一种障碍检测方法、装置、电子设备以及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种障碍检测方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，该障碍检测方法包括：获取待检测图像；将待检测图像进行物体检测，获取待检测图像中物体的位置信息；将待检测图像进行语义分割，获取待检测图像中地面区域的位置信息；基于物体的位置信息以及地面区域的位置信息获取障碍区域。上述方案，能够对环境进行障碍物分析。

【技术实现步骤摘要】
一种障碍检测方法、装置、电子设备以及存储介质
本申请涉及路径规划
，特别是涉及一种障碍检测方法、装置、电子设备以及存储介质。
技术介绍
近年来，随着移动机器人的快速发展，如何进行障碍物检测和避让是体现机器人智能化水平的重要标准，良好的避障功能是移动机器人安全行走的重要保障，而如何进行良好的避障就涉及到对机器人的路径规划。机器人导航领域的路径规划是指：首先告知机器人行走的起始点和目标点，然后在存在障碍物的室内环境中根据已知地图信息规划出一条合理的路径供机器人行走。其中，合理的路径应当至少满足以下条件：路径是从起始点到达目标点的相对较短的路径；该路径能够极大程度的避开在已知地图中的障碍物。现有的导航方案对障碍物分析方案中，存在无法描述障碍物形状不固定的情况、以及对白墙场景适应性不好的问题，导致无法获取准确度高的障碍区域。
技术实现思路
本申请至少提供一种障碍检测方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本申请第一方面提供了一种障碍检测方法，所述障碍检测方法包括：获取待检测图像；将所述待检测本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种障碍检测方法，其特征在于，所述障碍检测方法包括：/n获取待检测图像；/n将所述待检测图像进行物体检测，获取所述待检测图像中物体的位置信息；/n将所述待检测图像进行语义分割，获取所述待检测图像中地面区域的位置信息；/n基于所述物体的位置信息以及所述地面区域的位置信息获取障碍区域。/n

【技术特征摘要】
1.一种障碍检测方法，其特征在于，所述障碍检测方法包括：
获取待检测图像；
将所述待检测图像进行物体检测，获取所述待检测图像中物体的位置信息；
将所述待检测图像进行语义分割，获取所述待检测图像中地面区域的位置信息；
基于所述物体的位置信息以及所述地面区域的位置信息获取障碍区域。


2.根据权利要求1所述的障碍检测方法，其特征在于，
所述获取待检测图像的步骤，包括：
获取相机的标定参数，其中，所述标定参数包括畸变参数；
获取所述待检测图像，并基于所述畸变参数对所述待检测图像进行矫正。


3.根据权利要求2所述的障碍检测方法，其特征在于，
所述将所述待检测图像进行语义分割，获取所述待检测图像中地面区域的位置信息的步骤，包括：
将所述待检测图像输入第一深度神经网络，获取所述待检测图像中所有像素点的语义标签，其中，所述语义标签包括地面标签和背景标签；
基于所述变换参数将所述待检测图像中所述地面标签对应的像素点变换为在所述相机坐标系的地面区域，以获取所述地面区域在所述相机坐标系的位置信息。


4.根据权利要求2或3所述的障碍检测方法，其特征在于，所述标定参数还包括变换参数，所述待检测图像中物体包括非特定物体；
所述将所述待检测图像进行物体检测，获取所述待检测图像中物体的位置信息的步骤，还包括：
将所述待检测图像输入第二深度神经网络，获取所述待检测图像中非特定物体的轮廓框；
基于所述变换参数将所述非特定物体的轮廓框变换为在所述相机坐标系的轮廓框，以获取所述非特定物体在所述相机坐标系的位置信息。


5.根据权利要求2至4任一项所述的障碍检测方法，其特征在于，所述待检测图像中物体包括特定物体；
所述将所述待检测图像进行物体检测，获取所述待检测图像中物体的位置信息的步骤，包括：
将所述待检测图像输入第三深度神经网络，获取所述待检测图像中特定物体的图像位置信息；
基于所述变换参数将所述物体的图像位置信息变换为所述特定物体在所述相机坐标系的位置信息。
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【专利技术属性】
技术研发人员：张展鹏，成慧，
申请(专利权)人：深圳市商汤科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44