【技术实现步骤摘要】
一种机器人及其障碍物感知方法和装置
本申请属于机器人领域，尤其涉及一种机器人及其障碍物感知方法和装置。
技术介绍
在机器人导航过程中，机器人需要实时获取预计行走路线周围的障碍物情况，从而便于实时规划出安全、快捷的行走路线，躲避周围的障碍物。然而，出于成本的考虑，很多移动机器人不能安装足够好、足够多的感知传感器，导致机器人感知范围狭小，不能及时更新机器人周围的障碍物分布情况。比如图1中，机器人位姿为P1时，能够感知到障碍物，当机器人变换为位姿P2时，障碍物位于机器人感知盲区。为了有效的处理障碍物信息，目前通常采用定时的方式，即当感知盲区经过一段时间仍未被重新感知时，将感知盲区内的障碍物信息清除。但是，在清除障碍物信息时，不能判断盲区内记录的障碍物是否移动，并且障碍物并不是只有静态的障碍物或只有动态的障碍物，因而该方式不能准确的确定障碍物是否存在，不利于机器人规划出安全快捷的行走路线。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供了一种机器人及其障碍物感知方法和装置，以解决现有技术中的障碍物感知方式，不能...
【技术保护点】
1.一种机器人的障碍物感知方法，其特征在于，所述机器人包括至少一传感器，所述方法包括：/n通过传感器采集图像，获取所述图像中的障碍物，并对障碍物图像进行分割以提取障碍物的图像特征；/n通过传感器获取障碍物的位置信息，将所述障碍物的图像特征与所述障碍物的位置信息相互关联；/n根据所述障碍物的多个图像特征及位置信息计算所述障碍物的运动状态；/n根据所述运动状态估计障碍物处于机器人的感知盲区内的位置信息。/n
【技术特征摘要】
1.一种机器人的障碍物感知方法，其特征在于，所述机器人包括至少一传感器，所述方法包括：
通过传感器采集图像，获取所述图像中的障碍物，并对障碍物图像进行分割以提取障碍物的图像特征；
通过传感器获取障碍物的位置信息，将所述障碍物的图像特征与所述障碍物的位置信息相互关联；
根据所述障碍物的多个图像特征及位置信息计算所述障碍物的运动状态；
根据所述运动状态估计障碍物处于机器人的感知盲区内的位置信息。
2.根据权利要求1所述的机器人的障碍物感知方法，其特征在于，所述通过传感器获取障碍物的位置信息的步骤还进一步包括：
通过传感器获取障碍物的轮廓特征，并将所述传感器获得的障碍物的图像特征、位置信息及轮廓特征做关联处理。
3.根据权利要求1所述的机器人的障碍物感知方法，其特征在于，根据所述障碍物的多个图像特征及位置信息计算所述障碍物的运动状态的步骤包括：
根据所述障碍物的多个图像特征及位置信息，计算所述障碍物的移动距离；
根据所述移动距离，以及所述移动距离对应的时长，确定所述障碍物的移动速度。
4.根据权利要求3所述的机器人的障碍物感知方法，其特征在于，根据所述运动状态估计障碍物处于机器人的感知盲区内的位置信息的步骤包括：
当障碍物当前机器人感知区域之外时，根据所述障碍物在感知区域时所确定的障碍物的移动速度估计障碍物的位置信息。
5.根据权利要求1-4任一项所述的机器人的障碍物感知方法，其特征在于，在所述根据所述运动状态估计障碍物处于机器人的感知盲区内的位置信息的步骤之后，所述机器人障碍物感知方法还包括：
检测机器人的感知盲区内的障碍物位置...
【专利技术属性】
技术研发人员：熊友军，白龙彪，刘志超，刘洪剑，毕占甲，庞建新，
申请(专利权)人：深圳市优必选科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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