【技术实现步骤摘要】
基于红外线深度摄像头技术的机器人障碍检测方法及系统
本专利技术涉及计算机应用
，尤其是涉及一种通过电子设备对障碍物的识别方法及系统。
技术介绍
障碍物识别技术，是一种实时地计算摄像头前方是否存在障碍物并且通过将障碍物信息传递给处理机构，处理机构通过障碍物信息作出躲避、报警或进行其他处理的技术。红外线深度摄像头或者激光亦或者超声波探测前方是否存在障碍物，一般通过红外线、激光、超声波到达障碍物表面并返回的时间差来获取障碍物的距离，其实现原理主要如下：（1）事先将摄像头和计算机或其他处理机构相连；（2）通过红外摄像头、激光、超声波传感器获取物体的距离；（3）将物体的距离与设定值进行比对，如果小于等于设定值则表示物体过近。目前的障碍物检测技术有两大缺点：1.设备成本过高，目前市面上的激光检测设备普遍价格较高，用于产品时会造成产品昂贵的现象。2.红外摄像头、超声波检测设备容易出现误测，在正常检测流程中会受到各种干扰，导致突然检测到障碍物，会中断正常流程。专利...
【技术保护点】
1.基于红外线深度摄像头技术的机器人障碍检测方法，其特征在于包括如下步骤：/nS1，获取红外深度传感器的数据；/nS2，滤除设定区域以外的红外传感器传回的数据，所述设定区域先将红外深度传感器获得的画面划分出设定点，由设定点构成设定区域；/nS3，设定区域检测到障碍物时返回障碍物信息。/n
【技术特征摘要】
1.基于红外线深度摄像头技术的机器人障碍检测方法，其特征在于包括如下步骤：
S1，获取红外深度传感器的数据；
S2，滤除设定区域以外的红外传感器传回的数据，所述设定区域先将红外深度传感器获得的画面划分出设定点，由设定点构成设定区域；
S3，设定区域检测到障碍物时返回障碍物信息。
2.如权利要求1所述的基于红外线深度摄像头技术的机器人障碍检测方法，其特征在于所述步骤S2中，将设定区域的形状和红外深度传感器获取的深度，与设有所述红外深度传感器的机器人的形状匹配。
3.如权利要求2所述的基于红外线深度摄像头技术的机器人障碍检测方法，其特征在于根据检测到障碍物的设定点的位置、数量，进行规避。
4.如权利要求1所述的基于红外线深度摄像头技术的机器人障碍检测方法，其特征在于所述步骤S3中，当设定区域的一个以上设定点检测到障碍物时，判定存在障碍物。
5.如权利要求1所述的基于红外线深度摄像头技术的机器人障碍检测方法，其特征在于所述步骤S1，通过红外深度传感器对指定的画面区域进行距离采样，当指定的画面区域返回的红外线探测距离小于距离阈值，表示探测到障碍物。
6.如权利要求5所述的基...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱小一，陈力豪，
申请(专利权)人：杭州北冥星眸科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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