基于光流的机器人碰撞检测方法，该方法包括：连续通过光栅数据获取清洁机器人的光栅位移数据，且通过光流数据检测清洁机器人的光流位移数据；检测光栅位移数据和光流位移数据之间的实时线性比例；当所述实时线性比例与基准线性比例之间的差距超过第一预设比例时，确定清洁机器人发生了碰撞。根据清洁机器人所行走的地面，设置相应的基准线性比例，当清洁机器人的光栅位移数据和光流位移数据接近这一线性比例的时候，才能保证清洁机器人的行驶是正常的，当光栅位移数据和光流位移数据差距过大，超过了第一预设比例时，确定清洁机器人发生了碰撞。该方案能够根据清洁机器人的行驶环境，通过光流和光栅数据判断清洁机器人是否发生碰撞，防止漏检。防止漏检。防止漏检。
【技术实现步骤摘要】
基于光流的机器人碰撞检测方法、装置、计算机设备及存储介质
[0001]本申请涉及清洁机器人导航
，尤其涉及基于光流的机器人碰撞检测方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
[0002]清洁机器人在行驶过程当中，需要连续记录其行走的路径，基于成本和精度共同的考虑，一种清洁机器人的行走路径的记录方法，是通过在清洁机器人的边轮上设置光栅，当清洁机器人移动的时候，清洁机器人的边轮产生了转动，使得光栅产生了计数，在理想状态下，光栅的计数频率与边轮的转速正相关。通过对光栅的计数，能够检测到两个边轮各自的转速，由此可以记录清洁机器人的移动速度，尤其是可以通过两个边轮的差速计算，能够检测出清洁机器人的转动行为，并确定清洁机器人在转动时的线速度、角速度，并且通过累加的方式，确定清洁机器人的运行里程。
[0003]但是通过光栅进行清洁机器人的里程计量，会因为轮子颠簸、打滑无法准确反映清洁机器人的实际运行情况，尤其在清洁机器人发生碰撞的时候清洁机器人的边轮如果打滑，就无法检测到清洁机器人因发生碰撞而受困。
[0004]光流数据能够根据连续拍摄的图像，根据连续拍摄的图像当中的同一特征产生的位置变化，结合图像之间的时间间隔，确定光流数据获取结构所在位置的移动情况，在清洁机器人的应用环境下，通过在清洁机器人的底部获取地面的图像，来检测清洁机器人的行走速度，以及转动的角速度，通过光流数据检测的清洁机器人运动情况，能够与通过光栅数据检测的清洁机器人的运动情况相互印证。但是清洁机器人在不同地面上行走的时候，通过统一算法检测的清洁机器人的速度和角速度，会产生偏差，这一偏差是线性的，因此通过光流数据检测到的速度和角速度，与通过光栅数据检测到的线速度和角速度相互之间存在有线性比例，这一线性比例在清洁机器人处于不同地面上行走的时候，也会产生变化。
技术实现思路
[0005]本申请实施例的目的在于提出一种基于光流的清洁机器人碰撞检测方法，为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种基于光流的机器人碰撞检测方法，采用了如下所述的技术方案：
[0006]基于光流的机器人碰撞检测方法，该方法包括：
[0007]连续通过光栅数据获取清洁机器人的光栅位移数据，且通过光流数据检测清洁机器人的光流位移数据；
[0008]检测光栅位移数据和光流位移数据之间的实时线性比例；
[0009]当所述实时线性比例与基准线性比例之间的差距超过第一预设比例时，确定清洁机器人发生了碰撞。
[0010]进一步的，所述基准线性比例的获取方式，具体包括，驱动清洁机器人在单一表面
类型的地面上行走，以连续获取光栅位移数据和光流位移数据，并且分别形成曲线；
[0011]拟合步骤，对清洁机器人在单一表面类型的地面上行走时产生的所述光栅位移速率和光流位移速率进行线性拟合，以获取清洁机器人在所述表面类型的地面上行走时，相对应的基准线性比例。
[0012]进一步的，所述检测光栅位移数据和光流位移数据之间的实时线性比例之后，该方法还包括：当所述实时线性比例与基准线性比例之间的差距超过第二预设比例时，检测光流位移数据的变化量；
[0013]当光流位移数据在预设时间内没有归零时，执行拟合步骤，以更新所述基准线性比例。
[0014]进一步的，所述光栅位移数据和光流位移数据为清洁机器人的速度数据；
[0015]所述确定清洁机器人发生了碰撞，是驱动清洁机器人以固定速度前行时，通过所述实时线性比例与基准线性比例之间的差距超过第一预设比例确定。
[0016]进一步的，所述光栅位移数据和光流位移数据为清洁机器人的角速度数据；
[0017]所述确定清洁机器人发生了碰撞，是驱动清洁机器人以固定绕弧半径进行绕弧时，通过所述实时线性比例与基准线性比例之间的差距超过第一预设比例确定。
[0018]为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种基于光流的机器人碰撞检测装置，采用了如下所述的技术方案：
[0019]基于光流的机器人碰撞检测装置，包括：
[0020]数据获取模块，用于连续通过光栅数据获取清洁机器人的光栅位移数据，且通过光流数据检测清洁机器人的光流位移数据；
[0021]监控模块，用于检测光栅位移数据和光流位移数据之间的实时线性比例；
[0022]判断模块，用于当所述实时线性比例与基准线性比例之间的差距超过第一预设比例时，确定清洁机器人发生了碰撞。
[0023]进一步的，还包括基准线性比例计算模块，具体包括，曲线记录子模块，用于驱动清洁机器人在单一表面类型的地面上行走，以连续获取光栅位移数据和光流位移数据，并且分别形成曲线；
[0024]拟合子模块，用于对清洁机器人在单一表面类型的地面上行走时产生的所述光栅位移速率和光流位移速率进行线性拟合，以获取清洁机器人在所述表面类型的地面上行走时，相对应的基准线性比例。
[0025]进一步的，还包括：更新模块，用于当所述实时线性比例与基准线性比例之间的差距超过第二预设比例时，检测光流位移数据的变化量；
[0026]还用于当光流位移数据在预设时间内没有归零时，调用拟合子模块，以更新所述预设比例。
[0027]为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，采用了如下所述的技术方案：
[0028]一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的基于光流的机器人碰撞检测方法的步骤。
[0029]为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，采用了
如下所述的技术方案：
[0030]一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的基于光流的机器人碰撞检测方法的步骤。
[0031]与现有技术相比，本申请实施例主要有以下有益效果：分别通过光栅和光流检测清洁机器人的光栅位移数据和光流位移数据，并且检测二者之间的线性比例，因为当清洁机器人是正常行走的时候，光栅位移数据和光流位移数据均能够正常获取，因此，光栅位移数据和光流位移数据线性相关。根据清洁机器人所行走的地面的不同，光栅位移数据和光流位移数据之间的线性关系并非一成不变，根据清洁机器人所行走的地面，设置相应的基准线性比例，当清洁机器人的光栅位移数据和光流位移数据接近这一线性比例的时候，才能保证清洁机器人的行驶是正常的，当光栅位移数据和光流位移数据差距过大，超过了第一预设比例时，确定清洁机器人发生了碰撞。该方案能够根据清洁机器人的行驶环境，通过光流和光栅数据判断清洁机器人是否发生碰撞，防止漏检。
附图说明
[0032]为了更清楚地说明本申请中的方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作一个简单介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于光流的机器人碰撞检测方法，其特征在于：该方法包括：连续通过光栅数据获取清洁机器人的光栅位移数据，且通过光流数据检测清洁机器人的光流位移数据；检测光栅位移数据和光流位移数据之间的实时线性比例；当所述实时线性比例与基准线性比例之间的差距超过第一预设比例时，确定清洁机器人发生了碰撞。2.根据权利要求1所述的基于光流的机器人碰撞检测方法，其特征在于：所述基准线性比例的获取方式，具体包括，驱动清洁机器人在单一表面类型的地面上行走，以连续获取光栅位移数据和光流位移数据，并且分别形成曲线；拟合步骤，对清洁机器人在单一表面类型的地面上行走时产生的所述光栅位移速率和光流位移速率进行线性拟合，以获取清洁机器人在所述表面类型的地面上行走时，相对应的基准线性比例。3.根据权利要求2所述的基于光流的机器人碰撞检测方法，其特征在于：所述检测光栅位移数据和光流位移数据之间的实时线性比例之后，该方法还包括：当所述实时线性比例与基准线性比例之间的差距超过第二预设比例时，检测光流位移数据的变化量；当光流位移数据在预设时间内没有归零时，执行拟合步骤，以更新所述基准线性比例。4.根据权利要求3所述的基于光流的机器人碰撞检测方法，其特征在于：所述光栅位移数据和光流位移数据为清洁机器人的速度数据；所述确定清洁机器人发生了碰撞，是驱动清洁机器人以固定速度前行时，通过所述实时线性比例与基准线性比例之间的差距超过第一预设比例确定。5.根据权利要求3所述的基于光流的机器人碰撞检测方法，其特征在于：所述光栅位移数据和光流位移数据为清洁机器人的角速度数据；所述确定清洁机器人发生了碰撞，是驱动清洁机器人以固定绕弧半径进行绕弧时，通过所述实时线性...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢涛，
申请(专利权)人：深圳市云鼠科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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