负障碍物检测方法、系统、电子设备及计算机存储介质技术方案

本申请公开了一种负障碍物检测方法、负障碍物检测系统、电子设备及计算机存储介质，涉及机器人技术领域。该负障碍物检测方法包括：基于激光雷达点云数据获取目标检测区域的第一负障碍点集；基于第一负障碍点集对目标检测区域的负障碍区域进行轮廓估计，获得负障碍区域的第二负障碍点集；在目标检测区域的栅格代价地图中标记第二负障碍点集，并更新栅格代价地图。通过上述方式，本申请能够有效检测出负障碍物的轮廓，提高负障碍物的检测精准度，并及时的更新栅格代价地图，控制移动装置精准绕障。障。障。

【技术实现步骤摘要】
负障碍物检测方法、系统、电子设备及计算机存储介质


[0001]本申请涉及机器人
，具体涉及一种负障碍物检测方法、负障碍物检测系统、电子设备及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]在户外运行的移动装置，防止跌落是必备功能，要求移动装置能检测出环境中的负障碍物，例如深坑、断崖等。
[0003]现有的移动装置中，例如移动机器人，常用的防跌落方案有斜装2D激光、单点TOF相机、3D激光及立体相机等，但这些方案容易发生负障碍物的误检。

技术实现思路

[0004]本申请提出了一种负障碍物检测方法、负障碍物检测系统、电子设备及计算机存储介质，以检测负障碍物的轮廓，提高负障碍物的检测精准度，并更新栅格代价地图，控制移动装置精准绕障。
[0005]为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种负障碍物检测方法。该方法包括：
[0006]基于激光雷达点云数据获取目标检测区域的第一负障碍点集；基于第一负障碍点集对目标检测区域的负障碍区域进行轮廓估计，获得负障碍区域的第二负障碍点集；在目标检测区域的栅格代价地图中标记第二负障碍点集，并更新栅格代价地图。
[0007]为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种负障碍物检测系统，该负障碍物检测系统包括激光雷达及移动装置；激光雷达用于获取目标检测区域的第一负障碍点集；移动装置用于安装激光雷达，并在目标检测区域中运动；移动装置用于基于第一负障碍点集对目标检测区域的负障碍区域进行轮廓估计，获得负障碍区域的第二负障碍点集；移动装置用于在目标检测区域的栅格代价地图中标记第二负障碍点集，并更新栅格代价地图。
[0008]为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种电子设备，该电子设备包括处理器及与处理器连接的存储器，存储器中存储有程序数据，处理器执行存储器存储的程序数据，以执行实现上述负障碍物检测方法。
[0009]为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种计算机存储介质，其内部存储有程序指令，程序指令被执行以实现上述负障碍物检测方法。
[0010]本申请的有益效果是：区别于现有技术的情况，本申请的负障碍物检测方法通过激光雷达的云点数据获取目标检测区域的第一负障碍点集，再通过第一障碍点集对目标检测区域的负障碍区进行轮廓估计，获取负障碍物的第二负障碍点集，最后在目标区域的栅格代价地图上标记第二负障碍点集，为移动装置提供了更加精确的包含负障碍物的栅格代价地图，提高了负障碍物的检测精准度；其次，将第二负障碍点集更新至栅格代价地图，控制移动装置精准绕障。
附图说明
[0011]图1是本申请负障碍物检测系统一实施例的侧面示意图；
[0012]图2是本申请负障碍物检测系统一实施例的俯视示意图；
[0013]图3是本申请负障碍物检测方法一实施例的流程示意图；
[0014]图4是图3中步骤S101的一具体流程示意图；
[0015]图5是图3中步骤S102的一具体流程示意图；
[0016]图6是本申请负障碍点轮廓估计示意图；
[0017]图7是图5中步骤S302的一具体流程示意图；
[0018]图8是图3中步骤S103中在目标检测区域的栅格代价地图中标记第二负障碍点集的一具体流程示意图；
[0019]图9是本申请负障碍物检测系统另一实施例的侧面示意图；
[0020]图10是本申请栅格代价地图一实施例的示意图；
[0021]图11是图3中步骤S103中更新栅格代价地图的一具体流程示意图；
[0022]图12是本申请负障碍检测方法另一实施例的流程示意图；
[0023]图13是图12中步骤S704中清除第二负障碍点集的一具体流程示意图；
[0024]图14是本申请负障碍物检测系统的一实施例的结构示意图；
[0025]图15是本申请负障碍物检测方法的一实施方案的流程示意图；
[0026]图16是本申请电子设备一实施例的结构示意图；
[0027]图17是本申请计算机存储介质一实施例的结构示意图。
具体实施方式
[0028]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的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
[0029]本申请首先提出一种负障碍物检测系统，请参阅图1，图1是本申请负障碍物检测系统一实施例的侧面示意图，图2是本申请负障碍物检测系统一实施例的俯视示意图。该负障碍物检测系统100包括激光雷达10及移动装置20；激光雷达10用于获取目标检测区域的第一负障碍点集；移动装置20用于安装激光雷达10，并在目标检测区域中运动；移动装置20用于基于第一负障碍点集对目标检测区域的负障碍区域进行轮廓估计，获得负障碍区域的第二负障碍点集；移动装置20用于在目标检测区域的栅格代价地图中标记第二负障碍点集，并更新栅格代价地图。
[0030]具体地，激光雷达10可以为单激光雷达，激光雷达10的型号可为16线激光雷达，也可以为32线激光雷达，在此不作限定。移动装置20可以为移动小车、移动机器人，在此不作限定。
[0031]在移动装置20上安装激光雷达10时，激光雷达10可以安装在移动装置20的顶部，也可以安装在移动装置20的侧身，激光雷达10可以水平安装，也可以倾斜安装，具体安装可基于实际情况进行，在此不作限定。
[0032]激光雷达10检测负障碍物的原理阐述如下：
[0033]激光雷达10与地面的水平面夹角为θ的激光扫描线照射地面时，侧向投影如图1所示，该激光扫描线上的某个检测点的坐标为P[X,Y,Z]，该坐标的坐标系的原点为激光雷达10。进一步的将可以得到激光雷达10与该点的距离值为L，L可由公式(1)计算得到：
[0034][0035]激光雷达10照射在水平地面上时，则激光雷达10返回的Z坐标和距离值L会满足Z＝H1，L1＝H1/sin(θ)。由图1可知，H1为激光雷达10的安装高度。
[0036]激光雷达10照射在一个负障碍物内时，例如图1所示的深坑中，其检测点返回的Z坐标的绝对值H2大于H1，检测点与激光雷达10的距离值也大于L1。
[0037]请参阅图1及图2，图2是本申请负障碍物检测系统一实施例的俯视示意图。
[0038]激光雷达10的与水平面夹角为θ的激光扫描线照射地面时，在水平XY平面的投影如图2所示。
[0039]激光雷达10照射在水平面时，则检测点会落在半径为R1的圆上：R1＝H1/tan(θ)；激光雷达10照射在一个负障碍物内(例如深坑)，则检测点会落在图2中的矩形区域内。如图2中的P
r
点，该点离移动装置20的中心距离为：R2＝(H2/tan(θ))>R1。并且矩形区域的边界点P1、P2(本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种负障碍物检测方法，其特征在于，包括：基于激光雷达点云数据获取目标检测区域的第一负障碍点集；基于所述第一负障碍点集对所述目标检测区域的负障碍区域进行轮廓估计，获得所述负障碍区域的第二负障碍点集；在所述目标检测区域的栅格代价地图中标记所述第二负障碍点集，并更新所述栅格代价地图。2.根据权利要求1所述的负障碍物检测方法，其特征在于，所述基于激光雷达点云数据获取目标检测区域的第一负障碍点集，包括：基于所述激光雷达点云数据获取所述目标检测区域的检测点与所述激光雷达之间的第一垂直距离；若所述第一垂直距离大于距离阈值，则所述检测点为疑似负障碍点；确定所述疑似负障碍点中的突变检测点，其中，所述突变检测点的所述第一垂直距离与其相邻的检测点的所述第一垂直距离之间的差值大于第一差值阈值；若所述突变检测点之间的所述疑似负障碍点的数量大于数量阈值，则确定所述突变检测点之间的所有所述疑似负障碍点的集合为疑似负障碍点集；若所述差值大于第二差值阈值，则确定所述疑似负障碍点集为第一负障碍点集。3.根据权利要求1所述的负障碍物检测方法，其特征在于，所述基于所述第一负障碍点集对所述目标检测区域的负障碍区域进行轮廓估计，获得所述负障碍区域的第二负障碍坐标点集，包括：获取所述第一负障碍点集中的负障碍点的坐标；基于所述负障碍点的坐标及所述激光雷达与水平面之间的第一垂直距离的距离阈值计算第一轮廓边缘点的坐标；基于所述负障碍点的坐标在所述负障碍点与所述第一轮廓边缘点之间插值新增所述负障碍区域的第二轮廓边缘点；由所述负障碍点、所述第一轮廓边缘点及所述第二轮廓边缘点构成所述负障碍区域的第二负障碍坐标点集。4.根据权利要求3中所述的负障碍物检测方法，其特征在于，所述基于所述负障碍点的坐标及所述激光雷达与水平面之间的第一垂直距离的距离阈值计算第一轮廓边缘点的坐标，包括：基于所述负障碍点的坐标获取所述激光雷达与所述负障碍点的第二垂直距离；基于所述激光雷达与水平面之间的第一垂直距离的距离阈值与所述第二垂直距离计算所述第一轮廓边缘点的坐标。5.根据权利要求1中所述的负障碍物检测方法，其特征在于，所述在所述目标检测区域的栅格代价地图中标记所述第二负障碍点集，包括：基于世界地图坐标系与移动装置的坐标系之间的位姿变换矩阵及所述移动装置的坐标系与所述激光雷达的坐标系之间的位姿变换矩阵将所述第二负障碍点集映射在所述世界地图坐标系下；确定所述世界地图坐标系下的第二负障碍点集在所述目标检测区域的栅格代价地图中的索引值及概率值。
6.根据权利要求1至5任一项所述的负障碍物检测方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：阳方平，
申请(专利权)人：广州视睿电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：