【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人，具体涉及一种障碍物高度属性的检测方法及电子设备。
技术介绍
1、随着机器人技术的发展，机器人可以协助或取代人们完成一些诸如生产业、建筑业等各种类型作业。机器人作业过程中，需要检测周围环境存在的障碍物，执行合适的避障策略，避免发生碰撞或摔倒。
2、目前，现有机器人通过神经网络模型对各类障碍物进行检测。由于障碍物的种类比较繁多，人们不容易穷举全部类型的障碍物进行构建神经网络模型，比如人们往往不会将电线或笔等高度较低物体纳入神经网络模型的训练集中，因此，对于不出现在训练集的障碍物，现有机器人不容易对此类障碍物进行识别，从而导致机器人容易出现避障异常的现象。
技术实现思路
1、本专利技术实施例的一个目的旨在提供一种障碍物高度属性的检测方法及电子设备，能够扩大障碍物类型的检测范围。
2、在第一方面，本专利技术实施例提供了一种障碍物高度属性的检测方法，应用于机器人，检测方法包括：
3、获取激光测量数据，所述激光测量数据包括多个测量位置的激光数据，每个所述激光数据都包括测量角度和测量距离；
4、根据所述测量角度、所述测量距离及预设换算关系，确定所述测量位置到所述机器人的指定位置点的实际相对高度；
5、根据所述实际相对高度及预设高度范围，检测所述障碍物的高度属性。
6、可选的，所述根据所述测量角度、所述测量距离及预设换算关系，确定所述测量位置到所述机器人的指定位置点的实际相对高度包括：
7、根
8、根据所述参考距离及预设误差阈值，过滤所述测量角度，得到目标测量角度；
9、根据所述目标测量角度、所述测量距离及所述预设换算关系，确定所述测量位置到所述机器人的指定位置点的实际相对高度。
10、可选的，所述根据所述参考距离及预设误差阈值，过滤所述测量角度，得到目标测量角度包括：
11、根据所述参考距离及预设误差系数，计算测量误差；
12、判断所述测量误差是否小于所述预设误差阈值；
13、若是，则确定所述参考距离对应的测量角度为目标测量角度。
14、可选的，所述根据所述目标测量角度、所述测量距离及所述预设换算关系，确定所述测量位置到所述机器人的指定位置点的实际相对高度包括：
15、将所述目标测量角度及所述激光测量数据中匹配所述目标测量角度的测量距离代入所述预设换算关系，确定所述测量位置到所述机器人的指定位置点的实际相对高度。
16、可选的，所述根据所述实际相对高度及预设高度范围，检测所述障碍物的高度属性包括：
17、过滤落入所述预设高度范围的实际相对高度对应的激光数据，得到目标激光数据；
18、根据所述目标激光数据，检测所述障碍物的高度属性。
19、可选的，所述预设高度范围包括高度上限值，所述根据所述目标激光数据，检测所述障碍物的高度属性包括：
20、判断所述目标激光数据对应的实际相对高度是否大于所述高度上限值；
21、若是，则检测所述障碍物的高度属性为第一高度属性；
22、若否，则检测所述障碍物的高度属性为第二高度属性。
23、可选的，还包括：
24、将所述目标激光数据映射至地图坐标系下，得到障碍物数据；
25、将所述障碍物数据标记于预设环境地图，得到障碍物地图。
26、可选的，将所述目标激光数据映射至地图坐标系下，得到障碍物数据包括：
27、获取当前激光定位数据；
28、根据所述当前激光定位数据与预设转换矩阵，将所述目标激光数据转换至地图坐标系下，得到障碍物数据。
29、可选的，还包括：
30、记录每个所述障碍物数据标记于预设环境地图的标记时间；
31、获取当前时间；
32、根据所述当前时间与所述标记时间，计算每个障碍物数据的保留时长；
33、根据所述保留时长与预设时长阈值，更新所述障碍物地图。
34、在第二方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括：
35、至少一个处理器；
36、以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
37、其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的方法。
38、在本专利技术实施例的障碍物高度属性的检测方法中，首先，获取激光测量数据，激光测量数据包括多个测量位置的激光数据，其次，根据预设换算关系，将每个测量位置的激光数据换算成每个测量位置到机器人的指定位置点的实际相对高度，最后，根据实际相对高度及预设高度范围，检测障碍物的高度属性。因此，本实施例的机器人通过激光测量方式，无需提前训练用于识别不同高度障碍物的神经网络模型，都能够兼容检测不同高度属性的障碍物，从而能够扩大障碍物类型的检测范围，进而有利于机器人根据特定高度属性的障碍物，采取合适的避障策略。
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1.一种障碍物高度属性的检测方法，应用于机器人，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，所述根据所述测量角度、所述测量距离及预设换算关系，确定所述测量位置到所述机器人的指定位置点的实际相对高度包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述参考距离及预设误差阈值，过滤所述测量角度，得到目标测量角度包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标测量角度、所述测量距离及所述预设换算关系，确定所述测量位置到所述机器人的指定位置点的实际相对高度包括：
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述实际相对高度及预设高度范围，检测所述障碍物的高度属性包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设高度范围包括高度上限值，所述根据所述目标激光数据，检测所述障碍物的高度属性包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，将所述目标激光数据映射至地图坐标系下，得到障碍物数据包括
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，还包括：
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种障碍物高度属性的检测方法，应用于机器人，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，所述根据所述测量角度、所述测量距离及预设换算关系，确定所述测量位置到所述机器人的指定位置点的实际相对高度包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述参考距离及预设误差阈值，过滤所述测量角度，得到目标测量角度包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标测量角度、所述测量距离及所述预设换算关系，确定所述测量位置到所述机器人的指定位置点的实际相对高度包括：
5....
【专利技术属性】
技术研发人员：曹军，
申请(专利权)人：广州视源电子科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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