一种泊车机器人及障碍物的检测方法技术

本发明专利技术涉及一种泊车机器人及障碍物的检测方法。该检测方法包括步骤：S1、获取障碍物的格栅地图，并根据格栅地图获取障碍物的物理信息，物理信息至少包括障碍物的位置和尺寸；获取障碍物的图像；S2、将物理信息和图像融合；S3、综合判断障碍物的三维位置、三维尺寸和类别。本发明专利技术提出的一种泊车机器人的障碍物的检测方法，将障碍物的格栅地图和图像融合，能准确判断障碍物的三维位置、三维尺寸和类别。三维尺寸和类别。三维尺寸和类别。

【技术实现步骤摘要】
一种泊车机器人及障碍物的检测方法


[0001]本专利技术涉及计算机视觉和人工智能
，尤其涉及一种泊车机器人及障碍物的检测方法。

技术介绍

[0002]随着人们生活水平的提高，汽车的数量也与日俱增，停车正在成为普遍问题。采用智能停车场方案能更好地确保泊车效率和安全，提高城市空间利用率，解决“停车难”问题。实现这一高质量发展转变方式，需推广运用智能泊车技术，实现自动化、无人化的高效运行方式，将实施大范围AGV投放及周边设备、场站设施的升级改造等。
[0003]智能泊车机器人项目面向安全、高效、无人值守的汽车泊车需求，打造智能引导泊车系统。其中机器人工作时需要避开周围障碍物，首先进行环境感知，检测障碍物位置、尺寸，并识别物体类别如客车、行人。该技术是实现智能泊车系统的关键技术应用。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的上述问题，本专利技术提出了一种泊车机器人及障碍物的检测方法，将障碍物的格栅地图和图像融合，准确判断障碍物的三维位置、三维尺寸和类别。
[0005]具体地，本专利技术提出了一种障碍物的检测方法，适用于泊车机器人，所述检测方法包括以下步骤：
[0006]S1、获取所述障碍物的格栅地图，并根据所述格栅地图获取所述障碍物的物理信息，所述物理信息至少包括所述障碍物的位置和尺寸；获取所述障碍物的图像；
[0007]S2、将所述物理信息和图像融合；
[0008]S3、综合判断所述障碍物的三维位置、三维尺寸和类别。
[0009]根据本专利技术的一个实施例，所述检测方法还包括步骤S4，规划避开所述障碍物的路径，并根据所述路径控制所述泊车机器人移动。
[0010]根据本专利技术的一个实施例，在步骤S3中，根据所述障碍物的三维位置、三维尺寸和类别获得所述障碍物的位置变化，在步骤S4中，将所述障碍物的位置变化与所述泊车机器人的运动状态进行比较，以规划避开所述障碍物的路径。
[0011]根据本专利技术的一个实施例，在步骤S3，所述物理信息和图像融合包括将所述物理信息映射到所述图像所在平面上。
[0012]本专利技术还提供了一种泊车机器人，应用前述的检测方法，所述泊车机器人包括机器人本体及设置于所述机器人本体上的补盲激光雷达和鱼眼相机，所述补盲激光雷达用于获取所述障碍物的点云信息，所述鱼眼相机用于获取所述障碍物的图像。
[0013]根据本专利技术的一个实施例，所述泊车机器人包括四个鱼眼相机，沿水平方向上均布于所述机器人本体的四周，视场角不小于150
°
，且向下倾斜一设定角度。
[0014]根据本专利技术的一个实施例，所述补盲激光雷达安装于所述机器人本体的一侧，且在垂直方向上突出于所述机器人本体的一侧。
[0015]根据本专利技术的一个实施例，所述补盲激光雷达高于所述鱼眼相机所在平面30～50cm。
[0016]根据本专利技术的一个实施例，所述补盲激光雷达为半球面多线补盲激光雷达，视场角不小于90
°×
360
°
，测量半径超过20m。
[0017]根据本专利技术的一个实施例，所述泊车机器人还包括一控制器，所述控制器对所述补盲激光雷达获取的点云信息进行实时处理，集成为环境与障碍物构成的所述格栅地图，并根据所述格栅地图获取所述障碍物的物理信息。
[0018]根据本专利技术的一个实施例，所述控制器对四个所述鱼眼相机的图像进行广角畸变矫正，并拼接为一张全景图像。
[0019]根据本专利技术的一个实施例，所述控制器将所述物理信息映射到所述全景图像上，综合判断所述障碍物的三维位置、三维尺寸和类别，规划避开所述障碍物的路径，并根据所述路径控制所述机器人本体移动。
[0020]本专利技术提供的一种泊车机器人及障碍物的检测方法，将障碍物的格栅地图和图像融合，能准确判断障碍物的三维位置、三维尺寸和类别，具有较高的检测精度和鲁棒性。
[0021]应当理解，本专利技术以上的一般性描述和以下的详细描述都是示例性和说明性的，并且旨在为所述的本专利技术提供进一步的解释。
附图说明
[0022]包括附图是为提供对本专利技术进一步的理解，它们被收录并构成本申请的一部分，附图示出了本专利技术的实施例，并与本说明书一起起到解释本专利技术原理的作用。附图中：
[0023]图1示出了本专利技术一个实施例的障碍物的检测方法的流程框图。
[0024]图2示出了本专利技术一个实施例的泊车机器人的结构示意图。
[0025]图3为图2的侧视图。
[0026]其中，上述附图包括以下附图标记：
[0027]泊车机器人
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200
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机器人本体
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201
[0028]补盲激光雷达
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202
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鱼眼相机
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203
[0029]控制器
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204
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支架
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205
具体实施方式
[0030]需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0031]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0032]需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包
括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
[0033]除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本申请的范围。同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
[0034]在本申请的描述中，需要理解的是，方位词如“前、后、上、下、左、右”、“横向、竖向、垂直、水平”和“顶、底”等所指示的方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种障碍物的检测方法，适用于泊车机器人，所述检测方法包括以下步骤：S1、获取所述障碍物的格栅地图，并根据所述格栅地图获取所述障碍物的物理信息，所述物理信息至少包括所述障碍物的位置和尺寸；获取所述障碍物的图像；S2、将所述物理信息和图像融合；S3、综合判断所述障碍物的三维位置、三维尺寸和类别。2.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，还包括步骤S4，规划避开所述障碍物的路径，并根据所述路径控制所述泊车机器人移动。3.如权利要求2所述的检测方法，其特征在于，在步骤S3中，根据所述障碍物的三维位置、三维尺寸和类别获得所述障碍物的位置变化，在步骤S4中，将所述障碍物的位置变化与所述泊车机器人的运动状态进行比较，以规划避开所述障碍物的路径。4.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，在步骤S3，所述物理信息和图像融合包括将所述物理信息映射到所述图像所在平面上。5.一种泊车机器人，其特征在于，应用权利要求1至4任一所述的检测方法，所述泊车机器人包括机器人本体及设置于所述机器人本体上的补盲激光雷达和鱼眼相机，所述补盲激光雷达用于获取所述障碍物的点云信息，所述鱼眼相机用于获取所述障碍物的图像。6.如权利要求5所述的泊车机器人，其特征在于，所述泊车机器人包括四个鱼眼相机，沿水...

【专利技术属性】
技术研发人员：田炜，殷凌眉，邓清，邵浙海，曹宏斌，
申请(专利权)人：上海智能新能源汽车科创功能平台有限公司，
类型：发明
国别省市：