建模和运动规划是机器人智能化程度的体现，也是智能机器人领域的研究热点。环境建模的目的是使机器人能够对其所处的环境进行感知、辨别以及重构，为机器人的运动规划提供依据，使机器人能够安全合理地到达目标点，完成自主导航的任务。用于移动机器人导航的环境建模方法分为平面环境模型的建立方法和三维环境模型的建立方法。其中平面环境模型主要包括几何尺寸模型、可视图模型以及拓扑模型。1.几何模型用直线或者曲线表示走廊和公路，大多应用于结构化的室内环境。它的优点是方法紧凑，便于识别目标，但是如果不能保证数据之间的关联性，就会导致部分算法失效，甚至建模与定位失败。2.可视图法虽然可以节约搜索的时间，但只适用于多边形障碍物环境，对于非结构化、不规则的障碍物环境将很难实现。3.拓扑模型占据内存空间小，适用于单目相机，但节点的选取和识别是难点，难以保证模型的紧凑性，不确定性较大。地图的创建首先要准确地表示环境信息，其次还要满足计本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机器人前方障碍通过性判断的方法，其特征在于，包括以下步骤；/n步骤一，采用相机对地形环境进行拍摄，得到地形环境的三维点图，获取三位点图的点云数据，建立相机坐标系；/n步骤二，对点云数据进行栅格化预处理，得到多个栅格，将点云数据点进行点的稀释，得到稀释后的图像坐标；/n步骤三，将稀释后的图像坐标转化为相机坐标，完成建模；/n步骤四，对相机坐标进行最小二乘法拟合平面，在拟合平面上提取地形环境种栅格内每个点的坡度和粗糙度；/n步骤五，对坡度和粗糙度进行归一化处理，建立可通过性代价函数，设定阈值，将可通过性代价函数的计算结果与阈值进行比对，当计算结果大于阈值时，代表不可通过，当计算结果小于阈值...

【技术特征摘要】
1.一种机器人前方障碍通过性判断的方法，其特征在于，包括以下步骤；
步骤一，采用相机对地形环境进行拍摄，得到地形环境的三维点图，获取三位点图的点云数据，建立相机坐标系；
步骤二，对点云数据进行栅格化预处理，得到多个栅格，将点云数据点进行点的稀释，得到稀释后的图像坐标；
步骤三，将稀释后的图像坐标转化为相机坐标，完成建模；
步骤四，对相机坐标进行最小二乘法拟合平面，在拟合平面上提取地形环境种栅格内每个点的坡度和粗糙度；
步骤五，对坡度和粗糙度进行归一化处理，建立可通过性代价函数，设定阈值，将可通过性代价函数的计算结果与阈值进行比对，当计算结果大于阈值时，代表不可通过，当计算结果小于阈值时，代表可通过。


2.根据权利要求1所述的机器人前方障碍通过性判断的方法，其特征在于，步骤一中，建立三维的相机坐标系，其中Z轴为相机镜头朝向方向，X轴为水平方向，Y轴分别垂直于X轴和Z轴。


3.根据权利要求2所述的机器人前方障碍通过性判断的方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：惠记庄，刘琼，张红俊，武琳琳，雷景媛，李梦，罗凯璐，徐子健，
申请(专利权)人：长安大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61