负障碍物检测方法、装置、终端设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种负障碍物检测方法、装置、终端设备和存储介质。该方法包括：通过将激光雷达点云数据投射到机器人所在的水平坐标系形成平面坐标点；统计目标检测区域中每个基础栅格内不同高度的平面坐标点的个数，所述目标检测区域位于所述水平坐标系，所述基础栅格组成的网格覆盖所述目标检测区域；根据不同高度的所述平面坐标点的个数对所述基础栅格进行状态分类；当一组连续设定个数的基础栅格的状态分类满足设定的负障碍判定序列时，确认该组基础栅格对应的区域为负障碍区域。通过融合多帧数据从原始点云分割出负障碍的方法，可以避免用单帧数据处理精度较低的问题，并且通过排列特性检测负障碍，可以有效节省计算资源。

【技术实现步骤摘要】
负障碍物检测方法、装置、终端设备和存储介质
本专利技术实施例涉及机器人
，尤其涉及负障碍物检测方法、装置、终端设备和存储介质。
技术介绍
随着电子技术的不断发展，机器人技术开始应用于社会生产生活的各个方面。与机器人使用范围扩大同步的是外部障碍检测技术的快速发展，应对于各种外部障碍检测需求，红外图像采集检测、光学图像采集检测、激光雷达检测等技术不断在机器人领域进行整合开发应用，以求获得快速而准确的障碍检测结果。一种利用激光检测负障碍(一般低于地面高度的不可通行障碍，例如坑、沟壑、断崖等)的方法主要是基于激光的安装高度，测量换算出地面的高度，通过设置Z轴阈值的方法，将低于这个高度的激光点当做负障碍点，缺点是误检率高和漏检率高。另外还有基于3d激光的单帧数据内相邻环线之间的距离，检测是否有径向距离跳变来对其做识别，缺点是单帧点云的精度往往受限于雷达的分辨率，相邻环线的间隔通常较大，导致点的数量比较稀疏，容易造成漏检，所以这种方法对雷达要求比较高，相应成本也高。也有一些方法将3d激光垂直安装，以此来提高纵向的分辨率，缺点是会牺牲水本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种负障碍物检测方法，其特征在于，包括：/n将激光雷达点云数据投射到机器人所在的水平坐标系形成平面坐标点；/n统计目标检测区域中每个基础栅格内不同高度的平面坐标点的个数，所述目标检测区域位于所述水平坐标系，所述基础栅格组成的网格覆盖所述目标检测区域；/n根据不同高度的所述平面坐标点的个数对所述基础栅格进行状态分类；/n当一组连续设定个数的基础栅格的状态分类满足设定的负障碍判定序列时，确认该组基础栅格对应的区域为负障碍区域。/n

【技术特征摘要】
1.一种负障碍物检测方法，其特征在于，包括：
将激光雷达点云数据投射到机器人所在的水平坐标系形成平面坐标点；
统计目标检测区域中每个基础栅格内不同高度的平面坐标点的个数，所述目标检测区域位于所述水平坐标系，所述基础栅格组成的网格覆盖所述目标检测区域；
根据不同高度的所述平面坐标点的个数对所述基础栅格进行状态分类；
当一组连续设定个数的基础栅格的状态分类满足设定的负障碍判定序列时，确认该组基础栅格对应的区域为负障碍区域。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述统计目标检测区域中每个基础栅格内不同高度的平面坐标点的个数，具体为：
遍历基础栅格中的平面坐标点，将高度在平地高度范围内的平面坐标点统计为平面点，将高度在负障碍高度范围内的平面坐标点统计为负向点。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据不同高度的所述平面坐标点的个数对所述基础栅格进行状态分类，包括：
将所述负向点的个数大于第一数量阈值的基础栅格分类为负栅格；
将所述平面点的个数大于第二数量阈值的基础栅格分类的平面栅格；
将剩余的基础栅格分类为空栅格。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述当一组连续设定个数的基础栅格的状态分类满足设定的负障碍判定序列时，确认该组基础栅格对应的区域为负障碍区域，具体为：
当所述机器人前进方向上一组连续至少三个基础栅格中，近端栅格为平面栅格，远端栅格为负栅格，近端栅格和远端栅格之间的栅格为空栅格，则确认该组基础栅格对应的区域为负障碍区域。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将激光雷达点云数据投射到机器人所在的水平坐标系形成平面坐标点，包括：
将激光雷达点云数据映射到机器人坐标系得到环境点云数据，所述激光雷达点云数据以机器人携载的激光...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴华勃，
申请(专利权)人：广州视源电子科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44