一种基于伪激光雷达与激光雷达融合的机器人避障方法、系统、存储介质及终端技术方案

本发明专利技术公开了一种基于伪激光雷达与激光雷达融合的机器人避障方法、系统、存储介质及终端，用于生成包含盲区小物体的栅格地图，属于扫地机器人技术领域，包括：分别获取激光雷达数据和伪激光雷达数据；通过联合标定的方式将所述伪激光雷达数据转为雷达坐标系下的数据；根据伪激光雷达数据修改相应范围内的激光雷达数据，得到融合数据；根据所述融合数据还原盲区小物体的信息并建立栅格地图。本发明专利技术利用融合数据，将小物体绘制在栅格地图上，可以仅利用栅格地图即可完成路径规划，且机器人离开当前区域后，栅格地图仍能保持小物体的栅格点，可以实现全局的路径规划，实现激光雷达盲区的矮小物体避障功能。区的矮小物体避障功能。区的矮小物体避障功能。

【技术实现步骤摘要】
一种基于伪激光雷达与激光雷达融合的机器人避障方法、系统、存储介质及终端


[0001]本专利技术涉及扫地机器人
，尤其涉及一种基于伪激光雷达与激光雷达融合的机器人避障方法、系统、存储介质及终端。

技术介绍

[0002]近年来，扫地机器人得到了大范围的普及，对于智能机器人这类移动机器人进行定位和建图是目前机器人控制算法研究的重要领域，智能扫地机器人想要实现工作中的精准自主定位，需要依靠自身所携带的传感器能够接收并感知周围的杂物堆积情况和自身的坐标定位。由于智能扫地中经常会出现一定的货物堆积，因此在障碍物的环境中令智能扫地机器人能够实现自身定位，是目前重要的研究课题。
[0003]常用的机器人使用激光雷达完成定位与建图工作，激光雷达又具有较高的精度，并且不同于摄像机，激光雷达不受环境变化、光线等因素影响。但对于低于激光雷达平面的物体，例如对于吧台椅、风扇等，激光雷达只能观测立杆，底座却是盲区。对于底座无法观测，但底座又有实时避障问题，由于激光雷达无法感知，机器人无法完成避障工作。
[0004]对于底座等小物体的避障，现有的方法是利用双目测距替代超声波雷达，双目与激光雷达分别工作，采取临时检测
‑
临时避障的方法，只能在摄像头视野内才能对小物体采取避障策略，并不会生成地图，因此路径规划方案无法灵活处理，无法实现全局的路径规划。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服现有扫地机器人在对雷达盲区的小物体进行避障时存在的问题，提供了一种基于伪激光雷达与激光雷达融合的机器人避障方法、系统、存储介质及终端。
[0006]本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：
[0007]第一方面，提供一种基于伪激光雷达与激光雷达融合的机器人避障方法，用于生成包含盲区小物体的栅格地图，所述方法包括以下步骤：
[0008]S1、分别获取激光雷达数据和伪激光雷达数据；
[0009]S2、通过联合标定的方式将所述伪激光雷达数据转为雷达坐标系下的数据；
[0010]S3、根据伪激光雷达数据修改相应范围内的激光雷达数据，得到融合数据；
[0011]S4、根据所述融合数据还原盲区小物体的信息并建立栅格地图。
[0012]在一些可能的实施例中提供一种基于伪激光雷达与激光雷达融合的机器人避障方法，所述激光雷达数据通过单线激光雷达采集，所述伪激光雷达数据通过双目相机采集，其中单线激光雷达采集低于雷达高度的障碍物信息；将障碍物投影到二维平面，取最靠近机器人的点，作为伪激光雷达数据。
[0013]在一些可能的实施例中提供一种基于伪激光雷达与激光雷达融合的机器人避障
方法，所述激光雷达数据的信息包括起始角α1、终止角α2、强度、两束激光的间隔角Δα以及距离值，激光雷达数据按角度递增顺序排列；所述伪激光雷达数据包括角度范围。
[0014]在一些可能的实施例中提供一种基于伪激光雷达与激光雷达融合的机器人避障方法，所述步骤S2包括：
[0015]建立相对于雷达坐标系的旋转矩阵R和平移矩阵T，将伪激光雷达坐标系转为雷达坐标系。
[0016]在一些可能的实施例中提供一种基于伪激光雷达与激光雷达融合的机器人避障方法，所述步骤S3包括：
[0017]根据伪激光雷达数据中角度范围确定需要修改的激光雷达数据标号范围；
[0018]使用伪激光雷达数据覆盖对应标号的激光雷达数据。
[0019]在一些可能的实施例中提供一种基于伪激光雷达与激光雷达融合的机器人避障方法，所述根据伪激光雷达数据中角度范围确定需要修改的激光雷达数据标号范围，包括：
[0020]找到激光雷达数据中角度靠近起始角α1的那一束激光雷达数据的标号index
begin
，将此处标号作为起始点；终止点需修改的激光雷达数据标号范围为[index
begin
,index
end
]。
[0021]在一些可能的实施例中提供一种基于伪激光雷达与激光雷达融合的机器人避障方法，所述使用伪激光雷达数据覆盖对应标号的激光雷达数据，包括：
[0022]修改对应标号范围内相邻两束激光的距离值，对标号范围内的所有激光点修改距离。
[0023]第二方面，提供一种基于伪激光雷达与激光雷达融合的机器人避障系统，包括：
[0024]数据采集模块，配置为获取激光雷达数据和伪激光雷达数据；
[0025]联合标定模块，配置为通过联合标定的方式将所述伪激光雷达数据转为雷达坐标系下的数据；
[0026]数据融合模块，配置为根据伪激光雷达数据修改相应范围内的激光雷达数据，得到融合数据；
[0027]构建栅格地图模块，配置为根据所述融合数据还原盲区小物体的信息并建立栅格地图。
[0028]第三方面，提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令运行时执行任意一项所述一种基于伪激光雷达与激光雷达融合的机器人避障方法中相关步骤。
[0029]第四方面，提供一种终端，包括存储器和处理器，存储器上存储有可在处理器上运行的计算机指令，处理器运行计算机指令时执行任意一项所述一种基于伪激光雷达与激光雷达融合的机器人避障方法中相关步骤。
[0030]需要进一步说明的是，上述各选项对应的技术特征在不冲突的情况下可以相互组合或替换构成新的技术方案。
[0031]与现有技术相比，本专利技术有益效果是：
[0032](1)本专利技术通过基于双目视觉的伪激光雷达数据融合方法，有效地解决了盲区的问题，利用融合数据，将将视觉探测得到的小物体绘制在栅格地图上，仅利用栅格地图即可
完成路径规划，且机器人离开当前区域后，栅格地图仍能保持小物体的栅格点，给予后续路径规划更多的灵活选择，可以实现全局的路径规划，实现激光雷达盲区的矮小物体避障功能。
[0033](2)在一个示例中，本专利技术同时结合激光雷达与视觉信息对底座建模，形成优势互补。
[0034](3)在一个示例中，本专利技术只取低于激光雷达高度以下的物体，有利于节省算力，并且不会重复测距。
[0035](4)在一个示例中，本专利技术将前方低于激光雷达高度的障碍物，投影到二维平面，然后取最靠近机器人的点，得到伪激光雷达数据，形成二维点云数据，更节省算力的同时，保证了避障能力。
附图说明
[0036]图1为本专利技术实施例示出的一种基于伪激光雷达与激光雷达融合的机器人避障方法的流程图；
[0037]图2为本专利技术实施例示出的雷达与双目相机的安装位置示意图；
[0038]图3为本专利技术实施例示出的数据采集示意图；
[0039]图4为本专利技术实施例示出的激光雷达数据修改示意图；
[0040]图5为本专利技术实施例示出的风扇底座示意图；
[0041]图6为本专利技术实施例示出的添加伪激光数据前雷达点云示意图；
[0042]图7为本专利技术实施例示出的添加伪激光数据后雷达点云示意图。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于伪激光雷达与激光雷达融合的机器人避障方法，用于生成包含盲区小物体的栅格地图，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、分别获取激光雷达数据和伪激光雷达数据；S2、通过联合标定的方式将所述伪激光雷达数据转为雷达坐标系下的数据；S3、根据伪激光雷达数据修改相应范围内的激光雷达数据，得到融合数据；S4、根据所述融合数据还原盲区小物体的信息并建立栅格地图。2.根据权利要求1所述的一种基于伪激光雷达与激光雷达融合的机器人避障方法，其特征在于，所述激光雷达数据通过单线激光雷达采集，所述伪激光雷达数据通过双目相机采集，其中单线激光雷达采集低于雷达高度的障碍物信息；将障碍物投影到二维平面，取最靠近机器人的点，作为伪激光雷达数据。3.根据权利要求2所述的一种基于伪激光雷达与激光雷达融合的机器人避障方法，其特征在于，所述激光雷达数据的信息包括起始角α1、终止角α2、强度、两束激光的间隔角Δα以及距离值，激光雷达数据按角度递增顺序排列；所述伪激光雷达数据包括角度范围。4.根据权利要求1所述的一种基于伪激光雷达与激光雷达融合的机器人避障方法，其特征在于，所述步骤S2包括：建立相对于雷达坐标系的旋转矩阵R和平移矩阵T，将伪激光雷达坐标系转为雷达坐标系。5.根据权利要求3所述的一种基于伪激光雷达与激光雷达融合的机器人避障方法，其特征在于，所述步骤S3包括：根据伪激光雷达数据中角度范围确定需要修改的激光雷达数据标号范围；使用伪激光雷达数据覆盖对应标号的激光雷达数据。6.根据权利要求5所述的一种基于伪激光雷达与激光雷达融合的机器人避障方法，其特征在于，所述根据伪激光雷...

【专利技术属性】
技术研发人员：李耶，王治国，余林，王志文，王煜坤，
申请(专利权)人：喀什地区电子信息产业技术研究院，
类型：发明
国别省市：