【技术实现步骤摘要】
面向交通场景人行横道区域的轮式机器人监测方法及系统
[0001]本专利技术属于计算机视觉监测
，具体涉及一种面向交通场景人行横道区域的轮式机器人监测方法及系统。
技术介绍
[0002]当前在交通场景中特别是交叉路口，交通参与者数目庞大，行人密集，传统方案通常在路口会有交警指挥机动车的交通，而在道路的人行横道两侧则会有安全劝导员负责行人的通行安全提示。这种方式不可避免的导致人力资源的浪费，成本较高，且安全劝导员无法做到长期集中注意力对人行横道区域的监测。其他方案如直接在道路路侧部署固定的监控设备(如监控相机)，如图1所示，对目标区域进行监测，或者采用人行横道安全文明通行指引机器人(https://www.afzhan.com/news/Detail/62900.html)，类似的还有：智能机器人“交警”；
[0003](https://www.sensorexpert.com.cn/article/10278.html，https://www.163.com/dy/article/EM2TC0LV05376QX3
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.面向交通场景人行横道区域的轮式机器人监测方法，其特征在于，所述方法包括：根据人行横道区域划定机器人可移动区域α和ROI感知区域；基于所述感知区域，采集感知原始数据；对所述原始数据进行分析处理，并根据机器人的实时位置与路径规划结合，调整自身运动状态和位置并输出感知结果；根据所述感知结果判断是否存在感知受限；基于所述感知受限情况，机器人实时调整运动路径，并根据实时运动再次进行感知；实时将多目标数据和行人数据进行结构化处理与存储；基于所述多目标数据和所述行人数据判断行人是否存在危险行为，并作出对应调整。2.根据权利要求1所述的面向交通场景人行横道区域的轮式机器人监测方法，所述人行横道区域为道路路边四边形区域并标记端点A1、A2、A3、A4；所述ROI感知区域为人行横道区域向外扩大若干区域，所述机器人可移动区域α为人行横道区域。3.根据权利要求1所述的面向交通场景人行横道区域的轮式机器人监测方法，所述采集感知原始数据是基于所述ROI感知区域场景中信息，通过激光雷达采集原始的感知数据，单目相机获取红绿灯信息，在机器人初始位置调整相机支撑架高度与角度，使其红绿灯在的相机图像视野的中心位置，若机器人运动导致视野中丢失红绿灯，则相机支撑架对应进行旋转调整，用于始终获取红绿灯信息。4.根据权利要求1所述的面向交通场景人行横道区域的轮式机器人监测方法，其特征在于，对所述原始数据进行分析处理是对多目标的检测跟踪，即通过激光雷达对ROI感知区域场景中的多个行人同时感知，并考虑目标的连续运动实现对目标的检测跟踪，且输出目标的位置、尺寸、速度、角度。5.根据权利要求1所述的面向交通场景人行横道区域的轮式机器人监测方法，其特征在于，所述根据机器人的实时位置与路径规划结合，调整自身运动状态和位置并输出感知结果是机器人在可移动区域α内，通过SLAM将输出在地图中机器人的实时位置，该信息将作为实现运动规划的基础、并与路径规划结合，调整机器人自身运动状态和位置用于达到更好的监测效果,且该机器人所涉及的运动规划基于地图与定位信息，由全局路径规划和局部路径规划组成；所述全局路径规划是将只设定运动范围的边界即可移动区域α，以及将该区域进行分级、分区域划分，对各个边界点和线在地图中进行位置标记，将信息输入基于机器人初始位置建立的坐标系；所述局部路径规划是机器人运动调整的过程，包括：避障调整和感知受限调整，所述避障调整试试目标进入机器人安全范围视为检测到障碍物。6.根据权利要求5所述的面向交通场景人行横道区域的轮式机器人监测方法，其特征在于，机器人在可移动区域α内进行全局路径规划和局部路径规划时，区域先进行分级、分区域划分，以确定机器人的可移动的安全范围，将四边形的宽度进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：王晓辉，丁佳，
申请(专利权)人：无锡八英里电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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