[發(fā)明專利]利用深度相機探測路面狀態(tài)的方法、裝置及系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201711310464.2 | 申請日: | 2017-12-11 |
| 公開(公告)號: | CN108445874A | 公開(公告)日: | 2018-08-24 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 尚凌輝;金杭;裴向南;王丹;陳鑫 | 申請(專利權(quán))人: | 浙江捷尚人工智能研究發(fā)展有限公司 |
| 主分類號: | G05D1/02 | 分類號: | G05D1/02;G01C11/00 |
| 代理公司: | 廣州市越秀區(qū)哲力專利商標事務所(普通合伙) 44288 | 代理人: | 胡擁軍 |
| 地址: | 310000 浙江省杭州市余杭區(qū)五常*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 路面狀態(tài) 深度相機 位置數(shù)據(jù) 距離數(shù)據(jù) 深度圖像 裝置及系統(tǒng) 探測 凹凸路面 障礙物 視場 機器人 單點測量 激光測距 路面凹凸 平整路面 評估路面 掃描視場 數(shù)據(jù)包括 算法識別 避開 掃描 發(fā)現(xiàn) | ||
本發(fā)明公開了利用深度相機探測路面狀態(tài)的方法、裝置及系統(tǒng),該方法通過安裝在機器人上的深度相機獲取視場范圍內(nèi)所有物體的位置數(shù)據(jù)和距離數(shù)據(jù);根據(jù)視場范圍內(nèi)所有物體的位置數(shù)據(jù)和距離數(shù)據(jù)生成深度圖像;從深度圖像中提取路面狀態(tài)數(shù)據(jù);所述路面狀態(tài)數(shù)據(jù)包括路面狀態(tài)及其位置數(shù)據(jù)。本發(fā)明能夠利用深度相機掃描視場范圍內(nèi)所有物體的位置數(shù)據(jù)和距離數(shù)據(jù),生成深度圖像,通過算法識別平整路面、凹凸路面或者有障礙物的路面,合理評估路面狀態(tài)以用作機器人是否遇到無法跨越的凹凸路面狀態(tài)而需要避開或停止下來的依據(jù)。與激光測距單點測量的方式相比,本發(fā)明能更全面地掃描路面狀態(tài),及時發(fā)現(xiàn)路面凹凸或者有障礙物的情況,且探測成本更低。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及路面探測的技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及利用深度相機探測路面狀態(tài)的方法、裝置及系統(tǒng)。
背景技術(shù)
機器人在行走過程中,會因為地面的凸起太高或者凹坑太深而翻到,嚴重時可能會導致機器人損壞,因此機器人需要在行走過程中探測路面狀態(tài)。
當前機器人避障主要依靠點激光測距模塊來探測地面的凸起和凹坑,該方法的缺點是只能探測地面單個點的狀態(tài),實際應用中可能出現(xiàn)路面上存在凹凸但是恰好探測點不在位置上而導致探測失敗的情況。
發(fā)明內(nèi)容
為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足,本發(fā)明的目的在于提供利用深度相機探測路面狀態(tài)的方法、裝置及系統(tǒng),旨在解決現(xiàn)有技術(shù)采用點激光測距實現(xiàn)機器人避障的方式由于探測點不全面導致探測失敗的問題。
本發(fā)明的目的采用以下技術(shù)方案實現(xiàn):
一種利用深度相機探測路面狀態(tài)的方法,包括:
掃描步驟,通過安裝在機器人上的深度相機獲取視場范圍內(nèi)所有物體的位置數(shù)據(jù)和距離數(shù)據(jù);
生成步驟,根據(jù)視場范圍內(nèi)所有物體的位置數(shù)據(jù)和距離數(shù)據(jù)生成深度圖像;
提取步驟,從深度圖像中提取路面狀態(tài)數(shù)據(jù);所述路面狀態(tài)數(shù)據(jù)包括路面狀態(tài)及其位置數(shù)據(jù)。
在上述實施例的基礎(chǔ)上,優(yōu)選的,所述路面狀態(tài)包括平整、凸起、凹陷和有障礙物。
在上述實施例的基礎(chǔ)上,優(yōu)選的,還包括控制步驟:
當視場范圍內(nèi)存在凸起、凹陷或有障礙物的路面狀態(tài)時,生成控制指令,并將控制指令發(fā)送到機器人,控制機器人避開凸起、凹陷或有障礙物的路面狀態(tài)。
一種利用深度相機探測路面狀態(tài)的裝置,包括:
掃描模塊,用于通過安裝在機器人上的深度相機獲取視場范圍內(nèi)所有物體的位置數(shù)據(jù)和距離數(shù)據(jù);
生成模塊,用于根據(jù)視場范圍內(nèi)所有物體的位置數(shù)據(jù)和距離數(shù)據(jù)生成深度圖像;
提取模塊,用于從深度圖像中提取路面狀態(tài)數(shù)據(jù);所述路面狀態(tài)數(shù)據(jù)包括路面狀態(tài)及其位置數(shù)據(jù)。
在上述實施例的基礎(chǔ)上,優(yōu)選的,所述路面狀態(tài)包括平整、凸起、凹陷和有障礙物。
在上述實施例的基礎(chǔ)上,優(yōu)選的,還包括控制模塊,用于:
當視場范圍內(nèi)存在凸起、凹陷或有障礙物的路面狀態(tài)時,生成控制指令,并將控制指令發(fā)送到機器人,控制機器人避開凸起、凹陷或有障礙物的路面狀態(tài)。
一種利用深度相機探測路面狀態(tài)的系統(tǒng),包括:
上述任一項實施例中的利用深度相機探測路面狀態(tài)的裝置;
深度相機,安裝在機器人上,深度相機用于獲取視場范圍內(nèi)所有物體的位置數(shù)據(jù)和距離數(shù)據(jù);
機器人,用于根據(jù)控制指令避開凸起、凹陷或有障礙物的路面狀態(tài)。
在上述實施例的基礎(chǔ)上,優(yōu)選的,所述機器人還用于在行進遇到問題時向所述裝置發(fā)送報警信息。
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