障碍物检测方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及机器人技术领域，具体涉及障碍物检测方法、装置及电子设备，该方法包括获取目标设备采集的当前点云以及目标设备在体素地图上的定位信息，所述体素地图包括各个位置点的历史障碍物占据状态；基于定位信息以及目标设备的外参，将当前点云映射到所述体素地图上，并对体素地图上对应位置点的历史障碍物占据状态进行更新；获取目标设备在当前位置的采集范围；基于采集范围内各个位置点的历史障碍物占据状态的更新状态，对相应位置点的历史障碍物占据状态进行更新，得到当前位置对应的当前障碍物占据状态，以确定障碍物。该方法可避免当障碍物进入到盲区之后，障碍物信息被错误删除的情况，提高了障碍物检测的准确性。提高了障碍物检测的准确性。提高了障碍物检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
障碍物检测方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术涉及机器人
，具体涉及障碍物检测方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]在机器人领域中，深度相机3D传感器等是常用的避障传感器。深度相机可提供准确的障碍物轮廓及位置信息，为避障路径规划提供信息基础。目前，基于深度相机等3D传感器的常用避障方法为根据3D数据压缩为2D数据，再根据射线模型进行更新。
[0003]具体地，包括(1)点云转换，将从深度相机获得的点云数据根据相机外参，将点云数据转换到机器人坐标系；(2)将点云映射到z＝0平面；(3)在相机有效检测范围内，以相机为原点，以预设角度分辨率进行采样，对每个角度找到离障碍物的最小距离d，如在有效范围内无障碍物点，则将d设置为最大有效距离，得到{(a，d)，...},即在相机有效检测范围，一系列的角度和障碍物距离数据。此部分可理解为将深度相机获得的点云数据转换为模拟的2D激光数据，但瞬时的检测保留了3D信息；(4)根据射线模型进行更新，射线模型主要分为更新和清除两个部分，更新：将对应{(a，d)，...}中d小于最大有效距离本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种障碍物检测方法，其特征在于，包括：获取目标设备采集的当前点云以及所述目标设备在体素地图上的定位信息，所述体素地图包括各个位置点的历史障碍物占据状态；基于所述定位信息以及所述目标设备的外参，将所述当前点云映射到所述体素地图上，并对所述体素地图上对应位置点的历史障碍物占据状态进行更新；获取所述目标设备在当前位置的采集范围；基于所述采集范围内各个位置点的历史障碍物占据状态的更新状态，对相应位置点的历史障碍物占据状态进行更新，得到所述当前位置对应的当前障碍物占据状态，以确定障碍物。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述定位信息以及所述目标设备的外参，将所述当前点云映射到所述体素地图上，包括：基于所述定位信息以及所述目标设备的外参对所述当前点云进行转换，得到所述当前点云中各个点云对应的转换点；获取所述体素地图的分辨率；基于所述体素地图的分辨率将所述转换点映射至所述体素地图上，得到所述体素地图上的对应位置点。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述体素地图上对应位置点的历史障碍物占据状态进行更新，包括：获取所述体素地图上的对应位置点的历史障碍物占据状态；获取更新概率；基于所述更新概率对所述历史障碍物占据状态进行更新。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标设备在当前位置的采集范围，包括：获取所述目标设备的属性参数，所述属性参数包括最小检测距离、最大检测距离、水平检测角度以及垂直检测角度；利用所述属性参数确定所述目标设备在所述当前位置的实际检测范围；基于所述外参以及所述定位信息将所述实际检测范围映射至所述体素地图，确定所述采集范围。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述实际检测范围包括实际检测区域的顶点，所述基于所述外参以及所述定位信息将所述实际检测范围映射至所述体素地图，确定所述采集范围，包括：基于所述外参以及所述定位信息将各个所述顶点映射至所述体素地图，确定各个顶点在所述体素地图中的顶点位置；基于各个所述顶点位置的大小关系，确定所述采集范围。6.根据权利要求4所...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹军，陈明建，
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：