本申请公开了一种煤矿井下足式机器人的高程‑障碍地图构建方法及装置，该煤矿井下足式机器人的高程‑障碍地图构建方法包括：通过设于足式机器人的多源融合传感器获取所述足式机器人作业场景的三维空间感知数据；通过所述多源融合传感器测量所述足式机器人到地面的高程数据；根据所述三维空间感知数据和所述高程数据构建高程地图模型；检测所述足式机器人周围的障碍物，并获取所述障碍物在场景空间中的三维位置信息；根据所述障碍物在场景空间中的三维位置信息更新所述高程地图模型中的场景信息，得到包含所述障碍物的高程‑障碍地图。本申请能够辅助足式机器人在井下环境进行合理导航规划和足端动作规划，保障足式机器人井下安全生产作业。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，具体涉及一种煤矿井下足式机器人的高程-障碍地图构建方法及装置。
技术介绍
1、随着煤炭资源的持续大规模开采，煤矿机器人在煤矿井下的应用越来越广泛，足式机器人与轨道式和轮履式机器人相比，综合了运动稳定性和快速性等优势，具有较强的地形环境适应能力和负载能力，是较为理想的煤矿井下巡检等应用技术的应用载体。足式机器人在煤矿井下运行时，需实时构建全局及局部地图以进行路径规划与导航避障任务。与传统轮履式机器人不同，足式机器人在上述地图已知基础上，还需构建高程地图用于足端动作规划。
2、但是，当前机器人建图技术方案没有充分考虑足式机器人的运动特性及煤矿井下场景特点。在煤矿井下智能化开采工况条件下，作业设备动作频繁，同时由于足式机器人具有较强攀爬越障能力，足端动作规划不准，容易导致机器人在行进过程中入侵电缆槽、支架等作业设备，容易造成作业设备以及足式机器人自身损坏，导致严重的煤矿井下安全生产隐患。
技术实现思路
1、本申请旨在提供一种煤矿井下足式机器人的高程-障碍地图构建方法及装置，以解决现有技术中足式机器人导航建图安全性低，不能满足足式机器人自身安全和煤矿井下安全生产需求的技术问题。
2、为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种煤矿井下足式机器人的高程-障碍地图构建方法，包括：
3、通过设于足式机器人的多源融合传感器获取所述足式机器人作业场景的三维空间感知数据；
4、通过所述多源融合传感器测量所述足式机器人到地面的高程数据；</p>5、根据所述三维空间感知数据和所述高程数据构建高程地图模型；
6、检测所述足式机器人周围的障碍物，并获取所述障碍物在场景空间中的三维位置信息；
7、根据所述障碍物在场景空间中的三维位置信息更新所述高程地图模型中的场景信息，得到包含所述障碍物的高程-障碍地图。
8、在一些实施例中，根据所述三维空间感知数据和所述高程数据构建高程地图模型，包括：
9、根据所述三维空间感知数据和所述高程数据构建栅格高程地图模型，其中，所述栅格高程地图模型的每个栅格中记录有地面高度信息。
10、在一些实施例中，检测所述足式机器人周围的障碍物，并获取所述障碍物在场景空间中的三维位置信息，包括：
11、通过所述多源融合传感器采集所述足式机器人周围的视觉图像；
12、将所述场景视觉图像输入预设的深度学习算法模型，检测识别所述多源融合传感器可观测场景内的障碍物；
13、将识别出的所述障碍物的二维视觉图像向三维空间据投影，得到所述障碍物在场景空间中的三维位置信息。
14、在一些实施例中，根据所述障碍物在场景空间中的三维位置信息更新所述高程地图模型中的场景信息，得到包含所述障碍物的高程-障碍地图，包括：
15、根据所述障碍物在场景空间中的三维位置信息在所述高程地图模型中划分所述障碍物所在的目标区域；
16、将所述目标区域确定为不可通行区域。
17、在一些实施例中，所述方法还包括：
18、在所述足式机器人持续移动的过程中，以预设的频率更新所述高程地图模型中的场景信息。
19、在一些实施例中，所述方法还包括：
20、将所述高程-障碍地图与全局地图进行融合，得到融合地图；
21、根据所述融合地图对所述足式机器人的移动进行导航。
22、在一些实施例中，通过设于足式机器人的多源融合传感器获取所述足式机器人作业场景的三维空间感知数据之前，所述方法还包括：
23、对所述多源融合传感器进行初始化。
24、在一些实施例中，所述多源融合传感器包括深度相机、激光雷达和惯性导航，对所述多源融合传感器进行初始化包括：
25、确定所述深度相机的内外参数；
26、将所述深度相机的内外参数与所述激光雷达和所述惯性导航的初始数据进行配准；
27、将所述深度相机、激光雷达和惯性导航进行时间同步。
28、在一些实施例中，所述方法还包括：
29、对采集到的所述三维空间感知数据和测量到的所述高程数据进行数据滤波清洗处理。
30、本申请实施例还提供一种煤矿井下足式机器人的高程-障碍地图构建装置，包括：
31、获取模块，配置为通过设于足式机器人的多源融合传感器获取所述足式机器人作业场景的三维空间感知数据；
32、测量模块，配置为测量所述足式机器人到地面的高程数据；
33、构建模块，配置为根据所述三维空间感知数据和所述高程数据构建高程地图模型；
34、检测模块，配置为检测所述足式机器人周围的障碍物，并获取所述障碍物在三维空间中的位置信息；
35、更新模块，配置为根据所述障碍物在三维空间中的位置信息更新所述高程地图模型中的地图信息，得到包含所述障碍物的高程-障碍地图。
36、本申请实施例还提供一种电子设备，至少包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器在执行所述存储器上的计算机程序时实现上述任一方法的步骤。
37、本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一方法的步骤。
38、本申请提供的煤矿井下足式机器人的高程-障碍地图构建方法及装置，通过设于足式机器人的多源融合传感器获取所述足式机器人作业场景的三维空间感知数据以及测量所述足式机器人到地面的高程数据，根据所述三维空间感知数据和所述高程数据构建高程地图模型，检测所述足式机器人周围的障碍物，并获取所述障碍物在三维空间中的位置信息，根据所述障碍物在三维空间中的位置信息更新所述高程地图模型中的地图信息，得到包含所述障碍物的高程-障碍地图，可以在足式机器人行进过程中，根据足式机器人的行进轨迹实时构建包含障碍物的高程-障碍地图，便于对足端动作进行规划，避免足式机器人入侵电缆槽、支架等作业设备或避免足式机器人与障碍物碰撞等造成损坏，保障足式机器人井下安全生产作业。
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【技术保护点】
1.一种煤矿井下足式机器人的高程-障碍地图构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述三维空间感知数据和所述高程数据构建高程地图模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，检测所述足式机器人周围的障碍物，并获取所述障碍物在场景空间中的三维位置信息，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述障碍物在场景空间中的三维位置信息更新所述高程地图模型中的场景信息，得到包含所述障碍物的高程-障碍地图，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过设于足式机器人的多源融合传感器获取所述足式机器人作业场景的三维空间感知数据之前，所述方法还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述多源融合传感器包括深度相机、激光雷达和惯性导航，对所述多源融合传感器进行初始化包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.一种煤矿井下足式机器人的高程-障碍地图构建装置，其特征在于，包括：
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【技术特征摘要】
1.一种煤矿井下足式机器人的高程-障碍地图构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述三维空间感知数据和所述高程数据构建高程地图模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，检测所述足式机器人周围的障碍物，并获取所述障碍物在场景空间中的三维位置信息，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述障碍物在场景空间中的三维位置信息更新所述高程地图模型中的场景信息，得到包含所述障碍物的高程-障碍地图，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩默渊，南柄飞，叶晨曦，吴江伟，郭志杰，
申请(专利权)人：北京天玛智控科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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