障碍物及悬崖检测方法、装置、可读存储介质及机器人制造方法及图纸

本申请属于机器人技术领域，尤其涉及一种障碍物及悬崖检测方法、装置、计算机可读存储介质及机器人。所述方法包括：通过机器人的相机采集行进方向上的深度图像；获取所述相机的参数，并根据所述相机的参数将所述深度图像转换为高度图像；通过拉普拉斯滤波对所述高度图像进行边缘检测，得到障碍物及悬崖的边缘信息。通过本申请，不需要复杂的超参数调节，只根据深度图像即可实现障碍物及悬崖检测，可以适用于减速带以及斜坡等特殊场景，具有较好的鲁棒性和准确性。棒性和准确性。棒性和准确性。

【技术实现步骤摘要】
障碍物及悬崖检测方法、装置、可读存储介质及机器人


[0001]本申请属于机器人
，尤其涉及一种障碍物及悬崖检测方法、装置、计算机可读存储介质及机器人。

技术介绍

[0002]现有的障碍物及悬崖检测算法一般是基于点云的平面提取方法对地面和障碍物进行分割。但是该方法在对障碍物进行提取的过程中，需要设定拟合平面的阈值参数，当地面不平或机器人发生上下颠簸时，常常造成拟合平面参数的错误，且分割平面阈值直接影响了平面拟合的效果。在障碍物和平面的分割中，通过手动调节阈值的方法很难找到最优的参数设置，一旦参数设置不合理，则可能导致系统误报或漏检，且在减速带等特殊场景时，该方法无法有效辨别可行区域，可能将高出的减速带视作障碍物，进而影响机器人导航，鲁棒性和准确性较差。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请实施例提供了一种障碍物及悬崖检测方法、装置、计算机可读存储介质及机器人，以解决现有的障碍物及悬崖检测方法涉及过于复杂的超参数调节，鲁棒性和准确性较差的问题。
[0004]本申请实施例的第一方面提供了一种障碍物及悬崖检测方法，可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种障碍物及悬崖检测方法，其特征在于，包括：通过机器人的相机采集行进方向上的深度图像；获取所述相机的参数，并根据所述相机的参数将所述深度图像转换为高度图像；通过拉普拉斯滤波对所述高度图像进行边缘检测，得到障碍物及悬崖的边缘信息。2.根据权利要求1所述的障碍物及悬崖检测方法，其特征在于，所述相机的参数包括：水平焦距、垂直焦距和光心位置，所述根据所述相机的参数将所述深度图像转换为高度图像，包括：根据下式计算所述深度图像中的各个像素点的三维坐标：根据下式计算所述深度图像中的各个像素点的三维坐标：z＝d其中，f
x
为所述相机的水平焦距，f
y
为所述相机的垂直焦距，(c
x
,c
y
)为所述相机的光心位置，(u,v)为目标像素点在所述深度图像中的位置，所述目标像素点为所述深度图像中的任意一个像素点，d为所述目标像素点的深度值，(x,y,z)为所述目标像素点的三维坐标；根据所述深度图像中的各个像素点的三维坐标构建所述高度图像。3.根据权利要求1所述的障碍物及悬崖检测方法，其特征在于，在根据所述相机的参数将所述深度图像转换为高度图像之前，还包括：对所述深度图像中的空洞点进行深度值填充，得到填充后的深度图像，所述空洞点为深度值为零的像素点。4.根据权利要求3所述的障碍物及悬崖检测方法，其特征在于，所述对所述深度图像中的空洞点进行深度值填充，包括：构造与所述深度图像对应的第一掩膜图像；对所述第一掩膜图像进行形态学图像处理，得到第二掩膜图像；根据所述深度图像和所述第二掩膜图像确定待填充的空洞点；确定与所述待填充的空洞点对应的平面拟合系数；根据所述平面拟合系数计算所述待填充的空洞点的深度值。5.根据权利要求4所述的障碍物及悬崖检测方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙铁成，焦继超，汤煜，熊金冰，张思民，
申请(专利权)人：深圳市优必选科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：