一种楼梯检测方法、装置及移动机器人制造方法及图纸

本发明专利技术实施例涉及环境感知技术领域，公开了一种楼梯检测方法及装置，该方法首先获取移动机器人所在当前场景周围的点云数据，其次根据所述点云数据，确定所述当前场景中的地面，并建立地面坐标系，然后对所述点云数据进行平面分割，以确定所述当前场景中的平面，接着在所述地面坐标系中，对所述平面进行分类，并筛选出所述平面中的水平台阶面，最后根据所述水平台阶面，建立并输出可视化的所述楼梯结构的三维模型及其空间位姿信息，本发明专利技术实施例提供的楼梯检测方法能够让移动机器人准确检测到当前场景中楼梯结构的位姿并建立该楼梯结构的三维模型。

【技术实现步骤摘要】
一种楼梯检测方法、装置及移动机器人
本专利技术实施例涉及环境感知
，特别涉及一种楼梯检测方法、装置及移动机器人。
技术介绍
楼梯是室内场景中一种十分常见而且重要的建筑结构，其架设在楼房的两层之间，用于供人在楼层之间上下移动，其形状像台阶。为了协助或者取代人类进行工作，现如今市面上出现了各种各样的室内移动机器人，其通常体积不大、能够在室内自由移动，它集中了传感器技术、信息处理、电子工程、计算机工程、自动化控制工程以及人工智能等多学科的研究成果，代表机电一体化的最高成就，是目前科学技术发展最活跃的领域之一。而目前为了让室内移动机器人能够在室内自主移动，通常在移动机器人的身上会搭载检测装置，用于检测室内的环境信息，移动机器人能够根据检测到的环境信息，自主规划路线并执行移动人任务。在实现本专利技术实施例过程中，专利技术人发现以上相关技术中至少存在如下问题：对于室内移动机器人来说，若想在不同楼层之间穿梭，识别楼梯成为了一项不可或缺的功能，而目前市面上的移动机器人不具备检测楼梯的功能，仅将楼梯当作不可行走区域，无法保证移动机器人在楼梯上移动。
技术实现思路
针对现有技术的上述缺陷，本专利技术实施例的目的是提供易总能够精确得到楼梯的三维模型的楼梯检测方法、装置及移动机器人。本专利技术实施例的目的是通过如下技术方案实现的：为解决上述技术问题，第一方面，本专利技术实施例中提供了一种楼梯检测方法，应用于移动机器人，所述方法包括：获取所述移动机器人所在当前场景周围的点云数据；>根据所述点云数据，确定所述当前场景中的地面，并建立地面坐标系；对所述点云数据进行平面分割，以确定所述当前场景中的平面；在所述地面坐标系中，对所述平面进行分类，并筛选出所述平面中的水平台阶面；根据所述水平台阶面，建立并输出可视化的所述楼梯结构的三维模型及其空间位姿信息。在一些实施例中，所述对所述点云数据进行平面分割，以确定所述当前场景中的平面的步骤，进一步包括：通过区域生长算法将所述点云数据进行聚类；通过随机抽样一致性算法确定聚类后的所述点云数据是否为平面；若是，跳转至所述对所述平面进行分类的步骤；若否，将非平面的点云数据归类为障碍物，并通过欧式聚类算法进一步将未被聚类的点云数据也归类为所述障碍物。在一些实施例中，所述根据所述点云数据，确定所述当前场景中的地面，并建立地面坐标系的步骤进一步包括：通过随机抽样一致性算法将所述点云数据分割为平面；获取各所述平面的点云数量及法线方向；将点云数量大于预设阈值，且法线方向平行于重力方向的平面，确定为所述当前场景中的地面；根据所述深度相机的朝向及倾斜角度，构造所述相机坐标系下理想的地面法向量；根据所述理想的地面法向量，确定所述地面坐标系，并计算出相机坐标系到所述地面坐标系的第一变换矩阵。在一些实施例中，所述在所述地面坐标系中，对所述平面进行分类，并筛选出所述平面中的水平台阶面的步骤，进一步包括：根据所述第一变换矩阵，将各所述平面的点云数据转换为用地面坐标系表示，并获取地面坐标系下各所述平面的平面方程；根据用地面坐标系表示的各所述平面的平面方程，筛选出所述平面中的水平台阶面。在一些实施例中，所述根据所述水平台阶面，建立并输出可视化的所述楼梯结构的三维模型及其空间位姿信息的步骤，进一步包括：获取在地面坐标系下，各所述水平台阶面的质心坐标；根据所述各所述水平台阶面的质心坐标，确定各所述水平台阶面相对于地面的高度并对各所述水平台阶面进行排序；构建各所述水平台阶面的二维外接矩形；计算所述二维外接矩形的长度和宽度及相邻两个所述二维外接矩形的高度差；获取各所述水平台阶面的凸包面积及其二维外接矩形的面积，并计算各所述凸包面积与其二维外接矩形的面积的比值；根据所述比值确定所述水平台阶面中的最佳平面；根据排好序的各所述水平台阶面，以及各所述二维外接矩形的长度、宽度和相邻两个所述二维外接矩形的高度差，构建并可视化输出所述楼梯坐标系下的所述楼梯的三维模型并确定所述楼梯的空间位姿信息，其中，将楼梯坐标系下的所述最佳平面的质心坐标作为整个所述楼梯的三维模型的整体中心，将所述最佳平面的三个特征向量作为整个所述楼梯的三维模型的主方向。在一些实施例中，所述计算所述二维外接矩形的长度和宽度及相邻两个所述二维外接矩形的高度差的步骤，进一步包括：确定相机坐标系下各所述水平台阶面的协方差矩阵，所述协方差矩阵的三个特征向量以列的形式组成第二变换矩阵；根据所述第二变换矩阵，将相机坐标系下各所述水平台阶面的点云转换到在楼梯坐标系下表示；计算在所述楼梯坐标系的两个坐标轴方向上的各点云的点坐标的最大值和最小值的差值，作为所述二维外接矩形的长度和宽度；根据所述水平台阶面的质心的Y轴坐标之差获得相邻两个所述二维外接矩形的高度差。为解决上述技术问题，第二方面，本专利技术实施例中提供了一种楼梯检测装置，应用于移动机器人，所述装置包括：数据采集模块，用于获取所述移动机器人所在当前场景周围的点云数据；地面检测模块，用于根据所述点云数据，确定所述当前场景中的地面，并建立地面坐标系；场景分割模块，用于对所述点云数据进行平面分割，以确定所述当前场景中的平面；楼梯检测模块，用于在所述地面坐标系中，对所述平面进行分类，并筛选出所述平面中的水平台阶面；楼梯建模模块，用于根据所述水平台阶面，建立并输出可视化的所述楼梯结构的三维模型及其空间位姿信息。在一些实施例中，所述场景分割模块还用于通过区域生长算法将所述点云数据进行聚类；通过随机抽样一致性算法确定聚类后的所述点云数据是否为平面；若是，跳转至所述对所述平面进行分类的步骤；若否，将非平面的点云数据归类为障碍物，并通过欧式聚类算法进一步将未被聚类的点云数据也归类为所述障碍物。在一些实施例中，所述地面检测模块还用于通过随机抽样一致性算法将所述点云数据分割为平面；获取各所述平面的点云数量及法线方向；将点云数量大于预设阈值，且法线方向平行于重力方向的平面，确定为所述当前场景中的地面；根据所述深度相机的朝向及倾斜角度，构造所述相机坐标系下理想的地面法向量；根据所述理想的地面法向量，确定所述地面坐标系，并计算出相机坐标系到所述地面坐标系的第一变换矩阵。在一些实施例中，所述楼梯检测模块还用于根据所述第一变换矩阵，将各所述平面的点云数据转换为用地面坐标系表示，并获取地面坐标系下各所述平面的平面方程；根据用地面坐标系表示的各所述平面的平面方程，筛选出所述平面中的水平台阶面。在一些实施例中，所述楼梯建模模块还用于获取在地面坐标系下，各所述水平台阶面的质心坐标；根据所述各所述水平台阶面的质心坐标，确定各所述水平台阶面相对于地面的高度并对各所述水平台阶面进行排序；构建各所述水平台阶面的二维外接矩形；计算所述二维外接矩形的长度和宽度及相邻两个所述二维外接矩形的高度差本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种楼梯检测方法，其特征在于，应用于移动机器人，所述方法包括：/n获取所述移动机器人所在当前场景周围的点云数据；/n根据所述点云数据，确定所述当前场景中的地面，并建立地面坐标系；/n对所述点云数据进行平面分割，以确定所述当前场景中的平面；/n在所述地面坐标系中，对所述平面进行分类，并筛选出所述平面中的水平台阶面；/n根据所述水平台阶面，建立并输出可视化的所述楼梯结构的三维模型及其空间位姿信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种楼梯检测方法，其特征在于，应用于移动机器人，所述方法包括：
获取所述移动机器人所在当前场景周围的点云数据；
根据所述点云数据，确定所述当前场景中的地面，并建立地面坐标系；
对所述点云数据进行平面分割，以确定所述当前场景中的平面；
在所述地面坐标系中，对所述平面进行分类，并筛选出所述平面中的水平台阶面；
根据所述水平台阶面，建立并输出可视化的所述楼梯结构的三维模型及其空间位姿信息。


2.根据权利要求1所述的楼梯检测方法，其特征在于，所述对所述点云数据进行平面分割，以确定所述当前场景中的平面的步骤，进一步包括：
通过区域生长算法将所述点云数据进行聚类；
通过随机抽样一致性算法确定聚类后的所述点云数据是否为平面；
若是，跳转至所述对所述平面进行分类的步骤；
若否，将非平面的点云数据归类为障碍物，并通过欧式聚类算法进一步将未被聚类的点云数据也归类为所述障碍物。


3.根据权利要求1或2中任一项所述的楼梯检测方法，其特征在于，所述根据所述点云数据，确定所述当前场景中的地面，并建立地面坐标系的步骤进一步包括：
通过随机抽样一致性算法将所述点云数据分割为平面；
获取各所述平面的点云数量及法线方向；
将点云数量大于预设阈值，且法线方向平行于重力方向的平面，确定为所述当前场景中的地面；
根据所述深度相机的朝向及倾斜角度，构造所述相机坐标系下理想的地面法向量；
根据所述理想的地面法向量，确定所述地面坐标系，并计算出相机坐标系到所述地面坐标系的第一变换矩阵。


4.根据权利要求3所述的楼梯检测方法，其特征在于，所述在所述地面坐标系中，对所述平面进行分类，并筛选出所述平面中的水平台阶面的步骤，进一步包括：
根据所述第一变换矩阵，将各所述平面的点云数据转换为用地面坐标系表示，并获取地面坐标系下各所述平面的平面方程；
根据用地面坐标系表示的各所述平面的平面方程，筛选出所述平面中的水平台阶面。


5.根据权利要求4所述的楼梯检测方法，其特征在于，所述根据所述水平台阶面，建立并输出可视化的所述楼梯结构的三维模型及其空间位姿信息的步骤，进一步包括：
获取在地面坐标系下，各所述水平台阶面的质心坐标；
根据所述各所述水平台阶面的质心坐标，确定各所述水平台阶面相对于地面的高度并对各所述水平台阶面进行排序；
构建各所述水平台阶面的二维外接矩形；
计算所述二维外接矩形的长度和宽度及相邻两个所述二维外接矩形的高度差；
获取各所述水平台阶面的凸包面积及其二维外接矩形的面积，并计算各所述凸包面积与其二维外接矩形的面积的比值；
根据所述比值确定所述水平台阶面中的最佳平面；
根据排好序的各所述水平台阶面，以及各所述二维外接矩形的长度、宽度和相邻两个所述二维外接矩形的高度差，构建并可视化输出所述楼梯坐标系下的所述楼梯的三维模型并确定所述楼梯的空间位姿信息，其中，将楼梯坐标系下的所述最佳平面的质心坐标作为整个所述楼梯的三维模型的整体中心，将所述最佳平面的三个特征向量作为整个所述楼梯的三维模型的主方向。


6.根据权利要求5所述的楼梯检测方法，其特征在于，所述计算所述二维外接矩形的长度和宽度及相邻两个所述二维外接矩形的高度差的步骤，进一步包括：
确定相机坐标系下各所述水平台阶面的协方差矩阵，所述协方差矩阵的三个特征向量以列的形式组成第二变换矩阵；
根据所述第二变换矩阵，将相机坐标系下各所述水平台阶面的点云转换到在楼梯坐标系下表示；
计算在所述楼梯坐标系的两个坐标轴方向上的各点云的点坐标的最大值和最小值的差值，作为所述二维外接矩形的长度和宽度；
根据所述水平台阶面的质心的Y轴坐标之差获得相邻两个所述二维外接矩形的高度差。


7.一种楼梯检测装置，其特征在于，应用于移动机器人，所述装置包括：
数...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟礼唐，刘明，
申请(专利权)人：深圳一清创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44