【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人感知算法，具体涉及基于分块采样的机器人前方地面斜坡可行驶区域识别算法。
技术介绍
1、随着机器人技术的不断发展，机器人自主导航已经成为了一个重要领域。自主导航是指在无人干预的情况下，机器人能够自主地规划路径、避障和导航，从而达到预定的目标。这种技术的出现，使得机器人在智能制造、智慧医疗、无人驾驶、智慧家居等诸多领域的应用变得更加广泛和深入。
2、机器人自主导航的关键技术包括机器人传感器感知、地图构建和路径规划。传感器是机器人的“眼睛”，它可以帮助机器人感知周围环境。地图构建则是将机器人感知到的环境信息构建成数字地图，以便于机器人在地图上进行路径规划。路径规划则是机器人在地图上找到一条最短或最优路径，以便于达到预定目标。
3、其中机器人的感知模块是实现机器人智能化、自主化发展的重要组成部分。它可以帮助机器人在未知、复杂的环境中感知周围信息，进行准确的导航和决策。感知模块主要依赖于传感器、芯片和算法等组成部分来实现其功能。传感器是获取周围环境信息的重要工具，包括雷达、激光雷达、摄像头、超声波传感器...
【技术保护点】
1.基于分块采样的机器人前方地面斜坡可行驶区域识别算法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于分块采样的机器人前方地面斜坡可行驶区域识别算法，其特征在于，步骤S2中所述不同地面是指.正常平坦地面、整体坡度向上的地面、整体坡度向下的地面、半坡度地面、特殊台阶地面。
3.如权利要求1所述的基于分块采样的机器人前方地面斜坡可行驶区域识别算法，其特征在于，步骤S4中，对于高出可行驶坡度平面一定阈值的点记为障碍物点，低于该可行驶坡度平面一定阈值的点记为凹陷点。
4.如权利要求1所述的基于分块采样的机器人前方地面斜坡可行驶区域识...
【技术特征摘要】
1.基于分块采样的机器人前方地面斜坡可行驶区域识别算法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于分块采样的机器人前方地面斜坡可行驶区域识别算法，其特征在于，步骤s2中所述不同地面是指.正常平坦地面、整体坡度向上的地面、整体坡度向下的地面、半坡度地面、特殊台阶地面。
3.如权利要求1所述的基于分块采样的机器人前方地面斜坡可行驶区域识别算法，其特征在于，步骤s4中，对于高出可行驶坡度平面一定阈值的点记为障碍物点，低于该可行驶坡度平面一定阈值的点记为凹陷点。
4.如权利要求1所述的基于分块采样的机器人前方地面斜坡可行驶区域识别算法，其特征在于，步骤s1中均匀采样是指在总n个点里通过均匀的收集第n个采样点来对点云的数量进行减少的操作。
5.如权利要求1所述的基于分块采样的机器人前方地面斜坡可行驶区域识别算法，其特征在于，步骤s1中，半径滤波的算法是遍历每个点，对于一个点给定的一个半径为r的球体，该球体内最少有a个点则保留...
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