一种检测电梯与楼层高度差异的方法技术

本发明专利技术公开了一种检测电梯与楼层高度差异的方法，包括以下步骤：S1.相机采集电梯与楼层缝隙区域图像信息，S2.若二分类模型训练完成，则转至步骤S3，否则转至步骤S4，S3.将步骤S1中的图像输入二分类模型，输出分类结果，S4.电机编码器采集轮子转速、加速度计采集加速度，S5.轮子打滑检测模块依据步骤S4所述轮子转速、加速度检测机器人的轮子是否打滑，若是，则将步骤S1采集的图像标记为异常，否则标记为正常，S6.采集步骤S5中标记好的图像，生成训练集，训练二分类模型，S7.判断二分类模型是否训练完成，S8.若是，则执行步骤S2，若否，则基于步骤S5所述轮子打滑检测模块检测机器人的轮子是否打滑的检测结果，若是，则输出高度差异常，否则输出高度差正常。否则输出高度差正常。否则输出高度差正常。

【技术实现步骤摘要】
一种检测电梯与楼层高度差异的方法


[0001]本专利技术涉及机器人领域，解决机器人在进出电梯过程中异常检测问题，具体为一种检测电梯与楼层高度差异的方法。

技术介绍

[0002]电梯到达目标楼层时，电梯地面与楼层地面不一定在同一平面上，通常会存在高度差，若这个高度差大于一定数值时，机器人便无法正常进出电梯。现有技术中，通常基于三维激光雷达或深度相机点云检测高度差，设定阈值以判断机器人能否进出电梯。然而，上述的无论是采用激光雷达还是深度相机，点云数据通常都较为稀疏，对于高度差数值不大但是又影响机器人进去电梯的情况无法检测，且即使检测出高度差后，判断机器人能否进出电梯也受到阈值设置的影响，另外深度相机点云精度不高，检测结果不可靠。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是克服上述现有技术的缺点，提供一种避免了人工标定而导致低效，且不受点云精度影响的检测电梯与楼层高度差异的方法。
[0004]本专利技术是通过以下技术方案来实现的：一种检测电梯与楼层高度差异的方法，包括以下步骤：
[0005]S1.相机采集电梯与楼层缝本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种检测电梯与楼层高度差异的方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.相机采集电梯与楼层缝隙区域的图像信息；S2.若二分类模型训练完成，则转至步骤S3，否则转至步骤S4；S3.将步骤S1中的图像输入二分类模型，二分类模型输出分类结果，其中，分类结果包括高度差异常、高度差正常；S4.电机编码器采集机器人的轮子转速、加速度计采集机器人的加速度；S5.轮子打滑检测模块依据步骤S4所述的轮子转速、加速度检测机器人的轮子是否打滑，若是，则将步骤S1采集的图像标记为异常，若否，则将步骤S1采集的图像标记为正常；S6.采集步骤S5中标记好的图像，生成训练集，通过深度神经网络进行深度学习，训练二分类模型；S7.判断二分类模型是否训练完成；S8.若二分类模型训练完成，则执行步骤S2，若二分类模型训练未完成，则基于步骤S5所述的轮子打滑检测模块依据步骤S4所述的轮子转速、加速度检测机器人的轮子是否打滑的检测结果，若是，则输出高度差异常，若否，则输出高度差正常。2.根据权利要求1所述一种检测电梯与楼层高度差异的方法，其特征在于：步骤S5中所述轮子打滑检测模块依据步骤S4所述的轮子转速、加速度检测机器人的轮子是否打滑包括以下步骤：S51.对轮子转速进行积分计算得到机器人位移量S，对加速度进行积分计算得到机器人速度量V；S52.若在一定时间内所述机器人位移量S有变化，但所述机器人速度量V为零或接近于零时，则判定机器人的轮子打滑，否则判定机器人的轮子不打滑。3.根据权利要求2所述一种检测电梯与楼层高度差异的方法，其特征在于：步骤S7中所述判断二分类模型是否训练完成包括，若训练集中图像数量达到给定数量阈...

【专利技术属性】
技术研发人员：李良源，骆增辉，李振，王利红，
申请(专利权)人：广州赛特智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：