识别目标对象的方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本公开涉及一种识别目标对象的方法、装置及存储介质，应用于设置有TOF传感器的仿生机器人，可以通过所述TOF传感器获取位于所述仿生机器人前方的多个点云数据；根据所述TOF传感器对应的预设测量范围从多个所述点云数据中确定有效点云数据；根据所述有效点云数据识别所述仿生机器人的前方第一预设距离范围内是否存在目标对象，所述目标对象的高度位于预设高度范围内。设高度范围内。设高度范围内。

【技术实现步骤摘要】
识别目标对象的方法、装置及存储介质


[0001]本公开涉及仿生机器人的控制领域，尤其涉及一种识别目标对象的方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]随着新材料、新驱动、新型感知技术、智能控制方法的突破，仿生机器人前沿技术研究得到了国内外研究机构和学者的广泛关注。
[0003]在目前仿生机器人的智能识别中，一般采用点云聚类技术，通过对点云的重采样、分割、配准完成对目标对象几何特征的识别。在采用点云聚类识别的技术方案中，是从3D离散点和无序点中推断几何信息。点云的基本几何单位是点，点聚类为簇构成几何语义，而几何语义包含了形状集和结构集，其中，形状集例如包括2D轮廓、直线和曲线等2D线，平面、曲面类的物体表面，三维体以及3D边界等元素；结构集例如包括法线、曲率、超体素、凹凸性和骨架等元素。

技术实现思路

[0004]为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种识别目标对象的方法、装置及存储介质。
[0005]根据本公开实施例的第一方面，提供一种识别目标对象的方法，应用于设置有TOF(Time of flight，飞行时间)传感器的仿生机器人，所述方法包括：
[0006]通过所述TOF传感器获取位于所述仿生机器人前方的多个点云数据；
[0007]根据所述TOF传感器对应的预设测量范围从多个所述点云数据中确定有效点云数据；
[0008]根据所述有效点云数据识别所述仿生机器人的前方第一预设距离范围内是否存在目标对象，所述目标对象的高度位于预设高度范围内。
[0009]可选地，所述预设测量范围包括所述TOF传感器可测量的第二预设距离范围，所述根据所述TOF传感器对应的预设测量范围从多个所述点云数据中确定有效点云数据包括：
[0010]根据所述第二预设距离范围对多个所述点云数据进行筛选，得到筛选后点云数据；
[0011]根据所述筛选后点云数据确定所述有效点云数据。
[0012]可选地，所述根据所述筛选后点云数据确定所述有效点云数据包括：
[0013]在所述筛选后点云数据大于或者等于第一预设数量阈值的情况下，将所述筛选后点云数据作为所述有效点云数据。
[0014]可选地，在所述根据所述筛选后点云数据确定所述有效点云数据之前，所述方法还包括：
[0015]获取所述TOF传感器可提供的预设点云数量，以及所述第二预设距离范围对应的距离下限值；
[0016]根据所述预设点云数量和所述距离下限值确定预设密度参数，所述预设密度参数表征所述筛选后点云数据的稀疏程度；
[0017]所述根据所述筛选后点云数据确定所述有效点云数据包括：
[0018]在所述筛选后点云数据大于或者等于第一预设数量阈值的情况下，根据所述预设密度参数对所述筛选后点云数据进行筛选，得到所述有效点云数据。
[0019]可选地，所述预设密度参数包括预设半径距离以及最小近邻点数量阈值，所述根据所述预设密度参数对所述筛选后点云数据进行筛选，得到所述有效点云数据包括：
[0020]针对每个所述筛选后点云数据，获取以该筛选后点云数据为圆心，以所述预设半径距离为半径的区域内的近邻点云数量；
[0021]若所述近邻点云数量大于或者等于所述最小近邻点数量阈值，将该筛选后点云数据作为所述有效点云数据。
[0022]可选地，所述根据所述有效点云数据识别所述仿生机器人的前方第一预设距离范围内是否存在目标对象包括：
[0023]在所述有效点云数据的数量大于或者等于第二预设数量阈值的情况下，确定所述第一预设距离范围内存在所述目标对象。
[0024]可选地，所述仿生机器人上设置有两个位于同一高度的所述TOF传感器，两个所述TOF传感器相对于预设平面的中心线对称；在所述确定所述第一预设距离范围内存在所述目标对象的情况下，所述方法还包括：
[0025]针对每个所述有效点云数据，根据所述有效点云数据的位置坐标对所述有效点云数据进行标记，得到标记后点云数据，所述标记后点云数据包括位于所述中心线左侧的第一点云数据或者位于所述中心线右侧的第二点云数据；
[0026]根据所述第一点云数据和所述第二点云数据调整所述仿生机器人相对于所述目标对象的角度。
[0027]可选地，所述根据所述第一点云数据和所述第二点云数据调整所述仿生机器人相对于所述目标对象的角度包括：
[0028]在所述第一点云数据与所述第二点云数据的数量差值绝对值大于或者等于第三预设数量阈值的情况下，调整所述仿生机器人相对于所述目标对象的角度。
[0029]可选地，所述调整所述仿生机器人相对于所述目标对象的角度包括：
[0030]在所述第一点云数据的数量大于所述第二点云数据的数量的情况下，控制所述仿生机器人向左转动预设角度；
[0031]在所述第一点云数据的数量小于所述第二点云数据的数量的情况下，控制所述仿生机器人向右转动所述预设角度。
[0032]根据本公开实施例的第二方面，提供一种识别目标对象的装置，应用于设置有TOF传感器的仿生机器人，所述装置包括：
[0033]获取模块，被配置为通过所述TOF传感器获取位于所述仿生机器人前方的多个点云数据；
[0034]确定模块，被配置为根据所述TOF传感器对应的预设测量范围从多个所述点云数据中确定有效点云数据；
[0035]识别模块，被配置为根据所述有效点云数据识别所述仿生机器人的前方第一预设
距离范围内是否存在目标对象，所述目标对象的高度位于预设高度范围内。
[0036]根据本公开实施例的第三方面，提供一种识别目标对象的装置，应用于设置有TOF传感器的仿生机器人，包括：
[0037]处理器；
[0038]用于存储处理器可执行指令的存储器；
[0039]其中，所述处理器被配置为：
[0040]通过所述TOF传感器获取位于所述仿生机器人前方的多个点云数据；
[0041]根据所述TOF传感器对应的预设测量范围从多个所述点云数据中确定有效点云数据；
[0042]根据所述有效点云数据识别所述仿生机器人的前方第一预设距离范围内是否存在目标对象，所述目标对象的高度位于预设高度范围内。
[0043]根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被处理器执行时实现本公开第一方面所提供的识别目标对象的方法的步骤。
[0044]本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：基于成本较低的TOF传感器采集少量的点云数据即可实现对高度位于预设高度范围内的目标对象的识别，无需采用激光雷达、深度相机等成本较高的点云数据采集设备，从而可以大大降低数据采集的硬件成本。另外，本技术方案不需要复杂的特征识别、特征匹配等点云计算，对计算能力的需求非常低，降低了对计算平台的成本需求。
[0045]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种识别目标对象的方法，其特征在于，应用于设置有飞行时间TOF传感器的仿生机器人，所述方法包括：通过所述TOF传感器获取位于所述仿生机器人前方的多个点云数据；根据所述TOF传感器对应的预设测量范围从多个所述点云数据中确定有效点云数据；根据所述有效点云数据识别所述仿生机器人的前方第一预设距离范围内是否存在目标对象，所述目标对象的高度位于预设高度范围内。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设测量范围包括所述TOF传感器可测量的第二预设距离范围，所述根据所述TOF传感器对应的预设测量范围从多个所述点云数据中确定有效点云数据包括：根据所述第二预设距离范围对多个所述点云数据进行筛选，得到筛选后点云数据；根据所述筛选后点云数据确定所述有效点云数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述筛选后点云数据确定所述有效点云数据包括：在所述筛选后点云数据大于或者等于第一预设数量阈值的情况下，将所述筛选后点云数据作为所述有效点云数据。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述根据所述筛选后点云数据确定所述有效点云数据之前，所述方法还包括：获取所述TOF传感器可提供的预设点云数量，以及所述第二预设距离范围对应的距离下限值；根据所述预设点云数量和所述距离下限值确定预设密度参数，所述预设密度参数表征所述筛选后点云数据的稀疏程度；所述根据所述筛选后点云数据确定所述有效点云数据包括：在所述筛选后点云数据大于或者等于第一预设数量阈值的情况下，根据所述预设密度参数对所述筛选后点云数据进行筛选，得到所述有效点云数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设密度参数包括预设半径距离以及最小近邻点数量阈值，所述根据所述预设密度参数对所述筛选后点云数据进行筛选，得到所述有效点云数据包括：针对每个所述筛选后点云数据，获取以该筛选后点云数据为圆心，以所述预设半径距离为半径的区域内的近邻点云数量；若所述近邻点云数量大于或者等于所述最小近邻点数量阈值，将该筛选后点云数据作为所述有效点云数据。6.根据权利要求1
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5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述有效点云数据识别所述仿生机器人的前方第一预设距离范围内是否存在目标对象包括：在所述有效点云数据的数量大于或者等于第二预设数量阈值的情况下，确定所述第一预设距离范围内存在所述目标对象。7.根据权利要求6所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜坤，
申请(专利权)人：北京小米移动软件有限公司，
类型：发明
国别省市：