斜坡感知方法、装置、机器人和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种斜坡感知方法、装置、机器人和计算机可读存储介质。斜坡感知方法基于激光雷达技术实现，包括下述步骤：将在斜坡临近区域扫描到的所有雷达点进行点云聚类，得到若干点云聚类；从所述若干点云聚类中筛选出疑似斜坡点云聚类；将筛选出的所述疑似斜坡点云聚类中属于直线型的点云聚类确认为斜坡点云聚类，将所述斜坡点云聚类对应的激光雷达扫描区域确认为斜坡。本发明专利技术将机器人配送路径上的斜坡与障碍物区分开来，保证了机器人的正常配送，并且仅在行进至预先标记好的斜坡临近区域时才进行感知，而当机器人不处于斜坡临近区域时则不需要感知，大大减少了计算量，也避免了非斜坡区域的误检测。非斜坡区域的误检测。非斜坡区域的误检测。

【技术实现步骤摘要】
斜坡感知方法、装置、机器人和存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及机器人
，尤其涉及一种斜坡感知方法、装置、机器人和计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]物流配送的成本压力使得配送机器人正逐渐应用于送货、送餐等各种短距离配送场景，这种无人化的配送方式不仅可以节约人力成本，还可提高用户的趣味性体验，并在一定程度上保障用户购物的私密性，所以配送机器人在短距离配送中的应用必定会越来越广泛。
[0003]机器人在配送途中可能会遇到障碍物，通常会通过激光雷达技术进行障碍物检测，出于安全考虑，一旦检测到障碍物就会停止前行。但是现实中配送路径上也可能会存在上下坡的情况，如图1所示，当坡度较大时，激光雷达的激光射线会打到斜坡上，使机器人误认为斜坡是障碍物，导致机器人不走或者执行预置的避障处理，这种情况下机器人执行避障又会导致无法走上斜坡而偏离事先确定的配送路线，影响正常配送。同理，当下坡时，由于激光雷达的激光射线会达到斜坡前方的平整路面上，也有可能认为是遇到障碍物而停止前行或进行避障。这种误检测严重影响了机器人的正常配送，亟待改进。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种斜坡感知方法，其特征在于，所述斜坡感知方法基于激光雷达技术实现，包括下述步骤：将在斜坡临近区域扫描到的所有雷达点进行点云聚类，得到若干点云聚类；从所述若干点云聚类中筛选出疑似斜坡点云聚类；将筛选出的所述疑似斜坡点云聚类中属于直线型的点云聚类确认为斜坡点云聚类，将所述斜坡点云聚类对应的激光雷达扫描区域确认为斜坡。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：将所述斜坡点云聚类中的雷达点从在所述斜坡临近区域扫描到的所有雷达点中过滤掉。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将在所述斜坡临近区域扫描到的所有雷达点进行点云聚类，得到若干点云聚类的步骤之前，所述斜坡感知方法还包括下述步骤：记录行进路线上所有斜坡的位置坐标；对于每个斜坡，以记录的位置坐标为圆心、以预置的半径创建圆形区域作为斜坡临近区域；将所有的斜坡临近区域预先标记在创建的地图中。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将在所述斜坡临近区域扫描到的所有雷达点进行点云聚类，包括：从在所述斜坡临近区域扫描到的所有雷达点中随机选择一个雷达点作为区域生长的种子点；将所述种子点预置距离范围内搜寻到的一级非种子雷达点与所述种子雷达点归至一个点云聚类；以所述一级非种子雷达点为开始，以搜寻预置距离范围内雷达点的方式进行逐级搜寻，直至在预置距离范围内无雷达点，然后将搜寻的各级非种子雷达点也归至同一个点云聚类；若存在未归类的雷达点，则从未归类的雷达点中随机选择一个作为新的种子点，然后重复上述搜寻的步骤，直至所有的雷达点全部完成点云聚类。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述若干点云聚类中筛选出疑似斜坡点云聚类，包括：将所述若干点云聚类中雷达点数量大于预置的数量阈值的点云聚类确认为疑似...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱俊安，张涛，
申请(专利权)人：深圳市普渡科技有限公司，
类型：发明
国别省市：