本发明专利技术提供障碍物识别方法及装置、运动控制方法及装置，其中障碍物识别方法应用于机器人，机器人包括纹理相机和深度相机；获取纹理相机采集的地面障碍物图像；根据纹理相机的相机参数，将地面障碍物图像投影至预置平面，基于投影结果获得地面障碍物的第一位置信息；基于纹理相机和深度相机之间的相对位置参数，对地面障碍物图像进行信息对齐，获得地面障碍物的深度信息，并根据深度信息确定地面障碍物的第二位置信息；根据第一位置信息和第二位置信息，确定地面障碍物的目标位置信息。通过对地面障碍物图像、深度相机与纹理相机之间的相对位置参数进行处理，获得目标位置信息，保证了目标位置信息的准确性。目标位置信息的准确性。目标位置信息的准确性。
【技术实现步骤摘要】
障碍物识别方法及装置、运动控制方法及装置
[0001]本专利技术涉及机器人控制
，特别涉及一种障碍物识别方法。本专利技术同时涉及一种运动控制方法、一种障碍物识别装置、一种运动控制装置、一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]随着机器人技术的发展，越来越多的可运动机器人在货运、仓储、物流、餐饮等产业服务中得到应用，极大方便了人类的生产生活，在这些产业服务中，机器人需要按照既定路线运动以完成调度任务。
[0003]在机器人执行调度任务运动过程中为保证行驶安全，需要对行驶路径上前方的障碍物进行检测，进行障碍物检测，是需要通过机器人采集到的图像，确定是否存在障碍物，但在障碍物的尺寸小、过于低或者过于矮时，比如，散落在地上的书本或衣物，相机采集到的图像会存在不清楚的情况，导致基于不清楚的图像进行障碍物检测，得到的结果较为不准确，也即检测精度较差，因此，亟需一种提高对机器人在行驶过程遇到的地面上尺寸较小的障碍物的识别精度的方法。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种障碍物识别方法，以解决现有技术中存在的技术缺陷。本专利技术实施例同时提供了一种运动控制方法，一种障碍物识别装置，一种运动控制装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质。
[0005]根据本专利技术实施例的第一方面，提供了一种障碍物识别方法，应用于机器人，机器人包括纹理相机和深度相机；
[0006]获取纹理相机采集的地面障碍物图像；
[0007]根据纹理相机的相机参数，将地面障碍物图像投影至预置平面，基于投影结果获得地面障碍物的第一位置信息；
[0008]基于纹理相机和深度相机之间的相对位置参数，对地面障碍物图像进行信息对齐，获得地面障碍物的深度信息，并根据深度信息确定地面障碍物的第二位置信息；
[0009]根据第一位置信息和第二位置信息，确定地面障碍物的目标位置信息。
[0010]根据本专利技术实施例的第二方面，提供了一种运动控制方法，包括：
[0011]获取机器人运动前方的地面障碍物的目标位置信息，其中，目标位置信息利用如上述的障碍物识别方法确定；
[0012]基于机器人的当前位置信息、运动目的地信息以及目标位置信息，确定机器人的运动路径；
[0013]控制机器人按照运动路径运动。
[0014]根据本专利技术实施例的第三方面，提供了一种障碍物识别装置，应用于机器人，所述机器人包括纹理相机和深度相机；
[0015]图像获取模块，被配置为获取纹理相机采集的地面障碍物图像；
[0016]投影模块，被配置为根据纹理相机的相机参数，将地面障碍物图像投影至预置平面，基于投影结果获得地面障碍物的第一位置信息；
[0017]信息对齐模块，被配置为基于纹理相机和深度相机之间的相对位置参数，对地面障碍物图像进行信息对齐，获得地面障碍物的深度信息，并根据深度信息确定地面障碍物的第二位置信息；
[0018]信息确定模块，被配置为根据第一位置信息和第二位置信息，确定地面障碍物的目标位置信息。
[0019]根据本专利技术实施例的第四方面，提供了一种运动控制装置，包括：
[0020]信息获取模块，被配置为获取机器人运动前方的地面障碍物的目标位置信息，其中，目标位置信息利用如上述的障碍物识别方法确定；
[0021]路径确定模块，被配置为基于机器人的当前位置信息、运动目的地信息以及目标位置信息，确定机器人的运动路径；
[0022]控制模块，被配置为控制机器人按照运动路径运动。
[0023]根据本专利技术实施例的第五方面，提供了一种计算设备，包括：
[0024]存储器和处理器；
[0025]所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令时实现所述障碍物识别方法、运动控制方法的步骤。
[0026]根据本专利技术实施例的第六方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该指令被处理器执行时实现所述障碍物识别方法、运动控制方法的步骤。
[0027]本专利技术提供的障碍物识别方法，应用于机器人，机器人包括纹理相机和深度相机；获取纹理相机采集的地面障碍物图像；根据纹理相机的相机参数，将地面障碍物图像投影至预置平面，基于投影结果获得地面障碍物的第一位置信息；基于纹理相机和深度相机之间的相对位置参数，对地面障碍物图像进行信息对齐，获得地面障碍物的深度信息，并根据深度信息确定地面障碍物的第二位置信息；根据第一位置信息和第二位置信息，确定地面障碍物的目标位置信息。通过将纹理相机采集到的地面障碍物图像投影至预置平面，获得地面障碍物的第一位置信息；通过纹理相机和深度相机之间的相对位置参数，获得地面障碍物的深度信息，根据深度信息确定地面障碍物的第二位置信息；基于第一位置信息和第二位置信息获得地面障碍物的目标位置信息，也即是通过纹理相机采集到包含地面障碍物纹理信息的地面障碍物图像，并通过深度的转换，获得地面障碍物准确的深度信息，基于纹理相机和深度相机分别获得的结果，进行融合，使得融合获得地面障碍物的目标位置信息更为准确，提高了对地面障碍物进行识别的准确度和精度。
附图说明
[0028]图1是本专利技术一实施例提供的一种障碍物识别方法的流程图；
[0029]图2是本专利技术一实施例提供的一种运动控制方法的流程图；
[0030]图3A是本专利技术一实施例提供的一种障碍物识别方法的处理流程图；
[0031]图3B是本专利技术实施例提供的一种障碍物识别方法中纹理图像示意图；
[0032]图4是本专利技术一实施例提供的一种障碍物识别装置的结构示意图；
[0033]图5是本专利技术一实施例提供的一种运动控制装置的结构示意图；
[0034]图6是本专利技术一实施例提供的一种计算设备的结构框图。
具体实施方式
[0035]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术。但是本专利技术能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本专利技术内涵的情况下做类似推广，因此本专利技术不受下面公开的具体实施的限制。
[0036]在本专利技术一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本专利技术一个或多个实施例。在本专利技术一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本专利技术一个或多个实施例中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
[0037]应当理解，尽管在本专利技术一个或多个实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本专利技术一个或多个实施例范围的情况下，第一也可以被称为第二，类似地，第二也可以被称为第一。
[0038]首先，对本专利技术一个或多个实施例涉及的名词术语进行解释。
[0039]鸟瞰图(本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种障碍物识别方法，其特征在于，应用于机器人，所述机器人包括纹理相机和深度相机；获取所述纹理相机采集的地面障碍物图像；根据所述纹理相机的相机参数，将所述地面障碍物图像投影至预置平面，基于投影结果获得地面障碍物的第一位置信息；基于所述纹理相机和所述深度相机之间的相对位置参数，对所述地面障碍物图像进行信息对齐，获得所述地面障碍物的深度信息，并根据所述深度信息确定所述地面障碍物的第二位置信息；根据所述第一位置信息和所述第二位置信息，确定所述地面障碍物的目标位置信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述纹理相机采集的地面障碍物图像，包括：获取所述纹理相机采集的纹理图像，并根据所述纹理图像，获得所述纹理图像中的纹理信息；基于所述纹理信息，对所述纹理图像进行区域检测，确定地面障碍物图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述纹理相机的相机参数，将所述地面障碍物图像投影至预置平面，包括：根据所述纹理相机的相机参数，将所述地面障碍物图像投影至平行于地面的视角空间，获得目标地面障碍物图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述纹理相机和所述深度相机之间的相对位置参数，对所述地面障碍物图像进行信息对齐，获得所述地面障碍物的深度信息，包括：基于所述纹理相机和所述深度相机之间的相对位置参数，将所述地面障碍物图像的图像信息对齐至深度信息维度，获得所述地面障碍物的深度信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获得所述地面障碍物的深度信息之后，还包括：根据所述地面障碍物图像中地面障碍物的位置区域，对所述位置区域以外的区域对应的深度信息进行过滤，获得过滤后的深度信息；将所述过滤后的深度信息作为更新后的深度信息。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述深度信息确定所述地面障碍物的第二位置信息，包括：从所述深度信息中确定至少一个目标深度值，其中，所述目标深度值为所述深度信息中大于预设深度阈值的像素点的深度值；根据所述至少一个目标深度值，确定所述地面障碍物的第二位置信息。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一位置信息和所述第二位置信息，确定所述地面障碍物的目标位置信息，包括：获取所述纹理相机和所述深度相机分别对应的权重；基于所述权重，对所述第一位置信息和所述第二位置信息进行加权，获得所述地面障碍物的目标位置信息。8.根据权利要求1所述的方...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙志雄，陈超，
申请(专利权)人：北京极智嘉科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。