检测方法、搬运设备及计算机可读存储介质技术

本申请公开一种检测方法、搬运设备及计算机可读存储介质。检测方法包括获取点云数据和场景图像；基于点云数据检测当前场景的第一风险区域、及基于场景图像检测当前场景的第二风险区域；融合处理第一风险区域和第二风险区域，以输出目标风险区域。本申请实施方式的检测方法、搬运设备及计算机可读存储介质中，在输出目标风险区域时，是通过融合基于点云数据检测当前场景的第一风险区域及基于场景图像检测当前场景的第二风险区域得到的，即输出的目标风险区域是依据雷达采集点云数据和图像采集装置采集的场景图像融合得到的，从而可保证输出的目标风险区域的精度较高，准确性较好。好。好。

【技术实现步骤摘要】
检测方法、搬运设备及计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及自主行动机器人
，更具体而言，涉及一种检测方法、搬运设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]目前，针对于无人叉车在月台、厂区等作业场景发生跌落的问题，现有的机器人、自动驾驶车辆防跌落方法主要依赖于雷达，由于雷达容易受到干扰，导致精度较低，准确性较差。

技术实现思路

[0003]本申请实施方式提供一种检测方法、搬运设备及计算机可读存储介质，在输出目标风险区域时，是通过融合基于点云数据检测当前场景的第一风险区域及基于场景图像检测当前场景的第二风险区域得到的，即输出的目标风险区域是依据雷达采集点云数据和图像采集装置采集的场景图像融合得到的，从而可保证输出的目标风险区域的精度较高，准确性较好。
[0004]本申请实施方式的检测方法包括获取所述点云数据和所述场景图像；基于所述点云数据检测当前场景的第一风险区域、及基于所述场景图像检测当前场景的第二风险区域；融合处理所述第一风险区域和所述第二风险区域，以输出目标风险区域。
[0005]本申请实施方式本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种检测方法，其特征在于，应用于搬运设备，所述搬运设备包括图像采集装置和雷达，所述图像采集装置用于采集当前场景的场景图像，所述雷达用于采集当前场景的点云数据，所述检测方法包括：获取所述点云数据和所述场景图像；基于所述点云数据检测当前场景的第一风险区域、及基于所述场景图像检测当前场景的第二风险区域；融合处理所述第一风险区域和所述第二风险区域，以输出目标风险区域。2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述图像采集装置设置在所述搬运设备的顶部，所述雷达设置在所述搬运设备与所述顶部相背的底部。3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述基于所述点云数据检测当前场景的第一风险区域，包括：获取所述点云数据中，小于预设高度阈值的第一点云数据；基于所述第一点云数据检测当前场景的第一风险区域。4.根据权利要求3所述的检测方法，其特征在于，所述点云数据包括坐标和线束标识，所述基于所述第一点云数据检测当前场景的第一风险区域，包括：根据所述线束标识相同的相邻两个所述第一点云数据的坐标计算所述线束标识相同的相邻两个所述第一点云数据之间的距离；在所述距离大于预设距离的情况下，确定大于预设距离且所述线束标识相同的相邻两个所述第一点云数据之间的线段作为所述第一风险区域。5.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述基于所述第一点云数据检测当前场景的第一风险区域，包括：计算每个所述第一风险区域周围预设半径内的所述线束标识不同的所述第一风险区域的数量；根据所述数量，确定每个所述第一风险区域的置信度；及确定置信度小于预设置信度的所...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨秉川，方牧，鲁豫杰，李陆洋，李朝，方晓曼，
申请(专利权)人：未来机器人深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：