[發明專利]地面障礙物地圖標記方法、移動機器人和存儲介質

在審

• 申請號: 202010548704.8
• 申請日: 2020-06-16
• 公開（公告）號: CN111899299A
• 公開（公告）日: 2020-11-06
• 發明（設計）人: 許少強;向良華;董敏杰;潘何浩;羅方龍;陳兆先
• 申請（專利權）人: 弗徠威智能機器人科技（上海）有限公司
• 主分類號: G06T7/70
• 分類號: G06T7/70;G06N3/08;G01C11/04;G01C21/00;G01S11/12
• 代理公司: 北京維正專利代理有限公司 11508
• 代理人: 諸炳彬

1.一種地面障礙物地圖標記方法，其特征在于：包括：

從深度相機中讀取彩色圖像；

利用深度學習訓練的識別模型檢測識別彩色圖像中的障礙物，并基于識別的障礙物生成障礙物邊界框；

將深度相機中彩色圖像的障礙物邊界框映射到深度圖像中，獲取深度圖像中的檢測邊界框；

基于深度圖像中的檢測邊界框計算出障礙物與機器人之間的深度距離；

獲取機器人在三維坐標系中的位置坐標，并根據深度距離計算獲取障礙物在三維坐標系中的位置坐標，將機器人的三維坐標系變換到地圖坐標系下，計算得到地圖坐標系下的障礙物的位置坐標；

機器人通訊客戶端，將障礙物在地圖坐標系下的位置坐標發送至客戶端。

2.根據權利要求1所述的地面障礙物地圖標記方法，其特征在于：所述深度相機設置于移動機器人的前側的下方。

3.根據權利要求1所述的地面障礙物地圖標記方法，其特征在于：所述識別模型包括數據集，所述數據集中包括70%的訓練集、15%的驗證集和15%的測試集。

4.根據權利要求1所述的地面障礙物地圖標記方法，其特征在于：利用所述識別模型比對彩色圖像，當彩色圖像的置信度超過預設置信度值時，彩色圖像被識別為存在障礙物。

5.根據權利要求4所述的地面障礙物地圖標記方法，其特征在于：所述預設置信度值至少為0.5。

6.根據權利要求5所述的地面障礙物地圖標記方法，其特征在于：計算障礙物與機器人之間的深度距離包括：

基于深度圖像計算獲取邊界框內各點的深度信息；

結合各點的深度信息變換得到點云；

將點云按深度信息大小進行排序，選擇深度信息距離處于中部的點云作為檢測距離的檢測點云；

基于檢測點云計算獲得障礙物的深度距離。

7.根據權利要求6所述的地面障礙物地圖標記方法，其特征在于：檢測點云選擇深度信息距離處于中部40-60%的點云。

8.根據權利要求1所述的地面障礙物地圖標記方法，其特征在于：機器人通訊客戶端，將障礙物在地圖坐標系下的位置坐標發送至客戶端之后還包括：

客戶端將障礙物在地圖坐標系下的位置坐標通過短信方式發送給移動終端。

9.一種移動機器人，其特征在于，包括存儲器和處理器，所屬存儲器上存儲有能夠被處理器加載并執行如權利要求1至8中任一種方法的計算機程序。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，存儲有能夠被處理器加載并執行如權利要求1至8中任一種方法的計算機程序。