检测方法及装置、智能机器人及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种检测方法。检测方法包括：获取第一视觉数据和雷达数据；在所述第一视觉数据中识别到禁行区域时，标记所述禁行区域；及将被标记的所述第一视觉数据和所述雷达数据融合，以确定所述禁行区域的类别和/或几何属性和/或在地图中的位置坐标。本申请实施方式的检测方法中，通过第一视觉数据识别禁行区域，再通过标记有禁行区域的第一视觉数据融合雷达数据确定禁行区域在地图中的位置坐标，无需事先标定，通过实时获取的第一视觉数据和雷达数据即可确定禁行区域，从而在控制智能机器人运动时，辅助智能机器人避开禁行区域进行运动，智能机器人的运动场景不受限制。本申请还公开了一种检测装置、智能机器人及计算机可读存储介质。

【技术实现步骤摘要】
检测方法及装置、智能机器人及存储介质
本申请涉及智能机器人的运动控制
，特别涉及一种检测方法、检测装置、智能机器人及计算机可读存储介质。
技术介绍
机器人在执行任务过程中会面临各种各样的复杂场景，会遇到各种复杂的禁行区域，如扶梯等区域，为了规避禁行区域，一般都是由厂家提前测定好禁行区域，人为在地图中标记禁行区域。然而，在机器人进入未提前标记好禁行区域的区域时，就无法规避禁行区域，机器人的运动不够智能，限制了机器人的运动场景。
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检测方法、检测装置、智能机器人及计算机可读存储介质。本申请实施方式的检测方法包括：获取第一视觉数据和雷达数据；在所述第一视觉数据中识别到禁行区域时，标记所述禁行区域；及将被标记的所述第一视觉数据和所述雷达数据融合，以确定所述禁行区域的类别和/或几何属性和/或在地图中的位置坐标。本申请实施方式的检测方法中，通过第一视觉数据识别禁行区域，再通过标记有禁行区域的第一视觉数据融合雷本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：/n获取第一视觉数据和雷达数据；/n在所述第一视觉数据中识别到禁行区域时，标记所述禁行区域；及/n将被标记的所述第一视觉数据和所述雷达数据融合，以确定所述禁行区域的类别和/或几何属性和/或在地图中的位置坐标。/n

【技术特征摘要】
1.一种检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：
获取第一视觉数据和雷达数据；
在所述第一视觉数据中识别到禁行区域时，标记所述禁行区域；及
将被标记的所述第一视觉数据和所述雷达数据融合，以确定所述禁行区域的类别和/或几何属性和/或在地图中的位置坐标。


2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述检测方法还包括：
根据预设的图像检测模型识别所述禁行区域。


3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：
获取多帧包含禁行区域的第一视觉数据；
对所述第一视觉数据进行视觉变换，生成多帧第二视觉数据；及
根据所述第一视觉数据、所述第二视觉数据和预设的训练模型生成所述图像检测模型。


4.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述检测方法还包括：
在当前帧所述第一视觉数据中未识别到禁行区域时，根据上一帧所述第一视觉数据的禁行区域标记当前帧所述第一视觉数据中的禁行区域。


5.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述地图包括第一地图，所述将被标记的所述第一视觉数据和所述雷达数据融合，以确定所述禁行区域的类别和/或几何属性和/或在地图中的位置坐标，包括：
对被标记的所述第一视觉数据进行时域滤波以生成第三视觉数据；
识别所述第三视觉数据中的禁行区域并重新进行标记，将被标记的所述第三视觉数据和所述雷达数据融合，以确定所述第三视觉数据中的禁行区域在所述第一地图中的第一位置坐标。


6.根据权利要求5所述的检测方法，其特征在于，所述将被标记的所述第三视觉数据和所述雷达数据融合，以确定所述第三视觉数据中的禁行区域在所述第一地图中的第一位置坐标，包括：
根据预设的第一映射矩阵，将所述第三视觉数据中的禁行区域映射到所述第一地图中，以确定所述第一位置坐标。


7.根据权利要求6所述的检测方法，其特征在于，所述将所述第三视觉数据中的禁行区域映射到所述第一地图中，以确定所述第一位置坐标，还包括：
对所述第三视觉数据中的禁行区域进行放...

【专利技术属性】
技术研发人员：金伟，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