机器人的楼梯检测方法、机器人以及存储介质技术

本发明专利技术提供一种机器人的楼梯检测方法、机器人以及存储介质，该检测方法包括：S101：获取机器人所搭载的激光雷达的原始点云数据，根据原始点云数据角度信息确定有效点云数据范围，并过滤有效点云数据范围内的离群点以得到有效点云数据，激光雷达为单线激光雷达；S102：提取有效点云数据中的直线特征，根据直线特征、运动方向得到楼梯检测数据。本发明专利技术能够基于二维平面数据，实现机器人运行方向上的楼梯场景的识别，且获取的数据丰富，不容易受到环境干扰，便于实现轻量化数据的稳定检测，稳定性好、成本低，促进了机器人在国际健康驿站中的应用。用。用。

【技术实现步骤摘要】
机器人的楼梯检测方法、机器人以及存储介质


[0001]本专利技术涉及机器人障碍检测领域，尤其涉及一种机器人的楼梯检测方法、机器人以及存储介质。

技术介绍

[0002]目前驿站管理存在超大场地和超多房间管理难度大、时间效率低、人员负荷高与成本高、人工作业感染风险高等痛点。
[0003]为解决上述痛点，引入智能配送机器人、医用消毒机器人、消毒舱等智能设备，让机器人代替医护人员从事低附加值、高疲劳度、高重复性的物品配送及消毒工作，实现物资配送与环境空气消毒无人化，减少人员接触，避免交叉感染的风险，为建设现代化驿站贡献一份力量。
[0004]然而，机器人由于成本和技术成熟度等原因，环境感知都属于二维平面感知。这种环境感知在国际健康驿站的室内环境下，尤其是高楼层运用环境下，对室内走廊的楼梯这类在地面以下的环境是缺乏感知的，在没有其他安全措施的情况下，机器人在定位丢失或者避障运行的情况下存在着跌落的安全隐患。
[0005]常规的红外或者超声传感器视角有限，往往要在很接近有落差位置才能识别出来，容易造成停车不及时；红外或者超声传感器反馈的数据有限，不容易区分楼梯这种地面下的场景，同时数据容易受到环境干扰，不稳定，容易误触发影响机器人运行的流畅性，而3D激光雷达的成本高昂，因此，室内移动机器人需要一种低成本的，可以稳定识别楼梯的方法。

技术实现思路

[0006]为了克服机器人在国际健康驿站中的不足，本专利技术提出一种机器人的楼梯检测方法、机器人以及存储介质，获取机器人所搭载的激光雷达的原始点云数据，根据角度信息、离群点的信息对原始点云数据进行区间裁剪、过滤形成有效点云数据，并提取有效点云数据中的直线特征，根据直线特征、运动方向得到楼梯检测数据，能够基于二维平面数据，实现机器人运行方向上的楼梯场景的识别，且获取的数据丰富，不容易受到环境干扰，便于实现轻量化数据的稳定检测，稳定性好、成本低，促进了机器人在国际健康驿站中的应用。
[0007]为解决上述问题，本专利技术采用的一个技术方案为：一种机器人的楼梯检测方法，所述机器人的楼梯检测方法包括：S101：获取机器人所搭载的激光雷达的原始点云数据，根据所述原始点云数据角度信息确定有效点云数据范围，并过滤所述有效点云数据范围内的离群点以得到有效点云数据，所述激光雷达为单线激光雷达；S102：提取所述有效点云数据中的直线特征，根据所述直线特征、运动方向得到楼梯检测数据。
[0008]进一步地，所述获取机器人所搭载的激光雷达的原始点云数据的步骤具体包括：获取所述激光雷达的极坐标，并以预设频率循环获取所述激光雷达的原始点云数据。
[0009]进一步地，所述根据所述原始点云数据角度信息确定有效点云数据范围，并过滤
所述有效点云数据范围内的离群点以得到有效点云数据的步骤具体包括：根据所述原始点云的角度信息提取所述原始点云数据中位于预设角度范围的数据，并剔除位于所述预设角度范围内的数据中的离群点形成有效点云数据。
[0010]进一步地，所述剔除位于所述预设角度范围内的数据中的离群点形成有效点云数据的步骤具体包括：获取所述预设角度范围的数据中每个点周围预设距离内的邻近点的数量，并将邻近点的数量小于预设阈值的点确定为离群点，剔除所述离群点。
[0011]进一步地，所述提取所述有效点云数据中的直线特征的步骤之前还包括：根据所述机器人的实时位姿将所述有效点云数据转换到地图坐标系进行表示。
[0012]进一步地，所述提取所述有效点云数据中的直线特征的步骤具体包括：初始化霍夫空间，获取所述有效点云数据中每个点在参数空间中的参数对，通过所述参数对提取直线，并基于所述角度信息的递增方向获取所述直线对应的向量的方向。
[0013]进一步地，所述获取所述有效点云数据中每个点在参数空间中的参数对的步骤具体包括：将每个点的坐标代入预设公式，获取参数空间中满足所述预设公式的参数对。
[0014]进一步地，所述根据所述直线特征、运动方向的夹角得到楼梯检测数据的步骤具体包括：根据运动方向向量和机器人的地图法向量形成平面，并将所述直线特征投影至所述平面形成投影直线，根据所述投影直线的向量与运动方向向量的夹角得到楼梯检测数据。
[0015]基于相同的专利技术构思，本专利技术还提出一种机器人，所述机器人包括激光雷达、处理器、存储器，所述处理器分别与所述激光雷达、存储器连接，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器通过所述激光雷达获取原始点云数据，并根据所述存储器中的计算机程序执行如上所述的机器人的楼梯检测方法。
[0016]基于相同的专利技术构思，本专利技术又提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有程序数据，所述程序数据被用于执行如上所述的机器人的楼梯检测方法。
[0017]相比现有技术，本专利技术的有益效果在于：获取激光雷达的原始点云数据，根据角度信息、离群点的信息对原始点云数据进行区间裁剪、过滤形成有效点云数据，并提取有效点云数据中的直线特征，根据直线特征、运动方向得到楼梯检测数据，能够基于二维平面数据，实现机器人运行方向上的楼梯场景的识别，且获取的数据丰富，不容易受到环境干扰，便于实现轻量化数据的稳定检测，稳定性好、成本低，促进了机器人在国际健康驿站中的应用。
附图说明
[0018]图1为本专利技术机器人的楼梯检测方法一实施例的流程图；
[0019]图2为本专利技术机器人的楼梯检测方法另一实施例的流程图；
[0020]图3为本专利技术机器人的楼梯检测方法中平整地面检测一实施例的示意图；
[0021]图4为本专利技术机器人的楼梯检测方法中上行楼梯检测一实施例的示意图；
[0022]图5为本专利技术机器人的楼梯检测方法中下行楼梯检测一实施例的示意图；
[0023]图6为本专利技术机器人一实施例的结构图；
[0024]图7为本专利技术计算机可读存储介质一实施例的结构图。
具体实施方式
[0025]以下通过特定的具体实例说明本申请的拟在国际健康驿站中应用的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点与功效。本申请还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本申请的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，通常在此处附图中描述和示出的各本公开实施例在不冲突的前提下，可相互组合，其中的结构部件或功能模块可以以各种不同的配制来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本公开的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本公开的范围，而是仅仅表示本公开的选定实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
[0026]请参阅图1至图5，其中，图1为本专利技术机器人的楼梯检测方法一实施例的流程图；2为本专利技术机器人的楼梯检测方法另一实施例的流程图；图3为本专利技术机器人的楼梯检测方法中平整地面检测一实施例的示意图；图4为本专利技术机器人的楼梯检测方法中上行楼梯检测一实施例的示本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器人的楼梯检测方法，其特征在于，机器人应用于国际健康驿站，所述方法包括：S101：获取机器人所搭载的激光雷达的原始点云数据，根据所述原始点云数据角度信息确定有效点云数据范围，并过滤所述有效点云数据范围内的离群点以得到有效点云数据，所述激光雷达为单线激光雷达；S102：提取所述有效点云数据中的直线特征，根据所述直线特征、运动方向得到楼梯检测数据。2.如权利要求1所述的机器人的楼梯检测方法，其特征在于，所述获取机器人所搭载的激光雷达的原始点云数据的步骤具体包括：获取所述激光雷达的极坐标，并以预设频率循环获取所述激光雷达的原始点云数据。3.如权利要求1所述的机器人的楼梯检测方法，其特征在于，所述根据所述原始点云数据角度信息确定有效点云数据范围，并过滤所述有效点云数据范围内的离群点以得到有效点云数据的步骤具体包括：根据所述原始点云的角度信息提取所述原始点云数据中位于预设角度范围的数据，并剔除位于所述预设角度范围内的数据中的离群点形成有效点云数据。4.如权利要求3所述的机器人的楼梯检测方法，其特征在于，所述剔除位于所述预设角度范围内的数据中的离群点形成有效点云数据的步骤具体包括：获取所述预设角度范围的数据中每个点周围预设距离内的邻近点的数量，并将邻近点的数量小于预设阈值的点确定为离群点，剔除所述离群点。5.如权利要求1所述的机器人的楼梯检测方法，其特征在于，所述提取所述有效点云数据中的直线特征的步骤之前还包括：根据所述机器人的实时位姿...

【专利技术属性】
技术研发人员：赖志林，李良源，刘建华，
申请(专利权)人：广州赛特智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：