[發明專利]一種地形分類方法及裝置

有效

• 申請號: 202010529150.7
• 申請日: 2020-06-11
• 公開（公告）號: CN111680642B
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發明（設計）人: 王明明;葉黎明;孫曉云
• 申請（專利權）人: 石家莊鐵道大學
• 主分類號: G06F18/24
• 分類號: G06F18/24;G06F18/2431;G01C21/00
• 代理公司: 河北國維致遠知識產權代理有限公司 13137
• 代理人: 墨偉

本發明適用于地形識別技術領域，提供了一種地形分類方法及裝置，包括：獲取機器人在目標檢測地形上以預設的移動速度移動產生的第一振動信號數據并進行預處理，得到第二振動信號數據；判斷該移動速度是否大于預設臨界速度；若該移動速度不大于預設臨界速度，則提取第二振動信號數據的時域特征作為特征向量，輸入至預設的部分特征模型中，得到目標檢測地形的地形類別；若該移動速度大于預設臨界速度，則提取第二振動信號數據的時域特征、頻域特征和時頻域特征作為特征向量，輸入至預設的全特征模型中，得到目標檢測地形的地形類別。本發明能夠提高地形分類方法的準確率，保證移動機器人對其所處的地形進行正確分類。

技術領域

本發明屬于地形識別技術領域，尤其涉及一種地形分類方法及裝置。

背景技術

隨著機器人技術的快速發展，利用移動機器人實現搜救、偵查、采樣等多種衛勤任務已經成為未來機器人技術發展的重要趨勢，在民用及軍用領域均有著廣闊的應用前景。然而，在面對復雜的工作地形時，移動機器人很容易出現輪胎-地面滑動、運動學模型改變、位姿可靠性降低等問題，如果機器人能夠對所處地形進行正確分類，就能夠采取與地形相適應的運動策略，安全有效地穿越各類地形，因此，為了保證移動機器人在復雜路況下能夠安全可靠地運行，提高地形分類方法的準確率具有十分重要的意義。

目前，現有技術中常用的地形分類方法為基于振動信號的地形分類方法，然而，由于受機器人速度的影響，不同的信號特征生成的分類器模型的分類準確率有所差異，所以現有地形分類方法的準確率不高。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例提供了一種地形分類方法及裝置，以解決現有技術中地形分類方法準確率不高的問題。

本發明實施例的第一方面提供了一種地形分類方法，包括：

獲取目標檢測地形對應的第一振動信號數據，該第一振動信號數據由機器人在目標檢測地形上以預設的移動速度移動產生；

對第一振動信號數據進行預處理，得到第二振動信號數據；

判斷移動速度是否大于預設臨界速度；若移動速度不大于預設臨界速度，則提取第二振動信號數據的時域特征作為特征向量，輸入至預設的部分特征模型中，得到目標檢測地形的地形類別；若移動速度大于預設臨界速度，則提取第二振動信號數據的時域特征、頻域特征和時頻域特征作為特征向量，輸入至預設的全特征模型中，得到目標檢測地形的地形類別。

本發明實施例的第二方面提供了一種地形分類裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取目標檢測地形對應的第一振動信號數據，該第一振動信號數據由機器人在目標檢測地形上以預設的移動速度移動產生；

預處理模塊，用于對第一振動信號數據進行預處理，得到第二振動信號數據；

數據處理模塊，用于判斷移動速度是否大于預設臨界速度；若移動速度不大于預設臨界速度，則提取第二振動信號數據的時域特征作為特征向量，輸入至預設的部分特征模型中，得到目標檢測地形的地形類別；若移動速度大于預設臨界速度，則提取第二振動信號數據的時域特征、頻域特征和時頻域特征作為特征向量，輸入至預設的全特征模型中，得到目標檢測地形的地形類別。

本發明實施例的第三方面提供了一種終端設備，包括：存儲器、處理器以及存儲在存儲器中并可在處理器上運行的計算機程序，該處理器執行計算機程序時實現如上述地形分類方法的步驟。

本發明實施例的第四方面提供了一種計算機可讀存儲介質，該計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現如上述地形分類方法的步驟。

本發明實施例與現有技術相比存在的有益效果是：