RGBD相机障碍物检测方法、装置系统及移动工具制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种RGBD相机障碍物检测方法，包括：获取RGBD相机的深度图像；对深度图像进行处理，得到第一坐标系的第一深度点云；对第一深度点云进行坐标转换，得到第二坐标系的第二深度点云；对第二深度点云进行处理确定背景点和前景点；背景点为地面点，前景点为非地面点；对前景点进行聚类处理得到障碍物信息。对前景点进行聚类处理得到障碍物信息。对前景点进行聚类处理得到障碍物信息。

【技术实现步骤摘要】
RGBD相机障碍物检测方法、装置系统及移动工具


[0001]本专利技术涉及障碍物检测
，尤其涉及一种RGBD(RGB+Depth Map，RGB即为Red Green Blue)相机障碍物检测方法、装置、系统及移动工具。

技术介绍

[0002]近年来随着服务贸易行业的快速发展，涌现出了各式各样的机器人产品，比如清扫机器人、仓储机器人等。这些机器人旨在提高作业效率，减轻人力负担。机器人只有正确检测到环境中的障碍物，才能安全有效地进行作业，因此，障碍物检测是环境感知中的重要一环，而如何保证成本的前提下尽可能多的覆盖环境感知范围和提高感知精度，一直是业界在不断探索且亟待解决的问题。
[0003]目前机器人常用的传感器包括激光雷达、摄像头、超声波雷达等。激光雷达的检测原理是主动发射激光光束，通过发射与接收的激光飞行时间(Time Of Flight，TOF)计算障碍物的位置距离，检测精度非常高。
[0004]激光雷达在现有市场上多分为单线、多线和固态这几种，使用上主要在检测范围和检测距离上有差异，且激光雷达的价格目前处在一个较高的水平，单线激光雷达价格稍便宜，但是只能覆盖一个平面，该平面以外的区域感知不到。由于图像信息本身非常丰富，所以摄像头的用途很广，可以用来做视觉检测和行车记录，但是在弱光环境下效果差，且对于检测精度要求日益严格的机器人，视觉检测难以在短时间内将整体检测精度提升到厘米级水平。超声波雷达利用声波在空气中的反射特性来检测障碍物，在某些特殊场景比如透明玻璃等，有其独特的价值优势，但是超声波雷达只能返回前方某一扇形范围内障碍物的检测距离值，信息量非常有限，只能作为障碍物检测功能的一种补充。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例的目的是提供一种RGBD相机障碍物检测方法、装置、系统及移动工具，以解决现有技术中所存在的问题。
[0006]第一方面，本专利技术提供了一种RGBD相机障碍物检测方法，所述方法包括：
[0007]获取RGBD相机的深度图像；
[0008]对所述深度图像进行处理，得到第一坐标系的第一深度点云；
[0009]对所述第一深度点云进行坐标转换，得到第二坐标系的第二深度点云；
[0010]对所述第二深度点云进行处理确定背景点和前景点；所述背景点为地面点，所述前景点为非地面点；
[0011]对所述前景点进行聚类处理得到障碍物信息。
[0012]优选的，所述对所述第二深度点云进行处理确定背景点和前景点，具体包括：
[0013]确定第二深度点云中的噪声点，并删除所述噪声点之后得到第三深度点云，所述噪声点包括无效点、与RGBD相机距离大于预置距离阈值的点；
[0014]对所述第三深度点云所在的区域进行栅格处理，得到三维栅格图；
[0015]针对三维栅格图中的每个栅格，对位于该栅格内的点云按照高度进行排序，并删除高度位于预置高度范围之外的点，得到每个栅格对应的目标点云；
[0016]将三维栅格地图中目标点云小于预置数量阈值的栅格删除，根据其他栅格中的目标点云拟合地平面；
[0017]将目标点云中位于所述地平面的点确定为背景点，将目标点云中的其他点确定为前景点。
[0018]优选的，根据其他栅格中的目标点云拟合地平面，具体包括：
[0019]采用RANSAC算法，对其他栅格中的目标点云进行地平面拟合，得到地平面。
[0020]优选的，所述对所述前景点进行聚类处理得到障碍物信息，具体包括：
[0021]将所述前景点投影在所述地平面上，构建二维栅格图；
[0022]针对二维栅格图中的每个栅格，根据位于所述栅格内的前景点的投影点，确定所述栅格的取值；
[0023]将取值表示存在障碍物的栅格，按照预置的N邻域算法进行填充，得到至少一个连通区域；
[0024]根据所述连通区域确定障碍物。
[0025]优选的，根据所述连通区域确定障碍物，具体包括：
[0026]当所述连通区域为多个，且相邻连通区域存在重叠时，合并存在重叠的连通区域；
[0027]判断各连通区域的面积是否大于预设面积阈值，若是则确定所述连通区域为障碍物；若否则删除所述连通区域。
[0028]第二方面，本专利技术提供了一种RGBD相机障碍物检测装置，所述装置包括：
[0029]获取模块，所述获取模块用于获取RGBD相机的深度图像；
[0030]第一处理模块，所述处理模块用于对所述深度图像进行处理，得到第一坐标系的第一深度点云；
[0031]坐标转换模块，所述坐标转换模块用于对所述第一深度点云进行坐标转换，得到第二坐标系的第二深度点云；
[0032]第二处理模块，所述第二处理模块用于对所述第二深度点云进行处理确定背景点和前景点；所述背景点为地面点，所述前景点为非地面点；
[0033]聚类模块，所述聚类模块用于对所述前景点进行聚类处理得到障碍物信息。
[0034]优选的，所述第二处理模块对所述第二深度点云进行处理确定背景点和前景点，具体包括：
[0035]确定第二深度点云中的噪声点，并删除所述噪声点之后得到第三深度点云，所述噪声点包括无效点、与RGBD相机距离大于预置距离阈值的点；
[0036]对所述第三深度点云所在的区域进行栅格处理，得到三维栅格图；
[0037]针对三维栅格图中的每个栅格，对位于该栅格内的点云按照高度进行排序，并删除高度位于预置高度范围之外的点，得到每个栅格对应的目标点云；
[0038]将三维栅格地图中目标点云小于预置数量阈值的栅格删除，根据其他栅格中的目标点云拟合地平面；
[0039]将目标点云中位于所述地平面的点确定为背景点，将目标点云中的其他点确定为前景点。
[0040]优选的，所述第二处理模块根据其他栅格中的目标点云拟合地平面，具体包括：
[0041]采用RANSAC算法，对其他栅格中的目标点云进行地平面拟合，得到地平面。
[0042]优选的，所述聚类模块对前景点进行聚类处理得到障碍物信息，具体包括：
[0043]将所述前景点投影在所述地平面上，构建二维栅格图；
[0044]针对二维栅格图中的每个栅格，根据位于所述栅格内的前景点的投影点，确定所述栅格的取值；
[0045]将取值表示存在障碍物的栅格，按照预置的N邻域算法进行填充，得到至少一个连通区域；
[0046]根据所述连通区域确定障碍物。
[0047]优选的，所述聚类模块根据所述连通区域确定障碍物，具体包括：
[0048]当所述连通区域为多个，且相邻连通区域存在重叠时，合并存在重叠的连通区域；
[0049]判断各连通区域的面积是否大于预设面积阈值，若是则确定所述连通区域为障碍物；若否则删除所述连通区域。
[0050]第三方面，本专利技术提供了一种计算机服务器，包括：存储器、处理器和收发器；
[0051]所述处理器用于与所述存储器耦合本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种RGBD相机障碍物检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取RGBD相机的深度图像；对所述深度图像进行处理，得到第一坐标系的第一深度点云；对所述第一深度点云进行坐标转换，得到第二坐标系的第二深度点云；对所述第二深度点云进行处理确定背景点和前景点；所述背景点为地面点，所述前景点为非地面点；对所述前景点进行聚类处理得到障碍物信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第二深度点云进行处理确定背景点和前景点，具体包括：确定第二深度点云中的噪声点，并删除所述噪声点之后得到第三深度点云，所述噪声点包括无效点、与RGBD相机距离大于预置距离阈值的点；对所述第三深度点云所在的区域进行栅格处理，得到三维栅格图；针对三维栅格图中的每个栅格，对位于该栅格内的点云按照高度进行排序，并删除高度位于预置高度范围之外的点，得到每个栅格对应的目标点云；将三维栅格地图中目标点云小于预置数量阈值的栅格删除，根据其他栅格中的目标点云拟合地平面；将目标点云中位于所述地平面的点确定为背景点，将目标点云中的其他点确定为前景点。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据其他栅格中的目标点云拟合地平面，具体包括：采用RANSAC算法，对其他栅格中的目标点云进行地平面拟合，得到地平面。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述前景点进行聚类处理得到障碍物信息，具体包括：将所述前景点投影在所述地平面上，构建二维栅格图；针对二维栅格图中的每个栅格，根据位于所述栅格内的前景点的投影点，确定所述栅格的取值；将取值表示存在障碍物的栅格，按照预置的N邻域算法进行填充，得到至少一个连通区域；根据所述连通区域确定障碍物。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述连通区域确定障碍物，具体包括：当所述连通区域为多个，且相邻连通区域存在重叠时，合并存在重叠的连通区域；判断各连通区域的面积是否大于预设面积阈值，若是则确定所述连通区域为障碍物；若否则删除所述连通区域。6.一种RGBD相机障碍物检测装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，所述获取模块用于获取RGBD相机的深度图像；第一处理模块，所述处理模块用于对所述深度图像进行处理，得到第一坐标系的第一深度点云；坐标转换模块，所述坐标转换模块用于对所述第一深度点云进行坐标转换，得到第二坐标系的第二深度点云；
第二处理模块，所述第二处理模块用于对所述第二深度点云进行处理确定背景点和前景点；所述背景点为地面点，所述前景点为非地面点；聚类模块，所述聚类模块用于对所述前景点进行聚类处理得到障碍物信息。7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二处理模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏宇腾，汪涛，张放，王肖，霍舒豪，李晓飞，张德兆，
申请(专利权)人：北京智行者科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：